如今，企業(yè)通過數(shù)據(jù)洞察力增強(qiáng)產(chǎn)品功能，從而利用大數(shù)據(jù)分析來保持在競(jìng)爭(zhēng)激烈和動(dòng)態(tài)市場(chǎng)中的相關(guān)性。企業(yè)競(jìng)相采用人工智能實(shí)踐來挖掘數(shù)據(jù)并提取對(duì)他們有幫助的信息。但是，在將產(chǎn)品投放市場(chǎng)或執(zhí)行人工智能策略之前，領(lǐng)導(dǎo)者正在使用預(yù)測(cè)分析來了解客戶行為，市場(chǎng)和銷售預(yù)測(cè)等。預(yù)測(cè)分析與客戶智能、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他形式的數(shù)據(jù)分析一起，正在慢慢改變?nèi)藗冮_展業(yè)務(wù)活動(dòng)和做出市場(chǎng)決策的方式。

預(yù)測(cè)分析基本上是分析歷史數(shù)據(jù)以及現(xiàn)有外部數(shù)據(jù)以查找模式和行為的過程。Gartner公司詳細(xì)介紹了預(yù)測(cè)分析的定義，它是一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其屬性強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)（而不是描述、分類或聚類）所產(chǎn)生的見解與業(yè)務(wù)的相關(guān)性，易用性，從而使企業(yè)用戶可以使用這些工具，同時(shí)又能快速攜帶工具可以在數(shù)小時(shí)或數(shù)天內(nèi)進(jìn)行評(píng)估的分析。它適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（交易）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（評(píng)論，電子郵件和論壇條目）。這些分析幾乎可以應(yīng)用于任何業(yè)務(wù)領(lǐng)域，包括天氣預(yù)報(bào)，檢測(cè)保險(xiǎn)欺詐企圖，維修機(jī)器和改善農(nóng)藝機(jī)會(huì)。通常，預(yù)測(cè)分析背后的指導(dǎo)原則是從過去的經(jīng)驗(yàn)中汲取見解，這將通過遵循相同的模式來幫助預(yù)測(cè)未來。

與人工智能結(jié)合使用時(shí)，即使現(xiàn)有數(shù)據(jù)集是白噪聲，預(yù)測(cè)分析也能夠做出更準(zhǔn)確和更詳細(xì)的見解。這是有可能的，因?yàn)槿斯ぶ悄艿臋C(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可以幫助基于人工智能的預(yù)測(cè)模型不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而隨著時(shí)間的推移改進(jìn)和做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。人工智能將進(jìn)一步增強(qiáng)預(yù)測(cè)能力，使品牌能夠識(shí)別，參與和確保其服務(wù)和產(chǎn)品的合適市場(chǎng)，并提高營銷活動(dòng)的效率和投資回報(bào)率。它還將有助于消除代價(jià)高昂的IT停機(jī)時(shí)間。例如。Appnomic公司首席營銷官Cuneyt Buyukbezci表示，他的公司利用預(yù)測(cè)智能為使用人工智能的客戶處理250，000起嚴(yán)重的IT事件，這相當(dāng)于超過85萬工時(shí)。

基于人工智能的預(yù)測(cè)分析還可以在發(fā)生異常時(shí)發(fā)送智能警報(bào)。在面向客戶的企業(yè)中，它可以幫助識(shí)別可能放棄服務(wù)或產(chǎn)品的客戶。例如，假設(shè)客戶沒有為OTT平臺(tái)續(xù)訂其會(huì)員資格，或者沒有繼續(xù)購買已添加到電子商務(wù)網(wǎng)站上購物車中的商品。人工智能系統(tǒng)將警告CRM或銷售團(tuán)隊(duì)，后者可以提示電子郵件或短信，提醒他即將進(jìn)行的交易以及豐厚的優(yōu)惠或折扣。也可以采用類似的策略向最有可能購買客戶的產(chǎn)品或服務(wù)加價(jià)銷售。

在銀行和金融機(jī)構(gòu)中，人工智能和預(yù)測(cè)分析可以通過監(jiān)視客戶交易并標(biāo)記偏離標(biāo)準(zhǔn)客戶行為的交易來防止銀行的欺詐交易。在呼叫中心和BPO，它可以確定處理突然的電話激增所需的人員。在預(yù)測(cè)系統(tǒng)確定未來幾天或幾周所需的人員數(shù)量之后，呼叫中心可以適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行人員配備，以將等待時(shí)間保持在可接受的最短時(shí)間內(nèi)。

除此之外，預(yù)測(cè)分析中的人工智能可以提供更高的生產(chǎn)率，降低運(yùn)營成本，轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)和運(yùn)營模型，并有助于更有效的資源管理和資產(chǎn)管理決策。此外，通過從來自移動(dòng)，社交媒體，商店和電子商務(wù)站點(diǎn)的客戶數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析可以簡(jiǎn)化客戶轉(zhuǎn)換率，預(yù)測(cè)和避免客戶流失，降低客戶獲取成本，并使?fàn)I銷活動(dòng)個(gè)性化以增加收入。它還可以提高上市速度，從而使組織更具適應(yīng)性和敏捷性以進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。

Forrester公司預(yù)測(cè)，到2021年，預(yù)測(cè)分析市場(chǎng)的復(fù)合年增長率將達(dá)到15%。同時(shí)，Gartner在其2018年數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)魔力象限中透露，傳統(tǒng)軟件編輯器已從經(jīng)典的描述性和診斷性分析轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)性和描述性分析在歷史悠久的大型企業(yè)中名列前茅。這意味著當(dāng)前大多數(shù)行業(yè)正在將預(yù)測(cè)分析緩慢地納入其業(yè)務(wù)框架。這樣做可以通過數(shù)據(jù)推動(dòng)創(chuàng)新，業(yè)務(wù)決策和運(yùn)營可擴(kuò)展性，從而對(duì)企業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。
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