预测分析和人工智能是两回事。结合使用时，它们会相互提升。AI使预测分析能够比以往更快，更智能，更具可操作性。当企业希望对未来事件进行数据驱动的预测时，他们依赖于预测分析。在大数据时代，预测分析正迅速成为许多业务和功能的重要组成部分。预测分析是关于使用历史数据进行预测。预测分析的最佳示例是信用评分。分数基于您过去的信用记录，用于预测您偿还债务的可能性。虽然预测分析已经在金融服务中使用了数十年，但它最近才成为其他业务的关键工具。
预测分析的核心是模型。虽然用于创建模型的统计技术取决于具体任务，但它们分为两大类。第一个是回归模型，用于衡量特定变量和结果之间的相关性。由此产生的系数为您提供了该关系的量化度量，实际上，给定结果基于一组变量的可能性。另一种模型是分类模型。在回归模型为事件分配可能性的情况下，分类模型预测是否属于一个类别或另一个类别。
预测建模和分析已经存在了一段时间。但它缺乏对推动真正营销价值至关重要的三件事：规模，速度和应用。这就是AI发挥作用的地方。使用AI，预测模型可以解释大量的实时信息。这些模型可以比以往更多地考虑信息，使其输出更加精确和可操作。此外，AI可以实时评估数十亿个变量，并且可以同时做出决策来分析每秒的大量营销机会。如果没有AI，预测模型就无法快速了解该数据量，预测模型也无法采取行动的“认知”能力。