A prediktív analitika az AI, vagy még inkább az ML (gépi tanulás) egyik legfontosabb alkalmazási területe, hiszen lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a múltbéli adatokat felhasználva előrejelezzék a jövőbeli trendeket és akár konkrét eseményeket is. Ez a technológia valós versenyelőnyt biztosít azzal, hogy új szintre helyezi az adatalapú döntések támogatását.

Alapok

A prediktív analitika az adatok elemzésén, a rejtett összefüggések feltárásán alapul, és célja a jövőbeli események legnagyobb valószínűséggel történő előrejelzése. Ez a folyamat különböző algoritmusokra és statisztikai modellekre támaszkodik, mint például a lineáris regresszió vagy a döntési fa. Az adatok lehetnek strukturáltak (pl. számadatok) vagy strukturálatlanok (pl. szövegek, képek).

Felhasználási területek:

• Üzleti előrejelzések és döntéstámogatás: a prediktív analitika segíthet a vállalatoknak a piaci trendek, vásárlói viselkedés és egyéb kulcsfontosságú mutatók előrejelzésében. Például, a McKinsey jelentése szerint az AI alkalmazása a marketing területén akár 20%-kal is növelheti a vállalatok bevételeit.

• Egészségügy: a megoldás segítségével az egészségügyi intézmények előrejelezhetik a betegek állapotának változásait, személyre szabott kezelési terveket készíthetnek és optimalizálhatják a kórházi folyamatokat. Egyes tanulmányok szerint az AI alapú diagnosztikai eszközök akár 90%-os pontossággal is képesek felismerni bizonyos betegségeket.

• Pénzügyi szektor: a pénzügyi intézmények használhatják kockázatkezelésre, csalásfelderítésre és befektetési stratégiák optimalizálására. A Deloitte felmérése szerint például a technológia alkalmazása 30%-kal csökkentheti a pénzügyi csalások előfordulását.

• Kereskedelem: a prediktív analitika segíthet a kereskedelmi vállalatoknak a készletkezelésben, az ügyfélviselkedés előrejelzésében és az értékesítési stratégiák fejlesztésében. Az IBM adatai szerint az AI használata a kereskedelemben akár 50%-kal is javíthatja az értékesítési hatékonyságot.

Technológiai háttér

A megfelelő AI és ML algoritmusok meghatározása és “feltanítása” kulcsfontosságúak a prediktív analitikában. A neurális hálózatok, amelyek az emberi agy működését utánozzák, képesek nagy mennyiségű adatból tanulni és komplex feladatokat megoldani. A regressziós modellek és a döntési fák szintén gyakran használt matematikai megoldások a prediktív modellezésben.

Gyakorlati példa

A Nextent Informatika Zrt. számos sikeres projektet valósított meg nem csak az AI, de az ML és így a prediktív analitika területén is Részt vettünk például egy olyan rendszer kifejlesztésében, amely lehetővé tette az adott nagykereskedelmi vállalat számára, hogy pontosabban előrejelezze a termékei iránti keresletet, így optimalizálva a készletgazdálkodást nagyker-kisker relációban, ezzel is csökkentve a raktározási és logisztikai költségeket.

Jövőbeli kilátások

A prediktív analitika folyamatosan fejlődik, és az új technológiák könnyebb elérhetősége (mint például a Deep Learning (mélytanulás)), további lehetőségeket nyit meg. A vállalatok számára elengedhetetlen lesz ezeknek az eszközöknek az alkalmazása, hogy versenyben maradjanak.

Összegezve

Ez a technológia jelentős előnyt kínál a cégek számára a jövőbeli események előrejelzésében és igy a stratégiai döntések meghozatalának támogatásában. A Nextent Informatika Zrt. szakértelmével és tapasztalatával készen áll arra, hogy támogassa ügyfeleit ezekben a projektekben, és hozzájáruljon üzleti sikereikhez.

Bővebb információkért keresse kollégánkat:

Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu