Rohdaten, die in PDFs oder textbasierten Berichten von Kunden und Drittanbietersystemen enthalten sind, können aufgrund von Doppelzahlungen, Bargeld- oder Abrechnungsschemata oder anderen Arten von Unternehmensbetrug nicht korrekt ausgewiesen sein. Datenvorbereitungslösungen von Altair können die Extraktion und Transformation von Daten aus diesen Datenformaten automatisieren und fortschrittliche Betrugserkennungstechniken wie das Benfordsche Gesetz oder die Bender-Gestalt-Tests anwenden. Mit Lösungen für prädiktive Analysen von Altair können Sie Geschäftsregeln einfach generieren und implementieren, um gegen wahrscheinliche betrügerische Aktivitäten vorzugehen. Das Deep Learning von Altair ist sehr effizient bei der Modellierung komplexer Beziehungen zwischen Ein- und Ausgaben und beim Erkennen betrügerischer Muster in großen Datenmengen.

Marketingteams stehen häufig vor der Herausforderung, vorherzusagen, wie Kunden auf ihre Kampagnen reagieren. Für das Zusammenstellen einer erfolgreichen Marketingkampagne, die sich auf Cross-Selling und Up-Selling von Produkten oder auf das Gewinnen neuer Kunden konzentriert, sind mehrere sehr unterschiedliche Datensätze erforderlich. Durch das Automatisieren und Wiederholen von Prozessen, die in Modellen für das maschinelle Lernen verwendet werden, um die Erfolgswahrscheinlichkeit aufzuzeigen, nimmt Altair der Entwicklung einer Marketinganalysekampagne die Komplexität. Durch das Testen von Szenarien im Hinblick auf Änderungen bei steuerbaren und nicht steuerbaren Variablen kann bei Marketingkampagnen eine Strategie eingesetzt werden, mit der dir richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft über den richtigen Kanal erreicht wird.