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有些术语在商业世界中已经变得很常见：例如大数据、数据湖和机器学习。它们经常成为人们关注的焦点，并且变得相对常见，甚至在 IT 或数据科学专家的讨论之外也是如此。预测模型也会发生这种情况。

随着企业正在经历的快速变化，基于直觉做出决策的空间已不再存在。你需要依赖数据。预测模型广泛用于支持企业定义并通过预防欺诈来保护企业。

让我们进一步讨论这个话题吧！

什么是预测模型？
简而言之，预测模型是一种可以应用于大量松散数据的数学函数。这 比利时电话号码数据 个想法是突出能够指出未来趋势的模式。就好像可以通过数学、概率和统计有效地预测未来。



它基于统计算法和机器学习技术，根据给定历史记录中存储的数据计算结果的概率。

预测模型有什么用？
通过精心设计和校准的预测模型，可以及早识别风险和机遇，从而做出更好的决策。有许多使用示例，范围从欺诈预防（ ClearSale 的数据信任中使用的模型就是这种情况）、营销活动的优化到运营流程的改进。

最终，预测模型有助于更有效地制定决策，因为它符合特定需求的场景，因为它是根据设计者和提供数据的人员的需求而形成的。

下面，请看一些预测模型成功应用的例子！

打击欺诈
预测分析是一个很好的工具，可以识别可能暗示欺诈行为的模式，并在此基础上发出警报或激活能够及时阻止欺诈行为并打击欺诈的保护机制。实际上，这种预期有助于避免可能导致业务不安全的风险或让步。

由于电子商务在欺诈者中的知名度很高，因此特别容易受到欺诈。随着它们的成长，这种风险就会放大。如果不提前采取防护措施，损失可能相当大。


事实上，这里值得警告的是：预测分析不能应用一次就被遗忘。需要周期性和一致性才能更有效地识别需要解决的漏洞点。

信用风险
任何和所有的金融操作都涉及风险。然而，了解它们是公司避免未来出现问题和令人不快的意外的第一步。尽管这是一项庞大而复杂的工作，但它是一个可以通过应用预测分析来优化的过程。

与打击欺诈一样，从这个意义上说，使用专注于预测模型的计算机系统和人工智能可能非常有效。此外，它还有助于确保所有行动和选择的一致性和规律性的公司的合规性。

营销行动的改进
评估活动产生预期回报的机会，估计项目的有效性，确定采取行动的正确时间等。所有这些都是在将全面的预测模型应用于其中一个阶段后可以改进的流程示例。

简而言之，它也有助于改进营销策略。通过对大量数据进行有效的预测，可以估计客户的行为和反应，这有助于选择最佳的行动。

这是公司更好地了解消费者的有效方式，使营销更有效地提出建议和推荐。这甚至会直接影响与客户的关系并促进忠诚度。