如今，企業通過數據洞察力增強產品功能，從而利用大數據分析來保持在競爭激烈和動態市場中的相關性。企業競相采用人工智能實踐來挖掘數據并提取對他們有幫助的信息。但是，在將產品投放市場或執行人工智能策略之前，領導者正在使用預測分析來了解客戶行為，市場和銷售預測等。預測分析與客戶智能、人工智能、機器學習和其他形式的數據分析一起，正在慢慢改變人們開展業務活動和做出市場決策的方式。

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預測分析基本上是分析歷史數據以及現有外部數據以查找模式和行為的過程。Gartner公司詳細介紹了預測分析的定義，它是一種數據挖掘方法，其屬性強調預測(而不是描述、分類或聚類)所產生的見解與業務的相關性，易用性，從而使企業用戶可以使用這些工具，同時又能快速攜帶工具可以在數小時或數天內進行評估的分析。它適用于結構化數據(交易)和非結構化數據(評論，電子郵件和論壇條目)。這些分析幾乎可以應用于任何業務領域，包括天氣預報，檢測保險欺詐企圖，維修機器和改善農藝機會。通常，預測分析背后的指導原則是從過去的經驗中汲取見解，這將通過遵循相同的模式來幫助預測未來。

與人工智能結合使用時，即使現有數據集是白噪聲，預測分析也能夠做出更準確和更詳細的見解。這是有可能的，因為人工智能的機器學習應用程序可以幫助基于人工智能的預測模型不斷學習和適應，從而隨著時間的推移改進和做出更準確的預測。人工智能將進一步增強預測能力，使品牌能夠識別，參與和確保其服務和產品的合適市場，并提高營銷活動的效率和投資回報率。它還將有助于消除代價高昂的IT停機時間。例如。Appnomic公司首席營銷官Cuneyt Buyukbezci表示，他的公司利用預測智能為使用人工智能的客戶處理250,000起嚴重的IT事件，這相當于超過85萬工時。

基于人工智能的預測分析還可以在發生異常時發送智能警報。在面向客戶的企業中，它可以幫助識別可能放棄服務或產品的客戶。例如，假設客戶沒有為OTT平臺續訂其會員資格，或者沒有繼續購買已添加到電子商務網站上購物車中的商品。人工智能系統將警告CRM或銷售團隊，后者可以提示電子郵件或短信，提醒他即將進行的交易以及豐厚的優惠或折扣。也可以采用類似的策略向最有可能購買客戶的產品或服務加價銷售。

在銀行和金融機構中，人工智能和預測分析可以通過監視客戶交易并標記偏離標準客戶行為的交易來防止銀行的欺詐交易。在呼叫中心和BPO，它可以確定處理突然的電話激增所需的人員。在預測系統確定未來幾天或幾周所需的人員數量之后，呼叫中心可以適當地進行人員配備，以將等待時間保持在可接受的最短時間內。

除此之外，預測分析中的人工智能可以提供更高的生產率，降低運營成本，轉變業務和運營模型，并有助于更有效的資源管理和資產管理決策。此外，通過從來自移動，社交媒體，商店和電子商務站點的客戶數據收集數據驅動的見解。對這些數據進行預測分析可以簡化客戶轉換率，預測和避免客戶流失，降低客戶獲取成本，并使營銷活動個性化以增加收入。它還可以提高上市速度，從而使組織更具適應性和敏捷性以進行競爭。

Forrester公司預測，到2021年，預測分析市場的復合年增長率將達到15%。同時，Gartner在其2018年數據科學和機器學習平臺魔力象限中透露，傳統軟件編輯器已從經典的描述性和診斷性分析轉變為預測性和描述性分析在歷史悠久的大型企業中名列前茅。這意味著當前大多數行業正在將預測分析緩慢地納入其業務框架。這樣做可以通過數據推動創新，業務決策和運營可擴展性，從而對企業產生巨大的影響。