Prediktiv analys och konsumentpoäng: Hur företag använder AI, maskininlärning och big data för att skapa förutsägbara modeller

Framsteg inom artificiell intelligens (AI) och prediktiv analys använder konsumentpoäng för att automatisera affärsbeslut för att förutsäga saker som risk och bedrägeri. Men oro över rättvisa innebär att företag måste göra poängen transparenta för konsumenterna.

man använder tangentbordet på bärbar dator

Prediktiv analys kan stödja applikationer som att göra risker och förhindra bedrägerier.

Westend61 / Getty Images


Vad är prediktiv analys?

Predictive analytics använder maskininlärning och avancerade statistiska tekniker för att analysera konsumentbeteende och förutsäga framtida åtgärder. Prediktiv analys kan stödja applikationer som att göra risker och förhindra bedrägeri, och ge insikt i konsumentbeteenden som livstidens kundvärde och till och med affektiva tillstånd, som känslor mot en specifik upplevelse.

Vad är konsumentpoäng?

Konsumentpoäng sammanfattar relevant information om konsumenter baserat på tidigare beteenden. Det påverkas av data som samlats in från webb-, mobil- och IoT-enheter som beskriver demografi, geografisk information och transaktionshistorik. Konsumentpoäng utnyttjar komplex dataanalys för att utvärdera och tillämpa mått på konsumenter för automatiserade affärsbeslut.

Prediktiva analys- och modelleringsverktyg

Företag behöver inte längre anställa en statistiker eller datavetare för att använda prediktiv analys. Fler leverantörer gör prediktiv analys och maskininlärningsmodeller tillgänglig för affärsanvändare över hela organisationen med plattformserbjudanden som har användarvänliga dra-och-släpp-gränssnitt och grafiska förklaringar.

Dessa verktyg tar upp ett betydande kompetensgap inom AI och datavetenskap, men har också potential att dölja viktiga granskningsfunktioner i en sömlös process. Att ha maskininlärning och AI köra regression i realtid och beslutsträdanalys på big data hjälper till att effektivt utveckla “poäng” för människor baserat på specifika mål.

Prediktiva analystekniker och konsumentpoängexempel

Med mer data, avancerad analys och maskininlärning hittar prediktiv analys och konsumentpoäng nya applikationer i en mängd olika affärsfall inom branscher. De Predictive Analytics och Consumer Scoring rapporten belyser och bryter ner många av dessa applikationer, varav två inkluderar:

eMarketer hur bekväma vuxna över hela världen med företag som använder ai-åtkomst till personuppgifter förbättrade kundupplevelsen hos respondenterna nov 255469

De flesta amerikanska vuxna är inte bekväma med företag som använder AI för att få tillgång till deras personliga data.

Insiderinformation


Bedrägeri

Verktyg för bedrägeri, förtroende och riskbedömning identifierar legitima användare och transaktioner, upptäcker bots och automatiserar beslut om transaktionssäkerhet. Många leverantörer använder maskininlärning för att utbilda modeller för att upptäcka “normalt” och bedrägligt beteende på sina kunders webbplatser. Applikationerna inkluderar skapande av nytt konto, inloggningsverifiering och godkännande av e-handelstransaktion.

Risk / alternativ kredit

Alternativ kreditpoängning använder alternativa data – datakällor som inte ingick i traditionella kredit- och lånetransaktionshistorier, som hyres- och mobiltelefonbetalningar och bankkontotransaktioner – för att bygga en mer fullständig bild av risken för underbanken.

Andra ingångar kan inkludera beteendedata som shoppingvanor, webb- och sociala medier, beteenden och till och med enhetsanvändningsgester. Dessa ingångar regleras inte som traditionella kreditrapporteringsingångar. Alternativ kreditbedömning tillämpas av både nya störande aktörer och sittande kreditupplysningsföretag.

Framtiden för big data och prediktiv analys

Prediktiv analys kommer bara att växa i betydelse eftersom det sänker kostnader och minskar risker, men det finns fortfarande många regleringsrisker som företag står inför och bästa praxis de behöver följa. Insider Intelligence bryter ner en massa viktiga metoder som företag kan följa för att framtidssäkra sina förutsägbara analysansträngningar.

Några av de bästa metoderna som beskrivs i rapporten inkluderar:

  • Se till att affärsmålet för konsumentpoäng är tydligt
  • Genomföra en grundlig riskanalys
  • Utvärdera poäng för rättvisa
  • Förutse konsumenternas oro och uppfattningar
  • Börjar små

Snabbspå ditt företags digitala omvandling:

Förutom prediktiv analys publicerar Insider Intelligence en mängd forskningsrapporter, diagram, prognoser och analys av anslutnings- och teknikindustrin. Du kan lära dig mer om åtkomst till allt detta här.

Insider Intelligence Predictive Analytics och Consumer Scoring

Och här är några relaterade Connectivity & Tech-rapporter som kan intressera dig:

  1. Företagssäkerhet i Coronavirus Pandemic Era, vilket förklarar Zero Trust-konceptet, hur det utnyttjar användaridentitet tillsammans med mekanismer för policyhantering, och varför det får dragkraft med företag under den post-pandemiska eran.
  2. Programvaran som en förklaring av tjänster, som utforskar SaaS-modellen och dess växande andel av marknaden för företagsprogramvara.
  3. Coronavirus och 5G-distributionsspärrar, som tittar på hur coronaviruspandemin och den efterföljande nedfallet kommer att sakta ner lanseringen av globala 5G-nätverk.

You may also like...

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *