Предиктивная аналитика: когда данных много

Данных в банке много. История операций, динамика показателей, события, риски, отклонения, внешние и внутренние факторы. Но сами по себе даже большие массивы данных не отвечают на главный вопрос: что произойдет дальше?

Для этого Финист развивает направление предиктивной аналитики.

Что можно делать с ее помощью?

• Прогнозировать события и ключевые показатели

Математические модели анализируют исторические данные, временные ряды и контекстуальные факторы и позволяют оценивать будущую динамику бизнес- и операционных показателей.

• Заранее видеть риски и отклонения

Не только фиксировать уже произошедшее событие, а оценивать вероятность риска, выявлять отклонения и анализировать факторы, которые могут повлиять на устойчивость процессов.

• Моделировать разные сценарии

Что произойдет с показателями при изменении условий? Как на ситуацию может повлиять то или иное решение?

Сценарное моделирование позволяет сравнить возможные варианты развития событий и оценить их последствия до принятия решения.

• Использовать прогнозы в управлении

Результаты моделей могут быть встроены в аналитические платформы, системы поддержки принятия решений и другие управленческие контуры.

При этом предиктивная аналитика — не история про «загрузили данные и получили красивый прогноз».

Работа начинается с анализа данных, затем строятся и валидируются модели, после чего решение внедряется в существующий ИТ-ландшафт и при необходимости развивается дальше. В итоге аналитика помогает не только разобраться в том, что уже произошло, но и заранее увидеть возможные риски, отклонения и точки роста.

Напишите нам или оставьте заявку: inf@finist-soft.ru