Przepowiadanie przyszłości stało się możliwe!

Przepowiadanie przyszłości już niedługo przestanie być domeną tylko horoskopów i wróżek. Naukowcy stworzyli mechanizmy, które analizując powszechnie dostępne dane są w stanie prognozować indywidualne ludzkie zachowania nawet z kilkugodzinnym wyprzedzeniem. Xerox stworzył innowacyjne rozwiązanie, które wykorzysta do tego informacje pochodzące z odbiorników GPS i…Twittera.

Naukowcy z Uniwersytetu Binghamton i ośrodka badawczego Xerox Palo Alto Research Center (PARC) przeanalizowali 50. milionów tweetów w celu stworzenia algorytmów, które nie tylko potrafią zobrazować dynamikę codziennych działań ludzi, ale są w stanie prognozować ich indywidualne zachowania. Badacze wykorzystali zjawisko sztucznej sieci neuronowej. Używając algorytmów bazujących na kontekstach, takich jak te które opracowały Uniwersytet Binghamton oraz PARC, technologia jest w stanie przewidzieć, jakie plany ma autor tweeta. Do analizy wykorzystywane są podstawowe informacje, które dostarczają sami użytkownicy, tj. godzina i miejsce, z którego osoba tweetuje. Prognozy, przewidujące zachowania z 3-4 godzinnym wyprzedzeniem, sprawdzają się nawet w 90 proc.

- Ten rodzaj analiz przynosi wiele korzyści. Firma Xerox, która uczestniczyła w procesie badawczym, stosuje opisywane mechanizmy m.in w narzędziach usprawniających ruch uliczny. Dzięki nim każdy użytkownik może otrzymać aktualne informacje dotyczące korków wraz ze wskazówkami jak ich uniknąć. Algorytm może również podnieść poziom bezpieczeństwa na drodze. Podczas nagłych wypadków system dostarcza instrukcje, które pozwalają nie tylko ominąć zagrożenie, ale również wskazuje miejsca, w których jest bezpiecznie –. mówi Maciej Nuckowski, Dyrektor Działu Usług Xerox Polska.

Algorytm może już niedługo znaleźć powszechne zastosowanie. Na całym świecie z Twittera korzysta 27. milionów aktywnych użytkowników. W Polsce liczba ta sukcesywnie rośnie i pod koniec 2013 roku wynosiła prawie 2,8 miliona.

Nowoczesne algorytmy przewidujące przyszłość potrafią pracować również z anonimowymi danymi. W przypadku analizy prawdziwych informacji, system dostarcza nawet 6. proc. przydatnych prognoz. Aby przewidywania były bardziej dokładne, informacje znajdujące się w mediach społecznościowych można dodatkowo skonkretyzować i uzupełnić o dane pochodzące m.in z odbiorników GPS. Podobnie jak w przypadku tweetów, punkty lokalizacyjne gromadzi się w duże zbiory danych, a ich analiza pozwala na stworzenie przydatnych prognoz. Ten mechanizm wykorzystuje m.in. system ADAS (Advanced Driver Assistance System), który na podstawie informacji o lokalizacji samochodów pozwoli przewidzieć groźne zakręty, załamania pogody oraz niebezpieczeństwa, które powstały na drodze.

- Informacje pochodzące z odbiorników GPS wykorzystywanie są również kontekście biznesowym. Dzięki gromadzeniu i analizie danych o lokalizacji samochodów przedsiębiorcy mogą przewidzieć jakimi drogami powinny poruszać się ich samochody służbowe oraz jaki styl jazdy będzie najbardziej odpowiedni dla kierujących nimi pracowników. Wdrożenie odpowiednich praktyk w tym zakresie generuje znaczące oszczędności, które mogą sięgać nawet 3. proc. - mówi Kamil Jakacki, Dyrektor ds. Sprzedaży w Cartrack Polska.
Przepowiednie z call center

Algorytmy prognozujące przyszłość mogą znaleźć swoje zastosowanie również w obrębie obsługi klienta. Według raportu „Global Contact Centre Benchmarking Report 2013/2014”. obecnie mniej niż połowa call centers umożliwia synchronizację kilku kanałów kontaktu jednocześnie. Mając to na uwadze Xerox prowadzi badania nad narzędziami, które umożliwią łączenie danych uzyskiwanych podczas rozmów telefonicznych, prowadzenia czatów online i analizowania maili przesyłanych na platformy helpdesk. Informacje o usterkach będą analizowane w czasie rzeczywistym, co pozwoli na szybkie przewidywanie przyczyn zgłaszanych utrudnień i przygotowywanie gotowych sposobów na ich rozwiązanie. Ponadto, złożone problemy mogą zostać kompleksowo połączone w działy tematyczne, pogrupowane i osadzone w przejrzystej strukturze. Konsultant przeszkolony pod kątem analizy dostarczanych przez system danych dzięki temu będzie mógł obsłużyć klienta znacznie szybciej.