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预测分析基本上是分析历史数据和现有的外部数据寻找模式和行动的过程。 Gartner详细介绍了预测分析的定义，其属性强调了预测(不是描述、分类、聚类)带来的见解与业务的关联性、易用性，使企业用户能够使用这些工具，同时迅速携带工具数量。 适用于结构化数据(交易)和非结构化数据(注释、电子邮件、论坛条目)。 这些分析几乎适用于任何业务领域，包括天气预报、检测保险欺诈企图、维修机器、改善农艺机会等。 通常，预测分析背后的指导方针是从过去的经验中得到见解，这有助于通过遵循同样的模型来预测未来。
与人工智能结合使用，即使现有数据集是白噪声，预测分析也能得到更准确和详细的知识。 这是可能的。 人工智能的机器学习应用可以帮助基于人工智能的预测模型继续学习和适应，因此可以随着时间的推移而改善，进行更准确的预测。 人工智能进一步增强预测能力，使品牌能够识别其服务和产品的适当市场，参与确保，提高营销活动的效率和投资回报。 它还有助于消除昂贵的IT停机时间。 比如说。 Appnomic首席营销官Cuneyt Buyukbezci说，他利用预测智能为使用人工智能的客户处理了250，000个重大IT事件，这相当于85万小时以上。
基于人工智能的预测分析还可以在发生异常时发送智能警报。 面向客户的企业有助于确定可能放弃服务和产品的客户。 例如，假设客户没有更新OTT平台的会员资格，或者没有继续购买添加到电子商务网站的购物车中的商品。 人工智能系统警告CRM或销售团队。 这个团队可以出示电子邮件或邮件，警告今后的交易和丰富的优惠或折扣。 也可以采用同样的战略，涨价到最有可能购买客户的产品和服务进行销售。
在银行和金融机构中，人工智能和预测分析可以监视顾客交易，通过标记偏离标准顾客行为的交易，防止银行的欺诈交易。 呼叫中心和BPO可以确定应对突然电话激增所需的人员。 呼叫中心可以在预测系统决定今后几天或几周所需的人员数后，适当地进行人员配置，以维持等待时间可接受的最短时间。
此外，预测分析中的人工智能提供了更高的生产率，降低了运营成本，变革了业务和运营模式，有助于更有效的资源管理和资产管理决策。 另外，通过从移动、社交媒体、店铺、电子商务网站收集顾客数据主导的见解。 通过对这些数据进行预测分析，可以简化顾客的转化率，预测和避免顾客流失，降低顾客的取得成本，个性化营销活动，增加收益。 此外，可以加快上市速度，使组织更具适应性和敏捷性地竞争。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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