Причинно-следственото обучение надхвърля традиционния анализ, като разкрива истински причинно-следствени връзки във вашите данни. Вместо просто да идентифицират модели, нашите причинно-следствени модели, базирани на изкуствен интелект, ви помагат да разберете защо нещо се случва – не само какво се случва. Това позволява по-добро стратегическо планиране, оптимизирани бизнес интервенции и възможност за симулиране на сценарии „какво би станало, ако“, преди да се вземат решения с голямо въздействие.
Икономиката е сложна среда и не е лесно да се постигне постоянно наличие на наистина приложими и надеждни анализи. Корелациите могат да подведат скъпите решения с изкуствен интелект и да доведат до скъпи маркетингови кампании или неоптимални бизнес решения.
Методологиите за причинно-следствено обучение и извод могат да визуализират причинно-следствените връзки и да разкрият истинските ефекти от леченията и получените резултати. Това е полезно за симулация без метода проба-грешка или риск от реалния свят. Също така е добър начин за валидиране на производителността на скъпи модели за машинно обучение.
Какво предлагаме:
Причинно-следственото обучение се фокусира върху разкриването на причинно-следствени връзки, докато прогнозният анализ идентифицира модели за прогнозиране на бъдещи резултати. Причинно-следствените модели ви помагат да разберете защо нещо се случва – не само кога ще се случи.
Познаването на истинските двигатели на резултатите позволява на бизнеса да взема уверени решения. То помага да се избегне действие въз основа на подвеждащи корелации, гарантира ефективността на стратегиите и подобрява възвръщаемостта на инвестициите от интервенции като маркетингови кампании или промени в политиките.
Забелязвате, че всеки път, когато маркетинговите ви разходи се увеличат, продажбите се увеличават, но също така се увеличава и общото пазарно търсене (напр. сезонна тенденция или празничен период). Причинно-следственото обучение помага да се разграничи това, като се определи дали наистина маркетинговите разходи причиняват покачването, или и двете са повлияни от трети фактор (като празници). Причинно-следственият модел може да разкрие, че постепенното покачване от маркетинга всъщност е много по-малко от предполагаемото.
След стартирането на програма за обучение на служители приходите се увеличават, което води до предположението, че обучението е причинило растежа. Използвайки причинно-следствена връзка, може да откриете, че пускането на нов продукт или увеличението на разходите за реклама са се случили приблизително по същото време и са оказали по-пряко въздействие върху приходите.
Спадът в цената изглежда корелира с по-високи оценки за удовлетвореност, което предполага, че по-ниските цени подобряват клиентското изживяване. Причинно-следствената връзка може да разкрие, че клиентите, привлечени от цената, са различни (напр. по-чувствителни към цената, по-малко лоялни към марката) и че удовлетвореността всъщност е обусловена от по-бърза доставка или по-добра поддръжка, въведена едновременно с това.
Обикновено използваме структурирани бизнес данни (напр. CRM, продажби, оперативни данни) заедно с познания за областта. Колкото по-пълни и последователни са вашите исторически данни, толкова по-добри са причинно-следствените връзки.
Да – причинно-следственият изкуствен интелект не е само за големи предприятия. С правилния подход и експертно моделиране малките и средни предприятия могат да го използват, за да оптимизират решенията и да разкрият стойност в области като операции, ценообразуване, човешки ресурси и клиентско изживяване.
Причинно-следственото обучение е съвременен подход, който се учи да прави прогнози въз основа на причинно-следствени връзки. При наличие на друга причина или нов ефект може да се отговори на въпроса „ами ако“.
Причинно-следственият извод е процес на идентифициране и измерване на причинно-следствените ефекти чрез статистически методи, теоретични рамки и познания в областта, като същевременно се отчитат объркващи ефекти, потенциални отклонения и ограничения на данните от наблюденията.
Помислете за връзката между пиенето на кафе и сърдечните заболявания. Много хора, които пият кафе, може да пушат, а пушачите, които пият кафе, може да пушат повече цигари. Пушенето е объркваща променлива. Увеличението на сърдечните заболявания може да се дължи на тютюнопушенето, а не на кафето.