如今，企業(yè)通過數(shù)據(jù)洞察力增強產(chǎn)品功能，從而利用大數(shù)據(jù)分析來保持在競爭激烈和動態(tài)市場中的相關(guān)性。企業(yè)競相采用人工智能實踐來挖掘數(shù)據(jù)并提取對他們有幫助的信息。但是，在將產(chǎn)品投放市場或執(zhí)行人工智能策略之前，領(lǐng)導(dǎo)者正在使用預(yù)測分析來了解客戶行為，市場和銷售預(yù)測等。預(yù)測分析與客戶智能、人工智能、機器學(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)活動和做出市場決策的方式。

預(yù)測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)測分析的定義，它是一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其屬性強調(diào)預(yù)測（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，同時又能快速攜帶工具可以在數(shù)小時或數(shù)天內(nèi)進行評估的分析。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，檢測保險欺詐企圖，維修機器和改善農(nóng)藝機會。通常，預(yù)測分析背后的指導(dǎo)原則是從過去的經(jīng)驗中汲取見解，這將通過遵循相同的模式來幫助預(yù)測未來。

與人工智能結(jié)合使用時，即使現(xiàn)有數(shù)據(jù)集是白噪聲，預(yù)測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，因為人工智能的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可以幫助基于人工智能的預(yù)測模型不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而隨著時間的推移改進和做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。人工智能將進一步增強預(yù)測能力，使品牌能夠識別，參與和確保其服務(wù)和產(chǎn)品的合適市場，并提高營銷活動的效率和投資回報率。它還將有助于消除代價高昂的IT停機時間。例如。Appnomic公司首席營銷官Cuneyt Buyukbezci表示，他的公司利用預(yù)測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。

基于人工智能的預(yù)測分析還可以在發(fā)生異常時發(fā)送智能警報。在面向客戶的企業(yè)中，它可以幫助識別可能放棄服務(wù)或產(chǎn)品的客戶。例如，假設(shè)客戶沒有為OTT平臺續(xù)訂其會員資格，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或銷售團隊，后者可以提示電子郵件或短信，提醒他即將進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)加價銷售。

在銀行和金融機構(gòu)中，人工智能和預(yù)測分析可以通過監(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行人員配備，以將等待時間保持在可接受的最短時間內(nèi)。

除此之外，預(yù)測分析中的人工智能可以提供更高的生產(chǎn)率，降低運營成本，轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)和運營模型，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，社交媒體，商店和電子商務(wù)站點的客戶數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解。對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析可以簡化客戶轉(zhuǎn)換率，預(yù)測和避免客戶流失，降低客戶獲取成本，并使?fàn)I銷活動個性化以增加收入。它還可以提高上市速度，從而使組織更具適應(yīng)性和敏捷性以進行競爭。

Forrester公司預(yù)測，到2021年，預(yù)測分析市場的復(fù)合年增長率將達到15%。同時，Gartner在其2018年數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺魔力象限中透露，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)推動創(chuàng)新，業(yè)務(wù)決策和運營可擴展性，從而對企業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。
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