Процессы экономического прогнозирования были построены на несовершенном фундаменте — часто они не учитывали критические бедствия, которые могли привести к резкому падению экономики. Кроме того, на многих прогнозистов влияют личные или организационные интересы, что приводит к необъективному анализу и неточным прогнозам. Возьмем, к примеру, финансовый сектор: один из самых неудачливых получателей неточной системы. Синоптики не смогли предсказать 148 из 150 последних рецессий.

Хотя организации уже давно полагаются на технологии бизнес-аналитики (BI) для сбора и анализа данных, эта практика не дает больших успехов в области экономического прогнозирования. Данные из инструментов BI хороши только для измерения того, что уже есть. Будущее — это совсем другая арена.

По данным PWC, руководители видят огромный потенциал в использовании искусственного интеллекта: 72% из них считают, что он поможет людям сосредоточиться на более важных задачах. ИИ и машинное обучение (МО) также могут стать решением проблемы неточного прогнозирования.

Здесь мы обсудим экономическое прогнозирование на основе ИИ и МИ, которые помогут вашему бизнесу.

Как ML и AI решают проблему прогнозирования

ИИ дает более быстрые и точные результаты. Он организует и предоставляет данные для поддержки принятия решений и повышения производительности. Системы искусственного интеллекта, предназначенные для прогнозирования, включают:

  1. Экспертные системы. Они обобщают существующие знания и законы. (знания хранятся в наборе правил «если-то») Эти знания собираются путем опроса экспертов или объединения наборов данных. Например, он используется для прогнозирования погоды с использованием преобладающей температуры, влажности, времени года и местоположения.
  2. Сети убеждений. Сети убеждений определяют инфраструктуру базы данных в виде дерева. Узлы дерева отображают переменные, а ветви представляют ограниченные зависимости внутри переменных. Сети доверия создают условные вероятности для нескольких будущих результатов. Например, прогнозирование продаж на основе маркетинга, неудовлетворенности клиентов и бюджетов.
  3. Нейронные сети. Нейронные сети имитируют функции человеческого мозга, особенно распознавание и изучение шаблонов. Инфраструктура включает в себя сеть узлов, которые вычисляют входные данные и отправляют результаты в сеть. Например, нейронные сети можно использовать для прогнозирования текучести кадров по таким категориям, как стаж работы и заработная плата.

В Geospark Analytics наша платформа искусственного интеллекта Hyperion использует нейронные сети для поиска закономерностей региональной и национальной стабильности. Он также постоянно обновляется в соответствии с новой информацией, такой как твиты о последних новостях, таким образом обучаясь и адаптируясь способом, сравнимым с человеческим мозгом.

Технологии искусственного интеллекта обещают революционизировать прогнозирование. Предприятия смогут прогнозировать спрос на товары и услуги, уход сотрудников, денежные потоки и потребность в рабочей силе. Эти системы свяжут избыточные управленческие и количественные методы прогнозирования, чтобы создать более интеллектуальную систему.

Возможности использования прогнозирования ИИ

Возможности использования прогнозирования ИИ безграничны, учитывая текущие ограничения. Например, многогранное экономическое моделирование с использованием ИИ позволяет исследователям прогнозировать и изучать вероятное влияние обширных переменных на экономику. В то время как традиционное моделирование имеет только два измерения, ИИ охватывает гораздо больше. Усовершенствованное моделирование улучшает анализ политики, академические круги и другие отрасли. IRS и другие правительственные подразделения, занимающиеся бюджетом, налогами и другими процессами, требующими экономического моделирования, также могут многое выиграть от эффективности ИИ и МО.

Более того, ИИ расширяет возможности моделирования, чтобы сделать исследования более эффективными. Методы искусственного интеллекта, используемые в науке о поведении, могут использовать данные для обнаружения деталей, которые изменяют статистику в небольших, ранее трудно поддающихся анализу популяциях. Многомерное экономическое моделирование может производить большое количество симуляций в одном и том же графическом масштабе в режиме реального времени для анализа поведения сложных экономических аспектов.

Искусственный интеллект может поддерживать предприятия и отрасли благодаря превосходным экономическим исследованиям. Некоторые примеры возможностей, управляемых ИИ, включают:

  • Мониторинг рыночных тенденций на местном и международном уровнях с использованием текущих данных о деньгах, кредитах и/или иностранной валюте. Алгоритмы ИИ также могут выявлять возникающие вредные экономические проблемы.
  • Анализ развивающихся тенденций или проблем в чувствительных секторах для измерения влияния на финансовые риски.
  • Сбор обширных данных для подробных экономических исследований, тем самым поддерживая разработку политики путем внедрения процедур, согласованных с законом.
  • Помощь лицам, принимающим решения, в прогнозировании влияния изменений в нормативных актах.

Ожидаемые преимущества анализа данных на основе машинного обучения и искусственного интеллекта

Как объясняется в этом блоге, искусственный интеллект предлагает невероятный набор экономических преимуществ для предприятий и отраслей. ИИ предлагает самую передовую систему обнаружения мошенничества. Традиционные алгоритмы обнаруживают мошенническую деятельность по нарушению установленных правил. Алгоритмы машинного обучения более умны в обнаружении мошенничества. Они используют поведенческие исследования, чтобы выявить подозрительную активность до того, как какое-либо правило будет нарушено.

Например, если счет, на котором постоянно хранится небольшая сумма денег, внезапно получает огромный чек, обычные алгоритмы поднимают тревогу только тогда, когда сумма превышает определенную заранее установленную сумму. Алгоритм ML, с другой стороны, удерживает чек до тех пор, пока человек не проверит действительность транзакции. ИИ также учится на предыдущей истории, чтобы обнаруживать необычную активность.

Кто мы

В Geospark Analytics мы помогаем предприятиям и организациям использовать скорость и точность искусственного интеллекта, чтобы вы были впереди конкурентов. Свяжитесь с нами сегодня для решений ML и AI, и мы будем более чем рады помочь.