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记分卡被信贷放贷人用来确定借款人的信誉，被营销人员用来更好地了解消费者对产品或服务的兴趣。为了帮助做出有关申请人的决定，来自第三方供应商的数据，包括拖欠分数、失败分数和支付评级;人口属性;经常账户活动的历史通常被用来创建一个模型，预测贷款违约的可能性。
人力资源(HR)的任务是招聘最优秀的人才，保持企业文化的领先地位，同时保持工资、业绩和许多其他职责的领先地位。如果您可以节省完成这些任务的时间，而您的人力资本能够超前于曲线以满足组织的业务目标，那会怎么样?
在一个所有事物都变得越来越互联的世界里，也许，家用电器的领导者，正在利用产品互联来推动数字化战略，通过他们的解决方案和服务给消费者提供最好的体验。了解他们如何利用大数据、人工智能和分析来发现见解，创造新的商业机会，并为产品开发提供信息。由Martin Ortega, Mabe的高级设计工程师，在未来发布的报告。它将于2021年6月发布，时长17分钟多一点。了解构建智能产品需要什么——以及从哪里开始。下载我们的免费电子指南。查看所有的未来。AI 2021报告
安全性和可靠性是航空发动机开发工作的首要目标。全面的动态模拟和测试，确保产品安全可靠。然而，随着功率密度需求的增加，新的设计架构需要在更短的时间尺度内开发。坚固的结构动力学是一个关键目标，需要在概念设计的早期解决。今天的分析工具需要在系统级别做出准确的动态预测，这需要很长时间，因为需要非常大的设计迭代和健壮性评估。提出了一种将Altair SimSolid与基于频率的耦合和数据科学思维相结合的方法来解决这一困境。劳斯莱斯混合动力飞行演示项目工程师Carsten Buchholz在“未来”展上发表的演讲。这部电影将于2021年6月上映，时长近13分钟。准备好看看你的公司如何通过人工智能驱动的设计来推动创新了吗?请立即联系我们的解决方案专家。查看所有的未来。AI 2021报告
首席信息官和首席财务官在管理IT支出时面临的挑战之一是获得有助于优化支出的准确数据。在牵牛星，我们理解您的需求，我们希望成为您的合作伙伴。了解我们如何为Aptiv的IT财务团队提供最全面的数据分析解决方案，帮助减少操作时间，并自动计算管理报告的全球IT支出。由牵牛星专业服务和客户支持总监Ripan Barot在Future上发表的演讲。人工智能将于2021年6月上映，时长超过22分钟。看看Altair的预测分析解决方案如何支持计算准确的IT支出。与我们联系。查看所有的未来。AI 2021报告
探讨抵押贷款、操作和服务部门如何利用数据分析解决方案来自动化流程、应用预测和规定性分析以及可视化地监控资产。加入我们来看看关于数据提取、内容管理、信用违约预测和可视化分析的演示。该报告由高级解决方案专家Alyson Kelley和来自Altair的主题专家Joe Lovati在Future上播出。这部电影将于2021年6月上映，时长接近44分钟。准备探索预测分析和过程自动化？联系我们！查看所有的未来。AI 2021报告
随着越来越多的人采用远程保健服务，零售商也在向医疗保健服务领域扩张，患者对便利性的需求也在不断增长。许多组织仍然依赖电子表格来实现关键的报告和数据管理功能，但是使用电子表格管理医疗保健数据所需的手动流程非常繁琐，而且容易出错。快速将数据转化为洞察力不再是可选的，医疗保健提供商必须以更高效的数据处理工作流作出响应。在本节中，我们将解释医疗保健组织如何使用Monarch和高级数据转换软件结合电子表格来优化其运营、改善患者体验并降低成本。由解决方案专家John Strazdins和Altair Healthcare Vertical总监Paige Jankowski在Future上发表的演讲。人工智能将于2021年6月上映，时长超过28分钟。探索Altair医疗保健数据分析查看所有的未来。AI 2021报告
零售行业的数据科学家和业务分析师使用Altair从他们的数据中生成可操作的见解。在这节课中，我们将探索如何使用易于使用的机器学习和预测分析工具，使您能够快速分析数据和快速产生可解释的结果-不需要一行代码。解决方案专家Jack Lynch和Altair Mark Burns的州、地方和教育垂直总监的演讲在Future上播出。人工智能将于2021年6月上映，时长超过21分钟。查看所有的未来。AI 2021报告
采矿业面临着大量挑战，仍然在高压下控制成本，提高运营效率，以及会议更严格的环境法规。创新和技术的使用在解决这些和塑造采矿的未来方面发挥着关键作用。该网络研讨会将探讨如何模拟和先进技术，如数字双胞胎，机器学习和物联网（物联网）可以帮助矿业提高生产率，降低成本，提高安全性。您将从Altair的解决方案如何用于高效的开发和运营，从行业领导者和技术专家听到。
由于产品生命周期内模型集成不佳，一些原始设备制造商目前面临着信息孤岛的挑战。此外，程序之间有限的模型重用和跨各种工程规程建模成熟度的变化导致了可追溯性的缺乏。在这个简短的介绍中，我们将着眼于利用系统模型作为公共交流语言的解决方案和工作流，同时促进各种类型的实时仪表盘和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。在2021年5月在ATCX重型设备上提出。发言人:Keshav Sundaresh，牵牛星智能系统和机电一体化全球总监持续时间:20分钟
通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策
EMEA销售数据分析副总裁Anthony Mc Loughlin介绍了如何授权工程使数据和人工智能工作。
EMEA数据分析技术总监Marco Fliesser介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。
制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。
我们如何能从当前的流程中退一步，并使用新的机器学习工具来改进它们，或者仅仅是巧妙的报告?在本次会议中，我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何通过以下方式来货币化您当前的流程:—了解当前的数据分析趋势—在您的组织内创建战略联盟—利用与当前供应商的合作关系
无论是为外部审计公司工作还是作为内部审计团队的一员，审计人员都承受着降低支出的巨大压力。实现具有成本效益的审计要求组织在保持或提高审计质量的同时，用更少的钱做更多的事。为了继任，审计师不仅需要正确的专业知识和流程，还需要正确的数据分析工具。
探索Altair如何通过自助数据分析和机器学习解决方案，使企业能够在整个数据生命周期内利用运营数据——从车间到顶层。
欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。随着数据系统(如大数据、流数据)和计算系统(如高性能计算、GPU)的发展，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。
Microsoft Excel和其他电子表格应用程序无处不在，而且非常灵活，bob电竞官方用户可以开发复杂的宏和公式驱动的应用程序。然而，电子表格的缺点是容易出错，难以编程，产生容易误解的结果，不能轻松地处理来自多个不同来源的数据，并且随着其规模的增加，维护和调试极其困难。君主可以大大减少错误，节省时间，并支持最复杂的需求。
数据科学和AI是工程和制造公司的游戏改变技术。为了拥抱今天和未来为制造中的自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来使其成为可能。在Altair，我们展望了一个未来，工程师可以很好地应用数据科学技术，得出强大的预测分析，改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有很多应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以分解数据竖井，提取可操作的见解，以推动真正的业务价值。运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。
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不断变化的制造世界和数据分析现在正在融合 - 这种交叉路口很快就会大大影响过程管理和质量工程。然而，在各级，优质的专业人士正在努力与集成数据分析的内容和如何进行争夺。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来了关于数据分析的前瞻性讨论，包括来自Altair的特殊嘉宾（技术总监 - 东北）和Tom Zougas博士（VP全球数据分析服务）。听他们讨论重要的问题和定义:
分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?
机器学习技术利用安装在生产设备上的传感器以及plc、SCADA和其他来源的历史和实时数据，可以在整机和/或关键部件可能导致停机前准确地标记出潜在故障。
机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的强大解决方案。制造商可以使用传感器产生的大量数据，结合成品的人体检查，以培训ML算法。然后，当工具接近其生命结束时，ML工具可以主动警告操作员，使其能够安排更换的方便时间。流处理算法还可以处理由任何数量的生产机器生成的所有传感器数据，以与历史数据为单位的比较，并提高ML算法的准确性。此解决方案传单解释了ML工具的智能选择和应用与清洁的可用性相结合，有助于制造商优化其维护和佩戴部件更换时间表。
大多数制造商必须处理大量与各种产品和部件相关的保修索赔。消费品制造商每年的索赔量很容易达到数百万。索赔数据中的模式可能表明出现质量或设计问题;因此，查明需要作出高度优先反应的问题并确定其优先次序对于提高质量和减少索赔的财务影响至关重要。该解决方案展示了先进的数据分析工具如何帮助团队从任何一组存储库中清理和组织数据，并应用机器学习技术来识别出现的质量或设计问题。
探索2020年发布的Knowledge Studio的新功能，以保持该工具随着科学的发展而快速发展。对一些行业来说，2020年是缓慢而复杂的一年，但对科技行业来说并非如此。技术继续以快速的速度发展，因此支持的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们关于以下新功能的生动讨论:-可解释的人工智能模型的能力-自动机器学习的分析人员，不是数据科学家-模型堆叠结合学习从许多模型-自定义节点创建编码，以保持工作在工具内-其他新功能
使用传感器数据识别机器组件中的异常行为或模式可以防止小故障创造主要的操作问题。
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通过从数据中提取真实价值，制造商可以准确预测零部件寿命、更换需求、能源效率、利用率以及其他直接影响生产能力、吞吐量、质量、销售、客户接受度和整体效率的因素。
财务欺诈有无数种形式，涉及商业的许多不同方面，包括;保险和政府福利索赔、零售退货、信用卡购买、税务资料虚报及抵押贷款和消费贷款申请。bob电竞官方
预测性维护提供了一个主动的解决方案来监控设备的健康状况和预测故障。它使组织能够避免机器故障和计划外停机时间，增加设备和生产线生产力，降低维护成本(包括硬件部件更换成本和相关人员时间)，并提高输出质量。
根本原因分析对于任何制造产品的持续成功令人统称至关重要。尽早检测设计缺陷，原料问题，建立问题，质量控制缺口，促进了持续的产品改进，增加可靠性和性能，并允许公司保持对产品品牌的强烈声誉。
Altair数据分析使政府机构和所有技能水平的人访问，生成和使用智能数据作出深刻的，知情的决定。
银行和信用工会如何使用数据自动化和预测分析来重新评估由于Covid相关的失业率？加入Altair Bank和Credit Union团队主任Dylan Tancill，在最近举行的第5届年度基金虚拟峰会2020年举行的热闹讨论。
在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。我们的小组成员讨论了现代技术、先进的分析和数据驱动的方法是否能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。
以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。
来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;
