降低信用風險

在為申請人提供信用額度時，金融公司很難在提高收入與降低申請人不償還貸款的可能性之間取得平衡。 既要盡可能提高利潤，又要限制客戶授權活動以盡可能降低風險，這兩者之間的矛盾往往導致難以創造可觀收入的機會。

提供的信貸額度可能會大幅增加時，需要對數十萬個資料點進行分析，這時會產生許多數學可能性，在這種情況下，諸如試算表之類的傳統工具將派不上用場。 運用 Altair 的解決方案，資料科學團隊能夠建立模型，來確定需要對活動投入多少預算方能獲得最高收益；預測申請人可能會使用哪種散佈來源 (如電子郵件、呼叫中心、直接郵件) 對增加信用額度建議做出回應；以及瞭解若增加信用額度建議被接受，應將哪些申請人視為風險客戶。

市場行銷分析

成功的行銷活動十分複雜，往往涉及多種產品，並需要使用多個銷售管道。 行銷團隊常常難以預測客戶對活動的反應。 無論活動的目的是提高客戶忠誠度還是吸引新客戶，通常都需要使用若干截然不同的資料集，包括關於客戶對先前報價回應的歷史資料；客戶特徵資料；以及財務資料，如最近的交易記錄和信用評分。

Altair 能幫助行銷團隊更準確地預測客戶細分市場對接受特價的傾向性，根據不同的活動支出和管道功能變化確定哪種行銷策略會帶來最大收益，以及建立包含時間序列圖形的行銷儀表板來闡明活動效果，向管理階層展示行銷投資報酬率

預測性維護

無論是計畫內停機還是意外停機，製造業的停機成本對企業來說都極其高昂，每年這方面的成本高達數百萬美元。 意外停機會嚴重影響有形和無形營運成本。 為了降低停機方面的風險，製造業通常會制定設備維護日程，無論有無必要，都會定期對設備進行維修，進而導致不必要的管理費用。

隨著技術的進步，企業單位能夠收集關於設備運行狀況的即時資料。 該資料包含未來設備故障的隱藏指標。 製造商可以透過預測分析擷取這些隱藏資訊，這樣便能選擇在風險較高時進行維護。 如此可以避免代價高昂或危險的意外停機，並能更有效地安排維修和維護人員及資源。

Altair 的 Data Analytics 預防性維護 (PdM) 模型能說明製造商避免意外停機引發的高昂成本，最佳化計畫內維護計畫，並能建立具有成本效益的高效修理期。

店內零售分析

當今消費者能夠充分運用線上零售網站比較產品、價格和購買選項。 購物者前往實體店查看商品後再線上購買，這種情況並不少見。 雖然消費者認為這是一種積極的購物體驗，但對零售商來說，這會導致庫存積壓、營運成本增加以及客戶忠誠度下降。

為了解決這個問題，零售商會研究他們每天產生的資料，這些資料來自其網站、銷售點系統、供應鏈系統、會員卡使用率、店內感測器等。 Altair Data Analytics 能幫助零售商對消費者進行細分和分析，來瞭解他們對不同產品行銷報價的反應傾向，並追蹤店內消費者行為，更好地瞭解消費者對產品擺放、贈品以及引發衝動性購物的體驗的反應。

Altair Knowledge Studio 能幫助零售商獲得關於消費者行為和市場趨勢的洞察，進而增加市佔率，提高客戶忠誠度，以及更高效地銷售產品和服務。