预测不可预知之事

数据智能不仅仅是汇总统计数据:它还包括定期分析外部和运营数据,让决策者和客户掌握主动权。它提供全新可能性以更可靠地预测和模拟未来事件,例如,帮助各国央行在危机之前、期间和之后进行灾难管理和现金供应。

毋庸置疑:如果能够可靠地预测地震、飓风或海啸等自然灾害,这将是安全方面的一个巨大优势,甚至是挽救生命的重大举措。但是,大自然往往很难预料。地质学家可以识别出表明地震等活动几率增加的因素,但这仍然只是一种可能性。目前,对地壳运动的位置或时间及其后果的精确预测仍停留在美好愿望的阶段。

或许数据和机器能帮上忙?关于试图使不可预知的事情变得可预测的方法有许多。如果危机已经发生,只需去除和评估事件、信息和数据的快速流动,此过程可能就相对简单了。例如,AIDR(灾害应急人工智能的缩写)便基于此原理工作:免费开源软件自动收集和分类人道危机期间发布的推文。卡塔尔计算机研究所 (QCRI) 的研究科学家、本项目的八位合作者之一的 Muhammad Imran 解释说:“对人类而言,在危机情况下通过社交媒体产生的数据太多导致人类无法自行对其进行管理。”

当前和历史事实让预测成为可能

此外,由于数据非常庞大和复杂,无法使用机器成功处理。Imran 继续说道:“AIDR 将人与机器的智能结合了起来,充分利用两大世界的优点。”首先,软件收集与灾难相关的推文,使用“飓风”和“#Sandy”等关键字或标签进行过滤。此阶段就像在 twitter.com 上执行常规搜索,搜索的推文结果将包含关键字或标签,但可能没有关于灾害应急或人道主义组织的特殊信息需求。不过,名为“Tagger”的过滤器会根据“基础设施损坏”和“捐赠”等感兴趣的主题对推文进行分类。此分类将自动执行,然后根据与联合国联合发起的行动 MicroMappers.org 网站提供的一组带有人类标记的项目进行可视化处理。为了更清楚:AIDR 概念由危机期间的管理信息组成,或多或少地有点像看后视镜。它分析过去和现在,但不可否认,这些可能会预测未来数小时或数天的发展。除此之外,预测分析还包括运用各种分析当前和历史事实的统计技术(从预测模型到机器学习和数据挖掘),以更可靠地预测未来事件。

算法让决策者掌握主动权

在实验室环境中,科学家 Bertrand Rouet-Leduc、Claudia Hulbert、Nicholas Lubbers 等人已经证明,可以通过应用机器学习 (ML) 这种根据新数据利用计算机程序扩展和修改的技术的新发展来预测“labquakes”。他们写到:“我们运用 ML 来识别可预测何时会发生地震的声音,很像吱吱作响的门。”作者继续写到,通过倾听实验室故障发出的声音信号,机器学习可以非常准确地预测故障发生前的剩余时间。由于算法能够发现数据中的关键趋势,即现实世界中的记录经常遗漏的事件,因此此方法可用于预测雪崩、滑坡和机器部件故障。这让决策者掌握主动权——不再是“盯着后视镜”,而是从相关性中得出结论,创造透明度,并预测未来。

2017 年,为支持墨西哥受自然灾害影响的特定地区现金分配的连续性,墨西哥银行设计了一个巧妙计划,成为数据智能如何在现实生活中支持灾害管理的一个范例。该计划旨在确保银行基础设施损坏地区的纸币供应,因为现金是危机期间唯一可以立即使用的支付方式。


数据智能正在显著改变危机管理

在基础设施损坏时保证纸币供应

该计划由墨西哥银行、墨西哥银行协会、Banjercito(专门为陆军和海军提供存取款服务的银行)、财政部运营,并得到陆军和海军的支持,由四个阶段组成,并持续至银行服务正常化。墨西哥银行货币发行总监兼主要出纳 Alejandro Alegre Rabiela 表示:“当任何墨西哥城市四分之三的银行网点无法运营时,此计划的援助阶段即开始”。Alegre 继续说道:“墨西哥银行、银行协会和 Banjercito 将尽力在 24 小时内安装现金业务模块”。

Banjercito 和墨西哥银行协会决定向受影响地区提供的现金业务模块的数量、发送的数量和面额,以及每个模块每笔交易允许的最大金额。当现金业务模块开始运作时,Banjercito 将通知墨西哥银行协会、财政部和墨西哥银行,并告知其位置,以便能够安排受影响地区的当地媒体发布信息。随后,本地居民将获知模块的位置、每笔交易可提取的最大金额、有效卡片的类型,以及关于现金业务模块操作的其他任何重要信息。

Alegre 补充道:“墨西哥银行将使用一架或多架飞机运送钞票、现金业务模块和负责操作设备的 Banjercito 人员。”如果无法使用墨西哥银行的飞机运送设备和人员,陆军或海军将提供后援支持以安装模块,并为人员和现金提供托管服务。计划实施时,银行不会向客户收取提现费。此外,Banjercito 将每天向所有参与伙伴通报模块的操作情况,以及每种面额的取款数额。

墨西哥银行协会将相应地每日提供关于逐步恢复银行网点和 ATM 银行业务的信息。当银行基础设施的职能至少恢复至标准能力的 50% 时,援助阶段结束,现金模块将被从现场拆除。该计划于 2017 年 9 月针对墨西哥不同的州造成重大破坏的两次地震后成功启动:第一次影响瓦哈卡州和恰帕斯州;第二次影响墨西哥城、墨西哥州、普埃布拉和莫雷洛斯。

模拟和数字相结合的实时洞察

具体来说,本计划于 2017 年 10 月和 11 月在银行基础设施受损严重的瓦哈卡实施。依托此计划,可以满足 1.147 亿比索或 580 万美元的现金需求。

数据智能为灾害管理(危机之前、期间和之后)开辟全新可能。

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Marcus Schmeisser 博士,G+D Currency Technology G+D 的数据智能®产品经理

G+D Currency Technology G+D 的数据智能™产品经理 Marcus Schmeisser 博士说道:“一般来说数据智能在危机之前、期间和之后为危害管理开启全新可能。它正显著改变人道主义行动和危机管理。”例如,G+D 数据智能™可以基于预测的现金需求,帮助提前定义现金业务模块的所需位置和数量。此外,它可以协助设备、人员和钞票的运输和物流,以确保最高的可靠性和效率。

对于墨西哥地震等自然灾害后的现金供应,数据智能可能是一种处理所有信息并得出正确决策的方式:“这里,G+D 数据智能™不仅强调始终明确掌握流通中钞票数量的重要性,而且允许运营商基于关键数据和事实做出所有正确决策(不管在墨西哥还是其他地方),”Schmeisser 补充道。

G+D 数据智能®

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