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，領導者正在使用預測分析來了解客戶行為，市場和銷售預測等。預測分析與客戶智能、人工智能、機器學習和其他形式的數(shù)據(jù)分析一起，正在慢慢改變?nèi)藗冮_展業(yè)務活動和做出市場決策的方式。

預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公司詳細介紹了預測分析的定義，它是一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其屬性強調預測（而不是描述、分類或聚類）所產(chǎn)生的見解與業(yè)務的相關性，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。它適用于結構化數(shù)據(jù)（交易）和非結構化數(shù)據(jù)（評論，電子郵件和論壇條目）。這些分析幾乎可以應用于任何業(yè)務領域，包括天氣預報，檢測保險欺詐企圖，維修機器和改善農(nóng)藝機會。通常，預測分析背后的指導原則是從過去的經(jīng)驗中汲取見解，這將通過遵循相同的模式來幫助預測未來。

與人工智能結合使用時，即使現(xiàn)有數(shù)據(jù)集是白噪聲，預測分析也能夠做出更準確和更詳細的見解。這是有可能的，因為人工智能的機器學習應用程序可以幫助基于人工智能的預測模型不斷學習和適應，從而隨著時間的推移改進和做出更準確的預測。人工智能將進一步增強預測能力，使品牌能夠識別，參與和確保其服務和產(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，他的公司利用預測智能為使用人工智能的客戶處理250，000起嚴重的IT事件，這相當于超過85萬工時。

基于人工智能的預測分析還可以在發(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或產(chǎn)品的客戶。例如，假設客戶沒有為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)品或服務加價銷售。

在銀行和金融機構中，人工智能和預測分析可以通過監(jiān)視客戶交易并標記偏離標準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?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，轉變業(yè)務和運營模型，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，商店和電子商務站點的客戶數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)驅動的見解。對這些數(shù)據(jù)進行預測分析可以簡化客戶轉換率，預測和避免客戶流失，降低客戶獲取成本，并使營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性和敏捷性以進行競爭。

Forrester公司預測，到2021年，預測分析市場的復合年增長率將達到15%。同時，Gartner在其2018年數(shù)據(jù)科學和機器學習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變?yōu)轭A測性和描述性分析在歷史悠久的大型企業(yè)中名列前茅。這意味著當前大多數(shù)行業(yè)正在將預測分析緩慢地納入其業(yè)務框架。這樣做可以通過數(shù)據(jù)推動創(chuàng)新，業(yè)務決策和運營可擴展性，從而對企業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。
責編AJX