Modelado predictivo
El modelado predictivo es el proceso de usar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que pueda usarse para pronosticar resultados futuros. Es una herramienta utilizada en análisis predictivo, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta "¿qué podría suceder en el futuro?"
Comprender el modelado predictivo
La rápida migración a productos digitales ha creado un mar de datos que está fácilmente disponible y accesible para las empresas. Big data es utilizado por las empresas para mejorar la dinámica de la relación cliente-empresa. Esta gran cantidad de datos en tiempo real se obtiene de fuentes como redes sociales, historial de navegación en Internet, datos de teléfonos celulares y plataformas de computación en la nube.
Al analizar los eventos históricos, existe la probabilidad de que una empresa pueda predecir lo que sucederá en el futuro y planificar en consecuencia. Sin embargo, estos datos generalmente no están estructurados y son demasiado complejos para que los humanos los analicen en un corto período de tiempo. Debido a la complejidad que presentan enormes cantidades de datos, las empresas utilizan cada vez más herramientas de análisis predictivo para pronosticar el resultado de un evento que probablemente ocurra en el futuro cercano.
Cómo funciona el análisis predictivo
El análisis predictivo recopila y procesa datos históricos en grandes cantidades y utiliza computadoras potentes para evaluar lo que sucedió en el pasado, y luego proporciona una evaluación de lo que sucederá en el futuro.
El análisis predictivo utiliza predictores o características conocidas para crear modelos predictivos que se utilizarán para obtener una salida. Un modelo predictivo puede aprender cómo los diferentes puntos de datos se conectan entre sí. Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son las redes neuronales y de regresión.
Las empresas utilizan cada vez más el modelo predictivo para hacer predicciones sobre eventos que probablemente sucedan en el futuro cercano.
Consideraciones Especiales
En el campo de la estadística, la regresión se refiere a una relación lineal entre las variables de entrada y salida. Un modelo predictivo con una función lineal requiere un predictor o característica para predecir el resultado / resultado. Por ejemplo, un banco que espera detectar el lavado de dinero en sus primeras etapas podría incorporar un modelo predictivo lineal.
El banco específicamente quiere saber cuál de sus clientes es probable que participe en actividades de lavado de dinero en algún momento. Se presentan todos los datos de los clientes del banco, y se construye un modelo predictivo alrededor del valor en dólares de las transferencias que cada cliente realizó durante un período de tiempo.
Se enseña al modelo a reconocer la diferencia entre una transacción de lavado de dinero y una transacción normal. El resultado óptimo del modelo debe ser un patrón que indique qué cliente lavó dinero y cuál no. Si el modelo percibe que está surgiendo un patrón de fraude para un cliente en particular, creará una señal de acción que será atendida por los analistas de fraude del banco.
Los modelos predictivos también se usan en redes neuronales como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son campos de inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales están inspiradas en el cerebro humano y se crean con una red de nodos interconectados en niveles jerárquicos que representa la base de la IA. El poder de las redes neuronales radica en su capacidad para manejar relaciones de datos no lineales. Son capaces de crear relaciones y patrones entre variables que resultarían imposibles o consumirían demasiado tiempo para los analistas humanos.
Para llevar clave
- El modelado predictivo es el proceso de usar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que puede usarse para hacer predicciones futuras.
- Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son las redes neuronales y de regresión.
Entonces, si bien un banco puede ingresar variables conocidas como el valor de las transferencias iniciadas por sus clientes en su modelo para obtener el resultado deseado de quién es probable que participe en el lavado de dinero, una red neuronal puede crear un patrón más poderoso si puede cree con éxito una relación entre las variables de entrada como el tiempo de inicio de sesión, la ubicación geográfica del usuario, la dirección IP del dispositivo del usuario, el destinatario o el remitente de los fondos y cualquier otra característica que pueda constituir una actividad de lavado.
Otras técnicas de modelado predictivo utilizadas por las compañías financieras incluyen árboles de decisión, minería de datos de series temporales y análisis bayesiano. Las empresas que aprovechan los grandes datos a través de medidas de modelado predictivo pueden comprender mejor cómo sus clientes interactúan con sus productos y pueden identificar riesgos y oportunidades potenciales para una empresa.
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