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 el análisis predictivo, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta “¿qué podría suceder en el futuro?”

Al analizar eventos históricos, las empresas pueden utilizar modelos predictivos para aumentar la probabilidad de pronosticar eventos, el comportamiento del cliente, así como los riesgos financieros, económicos y de mercado.

La rápida migración a los productos digitales ha creado un mar de datos fácilmente disponibles 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 recupera de fuentes como las redes sociales, el historial de navegación en Internet, los datos de teléfonos celulares y las plataformas de computación en la nube.

sin embargo, los datos generalmente no están estructurados y son demasiado complejos para que los humanos los analicen en un corto período de tiempo. Debido al gran volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas informáticos. Los programas procesan grandes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones dentro de los datos. a partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico, así como una evaluación de qué comportamientos o eventos es probable que ocurran nuevamente o 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 es capaz de aprender cómo los diferentes puntos de datos se conectan entre sí. Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son la regresión y las redes neuronales.

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 la salida o el resultado. Por ejemplo, un banco que espera detectar el lavado de dinero en sus primeras etapas podría incorporar un modelo predictivo lineal.

el banco quiere identificar cuáles de sus clientes pueden participar en actividades de lavado de dinero en algún momento. utilizando los datos del cliente del banco, se construye un modelo predictivo alrededor de la cantidad en dólares de transferencias de dinero que los clientes hicieron 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 la unidad de prevención de fraude del banco.

Los modelos predictivos también se utilizan en redes neuronales como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son campos en inteligencia artificial (ai). Las redes neuronales están inspiradas en el cerebro humano y se crean con una red de nodos interconectados en niveles jerárquicos, lo que representa la base de AI. El poder de las redes neuronales reside 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.

Por un lado, un banco puede ingresar variables conocidas, como el valor de las transferencias iniciadas por sus clientes en su modelo para determinar quién es probable que se dedique al lavado de dinero. Por otro lado, una red neuronal puede crear un patrón más poderoso al crear una relación entre las variables de entrada. Estas variables de entrada pueden incluir 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 variable o comportamiento que pueda estar involucrado en la actividad de lavado de dinero.

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 se relacionan con sus productos y pueden identificar posibles riesgos y oportunidades para la empresa.