Экспертная корректировка прогнозов

Экспертная корректировка относится к модификации статистических прогнозов на основе человеческой интуиции, экспертизы или специфических знаний предметной области. Этот процесс особенно важен в областях, где эксперты полагают, что одни лишь статистические модели не могут охватить все тонкости реальных явлений, которые они стремятся прогнозировать. Экспертные корректировки могут как дополнять, так и отменять чисто основанные на данных модели, позволяя прогнозистам включать дополнительную информацию, которая может отсутствовать в исторических данных.

Важность в прогнозировании

Хотя статистические модели могут обрабатывать огромные объёмы данных и выявлять закономерности, которые могут быть не видны человеческому глазу, у них есть ограничения. Модели по своей сути ориентированы на прошлое, выводя свои прогнозы из исторических данных. Эта зависимость от исторических данных означает, что они могут испытывать трудности с учётом беспрецедентных событий или будущих изменений обстоятельств. Человеческое суждение, однако, может заполнить эти пробелы, включая идеи из недавних событий, ожидаемых политических изменений или возникающих трендов, которые не отражены в исторических данных.

Области применения

Экспертная корректировка используется в различных областях:

Методы

Существует несколько методов интеграции экспертных корректировок:

Корректировка на основе интуиции

Это предполагает модификацию прогнозов на основе чутья или интуиции. Эксперты могут полагаться на свой опыт для внесения небольших корректировок в прогнозы, основанные на моделях.

Структурированное суждение

Более систематичный подход, предполагающий использование правил и критериев для корректировки прогнозов. Такие методы, как метод Дельфи или сценарное планирование, могут формализовать способ интеграции экспертных суждений в прогнозы.

Гибридные модели

Гибридные модели сочетают статистические методы с экспертным вкладом. Алгоритмы машинного обучения могут включать человеческие корректировки как дополнительные признаки в модель.

Проблемы

Несмотря на свою полезность, экспертные корректировки сопряжены с проблемами:

Предвзятость

Человеческое суждение подвержено предвзятостям, таким как чрезмерная уверенность, якорение и эвристика доступности. Это может приводить к систематическим ошибкам в корректировках.

Недостаток прозрачности

В отличие от статистических моделей, экспертные корректировки могут быть непрозрачными, что затрудняет понимание того, как были получены окончательные прогнозы.

Согласованность

Экспертные корректировки могут значительно различаться у разных экспертов, что приводит к несогласованности прогнозов.

Количественная оценка влияния

Измерение пользы от экспертных корректировок может быть сложным. Трудно определить, какой вклад в точность прогноза вносит статистическая модель, а какой — человеческий вклад.

Кейсы

Финансовые рынки

В финансовой индустрии такие компании, как Renaissance Technologies, используют как количественные модели, так и человеческую экспертизу. Нанимая кадры с докторскими степенями в различных научных дисциплинах, они строят надёжные модели, но также учитывают экспертные корректировки для учёта таких событий, как объявления о прибылях, геополитические события и т.д. Renaissance Technologies

Управление цепочками поставок

Такие компании, как Amazon, используют сложные алгоритмы для прогнозирования спроса, но всё же привлекают человеческий контроль для учёта таких переменных, как рекламные активности, праздники или экономические сдвиги. Amazon

Прогнозирование погоды

Национальная метеорологическая служба (NWS) использует сложные метеорологические модели, но позволяет опытным метеорологам вносить корректировки на основе наблюдений в реальном времени и уникальных местных погодных закономерностей. National Weather Service

Методы оценки экспертных корректировок

Для количественной оценки эффективности экспертных корректировок могут применяться различные методологии:

Лучшие практики

Обучение

Обеспечьте всестороннее обучение для улучшения качества экспертного вклада. Обучение может быть сосредоточено на выявлении предвзятостей, понимании ограничений моделей и эффективном использовании знаний предметной области.

Систематический подход

Примите структурированный подход к интеграции экспертных корректировок. Последовательно применяйте правила и критерии для обеспечения единообразия.

Непрерывное улучшение

Регулярно пересматривайте и совершенствуйте процесс корректировки. Включите обратные связи для понимания влияния и эффективности человеческого вклада.

Документирование

Тщательно документируйте причины каждой корректировки. Прозрачность гарантирует, что будущие корректировки извлекут пользу из исторического контекста и обоснований.

Будущие тренды

Сотрудничество ИИ и человека

Будущие достижения могут привести к более тесной интеграции между моделями машинного обучения и человеческим суждением. ИИ может помочь, отмечая, когда человеческий вклад, вероятно, необходим, или обучаясь на прошлых экспертных корректировках для улучшения своих собственных будущих рекомендаций.

Данные в реальном времени

Приток источников данных в реальном времени может улучшить экспертные корректировки, предоставляя актуальную информацию, которую модели могут ещё не учитывать. Такие области, как IoT, могут предоставлять немедленные потоки данных для существенного формирования краткосрочных прогнозов.

Улучшенная визуализация

Сложные инструменты визуализации могут помочь прогнозистам делать лучшие корректировки, предоставляя более ясное понимание как прогнозов моделей, так и базовых трендов данных.

Заключение

Экспертная корректировка в прогнозировании остаётся жизненно важным процессом во многих областях, находя баланс между количественными моделями и человеческой интуицией. Хотя существуют проблемы, применение лучших практик и использование достижений в области ИИ и визуализации данных могут повысить эффективность и точность этого подхода.