Apa itu Pemodelan Prediktif?
Pemodelan prediktif adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model yang dapat digunakan untuk memperkirakan hasil di masa depan. Ini adalah alat yang digunakan dalam analitik prediktif, teknik penambangan data yang mencoba menjawab pertanyaan "apa yang mungkin terjadi di masa depan?"
Memahami Pemodelan Prediktif
Migrasi cepat ke produk digital telah menciptakan lautan data yang mudah tersedia dan dapat diakses untuk bisnis. Data besar digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan dinamika hubungan pelanggan-ke-bisnis. Sejumlah besar data waktu nyata ini diperoleh dari sumber-sumber seperti media sosial, riwayat penelusuran internet, data telepon seluler, dan platform komputasi awan.
Dengan menganalisis peristiwa historis, ada kemungkinan bahwa suatu bisnis mungkin dapat memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan dan merencanakannya. Namun, data ini biasanya tidak terstruktur dan terlalu rumit untuk dianalisis oleh manusia dalam waktu singkat. Karena kerumitan yang dihadirkan dalam jumlah besar data, perusahaan semakin menggunakan alat analisis prediktif untuk memperkirakan hasil dari suatu peristiwa yang kemungkinan akan terjadi dalam waktu dekat.
Cara Kerja Predictive Analytics
Analitik prediktif mengumpulkan dan memproses data historis dalam jumlah besar dan menggunakan komputer yang kuat untuk menilai apa yang terjadi di masa lalu, dan kemudian memberikan penilaian tentang apa yang akan terjadi di masa depan.
Analitik prediktif menggunakan prediktor atau fitur yang dikenal untuk membuat model prediktif yang akan digunakan dalam memperoleh output. Model prediktif dapat mempelajari bagaimana titik-titik data yang berbeda terhubung satu sama lain. Dua teknik pemodelan prediktif yang paling banyak digunakan adalah regresi dan jaringan saraf.
Perusahaan semakin menggunakan pemodelan prediktif untuk membuat prediksi tentang peristiwa yang mungkin terjadi dalam waktu dekat.
Pertimbangan Khusus
Di bidang statistik, regresi mengacu pada hubungan linear antara variabel input dan output. Model prediktif dengan fungsi linier membutuhkan satu prediktor atau fitur untuk memprediksi output / hasil. Sebagai contoh, sebuah bank yang berharap untuk mendeteksi pencucian uang pada tahap awal mungkin memasukkan model prediksi linier.
Bank secara khusus ingin mengetahui pelanggan mana yang cenderung terlibat dalam kegiatan pencucian uang pada suatu saat. Semua data pelanggan bank disajikan, dan model prediktif dibuat berdasarkan nilai dolar dari transfer yang dilakukan setiap pelanggan selama periode waktu tertentu.
Model ini diajarkan untuk mengenali perbedaan antara transaksi pencucian uang dan transaksi normal. Hasil optimal dari model harus menjadi pola yang menandakan pelanggan yang mencuci uang dan mana yang tidak. Jika model menganggap bahwa pola penipuan muncul untuk pelanggan tertentu, itu akan menciptakan sinyal untuk tindakan yang akan ditangani oleh analis penipuan bank.
Model prediktif juga digunakan dalam jaringan saraf seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang merupakan bidang kecerdasan buatan (AI). Jaringan saraf diilhami oleh otak manusia dan dibuat dengan jaringan node yang saling berhubungan di tingkat hierarki yang mewakili dasar untuk AI. Kekuatan jaringan saraf terletak pada kemampuan mereka untuk menangani hubungan data non-linear. Mereka mampu menciptakan hubungan dan pola antara variabel yang terbukti mustahil atau terlalu memakan waktu untuk analis manusia.
Pengambilan Kunci
- Pemodelan prediktif adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model yang dapat digunakan untuk membuat prediksi masa depan. Dua teknik pemodelan prediktif yang paling banyak digunakan adalah regresi dan jaringan saraf.
Jadi sementara bank dapat memasukkan variabel yang diketahui seperti nilai transfer yang diprakarsai oleh pelanggannya ke dalam modelnya untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dari siapa yang kemungkinan terlibat dalam pencucian uang, jaringan saraf dapat menciptakan pola yang lebih kuat jika dapat berhasil membuat hubungan antara variabel input seperti waktu masuk, lokasi geografis pengguna, alamat IP perangkat pengguna, penerima atau pengirim dana, dan fitur lain yang mungkin merupakan kegiatan pencucian.
Teknik pemodelan prediktif lain yang digunakan oleh perusahaan keuangan termasuk pohon keputusan, penambangan data deret waktu, dan analisis Bayesian. Perusahaan yang memanfaatkan data besar melalui langkah-langkah pemodelan prediktif lebih mampu memahami bagaimana pelanggan mereka terlibat dengan produk mereka dan dapat mengidentifikasi risiko potensial dan peluang bagi perusahaan.
