Outra forma de aprendizado de máquina que não seja inteligência artificial ou automação de processos robóticos é a análise preditiva.
É uma forma de aprendizado de máquina na qual estatísticas e modelos atuais e históricos são usados para determinar o desempenho futuro. A tecnologia realmente procura padrões nos dados e decide se eles provavelmente irão surgir novamente. O conceito permite que empresas ou investidores ajustem seus recursos para aproveitar possíveis eventos futuros. Isso é alcançado em um processo que envolve várias etapas.
- Defina o projeto.
- Colete os dados.
- Analise os dados
- Analise dados através de modelos.
- Implante resultados na tomada de decisões todos os dias.
- Monitore o modelo.
Quem se beneficia da análise preditiva
Simplesmente uma ferramenta de tomada de decisão, a análise preditiva é usada em uma variedade de operações. Por exemplo, uma companhia de seguros pode usar a ferramenta para determinar a probabilidade de pagar por uma reivindicação futura. A determinação das probabilidades é baseada em um pool de riscos atual de segurados e eventos passados que levaram a pagamentos.
Os profissionais de marketing usam a ferramenta para verificar como os consumidores reagem à economia em geral. Eles usam o resultado quando planejam novas campanhas. Eles também usam essa ferramenta para determinar alterações demográficas para determinar se o mix atual de produtos induzirá os clientes a fazer uma compra.
Além disso, os varejistas podem usá-lo para obter vantagens competitivas. Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar as empresas que oferecem muitos produtos a vender produtos adicionais para determinados clientes. Ajuda os varejistas a reter clientes. Um estudo constatou que um aumento de 5% nas taxas de retenção de clientes se traduz em 25% a 95% do aumento de lucros. Além disso, pode ajudar as lojas a atingir os clientes.
Os traders de valores mobiliários usam análises preditivas para estudar uma variedade de métricas com base em eventos passados, para que possam decidir se compram ou não um título. Além disso, a ferramenta auxilia os traders a prever movimentos futuros de preços com base em dados históricos.
É também uma ferramenta ideal para pontuação de crédito, usada no campo de serviços financeiros. Nesse caso, a análise preditiva usa o histórico de crédito, o pedido de empréstimo e os dados do cliente para classificar a probabilidade de o cliente efetuar pagamentos futuros de crédito no prazo. Além disso, as instituições financeiras o utilizam em suas atividades de cobrança. Eles sabem que muitos de seus recursos são desperdiçados em clientes que provavelmente não pagarão suas contas. A análise preditiva pode ajudar as instituições financeiras a desenvolver estratégias apropriadas para cada cliente, aumentando os pagamentos e reduzindo os custos de cobrança. Também ajuda as instituições financeiras a identificar candidatos a fraude de alto risco.
A ferramenta de análise preditiva também pode ser usada em telecomunicações, viagens, assistência médica, proteção infantil, produtos farmacêuticos, planejamento e outros campos.
Por exemplo, na proteção infantil, as agências de bem-estar infantil começaram a usar a tecnologia para identificar casos de alto risco.
Na área da saúde, a análise preditiva está sendo usada para determinar quem corre o risco de desenvolver doenças específicas, incluindo diabetes, asma, doença cardíaca e muito mais. Também é usado para apoiar a tomada de decisão no tratamento de um paciente.
O setor de telecomunicações está usando a ferramenta para entender melhor o comportamento do cliente, aprimorar a experiência do cliente e ser proativo no tratamento de problemas do cliente.
A análise preditiva ajuda a indústria de viagens a oferecer aos clientes recomendações que incluem passagens aéreas para comprar e hotéis para reservar, e os sensores nos aviões podem antecipar problemas futuros que podem ser reparados antes que se tornem catastróficos.
As empresas farmacêuticas estão usando análises preditivas para ajudá-las a descobrir novos medicamentos e minimizar os resultados negativos.
É óbvio que o aprendizado de máquina pode fornecer uma infinidade de assistência a qualquer tipo de negócio, independentemente do campo.
