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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，需要對數十萬個數據點進行分析，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。借助 Altair 的解決方案，資料科學團隊能夠創建模型，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分發源（如電子郵件、呼叫中心、直郵郵件）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。

市場營銷分析

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數據集，包括關於客戶對先前報價回應的歷史數據；客戶特徵數據；以及財務數據，如最近的交易記錄和信用評分。

Altair 能帮助营销团队更准确地预测客户细分市场对接受特价的倾向性，根据不同的活动支出和渠道功能变化确定哪种营销策略会带来最大收益，以及创建包含时间序列图形的营销仪表板来阐明活动效果，向管理层展示营销投资回报率

预测性维护

無論是計畫內停機還是計畫外停機，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運營成本。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，從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數據。該數據包含未來設備故障的隱藏指標。製造商可以通過預測分析提取這些隱藏資訊，這樣就可以選擇在風險較高時進行維護了。由此可以避免代價高昂或危險的計畫外停機，並能更有效地安排維修和維護人員及資源。

Altair 的 Data Analytics 预防性维护 (PdM) 模型能帮助制造商避免计划外停机引发的高昂成本，优化计划内维护计划，并能创建具有成本效益的高效修理期。

店内零售分析

当今消费者能够充分利用在线零售网站比较产品、价格和购买选项。购物者前往实体店查看商品后再在线购买，这种情况并不少见。虽然消费者认为这是一种积极的购物体验，但对零售商来说，这会导致库存积压、运营成本增加以及客户忠诚度下降。

为了解决这个问题，零售商会研究他们每天生成的数据，这些数据来自其网站、销售点系统、供应链系统、会员卡使用率、店内传感器等。Altair Data Analytics 能帮助零售商对消费者进行细分和分析，来了解他们对不同产品营销报价的反应倾向，并跟踪店内消费者行为，更好地了解消费者对产品摆放、赠品以及引发冲动性购物的体验的反应。

Altair Knowledge Studio 能帮助零售商获得关于消费者行为和市场趋势的洞察，从而增加市场份额，提高客户忠诚度，以及更高效地销售产品和服务。