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추천 테크라이브러리

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 2 : AI 사업 타당성

본 시리즈의 1편에서 정의한 바와 같이 모든 AI 여정의 첫 번째 단계는 달성하고자 하는 목표를 정확히 파악하는 것입니다. 스위스 로잔에 위치한 IMD Business School의 혁신 및 전략 교수 Michael Wade는 AI의 사업 타당성이 질문이 되서는 안되며, 결국 사회적 흐름에 따라 AI는 불가피한 부분이기는 하나, 궁극적으로 AI를 도입하기에 앞서 AI를 통해 해결해야 할 문제는 무엇이며, AI 도입후의 손익을 추정 및 분석해야 한다고 전합니다.  문제 해결 수단으로서 AI 도입을 위해, 핵심 비즈니스 지원 요소 및 인적 및 재정적 부분과 같은 조건 요소를 확인합니다. 다음은 비즈니스 관점에서 AI 이니셔티브를 시행 전 확인해야 할 주요 고려 사항입니다. <10p> 주요 내용 - 기업이 필수적으로 파악해야 하는 부분은 무엇인가? - 포트폴리오 사안으로서의 AI - 잠재적 재능 - 체크리스트 : AI 사업 타당성

SAS 2021.09.01

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 1 : 문제 파악

거의 대부분의 업계 경영진은 인공지능에 관심을 표하고 있으며, 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS 및 MIT SMR Connections가 출간한 전략 가이드 4 부작 시리즈에서는 해결방안 제시, 당면 과제 극복방법 및 관련 리스크 예방 및 기업의 효율적인 AI 도입을 위한 전문가 인사이트등을 다룹니다. 1편에서는 AI의 활용 범위 및 활용 사례와 관련한 전반적인 내용을 다룹니다. <8p> 주요 내용 - 문제 파악: AI를 통해 해결할 수 있는 문제는 무엇인가? - AI를 정의하다 - AI: 주위를 둘러보세요 - 체크리스트: AI 활용사례 유효성 확인

SAS 2021.09.01

IT 거버넌스|컴플라이언스

스트레스 테스트 2.0 : 시나리오 기반 리스크 관리 확대 및 의사결정 개선

규제 스트레스 테스트는 은행 감독에 쓰이는 주요 도구가 되었으며, 금융 기관은 각자 지역에 적용되는 의무 사항을 준수하기 위해 그 동안 많은 시간과 자원을 투입했습니다. 하지만 시나리오 기반 분석에서 얻는 이점은 그러한 기계적인 규제 준수를 넘어섭니다. 규제 스트레스 테스트 제도의 성숙도를 검토하고, 시나리오 기반 분석이 그 이상의 가치를 제공할 수 있는 다양한 사례를 알아봅니다.  주요 내용 - 규제 요건을 경쟁우위로 전환하기 - 규제 스트레스 테스트의 성숙도와 최적화 - 향상된 스트레스 테스트 역량에 관한 활용 사례 탐구  

SAS 2020.08.11

IT 거버넌스|컴플라이언스

디지털 시대의 신용 리스크 모델링을 위한 6가지 핵심 요소

특정 고객 또는 그 고객과 비슷한 고객이 채무를 이행하지 않을 확률은 얼마일까요? 수금을 위해 노력해볼 가치가 가장 큰 연체 고객은 누구일까요? 대금을 결제하지 못했어도 신용카드 사용을 허용해야 할 고객은 누구일까요? 속도, 정확성, 확신을 갖고 이러한 질문에 답하면 비즈니스 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 이는 전통적인 은행부터 자동차 딜러, 모기지 회사, 통신 업체, 정부 기관, 헬스케어 시스템, 보험 회사, 신용 관리 서비스에 이르기까지 모든 신용 대출 업체에 해당됩니다. 디지털 시대, 효과적인 신용 의사결정을 위해 머신러닝과 대체 데이터 데이터를 활용한 새로운 리스크 모델링 방법에 대해 알아봅니다. <14p> 주요 내용 - 효과적인 신용 리스크 모델의 중요성 - 레거시 신용 리스크 모델링 접근법의 한계 - 디지털 시대의 신용 리스크 모델링 및 의사결정의 6가지 핵심 요소 - 신용 리스크 모델링 및 의사결정 관리의 활용 - 글로벌 기업의 성공 사례  

SAS 2020.08.11

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 클라우드 컴퓨팅

'데이터 분석을 클라우드에서' 앞선 조직의 민첩한 움직임이 시작됐다

‘클라우드로 가느냐, 가지 않느냐’를 논하는 시기는 이미 지났다. 기업은 클라우드를 디지털 트랜스포메이션 여정의 한 과정으로 생각하고 있으며, 어떤 워크로드부터 클라우드로 옮길 지를 고민하고 있다. 여기서 데이터 분석도 예외는 아니다. 한국IDG는 국내 IT전문가 856명을 대상으로 현재 데이터 분석을 클라우드에서 구동하고 있는지, 분석 플랫폼을 클라우드로 이전했을 때 무엇을 기대하며 무엇을 우려하는지, 분석 전략에서 컨테이너 기술을 어떻게 평가하고 있는지 등을 조사했다. 주요 내용 - 데이터 분석, ‘클라우드’ 향한다 - ‘클라우드에서의 데이터 분석’ … 국내 기업 현황은? - 클라우드 학습 단계 넘어선 기업 ‘절반 이상’ - 클라우드에서의 데이터 분석, ‘대세 예고’ - 데이터 분석 위한 클라우드 전략, ‘컨테이너 선호’ - ‘편의성, TCO 절감, 성능 향상’ 기대 - 전문가 부족이 활용 걸림돌… 선도 기업은 ‘거버넌스 부족’ 지목 - 선도적인 기업들의 차별화된 행보에 주목 - 디지털 트랜스포메이션, 클라우드로 앞서갑니다  

SAS 2020.03.09

엔터프라이즈 애플리케이션

'사기, 낭비, 악용 근절' 정부 재정 적자 문제 해결 방안

각지의 정부 정책이 사기, 낭비, 악용 문제에 그 어느 때보다 취약해져 있습니다. 정부를 겨냥한 사기 건수가 급증하면서 사상 최고치를 찍고 있습니다. 업계 조사에 따르면, 사기, 낭비, 악용 문제가 정부 예산 총지출의 10%에 달한다고 합니다. 정부가 사기, 낭비, 악용을 근절하여 적자를 최소화할 방법은 과연 무엇일까요? 사기 탐지 및 방지 방식을 지원하는 SAS® Detection & Investigation을 활용해 대응할 수 있는 전략을 알아봅니다. <12p> 주요 내용 - 정부 예산에 수십억 달러의 비용을 초래하는 사기, 낭비, 악용 문제  - 해결책은? 전사적 사기 탐지 방식 - 전사적 사기 탐지 방식을 가로막는 장벽 극복하기  - SAS의 지원 방법  - 고객 사례 연구   

SAS 2019.11.13

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션

머신 러닝 모델 거버넌스

머신 러닝(ML) 모델은 다른 모델보다 거버넌스가 더 많이 요구되며, 효과적으로 ML 모델 거버넌스를 구현하려면 모델 리스크 관리(MRM)가 필요합니다. 비정형 데이터를 비롯한 방대한 양의 데이터를 새로운 통찰력과 정보로 전환할 수 있도록 ML 활용이 큰 관심을 받고 있습니다.  본 백서는 모델 거버넌스가 필요한 이유를 밝히고, 현대화된 모델 거버넌스인지 검증할 수 있는 10가지 심층 질문을 제시합니다. <15P> 주요 내용  - 모델 거버넌스가 필요한 이유  - 필수 기술로 다가오는 데이터 모델링 - 비효율적인 모델 리스크 관리에 대한 규제와 영향 - 해답은 현대화된 모델 거버넌스  - 모델 리스크 관리의 미래: 모델을 검증하는 모델

SAS 2019.10.31

BI|분석 / 디지털 마케팅 / 스토리지 관리 / 엔터프라이즈 아키텍처|SOA / 엔터프라이즈 애플리케이션

고급 분석의 문턱을 낮추다 'Approachable Analytics'- IDG Summary

경험과 직관에 의존했던 비즈니스 의사 결정을 뒤로 하고 '데이터 드리븐'(Data-Driven) 기업으로의 변화가 숨가쁘다. 비즈니스 성공을 위해 분석을 활용하려는 움직임이 나날이 확대되고 있다. 이에 따라 좀더 빠르고 편리하게, 많은 이들이 다룰 수 있는 분석 툴에 대한 수요가 늘어나고 있다. 세계적인 분석 선두 기업 SAS가 접근성이 높은 분석, 즉 'Approachable Analytics'의 주요 혜택과 비즈니스 사례, 필요 요건 등을 정리했다.

SAS 2016.03.16

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