当谈到可能影响运营的天气事件时，由于卫星和先进预测系统的不断技术进步，今天的企业对未来有着深刻的洞察力。销售和收入预测也是如此，因为公司使用复杂的预测分析来更清楚地了解他们的财务前景。

现在，得益于高性能计算系统驱动的人工智能应用的强大功能，企业将预测能力提升到了一个新的高度。这种新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以及了解市场趋势的基础。在许多情况下，这些前瞻性应用程序既是预测性的，也是规范性的，这意味着它们可以告诉您可能会发生什么，并建议您可以采取哪些措施来解决新出现的问题并影响结果。

我们来看看AI驱动的预测应用在一系列行业中的一些具体用例。

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。这些系统监控设备的性能和状况，以预测故障并进行主动维护。

一些例子：

智能制造商正在将人工智能系统与传感器和物联网的数据相结合，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，并最大限度地减少操作中断。

风能生产商正在将人工智能系统与传感器和物联网的数据相结合，以预测风力涡轮机故障的可能性，并主动解决可能的问题。

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，以减少电话计费集群等关键任务系统的停机时间。

这些应用的回报可能是巨大的。根据McKinseyCompany的一份报告，由人工智能驱动的预测性维护可以提高高达20%的资产生产率，降低高达10%的维护成本，同时大大减少维护工作导致的机器停机时间。一个

预测医疗结果

在医疗机构中，预测患者某些并发症和病情的可能性的能力可以帮助临床医生积极预防问题并改善患者的预后。

Penn Medicine在宾夕法尼亚州和新泽西州拥有医疗保健网络，与英特尔合作创建的协作数据科学平台就是证明。在该平台的首次试验中，医疗保健提供商开发了算法来帮助预测和预防医院中最常见和最昂贵的两个问题：败血症和心力衰竭。

结果是惊人的。例如，Penn Medicine可以正确识别大约85%的败血症病例，并且可以在脓毒性休克发作前30小时做出这些识别。这些人工智能驱动的结果远远优于传统方法的预期结果。随着脓毒症风险预测的更加准确和及时，临床医生可以更快地治疗患者，从而缩短患者的康复时间，节省医院资源。2

评估信用风险

金融公司正在使用人工智能来增强他们预测贷款申请信用价值的能力，并加快信用风险评估过程。研究公司McKinseyCompany表示，这些功能对于减少贷款违约造成的损失至关重要。