Skip To Main

Cargando

icon

Causalidad

¿En qué se basa el comportamiento?

 

La clave para entender las razones que hay detrás de las elecciones y decisiones es un motor inteligente causal.
 

Cognizant ayuda a las empresas a detectar y comprender los "porqués", lo que les permite resolver interrogantes sobre el engagement del cliente, la tasa de abandono y las decisiones de compra.

Comprensión de los datos predictivos

La mayoría de las plataformas de aprendizaje automático (ML) solo toman estructuras de modelos conocidos existentes e intentan hacer que los datos encajen en ellas. Cuando los resultados se basan en la correlación, no en la causalidad, carecen de las percepciones procesables correctas y de los modelos para explicar las predicciones reales que se están realizando, y no identifican la calidad de los comportamientos de los datos que son predictivos.

Mediante el análisis predictivo, el motor sin suposiciones Casualty Service de Cognizant aprende, entiende y adapta sus conclusiones. Esto permite a nuestros clientes comprender los sesgos y aprovechar las señales predictivas de sus datos para centrarse rápidamente en lo que más importa: identificar las mejores acciones para lograr resultados de negocio.

Nuestro enfoque

Lidiar con sesgos y causalidades requiere un enfoque matemático práctico y comprobado. Nuestro motor de causalidad simplifica el proceso, reduce los sesgos y proporciona acciones estratégicas y tácticas que se pueden tomar como respuesta al cambio.

Identifica relaciones en las variables y crea un modelo personalizado. Ese modelo, después, se perfecciona, se forma y se corrige de forma autónoma, proporcionando factores causales verdaderos. 

El motor descubre qué variables son los mejores factores predictivos decisivos para el objetivo de negocio definido por el usuario a partir de miles de variables. Al hacerlo, descubre efectos de combinaciones en los que los factores que son predictores débiles individualmente son muy predictivos si se combinan.

Este sistema proporciona automáticamente múltiples recomendaciones para lograr el objetivo propuesto.

icon

Identificar relaciones - Conocer los "porqués"

Comprender "por qué" se producen determinados resultados sigue siendo frustrante y difícil de evaluar. Los resultados que se basan solo en la correlación carecen de los datos adecuados para actuar y de los modelos para explicar las predicciones reales y la calidad de los comportamientos de naturaleza predictiva.
icon-read-report-white

Recursos adicionales

 CASO PRÁCTICO

La IA causal informa sobre los cobros de las tarjetas de crédito