Прогнозная аналитика

Это использование больших объемов данных, статистики и компьютерных моделей для предсказания будущих событий, трендов или поведения, например, клиентов или рынков.

Раздел аналитики данных, который использует статистические алгоритмы, методы машинного обучения и прогнозные модели для выявления закономерностей в исторических данных и предсказания вероятности будущих исходов, событий или тенденций. Целью является не только описание того, что произошло (описательная аналитика), или почему это произошло (диагностическая аналитика), но и прогнозирование того, что произойдет или может произойти.

Представь, что у тебя есть много-много игрушек, и ты знаешь, какие из них больше всего нравятся твоим друзьям. Если ты будешь внимательно смотреть, как часто они играют с разными игрушками, ты сможешь догадаться, какую новую игрушку им захочется больше всего на следующий день рождения. Прогнозная аналитика – это как такое "угадывание" будущего, но очень умное и с помощью цифр.

Это как раньше опытный агроном или экономист мог примерно предсказать урожай или цену на зерно, исходя из погоды, предыдущих лет и других признаков. Только теперь это делается с помощью огромного количества информации и сложных компьютерных программ. Банки используют это, чтобы понять, какой кредит выдать, чтобы его точно вернули, или какой новый продукт предложить, чтобы он понравился людям.

• Банки используют прогнозную аналитику для оценки кредитоспособности заемщиков и прогнозирования рисков невозврата кредитов, анализируя их финансовое поведение.
• Финансовые учреждения предсказывают отток клиентов (churn rate), чтобы разработать целевые программы удержания.
• Маркетинговые отделы банков прогнозируют, какие банковские продукты будут наиболее востребованы у разных сегментов клиентов, для персонализированных предложений.
• Аналитики финансовых рынков используют прогнозные модели для предсказания движения цен акций, валют и других активов.

В РФ прямого законодательства, регулирующего исключительно прогнозную аналитику, нет. Однако её применение тесно связано с нормами Федерального закона от 27.07.2006 №152-ФЗ "О персональных данных" (если используются данные клиентов), а также требованиями Банка России к управлению рисками в банках (например, Базель III). Важно соблюдение принципов недискриминации и прозрачности при принятии решений, основанных на прогнозных моделях, особенно в кредитовании.

• Считать прогнозную аналитику "магическим шаром", который дает 100% точные предсказания. Она лишь оценивает вероятность событий, а не гарантирует их.
• Недооценивать важность качества данных: "мусор на входе – мусор на выходе". Плохие данные ведут к неверным прогнозам.
• Использовать модели без регулярного обновления и переобучения, что может привести к их устареванию и потере точности в меняющихся условиях.
• Думать, что модель может заменить человеческое суждение. Прогнозная аналитика – это инструмент для поддержки принятия решений, а не замена.

• Описательная аналитика: Фокусируется на том, что произошло (например, "сколько кредитов выдано в прошлом году?"). Прогнозная аналитика отвечает на вопрос "что произойдет?".
• Диагностическая аналитика: Отвечает на вопрос "почему это произошло?" (например, "почему снизились продажи?"). Прогнозная аналитика использует эти знания для предсказания будущего.
• Предписывающая аналитика (Prescriptive Analytics): Выходит за рамки прогнозов и предлагает конкретные действия, чтобы повлиять на будущие результаты (например, "что нужно сделать, чтобы увеличить продажи на 10%?"). Прогнозная аналитика – это ее основа.

• Помните, что прогнозы – это не гарантии, а вероятности.
• Не полагайтесь на одну модель или один источник данных.
• Регулярно проверяйте и пересматривайте свои прогнозные модели, особенно при изменении рыночных условий.
• Обеспечьте высокое качество и полноту данных для построения точных прогнозов.

Хотя идеи предсказаний существуют давно, прогнозная аналитика в современном смысле, основанная на статистических моделях и вычислительной мощности, начала развиваться в середине XX века, а бурное развитие получила с появлением больших данных (Big Data) и методов машинного обучения в конце XX и начале XXI века. Финансовая отрасль была одной из первых, кто активно внедрил эти методы для управления рисками и клиентской аналитики.