ИИ против оттока

Технология искусственного интеллекта предназначена для анализа данных для выявления в них скрытых взаимосвязей. Сейчас эта ее особенность оказалась очень востребованной, поскольку появилось большое количество данных для анализа и практические задачи, в которых можно использовать неявные взаимосвязи в данных. В частности в банковской сфере, телекоме, цифровых сервисах – везде, где важны постоянные отношения с клиентом – появилась задача предотвращения оттока клиентов. А поскольку целью цифровой трансформации часто заявляется предоставление товара как сервиса, то в любой подобной бизнес-модели стоит предусмотреть механизм контроля лояльности клиентов.

В частности, компания Bell Integrator провела пресс-конференцию, на которой объявила о выходе на российский рынок облачной платформы Neuton AutoML, которая позволяет всем категориям пользователей строить предиктивные модели для решения множества бизнес-задач. Этот сервис предназначен для подготовки решений на базе машинного обучения на облачной платформе Google (GCP). Причем он является решением полного цикла, в котором автоматизированы все этапы создания приложений с ИИ: от подготовки данных и обучения до развертывания моделей и интерпретации результатов предсказаний. Причем все в едином интерфейсе.

Так вот в качестве тестовой задачи на презентации Neuton как раз и была разобрана задача выявления клиентов, которые собираются отказываться от услуг компании. Причем, со временем предсказания модели могут ухудшиться. В этом случае предусмотрена возможность дообучения модели на новых данных, чтобы получить более качественный результат. Платформа может выявить нелояльных клиентов и предоставлять анализ причин их недовольства, а уже сами компании должны принимать действия по удержанию клиентов. Правда не совсем понятно как действия компании по удержанию отразятся на точности предсказания модели.

С полной версией статьи можно ознакомиться на сайте Connect