Prever o futuro com eficiência através da probabilidade matemática e estatística dentro da grande massa de dados soltos é possível? Sim, e é sobre esses algoritmos estatísticos que os Modelos Preditivos tratam.
Saiba mais o que exatamente são os Modelos Preditivos, como funcionam, sua importância e vantagens.
O que são Modelos Preditivos?
Modelos Preditivos se baseiam em algoritmos que evidenciam padrões e preveem o futuro matemática e estatisticamente através dos milhares de dados soltos buscando calcular resultados e soluções que acentuem a segurança e otimizem o sistema de dados.
Dessa forma, um modelo preditivo ajuda a tomar decisões de forma mais eficiente já que busca por um cenário de necessidades específicas e se molda conforme essas necessidades baseadas em dados combatendo fraudes, diminuindo riscos associados e melhorando a gestão de oferta e demanda, bem como as ações de marketing.
Como funciona?
Os Modelos Preditivos funcionam através de uma série de etapas focadas em obter uma função matemática, as etapas são:
- Coleta de dados: é nela que se obtém a base de dados, deixando de fácil acesso e organizados para melhorar a compreensão do algoritmo. É importante que nessa fase não haja erros.
- Processamento de dados: é a fase onde se analisa as informações coletadas identificando as lacunas. Inteligência Artificial e Machine Learning se utilizam de modelos de estatística e estruturação para processar dados.
- Validação de dados: é aqui que acontece o monitoramento e calibração dos modelos gerando resultados e avaliando a precisão e suficiência para sua adoção.
Tipos de Modelos Preditivos
Existem dois tipos de modelos preditivos, o modelo supervisionado e o não supervisionado, entenda a diferente entre eles:
1. Modelo preditivo supervisionado
Esse modelo recebe os dados de entrada e saída buscando uma relação entre ambos, passando por uma validação e identificando o nível de acerto. Com uma taxa de acerto alta o modelo se valida e está apto para uso na identificação dos padrões de dados.
No geral, se aplica este modelo para identificar perfil de cliente que seja mais propenso a cancelar um serviço, por exemplo, podendo abrir um leque de estratégias funcionais que reduzam a taxa de desistência desse público.
2. Modelo preditivo não supervisionado
O modelo não supervisionado recebe apenas dados de entrada e busca tendências de padrões já existentes prevendo as repetições ocorridas anteriormente. Para que as análises funcionem corretamente, é preciso que haja um significativo volume de dados completos e sem erros e que o modelo preditivo seja compatível com os objetivos da empresa.
Importância e vantagens de usar Modelos Preditivos
Os modelos preditivos são ferramentas importantes à segurança e combate às fraudes principalmente ao setor financeiro, onde há uma grande quantidade de dados e dinheiro em jogo.
Implantar esses modelos ajuda a reduzir esses riscos e maximizar as oportunidades de venda e retenção de clientes valiosos, bem como melhorar as estratégias de marketing e otimizar os processos internos.
A solução DeLorean, da Simply, oferece um score preditivo de análise de comportamento de dados, aprendendo os comportamentos históricos de dados e predizendo ações futuras.
Isso porque, com algoritmos de machine learning a solução é capaz de aprender o comportamento dos clientes a partir de seus dados, além de possuir um dashboard para monitoramento.
Essa tecnologia possibilita o treinamento de uma grande base de dados de forma rápida e eficiente e pode ser aplicado no onboarding operacional ajudando, assim, a reduzir riscos eminentes.
Os Modelos Preditivos podem ser grandes aliados na redução de riscos, assim como no combate a fraudes e na otimização de estratégias e processos sendo um grande diferencial competitivo. Com a digitalização e o aumento das fraudes no mercado sua empresa precisa estar preparada. Quer conhecer a solução da Simply? Fale com nossos consultores!
