Hva er en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor er en teknologiplattform som lærer, forstår og trekker konklusjoner basert på årsakssammenheng og ikke bare sammenhengen av datainput.
Hva er forretningsfordelene med en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor gjør det mulig for forretningsbrukere å:
- Bedre forstå og adressere skjevheter og prediktive signaler skjult i data.
- Få riktig handlingsbar innsikt og modeller for å forklare spådommer og sikre kvalitetsnivået av prediktiv oppførsel i data.
- Raskt finne ut hva som er viktigst i et datasett, og finne de beste tiltakene for å oppnå de ønskede forretningsresultatene.
- Prioritere årsakssammenheng og relevante faktorer, og bli kvitt ikke-relevante korrelative faktorer, for å vite hva som driver bestemte resultater, og velge et effektivt tiltak for å oppnå dem.
- Generere resultater selv i ustabile forretningsmiljøer, ignorere utliggere eller manglende data og raskt samle og tilpasse seg nye data.
Hvordan fungerer en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor bruker en gjensidig informasjonsteori for å avdekke høydimensjonale sammenhenger i data. Denne tilnærmingen avslører gruppeeffekter som ellers ville forbli skjult, for eksempel hvor flere variabler samhandler og korresponderer med utfall på suggestive måter. Og den avdekker viktige mønstre som vanligvis overses med tradisjonelle datavitenskapelige metoder.
Kausalitetsmotoren vår forenkler prosessen, reduserer partiskhet og gir strategiske og taktiske handlinger som respons på endring. Den evaluerer tusenvis av mulige variabler i data – fra salg og markedsføring til menneskelige ressurser, fra innovativ forskning og utvikling til å lære mer fra digitale tvillinger – og finner relasjoner. Den opererer på ekstremt store datasett for å utlede verdifull kunnskap om kombinasjonene av faktorer som korrelerer sterkest med spesifikke utfall.
Denne «clear-box»-tilnærmingen fungerer uten forhåndsoppfatninger eller forhåndsskrevne modeller ved å skille relevante og medvirkende faktorer fra ikke-relevante korrelative for raskt å gi brukerne innsikt i hvilke faktorer som forutsier utfall. En kausalitetsmotor tar utfallet som forutsetning for analyse. Den kan deretter analysere enorme mengder data for å identifisere hvilke variabler som oftere enn andre er relatert til dette resultatet.
I løpet av denne prosessen oppdager den kombinasjonseffekter der faktorer som er svake prediktorer individuelt kan sees på som sterkt prediktive i kombinasjon. Systemet gir automatisk flere anbefalinger for å oppnå målet – et kraftig verktøy for beslutningstaking. Slike analyser lar bedrifter utvikle mer informerte strategier og ta i bruk spesifikke taktikker for å løse årsaker. Brukere trenger bare å oppgi dataene sine og de domenespesifikke målene. En AI-kausalitetsmotor undersøker autonomt forhold og rapporterer om dem, noe som reduserer avhengigheten til interne fageksperter.
Hvorfor er en kausalitetsmotor overlegen en tradisjonell maskinlærende AI-plattform?
De fleste maskinlærende AI-plattformer baserer analysene sine på kjente modeller, utviklet av ingeniører i flere iterasjoner. De utvikler en algoritme og tester en modell med et ønsket resultat i tankene. Slik iterativ modellutvikling for å avgrense AI-motoren for å gi ønskede resultater er arbeidskrevende og kostbar. Det tar tid. Maskinen må læres å gjenkjenne mønstre i data. Dessuten er mennesker feilbare og har varierende ekspertise innen statistisk analyse, datavitenskap eller spesielle typer emner som er nødvendige for å utvikle de riktige typene algoritmer for å få prediktive modeller til å fungere.
Omvendt omgår en kausalitetsmotor forforståelser og forhåndsbestemte algoritmer. Den vedtar først en hypotese som et resultat, og analyserer deretter enorme datamengder for å bestemme hvilke faktorer som passer best med det resultatet. Den bygger en unik modell for dataene den opererer på. Modellen foredler, trener og korrigerer seg selv, gir faktorer som er sterkere knyttet til utfall, og oppdager hvilke variabler som er de beste prediktive driverne for målet.
