Традиционные методы прогнозирования имеют ряд недостатков, в частности, требуют строгих предположений о распределении событий во времени и сложной предварительной обработки исходных данных. Созданная в МГУ система предлагает более универсальный подход. Алгоритмы адаптированы для задач прогнозирования и позволяют учитывать широкий спектр параметров без сложной подготовки информации, что делает эту разработку ученых удобной для работы с реальными наборами данных.
Библиотека Survivors благодаря универсальности применима во многих областях. Например, в медицине позволяет прогнозировать временные риски и оценивать продолжительность жизни пациентов, в бизнесе - рассчитывать вероятность оттока клиентов, в промышленности - предсказывать износ оборудования и контролировать техническое состояние систем.