Los datos sin procesar contenidos en PDF o en informes basados en texto procedentes de clientes y sistemas de terceros pueden crear confusión debido a la duplicación de pagos, los sistemas de facturación o efectivo u otros tipos de fraude empresarial. Las soluciones de preparación de datos de Altair pueden automatizar la extracción y la transformación de datos en estos formatos y aplicar técnicas avanzadas de detección de fraude como la ley de Benford o las pruebas de Gestalt. Genera e implanta con facilidad normas empresariales utilizando el análisis predictivo de Altair para actuar contra posibles actividades fraudulentas. El aprendizaje profundo de Altair resulta muy eficaz para modelar relaciones complejas entre entradas y salidas y para encontrar patrones fraudulentos en grandes cantidades de datos.

Con frecuencia, los equipos de marketing tienen la ardua tarea de predecir cómo responderán los clientes a sus campañas. Se necesitan varios conjuntos de datos muy diferentes para adaptar una campaña de marketing eficaz, que puede centrarse en las ventas cruzadas y adicionales de productos o en la captación de nuevos clientes. Altair elimina la complejidad que conlleva desarrollar una campaña de análisis de marketing gracias a la automatización y la repetición de los procesos empleados en los modelos de aprendizaje automático, diseñados para mostrar la probabilidad de éxito. Poniendo a prueba los escenarios con cambios en las variables controlables e incontrolables, las campañas de marketing pueden desplegar una estrategia que llegue al público adecuado, con el mensaje adecuado y a través del canal adecuado.