Czy metody uczenia maszynowego mogą wspomóc w procesie analizy złożonych ryzyk?

Ryzyko oznacza prawdopodobieństwo, że podmiot gospodarczy poniesie straty w następstwie podjęcia nieodpowiedniej decyzji. Ryzykiem można jednak dobrze zarządzać dzięki odpowiedniej analizie zjawisk, które mogą je zwiększać bądź zmniejszać. Odpowiednia analiza i wyodrębnienie zjawisk powtarzalnych to początek drogi do optymalizacji ryzyka. Metody uczenia maszynowego pozwalają przewidzieć skutki decyzji na podstawie analizy danych o zjawiskach, które miały miejsce w przeszłości. Dzięki temu możliwe jest uniknięcie kroków pociągających za sobą nadmierne ryzyko.

Uczenie maszynowe wspomaga analizę ryzyka poprzez łączenie i eksplorację bardzo obszernych zasobów danych, dzięki czemu znacznie poszerzony zostaje horyzont badań. Ciągły postęp w powyższych działaniach wynika ze zwiększających się możliwości obliczeniowych oraz rozwoju metod uczenia maszynowego. Analizy standardowe, oparte o modele statystyczne, zostały wzbogacone o neuronowe modele uczenia maszynowego, pozwalające na daleko bardziej zaawansowane przetwarzanie danych. Uzyskiwane w ten sposób wyniki oparte są na większej liczbie przebadanych zależności, przez co lepiej opisują one – a zarazem prognozują – badaną rzeczywistość.

Jeżeli w swojej działalności zmagacie się ze zmiennością rynku, jeśli Wasze działania wiążą się z nieustannym ryzykiem, porozmawiajmy o Waszych wyzwaniach! Z radością podpowiemy Wam, jak można poradzić sobie z powyższymi kwestiami za pomocą metod uczenia maszynowego. Chętnie zaprojektujemy i zbudujemy unikatowe rozwiązanie, opracowane specjalnie na potrzeby Waszej firmy.