Как связаны машинное обучение и предиктивная аналитика и как они помогают бизнесу сократить издержки
Специалисты используют аналитику и искусственный интеллект в разных сферах экономической деятельности, в том числе в бизнесе. Компании нужно решать потоковые задачи и стратегически планировать будущее. Рассказываем, какой вид аналитики в этом помогает, как с этим связано машинное обучение и почему использовать его выгодно для предпринимателей.
Что такое предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика (ПА) — область работы с информацией, которая использует накопленные за прошедший период данные, чтобы прогнозировать будущее. На их основании строятся вероятностные модели развития событий. Они помогают понять, как нужно действовать, чтобы получить оптимальный результат в реальности.
Построить корректный прогноз можно, если собрать сведения, которые значимо влияют на результаты, — они называются предикторами. Например, нужно выяснить, стоит ли нанять больше сотрудников в кол-центр. Нагрузка операторов зависит от количества входящих звонков. Этот критерий будет одним из предикторов.
В ПА можно выделить 5 ключевых шагов.
1. Формулировка цели. От нее зависит, какая информация будет использована и какими способами обработана, а также отрезок времени, за который следует взять данные. На этом этапе нужно выдвинуть предположение, которое прогноз подтвердит или опровергнет. Например, верно ли будет увеличить штат операторов кол-центра на 20 %, чтобы принимать 100 % звонков.
2. Сбор данных. Важно собирать качественные сведения: те, которые можно объективно и точно измерить. Возвращаясь к примеру с кол-центром: количество входящих звонков берут из CRM-системы, а не со слов операторов.
3. Анализ данных. Процесс происходит с помощью статистических инструментов. Есть специальные сервисы, которые созданы конкретно для данной задачи.
4. Моделирование. Для этого используется искусственный интеллект, например, машинное обучение. Компьютер выявляет закономерности между данными и на их основании строит модель развития событий. Может оказаться, что для приема 100 % звонков достаточно увеличить число сотрудников на 10 %. Если их будет больше, возникнет неоправданный перерасход бюджета.
5. Применение модели. Принимаются меры, чтобы воплотить прогноз в реальность, если гипотеза из первого этапа оказалась обоснованной.
Важно помнить, что данные обрабатываются с помощью инструментов статистики, поэтому прогноз не может быть абсолютно точным. Но если были правильно определены предикторы и использован достаточный объем качественных данных, даже прогноз с погрешностями будет полезен.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение (МО) — область искусственного интеллекта, которая прививает компьютерам навыки по решению сложных задач, и для этого привлекаются определенные модели данных. Это может быть огромный пласт информации, который человек не сможет проанализировать быстро и качественно. Такие данные называются большими — Big Data.
Когда компьютер учится, то не получает конкретные инструкции, а выявляет закономерности в исходных данных. На их основе алгоритм составляет собственную модель и использует ее для прогнозирования.
Вторая особенность МО — самообучение. Благодаря накопленному опыту компьютер выдает более точные результаты и делает это быстрее. Например, если нужно обучить устройство считывать выражение лица с экрана, компьютеру показывают мимику сотен и тысяч разных людей. Устройство выявляет закономерности в движениях глаз или губ и распознает ту или эмоцию.
МО можно использовать как этап предиктивной аналитики.
Какие преимущества дает машинное обучение при анализе больших данных
Сокращение издержек. Искусственный интеллект проанализирует данные и подскажет, какие бизнес-процессы можно автоматизировать, как лучше это сделать. Компания перестанет тратить средства на рутину и займется важными задачами.
Рост прибыли. Можно точнее прогнозировать рекламные кампании, оценивать платежеспособность заемщиков или выявлять оптимальный маршрут в логистике. А затем реализовать подтвержденную гипотезу. Машинное обучение поможет не потерять деньги на неудачной стратегии.
Структурирование и анализ данных. Искусственный интеллект упорядочит разнообразную информацию и сделает корректные выводы. Например, покажет, какие товары пользуются наибольшим спросом, какие способы рекламы приносили меньше прибыли, какие препараты были самыми эффективными.
Прогнозирование поведения клиентов. На основе обычного поведения покупателей можно планировать новый продукт или исправлять недочеты в работе и улучшать клиентский сервис.