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KAUSALITÄT

Was treibt Verhalten an?

 

Um die Gründe, aus denen Menschen Entscheidungen treffen verstehen zu können, braucht es intelligente Kausalität.
 

Cognizant hilft Unternehmen dabei, diese Gründe zu ermitteln und zu verstehen. So können sie Kundenbindung, Abwanderung und Kaufentscheidungen besser nachvollziehen.

Prädiktive Daten verstehen

Die meisten automatisierten ML-Plattformen unternehmen lediglich den Versuch, bekannte Modellstrukturen mit Daten zu füttern. Wenn die Ergebnisse auf Korrelation und nicht auf Kausalität basieren, können aus ihnen keine direkt umsetzbaren Erkenntnisse gezogen werden. Zudem fehlen die Modelle, anhand derer die gemachten Prognosen erklärt werden könnten. Hinzu kommt, dass die Qualität von Mustern in den Daten, die von vorneherein Voraussagekraft haben, nicht identifiziert wird.

Das ergebnisoffene Kausalitätsmodul von Cognizant ist in der Lage, zu lernen, zu verstehen und seine Schlussfolgerungen anzupassen. Auf diese Weise können unsere Kunden Tendenzen verstehen und prädiktive Signale in ihren Daten nutzen, um rasch entscheidende Bereiche und damit die am besten geeigneten Maßnahmen zur Erreichung ihrer geschäftlichen Ziele zu identifizieren.

Unser Ansatz

Für den Umgang mit systematischen Fehlern und Kausalität ist ein praxisorientiertes und bewährtes mathematisches Modell erforderlich. Unser Kausalitätsmodul vereinfacht den Prozess, reduziert systematische Fehler und liefert strategische und taktische Maßnahmen, die bei Veränderungen ergriffen werden können.

Es identifiziert Beziehungen in den Variablen und generiert ein benutzerdefiniertes Modell. Dieses Modell verfeinert, trainiert und korrigiert sich dann selbst und ist so in der Lage, echte kausale Zusammenhänge zu identifizieren.

Das Modell isoliert aus Tausenden von Variablen genau die Variablen, die die meiste Aussagekraft für das Eintreffen der benutzerdefinierten Geschäftsziele haben. Dabei entdeckt es auf effektive Art und Weise Kombinationswirkungen, d. h. Fälle, in denen Faktoren, die für sich genommen schwache Prädiktoren sind, in Kombination mit anderen große Aussagekraft haben.

Das System liefert von sich aus mehrere Empfehlungen, um das gewünschte Ziel zu erreichen.

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Beziehungen identifizieren – Antworten auf die Frage nach dem „Warum?“

Es ist nach wie vor nicht einfach zu verstehen, warum bestimmte Ergebnisse auftreten. Ergebnissen, die allein auf der Korrelation beruhen, fehlen die richtigen handlungsrelevanten Erkenntnisse und die Modelle, um die tatsächlichen Vorhersagen und die Qualität von Verhaltensweisen zu erklären.
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