AI를 비즈니스에 확산하기 위한 개방형, 체계적 데이터 전략은?

AI를 위한 정보 아키텍쳐를 구축하고 비즈니스 환경을 데이터 중심으로 혁신해야 합니다.

주요 내용
Infuse (AI 확산) : 신뢰성과 투명성 있게 AI 운용
Analyze (분석/머신러닝) : 어디에서든 AI로 인사이트 확장
Organize (거버넌스/품질) : 신뢰할 수 있는 분석 기반을 마련
Collect (수집) : 데이터를 단순화하고 접근성을 개선


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개방형 클라우드 네이티브 환경위에서 구현되는 데이터와 AI 라이프 사이클 서비스 플랫폼으로 AI 여정을 가속화할 수 있습니다.

주요 내용
다양한 3rd party 서비스의 액세스 및 배포를 지원하는 “에코시스템＂
빠르고 쉽게 데이터 소스를 쿼리하는 “데이터 가상화”
데이터 관리, 거버넌스, 분석 업무를 통합하는 “단일 플랫폼”
혁신적이고 신속한 배포를 지원하는 “엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼”
어떤 클라우드에서든 지원 가능한 “Any Cloud”

금융사의 디지털화, 성공적인 여정을 위한 전략

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활용 사례

AI에 대한 기대를 실제 비즈니스에 활용하는 방법 및 사례

AI에 대한 기대를 실제 비즈니스에 활용하는 방법 및 사례

최신 Data & AI 전략 및 기술 업데이트 및 국내 대표 기업의 Data & AI 활용 사례 (롯데쇼핑, KB손보, SK하이닉스, KB은행, 필립모리스 등)

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인공지능 알고리즘을 적용한 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하여 신제품 기획 프로세스 혁신

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부산은행 ‘리디자인 뱅킹’ 사례로 본 혁신을 위한 AI와 데이터 활용 전략

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컨설팅

AI에 대한 기대를 실제 비즈니스에 활용하는 방법 및 사례

AI 전문가, 비즈니스에 최적화된 AI 전문성, 풍부한 경험으로 엔터프라이즈 AI를 실현하고 귀사의 역량을 향상시켜 보시길 바랍니다.

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1. Data Science & AI Elite Team

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2. AI Learning Program

AI 역량 내재화를 지원하는 교육 프로그램

3. IBM Garage

빠른 실행 전략을 도출하는 Garage 서비스

4. Data First

데이터로 실제 결과를 도출하는 전략적인
접근

5. Expert Advice

전문가와 바로 연결되는 지원 서비스