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백서 금융권 리스크 관리 분야의 인공지능 활용SAS와 GARP가 실시한 연구 보고서에 따르면 금융권 리스크 전문가 81%가 이미 인공지능 기술 도입에 따른 효과를 보고 있는 것으로 나타났습니다. 금융 리스크 산업 내 AI 도입 효과와 이를 극대화하기 위한 조건들을 확인해 보십시오.
블로그 게시물 성공적인 비즈니스를 위한 인공지능 전략AI는 더 이상 공상 과학소설 속 제재가 아닌 기업이 마주한 현실이 되었습니다. 오늘날 기업들은 머신러닝, 알고리즘, 스마트형 커넥티드 제품 등 다양한 AI 기술을 새롭고 흥미로운 방식으로 비즈니스에 적용하고 있습니다. 그렇다면 기업이 인공지능 전략을 통해 성공적인 비즈니스 결과를 얻기 위해서는 어떻게 해야 할까요?

블로그 게시물 SAS VDMML로 딥러닝 모델 구축딥러닝의 전 과정을 시각화하는 SAS VDMML로 딥러닝 모델을 구축하는 동시에 다양한 종류의 심층 신경망 DNN을 구축할 수 있습니다. 그 방법에 대해 자세히 소개합니다.

블로그 게시물 효과적인 엔터프라이즈 모델 리스크 관리(MRM)를 위한 5가지 원칙모델 리스크 관리(MRM; Model Risk Management)는 새로운 주제가 아닙니다. 금융 기관은 이미 수십 년 전부터 의사결정 과정에서 모델을 활용해왔는데요. 최근 들어 MRM 관련 규제가 한층 더 형식화되고 엄격해지면서 관심이 커지고 있습니다. 효과적인 모델 리스크 관리를 위한 방법을 확인해보십시오.

SAS Viya 도입으로 데이터 성공을 이루어낸 ECCB이 비디오는 Eastern Caribbean Central Bank (ECCB)가 분석 및 보고 목적으로 주로 Microsoft Excel을 사용하던 기존 시스템에서 SAS Viya로 구동되는 맞춤형 셀프 서비스 방식의 강력한 시스템으로 전환한 사례를 소개합니다.

고객 사례 고급 분석으로 고객 경험 개선은행들은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 고객을 유지 및 확보할 수 있는 새로운 방법을 찾기 위해 도전하고 있습니다. Seacoast Bank는 SAS Viya와 SAS Visual Analytics를 활용하여 은행이 보유하고 있는 수많은 고객 데이터로부터 고객의 요구와 요구에 대한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.

고객 사례 리스크 모델에 대한 단일 정보 소스 구축TD Bank는 SAS Model Risk Management 솔루션 도입을 통해 리스크에 대한 실질적인 통찰력을 제공하는 단일 정보 소스를 구축했습니다. 이로 인해 리스크 관리를 개선하며 자본을 최적화하고 비즈니스 가치를 창출한 방법에 대해 알아보십시오.

고객 사례 고객 만족을 높이는 새로운 은행 개념스코틀랜드 왕립 은행이 데이터 중심의 의사 결정을 통해 조직 프로세스를 혁신적으로 바꾸고 직원 참여도를 개선하며 훌륭한 고객 서비스를 제공하고 있는 방법에 대해 확인하십시오.

분석 보고서 SAS, 가트너 MQ ‘데이터 사이언스·머신러닝 플랫폼’ 부문 7년 연속 리더SAS는 ‘2020년 가트너 매직 쿼드런트: 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼 부문’ 보고서에서 비전 완성도 및 실행력을 인정받아 리더로 선정됐습니다. 가트너는 SAS의 강점으로 높은 브랜드 신뢰성, 업계 최고의 모델 운영 및 관리, 자동화된 사용 편의성 및 부가 기능 등을 꼽았습니다.

분석 보고서 SAS, 전 세계 AI 소프트웨어 플랫폼 부문 리더 선정SAS는 범용 인공지능(AI) 플랫폼을 평가한 'IDC 마켓스케이프: 2019-2020년 전 세계 범용 인공지능 소프트웨어 플랫폼 벤더 평가' 보고서에서 뛰어난 자동화 프로세스, 강련한 자연어처리(NLP) 기능 등을 인정받아 리더로 선정되었습니다.