优化运营和

反欺诈与威胁

每个行业中的企业都为了事半功倍而苦苦挣扎。但是复杂的运营以及无法全面了解所有业务领域，可能导致流程效率低下和成本过高。他们需要实时评估流动性更强的数据，其中大多数是非结构化数据或机器生成的数据。您必须能够即时感知并作出响应。

IBM 商业价值研究院所调研的四分之三的企业使用分析来发现隐藏在数据中的洞察，从而击败竞争对手。这些洞察有助于检测和预防欺诈，确保业务高效运行。通过将描述性、预测性和规定性分析结合在系统中，用于发现异常并推荐措施，使决策者可在需要时获得所需的答案。

业务流程优化

根据预测模型、新数据源和业务规则的优化组合实时做出决策，提高运营效率，增加运营利润。

基础架构和资产效率

使用机器数据执行根本原因预测性分析，优化运营，确定修复操作，从而降低成本、提高服务水平并预防故障。

反欺诈

发现欺诈活动、金融犯罪和不正当支付，确定能够规避这些事件的相应措施，从而减少损失，改善客户体验。

公共安全与国防

预测威胁和风险，发现犯罪模式和诱发因素，获得并使用新的洞察以做出明智的决策，主动解决问题，有效管理资源。