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预测模型如何改进自动化决策

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文章发表于公众号【数智数语】(ID:decision_engine),关注公众号,不错过每一篇干货。

作者| 科琳麦克林托克

翻译 | 马以利亚

敏捷性是决策管理的重点和优势。在决策管理中,敏捷性是指能够快速调整和响应业务和市场带来的变化。决策管理技术提倡将业务逻辑与系统和应用分离,业务人员可以在独立的环境中管理和修改业务逻辑,并完成修改的部署和上线。

在这个过程中,IT人员的参与被降到最低,不需要经历一个完整的软件开发周期(需求、开发、测试、上线)。

与传统的应用更新方式相比,决策管理方式可以保证团队在极短的时间内完成对系统中业务逻辑的修改。即使一些涉及关键自动化决策的需求频繁变更或增加,也可以通过这种方式轻松应对,让您的业务更加灵活。

能够快速更改应用程序并上线非常重要。那么我们怎么知道应该修改什么?一些变化,例如监管要求或合同协议,是非常明确的。只要按照监管要求或合同约定准确部署,自动化决策就会产生所需的决策结果,进而做出正确的决策。然而,许多决策修改并没有这样一个直接和明显的解决方案。

仅有敏捷性是不够的

通常,决策是根据用户行为、市场动态、环境影响或其他外部因素做出的。因此组合预测模型,这些决定往往具有相当大的不确定性。例如,在信用风险决策中,需要决定是否批准某项申请,并设定相应的授信额度和利率。代理商如何做出最佳决策来帮助他们在降低风险的同时最大限度地获取客户?这同样适用于营销决策,如追加销售和交叉销售等。哪种可能的报价最有可能被客户接受?

预测模型提供数据洞察力

这就是预测模型派上用场的地方。预测模型基于大量的历史数据,并使用复杂的分析技术来预测未来,从而帮助我们减少不确定性并做出更好的决策。为此,预测模型通过识别导致特定结果的历史数据模式并检测未来交易和客户交互中的相同模式来预测结果。

预测模型指导许多影响我们日常生活的决定。例如,您的信用卡发卡行可能偶尔会与您联系,要求您确认一些他们认为可能存在欺诈的交易,因为它们与您的刷卡习惯不符。当您在线购物时,商家会根据您的购买记录或购物车中的商品推荐您可能需要的其他商品。您可能还注意到,类似商品的广告显示在您访问的其他一些网站上。这些广告与您之前访问过的购物网站直接相关,以促使您返回并完成购买。所有这些例子都是预测模型在特定决策场景中的使用。

如何建立预测模型

预测建模实际上是创建一个模型,可以从数学意义上表示历史数据中不同特征之间的关系。所选特征与结果相关联,可用于进行预测。例如,要预测未来销售的可能性,有用的预测因素可能是客户的年龄、位置、性别和购买历史。或者为了预测客户流失,我们可能会考虑用户行为数据组合预测模型,例如过去 6 个月的投诉数量、上个月的支持票数量、用户成为我们客户的月数以及人口统计数据例如客户的年龄、地点和性别。

假设我们有足够的包含结果的历史数据(无论是第一个示例中的客户实际购买,还是第二个示例中的客户流失),我们可以使用此数据创建一个采用输入数据元素(预测变量)的预测模型和输出数据元素(目标)并对未来客户进行预测。

通常数据科学家在构建预测模型时有一个迭代过程,包括:

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由英语维基百科的 Farcaster,CC BY-SA 3.0,

一旦建立并验证了模型,就可以对其进行部署并用于实时自动决策制定。

在自动化决策中部署预测模型

在预测模型可以给我们正确的预测和分数之后,我们需要决定如何使用它们。像明策智能决策引擎这样的现代决策管理平台,可以很好地将预测模型(给出决策)和业务规则(将决策转化为具体行动)结合起来。智能决策引擎包括内置的预测分析功能,也可以执行其他工具(如SAS、SPSS和R)建立的预测模型。

预测模型的使用正在迅速普及,并改变了许多传统的商业惯例。但了解预测与决策不同是非常重要的!现实世界的业务决策通常涉及多个预测模型。例如,反欺诈决策可能包括一个模型,用于预测交易发起人的账户被盗的可能性;它还可能包括一个模型,用于预测交易收款人账户被盗的可能性。贷款批准决定将结合信用评分模型和反欺诈模型,以及可能的其他模型来预测客户预付贷款的可能性,或他们购买额外产品和服务的可能性。

在下一篇文章中,我们将介绍:现代决策管理平台(如明策智能决策引擎)如何帮助我们评估其他备选决策策略的有效性,我们将带您探索如何利用决策模拟来寻找最佳课程的行动。

原文链接:

sparklinglogic.com/predictive-models-improve-automated-decisions/

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