予測モデリングとは
予測モデリングは、既知の結果を使用して、将来の結果を予測するために使用できるモデルを作成、処理、および検証するプロセスです。 これは、予測分析で使用されるツールであり、「今後何が起こる可能性がありますか？」という質問に答えようとするデータマイニング手法です。
予測モデリングの理解
デジタル製品への急速な移行により、企業が簡単に利用でき、アクセス可能なデータの海が生まれました。 企業は、顧客とビジネスの関係のダイナミクスを改善するためにビッグデータを利用しています。 この膨大な量のリアルタイムデータは、ソーシャルメディア、インターネットの閲覧履歴、携帯電話のデータ、クラウドコンピューティングプラットフォームなどのソースから取得されます。
過去のイベントを分析することにより、企業は将来何が起こるかを予測し、それに応じて計画できる可能性があります。 ただし、このデータは通常構造化されておらず、人間が短期間で分析するには複雑すぎます。 膨大な量のデータが存在するため、企業は予測分析ツールを使用して、近い将来に発生する可能性のあるイベントの結果を予測することが増えています。
予測分析の仕組み
予測分析は、膨大な量の履歴データを収集して処理し、強力なコンピューターを使用して過去に何が起こったのかを評価し、その後に何が起こるかを評価します。
予測分析では、予測変数または既知の機能を使用して、出力の取得に使用される予測モデルを作成します。 予測モデルは、データのさまざまなポイントが互いにどのように接続するかを学習できます。 最も広く使用されている予測モデリング手法の2つは、回帰とニューラルネットワークです。
企業は、予測モデリングを使用して、近い将来に発生する可能性のあるイベントを予測することが増えています。
特別な考慮事項
統計の分野では、回帰とは入力変数と出力変数の間の線形関係を指します。 線形関数を使用した予測モデルでは、出力/結果を予測するために1つの予測子または機能が必要です。 たとえば、初期段階でマネーロンダリングを検出したい銀行には、線形予測モデルが組み込まれている場合があります。
銀行は、特定の時点でどの顧客がマネーロンダリング活動に従事する可能性が高いかを具体的に知りたいと考えています。 銀行のすべての顧客のデータが表示され、各顧客が一定期間に行った送金のドル価値を中心に予測モデルが構築されます。
このモデルは、マネーロンダリング取引と通常の取引の違いを認識するように教えられています。 モデルからの最適な結果は、どの顧客がマネーロンダリングを行い、どの顧客がマネーロンダリングを行わなかったかを示すパターンでなければなりません。 モデルが特定の顧客に対して詐欺のパターンが出現していることを認識した場合、銀行の詐欺分析者が注意を向ける行動のシグナルを作成します。
予測モデルは、人工知能（AI）の分野である機械学習や深層学習などのニューラルネットワークでも使用されます。 ニューラルネットワークは人間の脳に触発され、AIの基盤を表す階層レベルで相互接続されたノードのウェブで作成されます。 ニューラルネットワークの力は、非線形データ関係を処理する能力にあります。 彼らは、人間のアナリストにとって不可能または時間がかかりすぎると判明する変数間の関係とパターンを作成することができます。
重要なポイント
- 予測モデリングは、既知の結果を使用して、将来の予測に使用できるモデルを作成、処理、検証するプロセスです。最も広く使用されている予測モデリング手法の2つは、回帰とニューラルネットワークです。
したがって、銀行は、マネーロンダリングに関与する可能性の高いユーザーの望ましい結果を得るために、顧客が開始した振替の値などの既知の変数をモデルに入力できますが、ニューラルネットワークは、可能な場合、より強力なパターンを作成できますログイン時間、ユーザーの地理的位置、ユーザーのデバイスのIPアドレス、資金の受信者または送信者、および洗濯活動を構成する可能性のあるその他の機能などの入力変数間の関係を正常に作成します。
金融会社が使用するその他の予測モデリング手法には、決定木、時系列データマイニング、およびベイジアン分析が含まれます。 予測モデリング手段を通じてビッグデータを活用する企業は、顧客が製品にどのように関与しているかをよりよく理解でき、企業の潜在的なリスクと機会を特定できます。
