Courtesy of Forbes

Bagaimana Model Prediktif Mengubah Cara Bisnis dan Publik Kelola Risiko

Menggambarkan bagaimana model prediktif berbasis data dan teknologi kecerdasan buatan dapat mengubah pendekatan bisnis dan sektor publik dalam mengelola risiko, mendukung pertumbuhan, dan membuat keputusan dengan lebih cepat dan akurat.

26 Nov 2025, 20.15 WIB

172 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model analitik prediktif dapat mengubah cara perusahaan mengelola risiko dan membuat keputusan.
Transparansi dan akuntabilitas dalam penggunaan model prediktif sangat penting untuk membangun kepercayaan.
Penerapan analitik prediktif tidak hanya fokus pada pengurangan risiko, tetapi juga membuka peluang baru untuk inovasi dan pertumbuhan.

California, Amerika Serikat - Bisnis saat ini menghadapi risiko yang terus berubah dengan cepat, seperti gangguan pada rantai pasokan global dan kebocoran kepatuhan internal. Untuk itu, model prediktif yang menggunakan data dan kecerdasan buatan mampu membantu bisnis mengantisipasi risiko sebelum menjadi masalah nyata, sehingga mereka dapat bertindak lebih cepat dan efektif.

Di sektor publik, teknologi prediktif telah berhasil digunakan untuk melindungi anak-anak dan memprediksi masalah kesejahteraan dengan membagi kelompok risiko berdasarkan data real-time. Pendekatan ini membantu para profesional fokus pada kasus yang paling membutuhkan perhatian, bukan menggantikan keputusan manusia tapi memberikan wawasan tambahan.

Dalam sektor kesehatan, model prediktif sudah digunakan untuk mendeteksi penipuan terkait klaim dan tagihan secara dini, menjaga kepercayaan dalam sistem layanan kesehatan. Contoh dari perusahaan seperti Western Digital juga menunjukkan bagaimana pendekatan ini dapat mempertahankan kelangsungan produksi meskipun ada gangguan besar seperti pandemi.

Keunggulan utama model prediktif adalah kemampuan untuk memberikan keputusan yang konsisten tanpa bias, memproses data besar dalam waktu singkat, serta mampu tumbuh seiring dengan bisnis tanpa peningkatan biaya staf. Transparansi dan penjelasan yang jelas dari model ini juga meningkatkan kepercayaan para pengambil keputusan.

Dengan memanfaatkan data secara optimal, model prediktif tidak hanya membantu mengurangi risiko tapi juga membuka peluang baru seperti pengembangan pasar serta meningkatkan ketahanan operasional. Integrasi kecerdasan buatan, etika, dan keahlian manusia akan menjadi fondasi kesuksesan berkelanjutan di masa depan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/26/how-predictive-screening-models-can-reduce-risk-while-supporting-growth/

Analisis Ahli

Kenneth Coats

"Prediktif screening yang terintegrasi dengan machine learning dapat merevolusi bagaimana perusahaan menilai risiko dan tumbuh secara strategis."

Peneliti AI bidang fraud prevention

"Interpretabilitas model machine learning adalah kunci untuk kepercayaan dan keberhasilan penerapan alat prediktif dalam organisasi."

Analisis Kami

"Penggabungan teknologi prediktif dengan kebijakan etis dan pengawasan manusia adalah jalan terbaik untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan peluang. Organisasi yang mampu mengimplementasikan sistem ini dengan transparansi akan jauh lebih unggul dalam menghadapi ketidakpastian pasar global."

Prediksi Kami

Di masa depan, penggunaan model prediktif yang semakin canggih akan menjadi standar utama dalam bisnis dan sektor publik untuk mengelola risiko dan mendorong inovasi secara berkelanjutan.

Pertanyaan Terkait

Siapa Kenneth Coats dan apa perannya dalam teknologi investigasi?

Kenneth Coats adalah CEO KENTECH dan pendiri eKnowID.com, yang fokus pada inovasi dalam teknologi investigasi dan pemeriksaan latar belakang.

Bagaimana model analitik prediktif digunakan dalam sektor publik?

Model analitik prediktif digunakan dalam sektor publik untuk mengidentifikasi anak-anak yang berisiko, memungkinkan intervensi sebelum terjadi bahaya.

Apa saja manfaat dari model penyaringan prediktif bagi perusahaan swasta?

Manfaat dari model penyaringan prediktif bagi perusahaan swasta termasuk pengurangan risiko, deteksi peluang, dan ketahanan operasional.

Bagaimana analitik prediktif membantu dalam pencegahan penipuan di sektor kesehatan?

Analitik prediktif membantu dalam pencegahan penipuan di sektor kesehatan dengan mendeteksi penagihan yang curang dan anomali dalam klaim.

Apa yang dapat dipelajari dari contoh Western Digital terkait penggunaan analitik prediktif?

Dari contoh Western Digital, kita dapat belajar tentang pentingnya analitik prediktif dalam mengantisipasi gangguan rantai pasokan untuk menjaga stabilitas produksi.