15 Апр Предиктивная аналитика: ключевые преимущества и перспективы рынка

Будущее большинства коммерческих и некоммерческих отраслей тесно связано с инновациями. Всемирно известные корпорации инвестируют миллиарды долларов в технологии Big Data, искусственный интеллект и машинное обучение. Так, сектор предиктивной аналитики (ПА) выступает катализатором для получения прибыли через внедрение инновационных решений. В 2019 году рынок ПА достиг объема в 7,32 миллиарда долларов, согласно исследованию AMR. К 2027 году эта цифра вырастет до $35,45 миллиардов – аналитики ожидают рост сектора в 484%. Что же такое «предиктивная аналитика» и почему она так важна для современных компаний?

Предиктивная аналитика: понятие и главные принципы

Если обратиться к термину «аналитика» в целом, то сам процесс понимается как системный численный анализ данных и статистик с целью обнаружения значимых шаблонов, и их использование для принятия эффективных решений. Предиктивная аналитика занимает вторую ступень в иерархии аналитического процесса.

Механизмы ПА отвечают за прогнозирование того, что случится в будущем в конкретной отрасли. Предиктивная аналитика понимается как отдельный класс методов анализа данных, связанных с определением моделей поведения субъектов или объектов в будущем. Первые шаги в этом секторе были сделаны еще в 1940-х годах, однако современные технологии, в числе которых искусственный интеллект, машинное обучение и Big Data, открыли новые горизонты для данного рынка.

Процесс предиктивной аналитики основан на четырех ключевых составляющих, два из которых скорее предваряют ПА, однако без них построение аналитики невозможно:

1.  Постановка задачи:

Именно постановка задачи вместе с формулировкой гипотезы — о возможности прогнозирования на основании конкретных данных — во многом определяет следующие шаги.

2. Сбор данных:

Данные — основа любого статистического анализа, к техникам которого относится и машинное обучение. При сборе данных важны два фактора: их объем (глубина датасета) и их качество. Технологии Big Data являются мощным вспомогательным инструментом при сборе требуемого объема данных.

3. Разведочный анализ данных:

Полученные объемы сырых данных сами по себе недостаточны для прогнозирования. Выявление закономерностей в современных объемах данных требует адекватного подхода. Согласно IDC, ежегодный рост используемых объемов данных составляет 20,4% в то время как общий объем используемых данных, по мнению аналитиков, достигнет 8,9 зеттабайт к 2024 году. Технологии искусственного интеллекта помогают не потеряться в имеющихся объемах сырых данных, выявляя скрытые взаимосвязи.

4. Предиктивное моделирование:

Выявление озарений, «инсайтов» в данных (“data insights”) — следующий, завершающий этап, который состоит в построении математической предиктивной модели для решения поставленной задачи. Современным трендом является использование машинного обучения на этой стадии.

Главные преимущества предиктивной аналитики

Почему современным компаниям необходимо внедрять механизмы ПА для увеличения своей прибыли? Когда вы разрабатываете новый продукт или услугу, тысячи или даже миллионы долларов выделяются на анализ рынка. При этом, как владелец бизнеса, вы рассчитываете получить точный ответ – будет ли продукт или услуга успешны.

Предиктивная аналитика предлагает владельцам компаний следующие преимущества:

●     Повышение точности сегментации рынка. ПА методы помогают компаниям построить более точный образ целевого покупателя.

●     Увеличение конверсии. На основе информации о предыдущих продажах, можно более эффективно находить новых потенциальных покупателей.

●     Увеличение эффективности прогнозирования продаж. Опираясь на точные прогнозы продаж, компании смогут более эффективно планировать производственные нагрузки и прибыль в течениие финансового года.

●     Сегментация клиентов. Механизмы ПА позволяют разделить множество клиентов на группы (сегменты), чтобы обнаружить похожие потребности и предложить им максимально релевантные товары и услуги.

●     Выявление скрытого потенциала. Предиктивная аналитика помогает компаниям создать плодородную почву для будущего развития.

Методы предиктивной аналитики можно задействовать в различных отраслях, как в коммерческом, так и в государственном секторе. Вот лишь некоторые из них:

1. Здравоохранение. Автоматизированное предиктивное моделирование помогает предотвратить хронические болезни и рецидивы травм, основываясь на собранных историях болезни и внесении в них новых данных.
2. Безопасность дорожного движения и страхование. Предиктивная аналитика позволяет персонализировать автомобили под конкретные категории водителей, активируя необходимые настройки и приложения, а также использовать набор ограничений для предотвращения ДТП.
3. Туристический сектор. Механизмы ПА могут предугадать увеличение популярности для конкретного направления.

ПА методы эффективны в задачах финансового сектора, сельского хозяйства, при построении прогноза погоды и в других отраслях. На современном этапе развития предиктивная аналитика наиболее активно применяется для управления рисками, для финансового анализа и прогнозирования поведения потребительской аудитории.

5 успешных кейсов использования предиктивной аналитики в бизнесе: краткий обзор

Рассмотрим несколько кейсов, в которых использование предиктивной аналитики помогло вывести бизнес на новый уровень.

1. Использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов матчей NBA.

Задача: Клиенту требовалась модель на основе машинного обучения для прогнозирования шансов каждой команды NBA на победу в следующей игре.

Стратегия: Модель построена на рекуррентной нейронной сети (РНН), объединенной с анализом больших объемов информации о результатах прошлых игр NBA.

Решение: Модель на основе РНН сети демонстрирует довольно высокую точность предсказания. Разработчики планируют протестировать модель на основе темпоральной свёрточной сети, обеспечивающей распознавание изображений и видео для улучшения результатов прогноза.

Результаты: на текущем этапе получилось добиться 80% точности прогнозов.

2. Применение сервисов на основе технологий искусственного интеллекта для эффективного управления активами.

Задача: Компании Catana Capital был необходим высоко эффективный сервис для точного прогнозирования трейдинговых операций и управления активами.

Стратегия: Сервис опирается на технологию Big Data, искусственный интеллект и методы предиктивной аналитики. Изучаются тысячи новостей, финансовых статей, постов в блогах и другая информация, чтобы получить наиболее полную картину рынка.

Решение: Сервис использует котировки более 45 тысяч акций, чтобы получить наиболее точные прогнозы дальнейшего движения цены.

Результаты: в настоящее время, сервис Catana Capital пользуется высоким спросом среди трейдеров из разных стран.

3. Внедрение биометрической верификации на основе голосовых данных

Задача: необходимо было создать эффективную и безопасную систему аутентификации для колл-центров, удобную для пользователей и устойчивую к кибератакам.

Стратегия: Разработка надёжной системы аутентификации на основе голосовых данных для дальнейшего внедрения в колл-центрах. Она включает базу данных голосовых образцов для идентификации пользователей.

Решение: В качестве основы выбрана нейронная сеть, обеспечивающая соответствие голоса конкретного пользователя голосовому образцу из базы данных. Результаты: Владельцы бизнеса получили систему аутентификации на основе голосовых данных. Система характеризуется высокой степенью безопасности, сокращает время верификации и повышает эффективность процесса аутентификации. Подробнее

4. Оптимизация движения денежных средств в сети банкоматов

Задача: при ручном или полу-автоматизированном управлении сетью банкоматов, операторы сталкивались с рядом трудностей, связанных с излишними затратами на логистику, оттоком наличных средств из-за избыточной загрузки банкомата, а в некоторых случаях – наоборот, невозможность предоставления услуги из-за недостаточной загрузки банкомата. Требовался расчет оптимального количества денежных средств для инкассации, частоты инкассации, а также оптимального маршрута.

Стратегия: с помощью методов предиктивной аналитики, прогнозируется суточное количество выдачи денежных средств и определяются оптимальные показатели cash flow.

Решение: Опираясь на данные банкоматов, суточное количество выдачи денежных средств прогнозируется с максимальной погрешностью в 0,01-3,5%.

Результаты: Эффективность использования наличных средств увеличена на 15-40%, а время простоя банкоматов уменьшено до 0,2%. Подробнее

5. Точный прогноз объема потребления электроэнергии

Задача: Энергетической компании требовалась эффективная модель расчета потребления электроэнергии, и включала создание системы прогнозирования с целью планирования объема закупок на энергетической бирже.

Стратегия: Рекуррентная нейронная сеть использована для построения системы прогнозирования с максимально точными показателями.

Решение: для построения модели, были взяты данные почасового потребления электроэнергии, температурные колебания, на основе которых была построена модель прогнозирования потребления за 2-дневный период. Результат: Полученная модель прогнозирования с элементами машинного обучения предоставляет заказчику данные с показателями точности 96,4-99,5%. Подробнее

Заключение:

Методы ПА открывают новые горизонты для бизнеса, и многие компании привлекают специалистов в отрасли предиктивной аналитики, искусственного интеллекта и других инновационных технологий для реализации внутренних задач. Как правило, экономически оправданным решением является привлечение специализированной компании, которая обладает релевантным опытом и достаточным количеством специалистов, готовых разработать и внедрить сложное комплексное решение.

Компания AM-BITS является системным интегратором BigData решений, в нашем портфеле есть не только услуги, связанные с предиктивной аналитикой, но и по построению Enterprise DataHub, Streaming processing, Active Archive и другие. Мы будем рады обсудить Ваши задачи по работе с корпоративными данными, и предложить наиболее релевантное решение.

---