I modelli predittivi fanno guadagnare di più!
Perché i modelli predittivi vengono utilizzati anche in altri settori da quelli assicurativi dove sono nati
L’efficacia dei modelli predittivi - basati su algoritmi, ovvero su insieme di regole e di funzioni probabilistiche che elaborano una serie di dati - è testimoniata dal largo utilizzo che ne fanno i web player e le società di data driven. Si pensi, uno su tutti, al successo di facebook. Senza scomodare le major, comunque, sono molti gli algoritmi di successo - in genere creati da professionisti nel campo attuariale, come ActuaRisk, fondata da Franca Forster- che massimizzano le potenzialità economiche di un prodotto, come quelli utilizzati per definire i prezzi delle polizze assicurative per le auto e i "travel pricing engine" per il prezzo variabile delle tratte aeree.
Un algoritmo predittivo è il risultato di un processo continuo di ricerca, prova e affinamento.
Per l’ideazione di modelli e algoritmi predittivi efficaci sono necessari numerose competenze specialistiche attuariali e di modellistica probabilistica. Ovvero capacità di inferire con le informazioni quantitative e qualitative disponibili in azienda, come ad esempio le tavole demografiche, o le statistiche sanitarie oppure le statistiche dei motori di ricerca web ma anche con affermazioni del tipo "se il cliente ritorna è probabile che acquisti".
I fattori distintivi chiave per la ideazione di modelli di previsione probabilistica efficaci sono risultati essere: una eccellente attività di Data Mining e di cluster analysis, la definizione di driver quantitativi coerenti con l'esigenza di business e la disposizione di soluzioni stocastiche time effective. Tutte informazioni che l’attuario - abituato a tradurre osservazioni della realtà in numeri - è in grado di elaborare, convertendo i dati disponibili in informazioni adeguate per generare simulazioni che individuano le strategie d'azione con maggior probabilità di successo.
L’utilizzo sistematico dei modelli di previsione riduce il time-to-market, massimizza il profitto atteso, concentra le attività di sviluppo della forza di vendita sui prodotti o sulle combinazioni di prodotti più efficaci e sul prezzo più corretto. Insomma, trasforma l'analisi dei dati in immediato valore aggiunto.
Un modello predittivo utilizza i dati storici, le informazioni attuali e le intuizioni degli imprenditori. Per realizzare un modello predittivo si scoprono le relazioni esplicative tra variabili osservate e le si utilizzano per identificare i più probabili trend futuri, si associano fattori di credibilità e successivamente vengono generati scenari stocastici, così da simulare le interdipendenze, e ottenere le soluzioni più probabili.
Stimare futuri eventi economici è la competenza primaria della professione attuariale nella modellizzazione assicurativa e in altre applicazioni di risk management, ecco perché, ActuaRisk grazie alle sofisticate competenze statistiche integrate dalle profonde conoscenze delle dinamiche della commercializzazione di prodotti finanziari/assicurativi sa trasformare correttamente l'esigenza di business in una soluzione predittiva quantitativa, tramite un processo continuo di ascolto, ricerca, prova e simulazione stocastica.
ActuaRisk, coinvolge gli esperti di business e traduce in indicatori i fattori di successo già noti e utilizza svariati modelli previsivi stocastici complessi al fine di considerare i principali driver in ottica di breve e medio termine.
Un algoritmo predittivo è il risultato di un processo continuo di ricerca, prova e affinamento.
Per l’ideazione di modelli e algoritmi predittivi efficaci sono necessari numerose competenze specialistiche attuariali e di modellistica probabilistica. Ovvero capacità di inferire con le informazioni quantitative e qualitative disponibili in azienda, come ad esempio le tavole demografiche, o le statistiche sanitarie oppure le statistiche dei motori di ricerca web ma anche con affermazioni del tipo "se il cliente ritorna è probabile che acquisti".
I fattori distintivi chiave per la ideazione di modelli di previsione probabilistica efficaci sono risultati essere: una eccellente attività di Data Mining e di cluster analysis, la definizione di driver quantitativi coerenti con l'esigenza di business e la disposizione di soluzioni stocastiche time effective. Tutte informazioni che l’attuario - abituato a tradurre osservazioni della realtà in numeri - è in grado di elaborare, convertendo i dati disponibili in informazioni adeguate per generare simulazioni che individuano le strategie d'azione con maggior probabilità di successo.
L’utilizzo sistematico dei modelli di previsione riduce il time-to-market, massimizza il profitto atteso, concentra le attività di sviluppo della forza di vendita sui prodotti o sulle combinazioni di prodotti più efficaci e sul prezzo più corretto. Insomma, trasforma l'analisi dei dati in immediato valore aggiunto.
Un modello predittivo utilizza i dati storici, le informazioni attuali e le intuizioni degli imprenditori. Per realizzare un modello predittivo si scoprono le relazioni esplicative tra variabili osservate e le si utilizzano per identificare i più probabili trend futuri, si associano fattori di credibilità e successivamente vengono generati scenari stocastici, così da simulare le interdipendenze, e ottenere le soluzioni più probabili.
Stimare futuri eventi economici è la competenza primaria della professione attuariale nella modellizzazione assicurativa e in altre applicazioni di risk management, ecco perché, ActuaRisk grazie alle sofisticate competenze statistiche integrate dalle profonde conoscenze delle dinamiche della commercializzazione di prodotti finanziari/assicurativi sa trasformare correttamente l'esigenza di business in una soluzione predittiva quantitativa, tramite un processo continuo di ascolto, ricerca, prova e simulazione stocastica.
ActuaRisk, coinvolge gli esperti di business e traduce in indicatori i fattori di successo già noti e utilizza svariati modelli previsivi stocastici complessi al fine di considerare i principali driver in ottica di breve e medio termine.
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