예측 분석

예측 분석(predictive analytics)은 데이터 마이닝 기법, 기존 데이터나 미래 상황에 대한 가정을 활용하여 고객이 제안에 반응을 보이거나 특정 제품을 구매할 확률 등 비즈니스 활동 결과를 예측하는 것이다. 예측 분석은 특정 비즈니스 애플리케이션에 대한 예측 모델을 생성하기 위해 기계 학습을 적용하는 비즈니스 분석의 한 형태이다. 따라서 여기에는 현재 및 과거 사실을 분석하여 미래 또는 알려지지 않은 사건에 대해 예측하는 예측 모델링 및 기계 학습의 다양한 통계 기술이 포함된다. 이는 기계 학습 애플리케이션의 주요 하위 집합을 나타낸다. 어떤 맥락에서는 기계 학습과 동의어이다.

비즈니스에서 예측 모델은 과거 및 거래 데이터에서 발견된 패턴을 활용하여 위험과 기회를 식별한다. 모델은 다양한 요소 간의 관계를 포착하여 특정 조건 세트와 관련된 위험 또는 잠재력을 평가하고 후보 거래에 대한 의사 결정을 안내한다.

이러한 기술적 접근 방식의 기능적 효과를 정의하는 것은 예측 분석이 각 개인(고객, 직원, 의료 환자, 제품 SKU, 차량, 구성 요소, 기계 또는 기타 조직 단위)에 대해 예측 점수(확률)를 제공하여 결정하고 정보를 제공한다는 것이다. 또는 마케팅, 신용 위험 평가, 사기 탐지, 제조, 의료, 법 집행을 포함한 정부 운영 등 다수의 개인과 관련된 조직 프로세스에 영향을 미친다.

 적용 
감사의 중요한 측면 중 하나는 분석적 검토이다. 분석적 검토 과정에서 계정 잔액의 타당성이 판단된다. 감사원들은 자기회귀 통합 이동 평균(ARIMA)와 일반 회귀분석 방법을 사용하여 점검 대상 잔액에 대한 조건부 기대값이라 불리는 예측치를 생성하는 예측 모델링을 통해 이 과정을 수행한다. 특히, 분석적 검토를 위한 통계기법(STAR) 방법도 활용된다.

디지털 형식으로 점점 더 많은 데이터가 생성되고 저장되는 기술 진보의 시대에, 기업들은 이 기회를 활용하여 이 정보를 이익으로 전환할 방법을 찾고 있다. 예측 분석은 자산 운용사, 보험사, 통신사 및 기타 여러 기업을 포함한 다양한 산업에 많은 이점을 제공할 수 있다. IDC Analyze the Future가 수행한 연구에서 댄 바셋(Dan Vasset)과 헨리 D. 모리스(Henry D. Morris)는 자산 운용사가 어떻게 예측 분석을 활용해 더욱 효과적인 마케팅 캠페인을 개발했는지 설명한다. 해당 회사는 대량 마케팅에서 고객 맞춤형 접근 방식으로 전환하였으며, 모든 고객에게 동일한 제안을 보내는 대신 고객의 필요에 따라 각 제안을 개인화했다. 예측 분석은 잠재 고객이 개인화 제안을 수락할 가능성을 예측하는 데 사용되었다. 마케팅 캠페인과 예측 분석 덕분에 회사의 제안 수락률은 급격히 증가했으며, 개인화 제안을 수락한 사람의 수는 세 배로 늘어났다.

많은 기업은 다양한 서비스와 관련된 위험을 고려하고 해당 위험을 커버하기 위한 비용을 산정해야 한다. 예측 분석은 질병, 연체, 파산 등의 발생 확률을 예측하여 이러한 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.

인공지능 기반 인수심사 시스템은 아래를 신속히 평가할 수 있다:
 서브마켓에 따른 자본화율 압축/확장 위험
 임대 계약 갱신 관련 위험과 임차인의 신용도
 거시경제 조정을 반영한 순영업수입 예측 지표

예측 분석은 애플리케이션 수준 데이터를 활용해 미래 고객의 위험 행동을 예측함으로써 고객 유치 프로세스를 최적화할 수 있다. 예측 분석을 활용한 신용등급은 특히 주택 담보 대출 시장에서 대출 승인에 필요한 시간을 단축시켰다. 올바른 예측 분석은 적절한 가격 결정을 가능하게 하여 향후 연체 위험 감소에 도움을 줄 수 있다. 또한 예측 분석은 도덕적 해이를 줄이고 사고를 예방하는 데 활용될 수 있다.

 같이 보기 
 보건분야의 인공지능
 빅 데이터
 전산사회학
 학습분석
 패턴 인식
 통계적 추론
 예측 치안

 각주 

분류:통계 모형
분류:보험
분류:보험계리학
분류:비즈니스 인텔리전스
분류:빅 데이터