我们可以提供帮助的地方

信贷风险缓解

金融公司努力在向申请人提供信贷额度时最大化收入和最小化申请人拖欠还款倾向之间找到平衡。最大化利润和限制客户授权活动以最小化风险之间的冲突常常导致未实现重大的收入机会。

在增量信用额度产品中逐渐增加数百个可能增加的数十万个数据点时，数学可能性的纯粹数量意味着电子表格等传统工具无效。使用Altair，数据科学团队可以构建模型，以确定返回最高收入的活动所需的适当预算;预测哪个分销源（例如：电子邮件，呼叫中心，直邮）申请人可能会响应信用额度增加;如果接受了额度的增加，则理解哪位申请人将被视为风险。

营销分析

执行良好的营销活动是复杂的，它们通常涉及多种产品，并依赖于几个分销渠道。营销团队经常面临的挑战是预测顾客对营销活动的反应趋势。不管是为了提高客户忠诚度还是吸引新业务，使用几个截然不同的数据集是很常见的。，包括客户对之前报价的反应历史数据;人口统计数据;以及近期交易记录和信用评分等财务数据。

Altair帮助营销团队更准确地预测客户群体接受特殊优惠的倾向，确定哪些营销策略将基于不同的广告系列的最大收入花费量和渠道能力的变化，并使用时间序列图形创建营销仪表板来解释展示营销投资回报率的运动结果向执行受众

预测维护

无论是计划的还是计划外的，制造环境中的停机成本对业务来说都是极其昂贵的——每年高达数百万美元。意外停机可能严重影响有形和无形的运营成本。为了降低停机风险，制造部门经常制定设备维护日历，无论是否需要，都对设备进行维护，导致不必要的管理费用增加。

技术的进步使组织能够收集有关设备运行情况的实时数据。此数据包含未来设备故障的隐藏指示器。使用预测分析，制造商可以提取这些隐藏的洞察力，以便在风险变得很高时选择进行维护。其结果是避免了昂贵或危险的计划外停机，并更有效地调度维修和维护人员和资源。

Altair的数据分析预测性维护(PdM)模型帮助制造商避免了与计划外停机相关的高成本，优化了计划维护时间表，并创建了高效、经济有效的维修周期。

店内零售分析

今天的消费者已经充分利用了在线零售网站来比较产品提供、价格和购买选择。购物者光顾实体店，查看商品，然后在网上购买，这种情况并不少见。虽然被消费者视为一个积极的购物体验，但对零售商来说，这导致库存过剩，更高的运营成本，并侵蚀客户忠诚度。

为了解决这个问题，零售商正在寻求他们每天生成的数据 - 从他们的网站，销售点系统，供应链系统，忠诚卡使用，店内传感器等。Altair Data Analytics帮助零售商向分部和简档消费者了解他们对不同产品营销提供的倾向并追踪店内行为，以更好地了解消费者将如何应对产品安置，购买激励和导致冲动购买行为的经验．

Altair知识工作室帮助零售商发现消费者行为和市场趋势，可以导致更大的市场份额，更高的客户忠诚度，更有效的产品和服务分配。