Những lợi ích của phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) - việc sử dụng thống kê và kỹ thuật mô hình hóa để đưa ra dự đoán về tương lai - mang lại nhiều lợi ích trong nhiều lĩnh vực, nhưng cũng gặp phải một số chỉ trích. Cùng tìm hiểu. 

• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì?
• Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?
• Phân tích dữ liệu đang làm thay đổi bóng đá như thế nào? (P1)

Lợi ích của phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán mang lại rất nhiều lợi ích. Các nhà đầu tư, chuyên gia tài chính và lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình dự đoán để giúp giảm thiểu rủi ro. Ví dụ một nhà đầu tư có thể sử dụng một số mô hình nhất định để tạo ra một danh mục đầu tư với độ rủi ro tối thiểu bằng cách xem xét một số yếu tố như tuổi, vốn và mục tiêu. 

Bên cạnh đó, những mô hình này cũng giúp giảm chi phí. Doanh nghiệp có thể xác định khả năng thành công hay thất bại của một sản phẩm trước cả khi nó được tung ra thị trường. Hoặc họ có thể dành vốn để cải tiến sản xuất bằng cách sử dụng các kỹ thuật dự đoán trước cả khi quá trình sản xuất bắt đầu. 

Những ứng dụng của Phân tích dự đoán

Sản xuất

Phân tích dự đoán rất cần thiết trong lĩnh vực sản xuất vì nó đảm bảo việc sử dụng tối ưu các nguồn lực trong chuỗi cung ứng . Các hoạt động như quản lý hàng tồn kho đều cần đến các dự đoán chính xác để vận hành.

Mô hình dự báo thường được sử dụng để làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu đầu vào cho các dự đoán đó. Việc lập mô hình đảm bảo rằng hệ thống có thể nhập nhiều dữ liệu hơn để đảm bảo dự đoán chính xác hơn.

Tài chính ngân hàng

Phân tích dự đoán được sử dụng rộng rãi để tính điểm tín dụng (credit score). Khi một người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp đăng ký vay ngân hàng, dữ liệu về lịch sử tín dụng của người nộp đơn và hồ sơ tín dụng của những người đi vay có các đặc điểm tương tự được dùng để dự đoán khả năng người nộp đơn có thể không thực hiện các cam kết của mình.

Bảo hiểm

Dữ liệu và phân tích dự đoán đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm xem xét người đăng ký bảo hiểm để đánh giá khả năng phải chi trả trong tương lai dựa trên mức độ rủi ro của những người tương tự, cũng như các khoản thanh toán trong quá khứ. 

Marketing

Khi lên kế hoạch cho một chiến dịch mới, các nhà marketing sẽ xem xét phản ứng của người tiêu dùng trong quá khứ. Họ có thể sử dụng thông tin này để xác định xem liệu các sản phẩm hiện tại có đủ để thu hút người tiêu dùng mua hàng hay không. Bên cạnh đó, họ cũng có thể dùng các mô hình dự đoán để xác định xem khách hàng nào có khả năng phản ứng tích cực với các chiến dịch marketing và bán hàng. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm tiền bằng cách nhắm vào những khách hàng này hơn triển khai các chiến dịch có độ phủ quá rộng.

Những chỉ trích về Phân tích dự đoán

Việc sử dụng phân tích dự đoán đã bị chỉ trích và trong một số trường hợp, bị hạn chế về mặt pháp lý do có sự bất bình đẳng trong kết quả dự đoán. Thông thường, điều này liên quan đến các mô hình dự báo dẫn đến sự phân biệt về mặt thống kê đối với một số nhóm chủng tộc trong các lĩnh vực như chấm điểm tín dụng, cho vay mua nhà, việc làm hoặc nguy cơ phạm tội.

Một ví dụ nổi tiếng là việc các ngân hành áp dụng chính sách “lằn ranh đỏ” (redlining) trong việc xem xét các hồ sơ vay tiền mua nhà. Chính sách này từ chối các dịch vụ (thường là tài chính) cho cư dân của một số khu vực nhất định dựa trên chủng tộc của họ.

Bất kể việc các dự đoán được rút ra từ các phân tích đó có chính xác hay không, việc sử dụng chúng thường bị lên án, và dữ liệu bao gồm thông tin về chủng tộc của một người thường sẽ bị loại trừ khỏi phân tích dự đoán.

Vân Nguyễn (Dịch từ Investopedia)