Skip To Main Skip to Footer

Loading

Main content begins.Please press tab to continue
icon

KAUSALITET

Hva motiverer oppførsel?

Nøkkelen til å forstå hva som ligger bak valg og beslutningstaking, er en intelligent kausalitetsmotor.

Cognizant hjelper bedrifter med å oppdage og forstå «hvorfor»-faktorene, slik at de kan løse mysteriene bak kundeengasjement, fluktfrekvens og kjøpsbeslutninger.

Å forstå prediktive data

De fleste automatiserte maskinlæringsplattformer tar bare kjente, eksisterende modellstrukturer og prøver å få data til å passe i dem. Når resultatene er basert på sammenheng, ikke årsakssammenheng, mangler de den riktige innsikten å agere på, samt modellene for å forklare de faktiske prediksjonene som blir gjort, og de identifiserer ikke kvaliteten på atferd i dataene som er prediktive av natur.

Ved hjelp av prediktiv analyse lærer, forstår og tilpasser Cognizant Causality Service-motoren sine konklusjoner, uten antagelser. Dette gjør det mulig for kundene våre å forstå partiskhet og utnytte prediktive signaler i dataene for å raskt sikte seg inn på det som er viktigst: å identifisere de beste tiltakene for å oppnå forretningsresultater.

Vår tilnærming

Å håndtere partiskhet og kausalitet krever en praktisk, velprøvd matematisk tilnærming. Kausalitetsmotoren vår forenkler prosessen, reduserer partiskhet og gir strategiske og taktiske handlinger som respons på endring.

Den identifiserer sammenhenger i variablene og bygger en tilpasset modell. Deretter bearbeider, trener og korrigerer den modellen seg selv, og gir sanne årsaksfaktorer.

Motoren oppdager hvilke variabler, blant tusenvis, som er de beste prediktive driverne for det brukerdefinerte forretningsmålet. Dermed oppdager den kombinasjonseffekter der faktorer som er svake prediktorer hver for seg, er sterkt prediktive satt i kombinasjon med andre.

Dette systemet gir automatisk flere ulike anbefalinger for å nå det ønskede målet.

icon

Identifiser sammen-henger - svar på kausale «hvorfor»-spørsmål

Å forstå «hvorfor» spesifikke resultater oppstår, er fortsatt frustrerende vanskelig å få til. Resultater som bare er basert på korrelasjon mangler den riktige innsikten for handling, samt modellene for å forklare de faktiske prediksjonene og kvaliteten på atferd som er prediktiv av natur.
icon-read-report-white

Ytterligere ressurser

 CASESTUDIE

Kausalitets-AI informerer om innkreving av kredittkortgjeld
opens in new tab