相应支持

降低信用风险

在为申请人提供信用额度时，金融公司很难在提高收入与降低申请人不偿还贷款的可能性之间取得平衡。既要尽可能提高利润，又要限制客户授权活动以尽可能降低风险，这两者之间的矛盾往往导致难以创造可观收入的机会。

提供的信贷额度可能会大幅增加时，需要对数十万个数据点进行分析，这时会产生许多数学可能性，在这种情况下，诸如电子表格之类的传统工具将派不上用场。借助 Altair 的解决方案，数据科学团队能够创建模型，来确定需要对活动投入多少预算方能获得极高收益；预测申请人可能会使用哪种分发源（如电子邮件、呼叫中心、直邮邮件）对增加信用额度建议做出响应；以及了解若增加信用额度建议被接受，应将哪些申请人视为风险客户。

市场营销分析

成功的营销活动十分复杂，往往涉及多种产品，并需要使用多个销售渠道。营销团队常常难以预测客户对活动的反应。无论活动的目的是提高客户忠诚度还是吸引新客户，通常都需要使用若干截然不同的数据集，包括关于客户对先前报价响应的历史数据；客户特征数据；以及财务数据，如最近的交易记录和信用评分。

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极大收益，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

无论是计划内停机还是计划外停机，制造业的停机成本对企业来说都极其高昂，每年这方面的成本高达数百万美元。意外停机会严重影响有形和无形运营成本。为了降低停机方面的风险，制造业通常会制定设备维护日程，无论有无必要，都会定期对设备进行维修，从而导致不必要的管理费用。

随着技术的进步，企业单位能够收集关于设备运行状况的实时数据。该数据包含未来设备故障的隐藏指标。制造商可以通过预测分析提取这些隐藏信息，这样就可以选择在风险较高时进行维护了。由此可以避免代价高昂或危险的计划外停机，并能更有效地安排维修和维护人员及资源。

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。