7 passaggi per utilizzare l’analisi predittiva per identificare progetti promettenti nel finanziamento delle sovvenzioni

7 passaggi per utilizzare l'analisi predittiva nell'identificazione di progetti promettenti nel finanziamento delle sovvenzioni

L’analisi predittiva sta diventando rapidamente indispensabile nelle decisioni basate sui dati, soprattutto per quanto riguarda il finanziamento mediante sovvenzioni. Utilizza algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per analizzare dati storici e prevedere risultati futuri.

Applicare l’analisi predittiva al finanziamento mediante sovvenzioni migliora l’accuratezza e conferisce un vantaggio competitivo. Ti aiuta a identificare rapidamente i progetti con il maggior impatto potenziale, risparmiando tempo e risorse. Ecco come puoi prevedere il tasso di successo di varie iniziative, allocando fondi dove possono fare la differenza maggiore.

Comprensione dei Fondamenti del Finanziamento Mediante Sovvenzioni

Il finanziamento mediante sovvenzioni è un meccanismo finanziario che fornisce un sostegno monetario essenziale alla ricerca, alle iniziative e ai progetti. Spesso proviene da agenzie governative, fondazioni o aziende, questi fondi sono il motore dell’innovazione e dello sviluppo in vari settori. Inoltre, le fondazioni statunitensi che concedono sovvenzioni hanno donato una stima di 105,2 miliardi di dollari nel 2022 da sole, sottolineando l’importanza di questa fonte di finanziamento.

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Tuttavia, identificare quali progetti finanziare è sempre stata una sfida complessa. I metodi tradizionali di solito comportano estese revisioni delle domande e colloqui, che richiedono tempo e possono comunque portare a decisioni di allocazione inadeguate. Pertanto, le organizzazioni fanno sempre più affidamento sulla tecnologia per migliorare la raccolta fondi e gli sforzi di allocazione delle sovvenzioni.

1. Identificazione delle Fonti di Dati

Trovare dati rilevanti è il primo passo critico per costruire un modello di analisi predittiva solido per il finanziamento mediante sovvenzioni. Per le prestazioni precedenti delle sovvenzioni, è possibile attingere a banche dati online che offrono dati storici sui progetti finanziati e i loro risultati.

È inoltre possibile individuare tendenze del settore da rapporti di ricerca di mercato, pubblicazioni governative e riviste specifiche del settore. Secondo un rapporto di Gartner, una cattiva qualità dei dati costa alle aziende in media 12,9 milioni di dollari, sottolineando l’importanza di fare affidamento su fonti autorevoli.

Dati errati o distorti possono deviare il tuo modello predittivo, portando a conclusioni errate e una cattiva allocazione delle sovvenzioni. Assicurati che le fonti di dati siano affidabili, aggiornate e accurate.

2. Preelaborazione dei Dati

In questa fase, ti assicuri che i dati siano in un formato facile da utilizzare e coerente su tutte le variabili, preparando il terreno per le tue strumenti di analisi per performare al meglio. La preparazione richiede più tempo nello sviluppo di AI: circa l’80% – dalla raccolta dei dati alla produzione.

Nel contesto del finanziamento mediante sovvenzioni, la preelaborazione potrebbe significare convertire tutti i valori monetari in una valuta comune o standardizzare le metriche utilizzate per misurare il successo del progetto. Potrebbe anche comportare la gestione dei dati mancanti o incompleti, riempiendo le lacune con valori medi o rimuovendo voci incomplete.

Ecco alcuni suggerimenti per una preelaborazione efficace:

• Rimuovi o correggi le voci erronee per mantenere l’accuratezza.

• Converti i dati qualitativi in formati numerici adatti all’analisi.

• Scala tutte le variabili in un intervallo standard per garantire che nessuna variabile singola influenzi in modo sproporzionato il modello.

3. Selezione delle Caratteristiche

Le caratteristiche o variabili sono i punti specifici di dati che il tuo modello predittivo analizzerà per fare previsioni. Nel finanziamento mediante sovvenzioni, queste potrebbero includere le metriche delle prestazioni storiche di un progetto, il livello di competenza del team, le stime di budget, i tempi e gli indicatori chiave di prestazione specifici del settore. I progetti con una leadership solida hanno il 1,5 volte più probabilità di rimanere entro il budget.

Un approccio consiste nel partire da un insieme ampio di variabili e utilizzare la classificazione dell’importanza delle caratteristiche per identificare quelle più impattanti. È anche possibile utilizzare una strategia di selezione in avanti o all’indietro, in cui si parte da una caratteristica e si aggiungono altre, o si parte da tutte e si rimuovono quelle meno impattanti.

4. Selezione del Modello

Tra i tipi comunemente utilizzati ci sono alberi decisionali e modelli di regressione, ognuno con vantaggi che dipendono dal problema che si sta cercando di risolvere. Gli alberi decisionali scompongono decisioni complesse in scelte più semplici, rappresentate da nodi su un grafico a forma di albero. D’altra parte, i modelli di regressione mirano a trovare relazioni tra variabili.

Ad esempio, se si sta cercando di categorizzare i progetti in potenziale “alto”, “VoAGI” o “basso”, un albero decisionale potrebbe essere la scelta migliore. Tuttavia, un modello di regressione potrebbe essere più appropriato se si sta cercando di prevedere gli importi esatti dei finanziamenti.

5. Addestramento del Modello

In questa fase, sarà necessario fornire al modello dati storici, che utilizzerà per imparare modelli e relazioni. Potrebbe analizzare campagne di raccolta fondi passate, comportamento dei donatori e risultati dei progetti finanziati tramite sovvenzioni. Le aziende che utilizzano la pianificazione basata sui dati superano i concorrenti del 6% in termini di redditività.

Tipicamente, si suddividerà il set di dati in set di addestramento e di test. Il set di addestramento è ciò da cui il modello apprende, mentre il set di test può valutare le sue prestazioni. Il modello modifica iterativamente i suoi parametri interni durante l’addestramento per minimizzare gli errori e migliorare la sua precisione predittiva.

6. Test e Validazione del Modello

La validazione dei dati è fondamentale per garantire il successo del progetto. Infatti, il 98,8% delle aziende investe in iniziative di intelligenza artificiale, quindi garantire la precisione è cruciale. Aiuta anche a valutare quanto bene il modello si generalizza a nuovi dati non visti.

Non dimenticare di confrontare le prestazioni del tuo modello con un punto di riferimento, come gli standard del settore o un modello più semplice. Ti fornisce un punto di riferimento per capire quanto valore aggiunge il tuo modello predittivo. In questo modo, puoi valutare l’efficacia del modello e fare un caso convincente per la sua implementazione.

7. Implementazione e Monitoraggio in Tempo Reale

Prepara le applicazioni del tuo progetto attuale e i dati di finanziamento nel formato richiesto dal modello. Poi, esegui questi dati attraverso il modello per generare previsioni o raccomandazioni su quali progetti sembrano più promettenti.

Dopo l’implementazione iniziale, monitora attentamente quanto bene le previsioni del modello si allineano con i risultati effettivi. Aggiornarlo regolarmente con dati e risultati freschi può migliorare significativamente la sua precisione nel tempo. Secondo McKinsey, il 20% della perdita di valore derivante dalla trasformazione organizzativa avviene dopo l’implementazione. Come qualsiasi strumento, stabilisci un programma di valutazioni periodiche e considera la possibilità di ritraining del modello se si verificano cambiamenti significativi nel settore o nel panorama dei finanziamenti.

Il Cammino verso un Finanziamento delle Sovvenzioni più Efficace

I vantaggi dell’utilizzo dell’analisi predittiva nel processo di finanziamento delle sovvenzioni sono chiari e convincenti. Porta efficienza, precisione e una necessaria sofisticazione al compito tradizionalmente difficile di individuare progetti promettenti. Implementa l’analisi predittiva nel tuo processo di selezione per il finanziamento delle sovvenzioni e fai parte della rivoluzione che definisce nuovi punti di riferimento in termini di effettività e impatto.