人工智能简介:应用领域

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客户关系管理(CRM   结合使用回归分析和聚类技术,CRM工具可以根据客户的人口统计特征以及客户生命周期中的位置将公司客户分为同类群组,从而使您能够以最有可能的方式定位营销工作要有效。

检测异常值和欺诈   在大多数预测分析应用程序查找底层模式的情况下,异常检测会查找突出显示的项目。金融服务多年来一直使用它来检测欺诈,但同样的统计技术也适用于其他应用,包括医学和药物研究。

预期需求   每个企业的一项重要但具有挑战性的任务是预测对新产品和服务的需求。早些时候,这些预测是使用时间序列数据进行一般预测,但现在零售商能够匿名化搜索数据,以预测特定产品的销售额,直至区域水平。

改进流程   对于依赖复杂敏感机械的制造商,能源生产商和其他企业,预测分析可以通过预测哪些机器和部件可能需要维护来提高效率。使用历史性能数据和实时传感器数据,这些预测模型可以提高性能并减少停机时间,同时有助于避免在主要系统意外发生故障时可能发生的各种主要停工。

构建推荐引擎   流媒体服务,在线零售商,约会服务和其他人依赖个性化推荐来提高用户忠诚度和参与度。协作过滤技术结合使用过去的行为和与其他用户的相似性来产生推荐,而基于内容的过滤则根据项目与过去项目的相似性为项目分配特征并推荐最新项目。

缩短招聘和保留时间   企业可以使用人力资源系统中的数据来优化招聘流程,并确定可能被人类筛选员忽视的成功候选人。此外,一些部门正在使用绩效数据和个性档案的混合来确定员工何时可能离开或预测潜在的冲突,以便他们可以主动解决。


 

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