Решения IBM для прогностического анализа

Корпорация IBM анонсировала новое ПО и консультационные услуги, которые позволяют задействовать возможности прогностического анализа для решения задач, стоящих перед руководителями высшего звена. Новые аналитические предложения IBM помогают направить потенциал «Больших данных» на решение таких актуальных задач, как улучшение управления финансовыми операциями, борьба с мошенничеством и выход на новый уровень взаимоотношений с клиентами.

Новые решения сочетают в себе инновации, разработанные научно-исследовательским подразделением IBM Research, с прогностическими технологиями, полученными в результате приобретения IBM десятков компаний, специализировавшихся в этой области.

Пакет решений IBM Smarter Analytics Signature Solutions включает решения для борьбы с мошенничеством, растратами и злоупотреблениями; для повышения эффективности отношений с клиентами и для формирования представления об эффективности работы финансового руководителя.

Адаптивные системы IBM, способные обучаться на обновляемых данных, помогают защититься от новых способов мошенничества. Решение IBM встраивает аналитические алгоритмы непосредственно в бизнес-процессы, давая госучреждениям и страховым компаниям возможность выявлять случаи мошенничества в режиме реального времени – до незаконного получения злоумышленниками выплаченных средств. Применяя сложные аналитические методики, решение рекомендует пользователям наиболее эффективное средство защиты в каждом конкретном случае, оптимально используя ограниченные ресурсы организаций. Например, в одном случае система может установить и сообщить, что получено обычное письмо с законной просьбой об оплате, а в другом случае рекомендовать проведение полного расследования.

Многие организации испытывают трудности в извлечении из данных новых знаний и использовании этих знаний для формирования более значимых взаимоотношений с клиентами. Решение IBM помогает организациям получать полное представление о клиенте, составленное на основе традиционных корпоративных данных, а также информации о его настроениях, мнениях и ожиданиях, почерпнутой из социальных сетей, регистрационных журналов онлайновых потребительских сервисов и лог-файлов Web-серверов. Анализ всей этой информации в режиме реального времени позволяет прогнозировать потребительское поведение и предпочтения клиента для выработки, обоснования и планирования последующих действий в интересах этого клиента.

По оценкам IBM Research, объемы финансовой информации растут на 70% в год. Сложные наборы отраслевых данных должны тщательно собираться, структурироваться и снабжаться перекрестными ссылками на аналитические отчеты, экономические данные о состоянии рынка, финансовые отчеты, новостные сообщения, бухгалтерские балансовые ведомости и другие документы компании. Решение IBM обеспечивает более высокие уровни информированности, прозрачности и контроля финансовой деятельности компании с помощью возможностей прогнозирования, которые применяются к ключевым показателям и статистическим данным о результатах деятельности в прошлый отчетный период. Функции прогностической аналитики, объединенные с функциями финансовой аналитики (использующей метод моделирования «что, если») и традиционной бизнес-аналитики, и представленные в виде инструментально-информационной панели для руководителя, управляют действиями пользователя для проведения итогового «анализа первопричин» (root-cause analysis). Организации могут выявлять взаимосвязи между показателями эффективности, прогнозировать потенциальные проблемы и «узкие места», и оценивать альтернативные варианты с помощью планирования сценариев.

Новые решения, поддерживаемые услугами по управлению приложениями и сервисами облачных вычислений, поставляются консультантами IBM. Клиенты могут получать доступ к этим возможностям через технологическую платформу IBM для поддержки «Больших данных», которая включает Hadoop, функционал потоковых вычислений, хранилище данных, средства интеграции, контроля и управления информацией, функции виртуализации, разработки приложений и управления системами, а также отраслевые модули.