Analitik prediktif
Banyak perusahaan harus memperhitungkan risiko paparan karena mereka layanan yang berbeda dan menentukan biaya yang dibutuhkan untuk menutup risiko. Misalnya, auto penyedia asuransi perlu untuk secara akurat menentukan jumlah premi untuk biaya untuk menutupi masing-masing mobil dan sopir. Keuangan perusahaan perlu menilai peminjam potensial dan kemampuan untuk membayar sebelum pemberian pinjaman. Untuk asuransi kesehatan, penyedia, predictive analytics dapat menganalisis beberapa tahun lalu klaim medis data, serta laboratorium, farmasi dan catatan-catatan lain jika tersedia, untuk memprediksi seberapa mahal sebuah enrollee mungkin di masa depan. Predictive analytics dapat membantu menanggung jumlah ini dengan memprediksi kemungkinan penyakit, default, kebangkrutan, dll. Predictive analytics dapat merampingkan proses akuisisi pelanggan dengan memprediksi masa depan risiko perilaku pelanggan menggunakan aplikasi data tingkat. Predictive analytics dalam bentuk nilai kredit yang telah mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan kredit, terutama di pasar hipotek di mana keputusan pemberian kredit sekarang dibuat dalam hitungan jam, bukan hari atau bahkan berminggu-minggu. Tepat predictive analytics dapat menyebabkan tepat keputusan penetapan harga, yang dapat membantu mengurangi risiko di masa depan default.