在這個數據爆炸時代，預測分析成為各行各業不可或缺的工具，透過洞察歷史數據中隱藏的寶貴資訊，企業可以預測像是客戶流失、設備故障等重要問題，並採取相對的因應措施，大幅提升營運效率。然而，傳統的預測分析技術卻存在諸多挑戰，例如：模型建構過程複雜、選擇演算法與訓練模型過程的大量實驗、資料維度過多、資料格式與資料來源多樣化、專業人才短缺等，這就為Predictive GenAI(預測型生成式人工智慧)新興技術帶來令人期待的應用前景。

在這個數據爆炸時代，預測分析成為各行各業不可或缺的工具，透過洞察歷史數據中隱藏的寶貴資訊，企業可以預測像是客戶流失、設備故障等重要問題，並採取相對的因應措施，大幅提升營運效率。然而，傳統的預測分析技術卻存在諸多挑戰，例如：模型建構過程複雜、選擇演算法與訓練模型過程的大量實驗、資料維度過多、資料格式與資料來源多樣化、專業人才短缺等，這就為Predictive GenAI(預測型生成式人工智慧)新興技術帶來令人期待的應用前景。