14、收入保障的未来趋势与范式变革

收入保障的未来趋势与范式变革

1. 收入保障的发展趋势

1.1 强大软件工具的涌现

如今,专门用于识别、处理和管理收入保障(RA)的软件工具日益强大。这些工具助力RA探索新的收入流潜在损失领域,还实现了许多RA活动的自动化。对于RA新手而言,能借鉴供应商的经验,快速部署RA能力并获得一定财务收益。然而,工具集的成熟度可能超过RA人员的成熟度,导致他们忽视RA工作的基础原理和业务运作方式,过度依赖软件工具解决问题,甚至使RA被工具定义,而非由运营商主导,进而形成不平衡的策略。这与欺诈管理面临的问题类似,一些运营商在供应商发布软件更新前,难以适应新的欺诈类型。

1.2 服务组织填补运营空白

在全球金融危机背景下,RA得到了新的活力。但由于对技术的依赖,RA的持续投资回报率未达预期。随着RA在业务中更加运营化,RA团队中围绕RA工具工作的人员增多,这使得他们与实际数据和业务流程脱节,思考和挑战传统的能力下降。RA工作逐渐自动化,思考空间减少,成本降低成为重要目标。这可能导致RA错过重大漏洞或工作质量下降,如供应商在运营商进行概念验证时发现现有RA系统遗漏的漏洞,运营商也面临误报率上升、识别的漏洞价值降低等问题。

1.3 从被动到主动的转变

RA部门若将自身定位为利润中心并非明智之举,因为这会影响与其他部门(如IT)的关系。随着时间推移,运营商的收入漏洞应逐渐减少,RA的运营效率应提高,检测机制也应更有效。仅依赖漏洞恢复来证明自身价值的RA部门将面临收益递减的问题,投资也更难获得支持。因此,RA应向主动模式转变,即预防损失而非仅仅发现损失,且这种预防应被视为具有实际业务价值。

1.4 RA的自我

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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