Инновационные модели на основе ИИ активно применяют для наращивания продаж, управления рисковыми ситуациями, повышения эффективности производства и предотвращения мошеннических действий.
Предсказательная аналитика представляет собой инструмент, позволяющий прогнозировать различные сценарии развития событий, включая прогнозирование поведения клиентов, что помогает адаптировать бизнес-стратегии. Ранее к анализу подходили через алгоритмы на базе простых правил и статистики, однако нынешние модели машинного обучения стали более совершенными и широко доступными.
Лидерами в применении этих технологий выступают банки, ритейлеры, телекоммуникации и производственный сектор. Банки первыми применили обучающиеся алгоритмы, начав около 10–15 лет назад использовать модели для оценки кредитоспособности и выявления мошенничества. Сейчас в банках и страховых компаниях эти модели также помогают в маркетинговых и клиентских исследованиях, а также в оптимизации внутренних процессов. Они замечают всё, что человек может пропустить, и выявляют уникальные клиентские паттерны.
Одна из ключевых задач в банковской сфере — это оценка кредитного рейтинга. Аналитические системы анализируют клиентскую историю, проводят скоринг и оценивают риски, определяя финансовую надёжность индивидов или организаций.
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают эффективно обрабатывать большие объёмы данных о клиентской базе, выявляя закономерности и аномалии в их финансовой активности, что позволяет оперативно реагировать на мошеннические действия.
Современные технологии предиктивной аналитики выходят за рамки сугубо финансового сектора. В ритейле они помогают спрогнозировать спрос на товары, оптимизировать складские запасы и улучшить клиентский опыт, будь то в онлайн-магазинах или в обычных розничных точках. Ритейлеры используют накопленные данные о покупках, предпочтениях клиентов и внешних факторах, таких как время года или экономические колебания, чтобы обеспечивать высокую точность предсказаний. Это позволяет не только снижать издержки, но и повышать удовлетворённость клиентов, предугадывая их желания и предлагая персонализированные рекомендации.
В телекоммуникационной отрасли предиктивная аналитика помогает минимизировать уровень оттока клиентов. Компании выявляют факторы, влияющие на решение клиентов сменить поставщика, и предпринимают меры для удержания абонентов на этапе, когда они только рассматривают возможность ухода. Анализ больших объёмов данных коммуникаций, включая историю звонков и использования интернета, позволяет операторам предлагать таргетированные акции, улучшать качество обслуживания и избегать перегрузок сети.
«Производственные компании применяют алгоритмы для прогнозирования технических сбоев и планирования профилактических работ. Это особенно важно в отраслях, где простой оборудования может означать значительные финансовые потери. Используя данные от сенсоров и оборудования в реальном времени, аналитические модели могут предсказать, когда может произойти поломка, и планировать ремонтные работы так, чтобы минимизировать влияние на производственный процесс.
На государственном уровне предиктивные модели все чаще используются для улучшения общественных услуг. В сфере здравоохранения они помогают в прогнозировании эпидемий и управлении потоками пациентов, что особенно актуально с учётом последних мировых событий. Органы власти используют предиктивные методы для анализа обращения граждан с целью оптимизации процессов и повышения качества обслуживания. Все эти примеры подчёркивают важность и универсальность предиктивной аналитики в современных реалиях и её огромный потенциал для развития бизнеса и общественного блага», — комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Шмыгалева Полина.
