共享茶室加盟为什么不能做割韭菜模式
生产故障，投机错误，欺诈或机器故障导致企业成本巨大。预测分析有助于避免。
该技术是商业智能的一个子领域。它专注于预测未来可能发生的事件。公司和业务环境的历史和近期数据被用作分析的依据。这种形式的AI正在成为公司可靠预测的重要工具。
事实上，PredictiveAnalytics的应用场景是巨大的。这里只是几个例子。
欺诈检测
规则和算法自动检测不规则：从不正确的发票到资产负债表操作。可疑交易将自动停止并手动检查。
保持熟练的员工
有时候没有什么可以表明一名员工认为找到一份新工作：受过良好教育的人员在同一个部门工作超过5年。然而，令人惊讶的是，他或她最近参加了许多教育课程。一个预测模型可以对员工工作变化的可能性进行分析，因此人力资源团队可以及时作出反应。
预测维护
算法不断分析使用历史数据的机器的行为。系统计算下次检查的正确时间，并保存所需备件。
付款做法改善
对供应商和商业伙伴的开放声明对于一家公司来说总是一个困境。如果有许多账单需要支付，流动性就会受到影响。然而，每个公司都有一个经验，在什么条件下，客户的准确和可靠的支付，例如由于折扣确保客户快速支付发票。现金预测过程将考虑这些数据。
预测质量
通过生产阶段的参数化，可以及时识别有缺陷的产品并将其从制造过程中移除。然而，它需要基于指示质量缺陷的传感器数据的模式的适当标准。
流失管理
预测分析可以预测客户是否有可能因为说服该人留下来而流失。特别是与电信业相关。除了降低竞争对手的价格和条件外，客户可能会因为以下原因：长时间的处理和等待时间，不断变化的联系人，服务人员的不礼貌的行为等。
上涨潜力识别
在售货方面，供应商为客户提供更好的质量或服务的附加值。例如，手机合同升级：客户只需5美元就能获得关税，包括更多的免费分钟和互联网统一费率。
算法根据客户的先前行为来估计个人潜力，并告知是否值得与该人联系。
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