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¿Cómo se usa el predictive analytics en distintos sectores?

Mamut
9 abril, 2019

 

¿Cómo se usa el predictive analytics en distintos sectores?

Las aplicaciones de predictive analytics incrementan día con día. Esta herramienta ayuda al desarrollo de estrategias a partir de “predecir” posibles escenarios gracias al análisis de información, es decir, se trata de una tecnología basada en el big data que mezcla técnicas de machine learning y algoritmos estadísticos buscando una anticipación a resultados futuros a partir de resultados pasados. Empresas de los más diversos sectores de la economía utilizan esta aplicación de la inteligencia artificial para mejorar sus estrategias corporativas, asegurar sus inversiones y triunfar en un mercado altamente competitivo.

Finanzas

El sector financiero siempre arriesga grandes cantidades de dinero y datos, por lo que es uno de los que más apoyan el uso de predictive analytics para detectar y reducir fraudes, medir el riesgo crediticio, e identificar y mantener clientes valiosos. La comunidad bancaria, por ejemplo, utiliza la herramienta para detectar la posibilidad de actividad fraudulenta en cualquier tipo de transacción antes de ser autorizada.

Retail

En el mercado minorista, esta tecnología sirve para proyectar las necesidades de stock, así como para llevar a cabo la optimización de precios, analizar la eficacia de las estrategias promocionales y determinar cuáles ofertas son las más apropiadas para los consumidores. Básicamente, se trata de analizar los datos del comportamiento de los clientes en diversas circunstancias.

Energía

El predictive analytics sirve para prevenir mal funcionamiento y fallas de equipo y redes de distribución, así como para prever necesidades de recursos energéticos en el futuro.  También se usa para mitigación de riesgos y desarrollo de estrategias de seguridad.

Salud

En el terreno de las aseguradoras, la inteligencia artificial tiene varias aplicaciones, por ejemplo, detectar reclamaciones fraudulentas o identificar pacientes con mayor posibilidad de sufrir enfermedades crónicas. Por su parte, los laboratorios la utilizan para el análisis de datos durante la fase de investigación sobre nuevos medicamentos.

Manufactura

En la industria manufacturera, el predictive analytics ayuda a identificar factores que puedan minar la calidad de los productos o afectar el proceso de producción; así mismo, puede usarse para la optimización de partes, servicios, recursos y distribución.

Gobierno

El sector público siempre ha sido clave para el desarrollo de las tecnologías de la información. El análisis de datos es utilizado para detectar tendencias demográficas, mejorar los servicios, prevenir fraudes y fortalecer la ciberseguridad.

FUENTE:

https://www.sas.com/

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