SAS Data Maker가 제공하는 강력하고 신뢰성 있는 합성 데이터 생성 경험을 통해 혁신과 생산성 그리고 품질을 향상시켜 보세요.

데이터 접근성

해결 과제:

개인정보 보호법으로 인해 민감한 데이터 접근이 제한되어 모델 학습 및 테스트에 어려움이 있습니다.

합성 데이터 적용 시:
개인정보를 노출하지 않으면서 실제 데이터의 특성을 그대로 재현합니다.

결과:
모델 개발이 가속화되고, 컴플라이언스 리스크가 줄어들며, 안전한 협업이 가능해집니다.

데이터 불균형

해결 과제:
불균형한 데이터 세트가 머신러닝 모델을 왜곡시켜 편향을 초래하고 예측의 신뢰도를 떨어뜨립니다.

합성 데이터 적용 시:
다양한 샘플을 생성하여 클래스 간 균형을 맞추고 공정성을 향상시킵니다.

결과:
더 공정해진 모델로 자신 있는 의사결정이 가능해지며, 데이터 수집 비용이 절감됩니다.

희귀 이벤트

해결 과제:
기후 재난이나 설비 고장 등 희귀 이벤트에 대한 데이터 부족으로 예측 정확도와 리스크 대비 능력이 저하됩니다.

합성 데이터 적용 시:
실제와 유사한 희귀 이벤트 데이터를 생성하여 모델 학습과 컴플라이언스를 향상시킵니다.

결과:
예측 신뢰도와 리스크 완화 능력이 개선되고 데이터 비용이 절감됩니다.

데이터 부족

해결 과제:
실제 데이터가 많지 않아 AI 개발이 지체되고 모델의 정확도가 떨어집니다.

합성 데이터 적용 시:
실제 조건이 그대로 반영된 풍부하고 다양한 데이터 세트를 생성합니다.

결과:
AI 배포 속도가 빨라지고 정확도가 올라가면서 혁신이 가속화됩니다.

사기 탐지 및 예방

해결 과제:

사기 관련 데이터의 부족과 개인정보 사용 제한으로 인해 모델 학습 및 정확도 향상이 어렵습니다.

합성 데이터 적용 시:
실제와 유사한 비공개 사기 시나리오를 시뮬레이션하여 모델을 안전하게 학습시킵니다.

결과:
사기 탐지율이 높아지고, 보상 청구 처리가 빨라지며, 사기 대응력이 강화됩니다.

신약 개발 및 임상시험 가속화

해결 과제:
개인정보 규제와 환자 데이터 부족으로 인해 연구가 지체되고 편향이 심해집니다.

합성 데이터 적용 시:
실제와 유사하면서도 프라이버시가 보호되는 환자 데이터 세트를 생성하여 폭넓은 협업을 지원합니다.

결과:
신약 개발이 앞당겨지고, 임상시험의 질이 높아지며, 규정 준수가 보장됩니다.

정책 개발 및 사회 프로그램 최적화

해결 과제:
공공기관 내 가용한 시민 개인정보의 부족으로 정책 분석과 개선에 한계가 있습니다.

합성 데이터 적용 시:
개인정보 보호가 보장된 인구 데이터를 생성하여 안전한 데이터 공유와 시뮬레이션을 지원합니다.

결과:
정책 성과와 효율성이 높아지고 기관 간 협업이 증진됩니다.

예측 유지보수

해결 과제:
고장 데이터를 얻을 수 없어 예측 유지보수 모델의 성능이 떨어집니다.

합성 데이터 적용 시:
실제와 유사한 고장 및 운영 시나리오를 생성합니다.

결과:
다운타임이 줄어들고, 비용이 절감되며, 설비의 신뢰성이 올라갑니다.

영업, 가격 책정 및 프로모션 최적화

해결 과제:
파편화된 판매 데이터로 인해 트렌드 파악이 어렵고 수요 예측력이 저하됩니다.

합성 데이터 적용 시:
레거시 데이터를 통합 및 보강하여 명확한 패턴을 도출합니다.

결과:
데이터 기반 인사이트를 통해 예측력, 가격 전략 및 수익성이 개선됩니다.