voorspellingsproducten

Voorspellingsproducten zijn softwaretoepassingen of dienstverlening die op basis van historische en actuele data voorspellingen leveren over toekomstige gebeurtenissen of condities. Ze combineren data-analyse, statistische methoden en vaak kunstmatige intelligentie om uitkomsten te voorspellen, scenario’s te verkennen en onzekerheden te kwantificeren.

Typen voorspellingsproducten variëren van traditionele statistische modellen tot geavanceerde ML-systemen. Een model kan tijdreeksen analyseren, regressie- of classificatietechnieken toepassen, of ensembles van verschillende modellen leveren. Output kan bestaan uit puntvoorspellingen, waarschijnlijkheidsverdelingen of scenario- en waarschuwingsrapporten.

Toepassingsgebieden omvatten financiën (kredietrisico, vraag en prijs), weer- en klimaatvoorspellingen, gezondheidszorg en epidemiologie, logistiek en supply chain, marketing en consumenteninzichten, en veiligheidstoepassingen zoals fraudeherkenning en operationeel risico.

Belangrijke vereisten zijn data van goede kwaliteit, transparantie over modelkeuzes, backtesting en continue monitoring om modelgedrag in de tijd te controleren, en governance rondom privacy en ethische overwegingen.

Beperkingen bestaan uit onzekerheid in de voorspellingen, gevoeligheid voor datakwaliteit en bias, en het risico van modeldrift. Voorspellingsproducten leveren vooral probabilistische informatie en moeten worden geïnterpreteerd als ondersteuning van besluitvorming, niet als garantie.

Voorbeelden: kredietscores en rentevoorspellingen in de financiële sector, vraagvoorspellingen in detailhandel, weersvoorspellingen en risico-analyses in de industrie.