教育新闻网当涉及可能影响运营的天气事件时，由于卫星和先进的预报系统在技术上不断进步，因此当今的企业对未来具有深刻的见解。销售和收入预测也是如此，因为公司利用复杂的预测分析来更清楚地了解其财务前景。
现在，得益于高性能计算系统驱动的人工智能应用程序的强大功能，企业将其预测能力提高到了新的高度。这种新型的预测应用程序是制定更好的业务决策，保持系统和设备处于最佳状态，了解市场动向等等的基石。在许多情况下，这些前瞻性应用程序既具有预测性又具有规范性，这意味着它们可以告诉您可能发生的情况，并建议您可以采取的措施来解决新出现的问题并影响结果。
让我们看一下一系列行业中AI驱动的预测应用程序的一些特定用例。
启用预测性维护
在许多行业中，由机器学习技术驱动的预测系统正在帮助操作员将设备保持在最佳性能水平并正常运行，同时降低维护成本。这些系统监视设备的性能和状况，以预测故障并进行主动维护。
一些例子：
聪明的制造商正在将AI系统与来自传感器和物联网的数据结合使用，以预测和预防机器故障。目标是使用预测性维护来避免生产线上的问题，快速主动地解决问题，并最大程度地减少操作中断。
风能生产商正在将AI系统与来自传感器和物联网的数据结合使用，以预测风力涡轮机故障的可能性，并主动解决可能出现的问题。
电信提供商正在使用机器和深度学习系统来指导与预防性和预测性维护相关的操作，以减少关键任务系统(如电话计费集群)的停机时间。
这些应用程序的回报可能是巨大的。麦肯锡公司(McKinsey&Company)的一份报告指出，人工智能驱动的预测性维护可以将资产生产率提高多达20%，并将维护成本降低多达10%，同时大大减少了维护工作所导致的机器停机时间。1
预测医疗结果
在医疗机构中，预测患者出现某些并发症和状况的可能性的能力可以帮助临床医生积极开展工作，以预防问题并改善患者预后。
Penn Medicine在宾夕法尼亚州和新泽西州设有医疗保健网络，通过与英特尔合作创建的协作数据科学平台证明了这一点。在平台的首次试用中，医疗保健提供商开发了算法，以帮助预测和预防医院最常见且最昂贵的两个问题：败血症和心力衰竭。
结果是惊人的。例如，Penn Medicine能够正确识别约85%的败血症病例，并能在感染性休克发作前30小时做出这些识别。这些AI驱动的结果远远优于传统方法的预期结果。利用这些对败血症风险的更准确，及时的预测，临床医生可以更快地进行治疗，从而缩短患者的康复时间并节省医院资源。2
评估信用风险
金融服务公司正在使用AI来增强其预测贷款申请的信用价值并加速信用风险评估过程的能力。研究公司麦肯锡公司(McKinsey&Company)表示，这些功能对于减少因拖欠贷款而造成的损失至关重要。
