IBM выпустила ПО для прогнозного анализа

Корпорация IBM анонсировала новое программное обеспечение, которое позволяет клиентам извлекать и анализировать информацию из таких источников данных как социальные медиа-ресурсы (блоги, форумы, социальные сообщества) и, затем, объединять эту информацию с обширными массивами внутренних данных с целью ускорить получение более достоверных знаний и составлять более точные прогнозы.

Новое программное обеспечение для извлечения ценной информации из данных (data mining) и анализа текстовых данных (text analytics) позволяет пользователям осуществлять мониторинг изменений, связанных с потребителями, персоналом и государственными структурами, получать на основе этой информации глубокие и достоверные знания, и, затем, прогнозировать ключевые факторы, которые будут управлять будущими инициативами по приобретению и удержанию клиентов. В частности, пользователи могут теперь извлекать информацию о потребительских мнениях, настроениях и ожиданиях из смайликов и сленговой терминологии, которые люди часто используют в описаниях своего отношения к продукту или услуге.

Как часть сегодняшних новостей, IBM также представляет своих клиентов, таких как Navy Federal Credit Union, Rosetta Stone и Money Mailer, которые принимают более оперативные и персонализованные деловые решения благодаря использованию программного обеспечения для прогнозного анализа, получая нужные знания путем извлечения информации о предпочтениях и ожиданиях потребителей из разнообразных источников данных.

Принимая во внимание то, что каждая экономическая отрасль и сфера деятельности имеет свои уникальные приоритеты и профессиональный жаргон, новое аналитическое программное обеспечение определяет и извлекает информацию из специфической отраслевой терминологии. Программное обеспечение содержит новые семантические сети со 180-ю вертикальными таксономиями (от биологических наук до банковского дела, страховой сферы и отрасли потребительской электроники) и с более 400 тыс. терминами, включая 100 тыс. синонимов и тысячи брендов. Это позволяет клиентам выявлять и лучше понимать связи между предлагаемыми продуктами и комплексом потребительских мнений, настроений, отношений и ожиданий, не тратя время на создание собственных определений и формулировок.

Так, например, в банковской сфере, семантическая сеть знает, что термин «floating rate» (плавающая или переменная процентная ставка) связан с термином «Mortgage Loan» (ипотечный кредит), а термин «Variable Rate Mortgage» (ипотека с переменной процентной ставкой) и термин «Adjustable Rate Mortgage» (ипотека с регулируемой процентной ставкой) являются синонимами. Программа также может определять, что словосочетания «estate planning» (минимизация налогов на имущество), «older people» (пожилые люди) и «retirement planning» (план пенсионного обеспечения) имеют отношение к термину «reverse mortgage» (обратная закладная – взятие займа под аренду недвижимости и получение регулярных выплат от арендатора).