Modelagem Preditiva
O que é modelagem preditiva?
A modelagem preditiva é o processo de usar resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para prever resultados futuros. É uma ferramenta usada em análise preditiva, uma técnica de mineração de dados que tenta responder à pergunta “o que pode acontecer no futuro?”
Principais vantagens
- A modelagem preditiva é o processo de usar resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para fazer previsões futuras.
- Duas das técnicas de modelagem preditiva mais amplamente utilizadas são regressão e redes neurais.
- As empresas podem usar modelagem preditiva para prever eventos, comportamento do cliente, bem como riscos financeiros, econômicos e de mercado.
Compreendendo a modelagem preditiva
Ao analisar eventos históricos, as empresas podem usar modelagem preditiva para aumentar a probabilidade de eventos de previsão, comportamento do cliente, bem como riscos financeiros, econômicos e de mercado.
A rápida migração para produtos digitais criou um mar de dados que estão prontamente disponíveis para as empresas. Big data é utilizado por empresas para melhorar a dinâmica do relacionamento cliente-negócio. Essa vasta quantidade de dados em tempo real é recuperada de fontes como mídia social, histórico de navegação na Internet, dados de telefones celulares e plataformas de computação em nuvem.
No entanto, os dados geralmente não são estruturados e são muito complexos para serem analisados por humanos em um curto período de tempo. Devido ao grande volume de dados, as empresas usam ferramentas de modelagem preditiva – muitas vezes por meio de programas de software de computador. Os programas processam grandes quantidades de dados históricos para avaliar e identificar padrões nos dados. A partir daí, o modelo pode fornecer um registro histórico, bem como uma avaliação de quais comportamentos ou eventos podem ocorrer novamente ou no futuro.
A modelagem preditiva pode ser usada por equipes esportivas para analisar as probabilidades de sucesso usando estatísticas de jogadores e análises situacionais.
Aplicações de modelagem preditiva
A analítica preditiva usa preditores ou recursos conhecidos para criar modelos preditivos que serão usados na obtenção de uma saída. Um modelo preditivo é capaz de aprender como diferentes pontos de dados se conectam entre si. Duas das técnicas de modelagem preditiva mais amplamente utilizadas são regressão e redes neurais.
No campo da estatística, a regressão se refere a uma relação linear entre as variáveis de entrada e saída. Um modelo preditivo com uma função linear requer um preditor ou recurso para prever a saída ou resultado. Por exemplo, um banco que espera detectar lavagem de dinheiro em seus estágios iniciais pode incorporar um modelo preditivo linear.
O banco deseja identificar quais de seus clientes provavelmente se envolverão em atividades de lavagem de dinheiro em algum momento. Usando os dados do cliente do banco, um modelo preditivo é construído em torno da quantia em dólares das transferências de dinheiro que os clientes fizeram durante um período de tempo.
O modelo é ensinado a reconhecer a diferença entre uma transação de lavagem de dinheiro e uma transação normal. O resultado ideal do modelo deve ser um padrão que sinalize quais clientes lavaram dinheiro e quais não. Se o modelo perceber que está surgindo um padrão de fraude para um determinado cliente, ele criará uma sinalização para ação, que será atendida pela unidade de prevenção de fraudes do banco.
Ferramentas de modelagem preditiva
Modelos preditivos também são usados em redes neurais, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que são campos da inteligência artificial (IA). As redes neurais são inspiradas no cérebro humano e são criadas com uma teia de nós interconectados em níveis hierárquicos, o que representa a base da IA. O poder das redes neurais está em sua capacidade de lidar com relacionamentos de dados não lineares. Eles são capazes de criar relacionamentos e padrões entre variáveis que se revelariam impossíveis ou muito demorados para analistas humanos.
Por um lado, um banco pode inserir variáveis conhecidas, como o valor das transferências iniciadas por seus clientes em seu modelo, para determinar quem provavelmente se envolverá em lavagem de dinheiro. Por outro lado, uma rede neural pode criar um padrão mais poderoso criando um relacionamento entre as variáveis de entrada. Essas variáveis de entrada podem incluir tempo de login, localização geográfica do usuário, endereço IP do dispositivo do usuário, destinatário ou remetente dos fundos e qualquer outra variável ou comportamento que possa estar envolvido na atividade de lavagem de dinheiro.
Outras técnicas de modelagem preditiva usadas por empresas financeiras incluem árvores de decisão, mineração de dados de séries temporais e análise Bayesiana. As empresas que aproveitam o big data por meio de medidas de modelagem preditiva são mais capazes de entender como seus clientes se envolvem com seus produtos e podem identificar riscos e oportunidades potenciais para a empresa.