¿Qué es el modelado predictivo?
El modelado predictivo es el proceso de utilizar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que se puede utilizar para predecir resultados futuros. Es una herramienta utilizada en análisis predictivo, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta «¿qué podría suceder en el futuro?»
Conclusiones clave
- El modelado predictivo es el proceso de utilizar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que se puede utilizar para hacer predicciones futuras.
- Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son la regresión y las redes neuronales.
- Las empresas pueden utilizar modelos predictivos para predecir eventos, comportamiento de los clientes y riesgos financieros, económicos y de mercado.
Comprensión del modelado de predicciones
Al analizar eventos históricos, las empresas pueden utilizar modelos predictivos para aumentar la probabilidad de eventos, el comportamiento del cliente y los riesgos financieros, económicos y de mercado.
La rápida migración a productos digitales ha creado un mar de datos que está fácilmente disponible para las empresas. Las empresas utilizan big data para mejorar la dinámica de las relaciones entre clientes y empresas. Esta enorme cantidad de datos en tiempo real se obtiene de fuentes como redes sociales, historial de navegación en Internet, datos de teléfonos móviles y plataformas de computación en la nube.
Sin embargo, los datos generalmente no están estructurados y son demasiado complejos para que las personas los analicen en un corto período de tiempo. Debido al volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas de software. Los programas procesan grandes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones dentro de los datos. A partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico así como una evaluación de los comportamientos o eventos que probablemente se repitan o en el futuro.
Los equipos deportivos pueden utilizar modelos predictivos para analizar las probabilidades de éxito mediante el uso de estadísticas de jugadores y análisis de situación.
Aplicación de modelos de predicción
Los analistas predictivos utilizan predictores o características conocidas para crear modelos de predicción que se utilizarán para obtener resultados. Un modelo predictivo es capaz de aprender cómo se enlazan diferentes puntos de datos. Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son la regresión y las redes neuronales.
En el campo de la estadística, la regresión se refiere a una relación lineal entre las variables de entrada y salida. Se requiere un predictor o una característica para hacer un modelo predictivo que tenga una función lineal para predecir la salida o el resultado. Por ejemplo, un banco podría esperar incorporar un modelo predictivo lineal que espera detectar el lavado de dinero pronto.
El banco quiere identificar cuáles de sus clientes probablemente se involucren en actividades de lavado de dinero en algún momento. Utilizando los datos de los clientes del banco, se construye un modelo predictivo en torno a la cantidad de dólares de transferencias de efectivo realizadas por los clientes durante un período de tiempo.
Se enseña al modelo a identificar la diferencia entre una transacción de lavado de dinero y una transacción normal. El mejor resultado posible del modelo debe ser un patrón que muestre qué cliente ha lavado dinero y cuál no. Si el modelo detecta la aparición de un patrón de fraude para un cliente en particular, creará una señal de acción, que será atendida por la unidad de prevención de fraude del banco.
Herramientas de modelado predictivo
Los modelos predictivos también se utilizan en redes neuronales como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son áreas de la inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales son estimuladas por el cerebro humano y creadas por una red de nodos interconectados a niveles jerárquicos, lo que indica la base de la IA. El poder de las redes neuronales es su capacidad para manejar relaciones de datos no lineales. Son capaces de crear relaciones y patrones entre variables que serían imposibles o demasiado contagiosas para los analistas humanos.
Por un lado, un banco puede ingresar variables conocidas, como el valor de las transferencias iniciadas por sus clientes en su modelo, para determinar quién es probable que participe en el lavado de dinero. Por otro lado, una red neuronal puede crear un patrón más poderoso al crear una relación entre las variables de entrada. Estas variables de entrada pueden incluir la hora de inicio de sesión, la ubicación geográfica del usuario, la dirección IP del dispositivo del usuario, el destinatario o remitente de los fondos y cualquier otra variable o comportamiento que probablemente esté involucrado en la actividad de lavado de dinero.
Otras técnicas de modelado predictivo utilizadas por las empresas financieras incluyen árboles de decisión, minería de datos de series de tiempo y análisis bayesiano. Las empresas que explotan big data a través de medidas de modelado predictivo pueden comprender mejor cómo interactúan sus clientes con sus productos y pueden identificar riesgos y oportunidades potenciales para la empresa.
