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  • fevereiro 7, 2022
  • IA e Big Data

Machine Learning e a construção de modelos preditivos: aplicações e vantagens

Com base em dados, as análises preditivas ajudam a prever ações para garantir os melhores resultados através de ciência de dados, estatística e, principalmente, com técnicas de IA como o...
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Em um mercado onde a análise de dados se tornou um fator crucial para as empresas direcionarem com mais assertivamente suas prioridades, termos como machine learning e modelos preditivos são cada vez mais comuns.

Afinal, hoje em dia grande parte das organizações perceberam que basear suas tomadas de decisão apenas em achismos e intuições é um erro. Para otimizar os resultados, bem como elevar a lucratividade e ganhar vantagem competitiva é necessário nortear suas ações com base em dados.

E é exatamente isso que as análises preditivas oferecem, ou seja, extraem dados valiosos com o objetivo de prever ações para garantir os melhores resultados através de ciência de dados, estatística e, principalmente, com técnicas de IA como o machine learning.

Veja a seguir mais detalhes sobre as vantagens e aplicações do machine learning na construção de modelos preditivos. Confira!

Machine learning e modelos preditivos: entenda as vantagens

Contar com dados para embasar decisões corporativas é importante, mas não é o suficiente. Principalmente considerando que atualmente a maioria das empresas trabalha com um grande fluxo de informações todos os dias.

Sendo assim, é fundamental dispor de soluções que possam viabilizar uma análise avançada e automatizada de um grande volume de dados. Nesse quesito, o uso da machine learning na construção de modelos preditivos faz toda a diferença.

Afinal, por meio dessa técnica, as organizações deixam a análise descritiva focada apenas no passado, para dar lugar a uma análise mais avançada, que foca não apenas em dados históricos, mas também no uso dessas informações para prever cenários futuros.

Com um bom sistema de machine learning aplicado na construção de modelos preditivos os riscos, assim como as oportunidades são vistos com antecedência, conferindo uma margem de tempo maior para tomada de decisões mais acertadas.

Além disso, essa relação pode ser usada como vantagem não só na prevenção de fraudes ou na tomada de decisão preventiva, mas também em otimização de campanhas de marketing e melhoria de processos operacionais.

BAIXE ESTE EBOOK e entenda a importância de uma visão de dados 360º na criação de estratégias de relacionamento com os clientes e conheça o S-View: mais nova solução do mercado que traz uma visão completa da jornada do usuário com dados unificados para tomada de decisões estratégicas.

Confira os principais benefícios da construção de modelos preditivos com machine learning:

  • Capacidade de tomar decisões sem intervenção humana;
  • Custo menor que outros tipos de análise avançada;
  • Resultados cada vez mais confiáveis e reproduzíveis;
  • Inteligência a ponto de descobrir percepções ocultas, bem como relacionamentos e tendências históricas;
  • Acesso a insights importantes que ajudam a identificar boas oportunidades de negócio;
  • Solução de problemas com mais rapidez e facilidade;
  • Sistema ágil e flexível;
  • Escalabilidade do negócio.

Aplicações do machine learning em análises avançadas de dados para construção de modelos preditivos

Desde quando surgiu, o machine learning é uma técnica que vem sendo usada de diferentes formas nos mais diversos setores. Entre as principais formas de aplicações de Machine Learning e modelos preditivos que são sucesso podemos citar:

Prevenção e combate a fraudes

O machine learning aplicado para construção de modelos preditivos ajuda identificando e combatendo ações fraudulentas, seja emitindo alertas ou então ativando recursos de proteção em tempo hábil, para evitar o acesso a dados sensíveis que possam comprometer a segurança e credibilidade do negócio.

Risco de crédito

A análise preditiva também ajuda demonstrando os principais riscos de crédito em operações financeiras que uma empresa está exposta.

Na gestão de oferta e demanda

Com o machine learning aplicado em modelos preditivos é possível gerenciar com mais segurança a relação entre oferta e demanda, apontando momentos de alta e baixa demanda por período, o que faz com que a organização consiga se preparar melhor e definir ações para evitar baixa no seu faturamento.

Ou seja, é possível incorporar o machine learning na construção de modelos preditivos de várias formas em uma organização e, assim, passar a extrair todos os benefícios que sua aplicação é capaz de oferecer. Mas, para isso, é preciso contar com as ferramentas certas.

DeLorean: dados históricos para predizer o futuro

O DeLorean, mais nova solução da Simply, é um score preditivo para análise de comportamento que aprende através de:

  • Dados históricos: criando previsões a partir de dados de fontes diversas;
  • Integração: consumindo resultados através de API’s ou pelo sistema S-Works.
  • Visualização: visualizando dados em dashboard analítico.

Através de Machine Learning, a solução é capaz de aprender o comportamento de seus clientes a partir de seus dados, criando modelos estatísticos de previsão, ou seja, quanto maior o volume de dados, mais precisa será a previsão.

Ele permite a previsão de padrões de fraude, score, lavagem de dinheiro e no comportamento de clientes criando perfis, avaliando NBO (Next best offer) e identificando clientes com maior chance de Churn. Assim, o DeLorean pode ser aplicado no onboarding de operações, em transações financeiras e no e-commerce.

Quer aplicar os modelos preditivos à sua operação? Fale com um consultor e saiba como prever fraudes aprendendo com o passado de seus dados.

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