Il nowcasting è la capacità di prevedere cosa dovrebbe accadere nel presente o nel prossimo futuro, come risultato della corretta descrizione di un determinato fenomeno.
Implica l’osservazione dei fenomeni con tutte le loro variabili correlate tra loro e si differenzia dalle previsioni tradizionali perché si concentra sul breve termine, spesso nell’arco di ore o giorni, piuttosto che su proiezioni a lungo termine.
Poiché si basa su dati in tempo reale – sia esogeni che endogeni – come immagini satellitari, dati meteorologici, feed di social media, reti di sensori e dati transazionali, è in grado di fornire informazioni aggiornate al minuto, al fine di stabilire uno scenario ottimale secondo cui si otterranno determinati valori al variare delle altre variabili.
Quando lo scenario ottimale e i valori effettivi registrati si discostano oltre una certa soglia, probabilmente stiamo assistendo ad un’anomalia, e questo è un segnale di allarme.
Per riassumere, il nowcasting è uno strumento fondamentale per i decision maker nei settori più disparati.
Che si tratti di previsioni meteorologiche, del monitoraggio di indicatori economici o pattern anomali nella produzione farmaceutica, poter contare su informazioni accurate e tempestive è cruciale per fornire una risposta tempestiva ed efficace a ciò che succede.
Intelligenza Artificiale e Nowcasting: liberare il potenziale dell’AI per insight in tempo reale
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale si è rivelata un punto di svolta nel potenziare le capacità di nowcasting.
Nello specifico, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato l’approccio al nowcasting, consentendo previsioni più veloci, accurate e tempestive. Sfruttando il potenziale dell’IA nell’integrazione dei dati, nel riconoscimento dei pattern, nell’analisi delle immagini e in quella predittiva, le aziende possono prendere decisioni più informate sulla base di informazioni più aggiornate possibile.
Di fatto, il nowcasting basato sull’AI aiuta le imprese a stare al passo con i rapidi cambiamenti, mitigare i rischi e cogliere nuove opportunità di business.
Le principali applicazioni del Nowcasting
Man mano che Intelligenza Artificiale e Machine Learning continuano a progredire, aumentano le possibilità di perfezionare ulteriormente le tecniche di nowcasting ed espandere le loro applicazioni.
Questi sono alcuni esempi di come questa metodologia può essere applicata nei processi industriali e gestionali per renderli più efficienti:
Fusione e integrazione dei dati
Gli algoritmi AI eccellono nel digerire e combinare enormi quantità di dati provenienti da varie fonti. Utilizzando tecniche avanzate di machine learning, l’AI può fondere flussi di dati in tempo reale, record storici e informazioni contestuali per fornire una panoramica completa della situazione attuale. Ciò consente ai modelli di nowcasting di identificare pattern apparentemente invisibili, identificare anomalie e di fatto fare previsioni più accurate.
Riconoscimento di pattern e rilevamento di anomalie
I modelli AI sono in grado quindi di analizzare pattern complessi e rilevare anomalie nei dati in tempo reale. Allenandosi sui dati storici e imparando dalle nuove informazioni in arrivo, possono identificare le deviazioni dal comportamento normale, riconoscere le tendenze emergenti e allertare i decision maker su potenziali rischi o opportunità. Questa capacità è particolarmente preziosa nel FinTech, dove anche le minime oscillazioni possono avere impatti significativi.
Analisi rapida di immagini e testi
Con gli ultimi progressi in fatto di visione artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale, l’intelligenza artificiale può analizzare rapidamente immagini e dati testuali per estrarre informazioni rilevanti. Ad esempio, nel nowcasting meteorologico, gli algoritmi AI elaborano immagini satellitari, dati radar e bollettini meteorologici per prevedere il moto delle tempeste e di altri eventi potenzialmente catastrofici per avvertire del pericolo imminente. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale può analizzare i feed dei social media e gli articoli di notizie per rilevare focolai di malattie e monitorare il sentimento pubblico.
Automazione delle attività
L’intelligenza artificiale può automatizzare la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati, riducendo significativamente il tempo e lo sforzo necessari per il nowcasting. Sfruttando gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale, i responsabili delle decisioni aziendali possono accedere a informazioni quasi istantanee, consentendo loro di rispondere rapidamente a circostanze mutevoli e complesse. Questa automazione non solo migliora l’efficienza dei processi di nowcasting, ma consente anche agli esperti umani di concentrarsi su attività di livello superiore, come lo sviluppo della strategia e l’implementazione delle decisioni.
