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Was ist prädiktive Modellierung? Es ist ein mathematischer Prozess, der sich auf die Analyse von Mustern in historischen Daten konzentriert, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren wird. Es kann in vielen Bereichen der Wirtschaft eingesetzt werden, auch im Finanzwesen, da es eine Vielzahl von Anwendungen gibt. Welche sind das? Finden Sie es in diesem Artikel heraus!
Inhaltsübersicht
- Was ist prädiktive Modellierung?
- Prädiktive Modellierung in Finanzdienstleistungen und Analytik
- Zusammenfassung
Was ist prädiktive Modellierung?
Prädiktive Modellierung ist ein Teil von Datenanalytik die Folgendes umfasst maschinelles Lernen um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit vorherzusagen. In der Praxis handelt es sich um ein komplexes mathematisches Modell, das historische Daten analysiert, um Muster zu finden (oft solche, die wir als Menschen nicht erkennen würden) und dann nach denselben Mustern in aktuellen Daten sucht.
Wie funktioniert die prädiktive Modellierung?
Nicht alle Prognosemodelle sind gleich - Es gibt mehrere Techniken zur Bearbeitung von Daten. Wir können unterscheiden zwischen:
- Regressionsmodelle - diese sagen kontinuierliche numerische Werte auf der Grundlage von Eingangsvariablen voraus; ihr Zweck ist es, die Beziehung zwischen den Variablen zu verstehen; wird hauptsächlich in der Finanzanalyse und in der Wirtschaft verwendet,
- neuronale Netze - KI-gestützte Modelle, die komplexe Beziehungen zwischen den Variablen erlernen; werden hauptsächlich in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt,
- Klassifizierungsmodelle - wird verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien aufzuteilen; kann z. B. im Marketing verwendet werden, um Spam-E-Mails auszusieben,
- Clustering-Modelle - zur Gruppierung von Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten; wird in der Regel zur Kundensegmentierung verwendet,
- Zeitreihen - zur Erkennung von Mustern in Daten im Laufe der Zeit und zur Vorhersage von Werten auf der Grundlage dieser Muster; wird für Finanzanalysen, Wirtschaft, Vorhersage von Aktienkursen und... Wettervorhersage verwendet.
Prädiktive Modellierung in Finanzdienstleistungen und Analytik
Die prädiktive Modellierung ist eine Möglichkeit, KI zu nutzen und maschinelles Lernen für Finanzprognosenaber sie haben auch einige zusätzliche Anwendungen. Wie können Sie sie in Ihrem Unternehmen nutzen? Werfen Sie einen Blick auf die folgenden Beispiele.
Kreditwürdigkeitsprüfung und Darlehensgenehmigung
Sie können prädiktive Modellierungstechniken verwenden, um Ihr Kreditscoring-Verfahren zu verbessern. Eine KI-gestützte Engine kann die Finanzgeschichte Ihrer Kunden für Ihre Mitarbeiter analysieren und Muster erkennen, die darauf hindeuten könnten, ob sie für einen Kredit geeignet (oder ungeeignet) sind. So können Sie das Risiko minimieren, indem Sie Ihre Entscheidungen auf vollständige Daten stützen.
Aufdeckung von Betrug
Die prädiktive Modellierung kann auch als Grundlage für Ihre KI-gestützte Transaktionsüberwachung Software. Ähnlich wie bei der Kreditwürdigkeitsprüfung kann die künstliche Intelligenz historische Daten (sowohl allgemeine als auch kundenspezifische) analysieren und Sie warnen, wenn sie Muster erkennt, die auf Betrugsversuche hindeuten. Auf diese Weise können Sie potenziell betrügerische Transaktionen genauer melden und die Einhaltung der AML-Vorschriften sicherstellen.
Algorithmischer Handel
Algorithmischer Handel ist nichts Neues, aber wenn er mit KI erweitert wird, kann er ein völlig neues Niveau erreichen. Dank der Verarbeitung natürlicher Sprache kann ein KI-gestütztes System unstrukturierte Informationen (z. B. Newsfeeds) analysieren, um nach weiteren Indikatoren für bestimmte Veränderungen am Markt zu suchen. Dadurch können Sie genauere Vorhersagen über Kursschwankungen treffen.
Abwanderungsvorhersage und Kundenbindungsstrategien
Eine weitere Möglichkeit, die prädiktive Modellierung zu nutzen, besteht darin, Ihre Kunden an Bord zu halten. Zunächst einmal können Sie dank solcher Systeme feststellen, welche Kunden kurz vor der Abwanderung stehen - oft, bevor sie es überhaupt wissen. Gleichzeitig können Sie mit der prädiktiven Modellierung Erkenntnisse über frühere Kundenbindungsstrategien gewinnen, die sich bewährt haben, und proaktiv handeln, um die Abwanderung vorherzusagen.
Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV)
Schließlich können Sie mithilfe der prädiktiven Modellierung den Customer Lifetime Value für jeden Ihrer Kunden schätzen. So können Sie Ihr Angebot personalisieren und das Beste aus jedem Kunden herausholen.
Zusammenfassung
Die prädiktive Modellierung ist ein leistungsstarkes Instrument im Finanzwesen, mit dem Sie Ihre Dienstleistungen optimieren und bessere, datengestützte Entscheidungen treffen können. Was wir in diesem Artikel nicht erwähnt haben, sind all die Anwendungen in Bereichen wie Marketing und Vertrieb, die den Einsatz noch weiter erhöhen. Führen Sie daher die prädiktive Modellierung in Ihrem Unternehmen ein und nutzen Sie die Macht der Daten!
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