- Insider Intelligence veröffentlicht Tausende von Forschungsberichten, Diagrammen und Prognosen zur Connectivity & Tech-Branche. Hier erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Kunde werden.
- Das Folgende ist eine Vorschau eines Connectivity & Tech-Berichts, des Predictive Analytics- und des Consumer Scoring-Berichts. Sie können diesen Bericht hier kaufen.
Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und in der prädiktiven Analyse verwenden Verbraucherbewertungen, um Geschäftsentscheidungen zu automatisieren und beispielsweise Risiken und Betrug vorherzusagen. Bedenken hinsichtlich der Fairness bedeuten jedoch, dass Unternehmen die Ergebnisse für die Verbraucher transparent machen müssen.
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Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics verwendet maschinelles Lernen und fortschrittliche statistische Techniken, um das Verbraucherverhalten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Maßnahmen zu treffen. Predictive Analytics kann Anwendungen wie das Bewerten von Risiken und das Verhindern von Betrug unterstützen und Einblicke in das Verhalten von Verbrauchern wie den Kundennutzen auf Lebenszeit und sogar in affektive Zustände wie Gefühle für eine bestimmte Erfahrung bieten.
Was ist Verbraucherbewertung?
Die Verbraucherbewertung fasst relevante Informationen über Verbraucher basierend auf früheren Verhaltensweisen zusammen. Es wird von den Daten beeinflusst, die von Web-, Mobil- und IoT-Geräten gesammelt werden und die demografische Daten, geografische Informationen und den Transaktionsverlauf enthalten. Consumer Scoring nutzt komplexe Datenanalysen, um Metriken für automatisierte Geschäftsentscheidungen zu bewerten und auf Verbraucher anzuwenden.
Predictive Analytics & Modeling Tools
Unternehmen müssen keinen Statistiker oder Datenwissenschaftler mehr beschäftigen, um Predictive Analytics zu verwenden. Immer mehr Anbieter machen Predictive Analytics und Modellierung des maschinellen Lernens für Geschäftsanwender im gesamten Unternehmen mit Plattformangeboten zugänglich, die benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberflächen und grafische Erklärungen bieten.
Diese Tools beheben eine erhebliche Qualifikationslücke in der KI und in der Datenwissenschaft, haben jedoch auch das Potenzial, wesentliche Prüfungsfunktionen in einem nahtlosen Prozess zu verschleiern. Wenn maschinelles Lernen und KI Echtzeit-Regressions- und Entscheidungsbaumanalysen für Big Data ausführen, können Sie auf der Grundlage spezifischer Ziele effizient „Scores“ für Personen entwickeln.
Predictive Analytics-Techniken und Beispiele für die Bewertung von Verbrauchern
Mit mehr Daten, fortschrittlicher Analyse und maschinellem Lernen finden Predictive Analytics und Consumer Scoring neue Anwendungen in einer Vielzahl von Geschäftsfällen in verschiedenen Branchen. Das Predictive Analytics und Consumer Scoring Bericht hebt viele dieser Anwendungen hervor und gliedert sie auf, von denen zwei Folgendes umfassen:
Insider Intelligence
Betrug
Tools zur Betrugs-, Vertrauens- und Risikobewertung identifizieren legitime Benutzer und Transaktionen, erkennen Bots und automatisieren Entscheidungen zur Transaktionssicherheit. Viele Anbieter verwenden maschinelles Lernen, um Modelle für die Erkennung “normaler” und betrügerischer Verhaltensweisen auf den Websites ihrer Kunden zu trainieren. Zu den Anwendungen gehören die Erstellung neuer Konten, die Überprüfung der Anmeldung und die Genehmigung von E-Commerce-Transaktionen.
Risiko- / Alternativkredit
Bei der alternativen Kreditbewertung werden alternative Datenquellen für Daten verwendet, die in den traditionellen Kredit- und Kredittransaktionsverläufen nicht enthalten waren, z. B. Zahlungen für Mieten und Mobiltelefone sowie Bankkontotransaktionen, um eine umfassendere Sicht auf das Risiko für die Unterbanken zu erhalten.
Andere Eingaben können Verhaltensdaten wie Einkaufsgewohnheiten, Nutzung von Web- und sozialen Medien, Verhaltensweisen und sogar Gesten bei der Gerätenutzung umfassen. Diese Inputs werden nicht als herkömmliche Inputs für die Kreditberichterstattung reguliert. Das alternative Kredit-Scoring wird sowohl von neuen störenden Akteuren als auch von etablierten Kreditauskunfteien praktiziert.
Zukunft von Big Data und Predictive Analytics
Predictive Analytics werden nur an Bedeutung gewinnen, da sie Kosten senken und Risiken reduzieren. Es gibt jedoch immer noch viele regulatorische Risiken, denen Unternehmen ausgesetzt sind, und Best Practices, die sie befolgen müssen. Insider Intelligence bricht eine Reihe von Schlüsselpraktiken zusammen, die Unternehmen befolgen können, um ihre prädiktiven Analysebemühungen zukunftssicher zu machen.
Einige der im Bericht aufgeführten Best Practices umfassen:
- Sicherstellen, dass das Geschäftsmodell für die Bewertung von Verbrauchern klar ist
- Durchführung einer gründlichen Risikoanalyse
- Bewertung der Punktzahl auf Fairness
- Bedenken und Wahrnehmungen der Verbraucher antizipieren
- Klein anfangen
Beschleunigen Sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens:
Neben der prädiktiven Analyse veröffentlicht Insider Intelligence eine Vielzahl von Forschungsberichten, Diagrammen, Prognosen und Analysen der Konnektivitäts- und Technologiebranche. Weitere Informationen zum Zugriff auf all diese Inhalte finden Sie hier.
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