Modelowanie predykcyjne ze sztuczną inteligencją w analityce finansowej

Czym jest modelowanie predykcyjne? Jest to proces matematyczny koncentrujący się na analizie wzorców w danych historycznych w celu przewidywania tego, co wydarzy się w przyszłości. Może być stosowany w wielu dziedzinach biznesu, w tym w finansach, ponieważ ma mnóstwo zastosowań. Jakie one są? Dowiedz się w tym artykule!

Spis treści

• Czym jest modelowanie predykcyjne?
  • Jak działa modelowanie predykcyjne?
• Modelowanie predykcyjne w usługach finansowych i analityce
  • Scoring kredytowy i zatwierdzanie pożyczek
  • Wykrywanie oszustw
  • Handel algorytmiczny
  • Przewidywanie rezygnacji i strategie utrzymania klientów
  • Przewidywanie wartości życiowej klienta (CLV)
• Podsumowanie

Czym jest modelowanie predykcyjne?

Modelowanie predykcyjne jest częścią analiza danych który zawiera uczenie maszynowe do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie danych z przeszłości. W praktyce jest to złożony model matematyczny, który analizuje dane historyczne w celu znalezienia wzorców (często takich, których nie zauważylibyśmy jako ludzie), a następnie szuka tych samych wzorców w bieżących danych.

Jak działa modelowanie predykcyjne?

Nie każdy silnik modelowania predykcyjnego jest taki sam - Istnieje wiele technik pracy z danymi. Możemy wyróżnić:

• modele regresji - Przewidują one ciągłe wartości liczbowe na podstawie zmiennych wejściowych; ich celem jest zrozumienie związku między zmiennymi; używany głównie w analizie finansowej i ekonomii,
• sieci neuronowe - Modele oparte na sztucznej inteligencji, które uczą się złożonych relacji między zmiennymi; stosowane głównie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP),
• modele klasyfikacji - używany do segregowania danych na kilka kategorii; może być używany na przykład w marketingu do odsiewania spamu,
• modele klastrowania - używany do grupowania danych na podstawie podobieństw; zwykle używany do segmentacji klientów,
• szereg czasowy - wykorzystywane do identyfikowania wzorców w danych w czasie i przewidywania wartości na ich podstawie; wykorzystywane do analiz finansowych, ekonomii, przewidywania cen akcji i... prognozowania pogody.

Modelowanie predykcyjne w usługach finansowych i analityce

Modelowanie predykcyjne to sposób na wykorzystanie sztucznej inteligencji i Uczenie maszynowe dla prognoz finansowychale mają też kilka dodatkowych zastosowań. Jak można je wykorzystać w swojej firmie? Spójrz na poniższe przykłady.

Scoring kredytowy i zatwierdzanie pożyczek

Możesz użyć technik modelowania predykcyjnego, aby usprawnić proces scoringu kredytowego. Silnik oparty na sztucznej inteligencji może analizować historię finansową klienta dla pracowników i wykrywać wzorce, które mogą wskazywać, czy są oni odpowiedni (lub nieodpowiedni) do otrzymania pożyczki. Pozwala to zminimalizować ryzyko poprzez oparcie decyzji na kompletnych danych.

Wykrywanie oszustw

Modelowanie predykcyjne może być również wykorzystywane jako podstawa dla Monitorowanie transakcji oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie. Podobnie jak w przypadku scoringu kredytowego, sztuczna inteligencja może analizować dane historyczne (zarówno ogólne, jak i szczegółowe dotyczące danego klienta) i ostrzegać, jeśli dostrzeże wzorce wskazujące na próby oszustwa. W ten sposób można dokładniej zgłaszać potencjalnie nieuczciwe transakcje i zapewnić zgodność z przepisami AML.

Handel algorytmiczny

Handel algorytmiczny nie jest niczym nowym, ale wzbogacony o sztuczną inteligencję może osiągnąć zupełnie nowy poziom. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego system oparty na sztucznej inteligencji może analizować nieustrukturyzowane informacje (np. kanały informacyjne), aby znaleźć więcej wskaźników pewnych zmian na rynku. W rezultacie zapewni ci dokładniejsze prognozy dotyczące wahań cen.

Przewidywanie rezygnacji i strategie utrzymania klientów

Innym sposobem wykorzystania modelowania predykcyjnego jest utrzymanie klientów na pokładzie. Po pierwsze, dzięki takim systemom będziesz w stanie określić, którzy klienci są bliscy rezygnacji - często, zanim jeszcze o tym wiedzą. Jednocześnie, dzięki modelowaniu predykcyjnemu, można uzyskać wgląd w strategie utrzymania klientów, które sprawdziły się w przeszłości i działać proaktywnie, aby przewidzieć rezygnację.

Przewidywanie wartości życiowej klienta (CLV)

Wreszcie, można użyć modelowania predykcyjnego do oszacowania wartości życiowej klienta dla każdego z klientów. Umożliwia to spersonalizowanie oferty i maksymalne wykorzystanie każdego klienta.

Podsumowanie

Modelowanie predykcyjne jest potężnym narzędziem w finansach, umożliwiającym optymalizację usług i podejmowanie lepszych decyzji opartych na danych. To, o czym nie wspomnieliśmy w tym artykule, to wszystkie zastosowania w dziedzinach takich jak marketing i sprzedaż, które podnoszą stawkę jeszcze wyżej. Dlatego warto wdrożyć modelowanie predykcyjne w swojej firmie i wykorzystać moc danych!

Potrzebujesz pomocy przy projektowaniu i rozwijaniu swojego modelu? Dowiedz się więcej o naszej ofercie usługi technologii finansowej!

Ailleron

Zespół marketingowy Ailleron składa się z marketerów cyfrowych i twórców treści, którzy dostarczają spostrzeżeń i wiedzy specjalistycznej #AilleronExperts z całej organizacji. W przypadku pytań dotyczących mediów prosimy o kontakt za pośrednictwem naszego formularza kontaktowego.