النمذجة التنبؤية

ما هي النمذجة التنبؤية؟

النمذجة التنبؤية هي عملية استخدام النتائج المعروفة لإنشاء ومعالجة والتحقق من صحة نموذج يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. إنها أداة مستخدمة في التحليلات التنبؤية ، وهي تقنية لاستخراج البيانات تحاول الإجابة على السؤال "ما الذي يمكن أن يحدث في المستقبل؟"

فهم النمذجة التنبؤية

من خلال تحليل الأحداث التاريخية ، يمكن للشركات استخدام النمذجة التنبؤية لزيادة احتمالية التنبؤ بالأحداث ، وسلوك العملاء ، وكذلك المخاطر المالية والاقتصادية ومخاطر السوق.

أدى الانتقال السريع إلى المنتجات الرقمية إلى خلق بحر من البيانات المتاحة بسهولة للشركات. تستخدم الشركات البيانات الضخمة لتحسين ديناميكيات العلاقة بين العملاء والشركات. يتم استرداد هذه الكمية الهائلة من البيانات في الوقت الفعلي من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي وسجل تصفح الإنترنت وبيانات الهاتف الخلوي ومنصات الحوسبة السحابية.

ومع ذلك ، فإن البيانات عادة ما تكون غير منظمة ومعقدة للغاية بحيث يتعذر على البشر تحليلها في فترة زمنية قصيرة. نظرًا للحجم الهائل للبيانات ، تستخدم الشركات أدوات النمذجة التنبؤية - غالبًا عبر برامج الكمبيوتر. تعالج البرامج كميات هائلة من البيانات التاريخية لتقييم وتحديد الأنماط داخل البيانات. من هناك ، يمكن أن يوفر النموذج سجلاً تاريخيًا بالإضافة إلى تقييم للسلوكيات أو الأحداث التي من المحتمل أن تحدث مرة أخرى أو في المستقبل.

يمكن للفرق الرياضية استخدام النمذجة التنبؤية لتحليل احتمالات النجاح باستخدام إحصائيات اللاعبين وتحليل الموقف.

تطبيقات النمذجة التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية عوامل التنبؤ أو الميزات المعروفة لإنشاء نماذج تنبؤية سيتم استخدامها في الحصول على المخرجات. النموذج التنبئي قادر على معرفة كيفية اتصال نقاط البيانات المختلفة ببعضها البعض. اثنان من أكثر تقنيات النمذجة التنبؤية استخدامًا هما الانحدار والشبكات العصبية.

في مجال الإحصاء ، يشير الانحدار إلى علاقة خطية بين متغيرات الإدخال والإخراج. يتطلب النموذج التنبئي بوظيفة خطية متنبئًا أو ميزة واحدة للتنبؤ بالمخرجات أو النتيجة. على سبيل المثال ، قد يدمج البنك الذي يأمل في اكتشاف غسيل الأموال في مراحله المبكرة نموذجًا تنبؤيًا خطيًا.

يريد البنك تحديد أي من عملائه من المحتمل أن ينخرط في أنشطة غسيل الأموال في وقت ما. باستخدام بيانات عملاء البنك ، تم بناء نموذج تنبؤي حول المبلغ بالدولار من التحويلات المالية التي قام بها العملاء خلال فترة زمنية.

يتم تدريس النموذج للتعرف على الفرق بين معاملة غسيل الأموال والصفقة العادية. يجب أن تكون النتيجة المثلى من النموذج عبارة عن نمط يشير إلى العميل الذي قام بغسل الأموال والذي لم يقم بذلك. إذا أدرك النموذج ظهور نمط من الاحتيال لعميل معين ، فسيؤدي ذلك إلى إنشاء إشارة لاتخاذ إجراء ، والتي سيتم التعامل معها من قبل وحدة منع الاحتيال في البنك.

أدوات النمذجة التنبؤية

تُستخدم النماذج التنبؤية أيضًا في الشبكات العصبية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ، وهما مجالان في الذكاء الاصطناعي (AI). الشبكات العصبية مستوحاة من الدماغ البشري ويتم إنشاؤها باستخدام شبكة من العقد المترابطة في مستويات هرمية ، والتي تمثل الأساس للذكاء الاصطناعي. تكمن قوة الشبكات العصبية في قدرتها على التعامل مع علاقات البيانات غير الخطية. إنهم قادرون على إنشاء علاقات وأنماط بين المتغيرات التي من شأنها أن تكون مستحيلة أو تستغرق وقتًا طويلاً للغاية بالنسبة للمحللين البشريين.

من ناحية أخرى ، يمكن للبنك إدخال متغيرات معروفة ، مثل قيمة التحويلات التي بدأها عملاؤه في نموذجه لتحديد من المحتمل أن يشارك في غسيل الأموال. من ناحية أخرى ، يمكن للشبكة العصبية إنشاء نمط أكثر قوة عن طريق إنشاء علاقة بين متغيرات الإدخال. يمكن أن تتضمن متغيرات الإدخال هذه وقت تسجيل الدخول ، والموقع الجغرافي للمستخدم ، وعنوان IP لجهاز المستخدم ، والمستلم أو المرسل للأموال ، وأي متغير أو سلوك آخر من المحتمل أن يكون متورطًا في نشاط غسيل الأموال.

تشمل تقنيات النمذجة التنبؤية الأخرى التي تستخدمها الشركات المالية أشجار القرار ، واستخراج بيانات السلاسل الزمنية ، وتحليل بايزي. الشركات التي تستفيد من البيانات الضخمة من خلال إجراءات النمذجة التنبؤية قادرة بشكل أفضل على فهم كيفية تفاعل عملائها مع منتجاتها ويمكنها تحديد المخاطر والفرص المحتملة للشركة.

يسلط الضوء

• النمذجة التنبؤية هي عملية استخدام النتائج المعروفة لإنشاء ومعالجة والتحقق من صحة نموذج يمكن استخدامه لعمل تنبؤات مستقبلية.

• يمكن للشركات استخدام النمذجة التنبؤية للتنبؤ بالأحداث وسلوك العملاء والمخاطر المالية والاقتصادية ومخاطر السوق.

• اثنان من أكثر تقنيات النمذجة التنبؤية استخدامًا هما الانحدار والشبكات العصبية.