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모니터링에서 한 단계 진화하다 : 옵저버빌리티가 비즈니스에 필수적인 이유

생성형 AI는 2027년까지 연평균 86%의 성장률을 보일 것으로 전망된다. 앞으로는 AI에 능통한 기업과 그렇지 못한 기업의 지식 격차가 생산성과 수익을 판가름할 것이라는 예측도 있는 만큼 많은 기업이 생성형 AI 도입을 서두르고 있다. 하지만 생성형 AI로 실질적이고 가시적인 혜택을 얻기란 쉽지 않다. 비즈니스 요구 사항과 데이터의 가용성 및 품질, 개인정보 보호 및 보안, 기존 시스템과의 통합, 윤리적인 고려 사항, 학습 및 개발 리소스, 그리고 비용 및 ROI까지 여러 측면을 고려해야 하고 전사적인 변화와 교육이 필요하기 때문이다. 이미 생성형 AI를 통해 변화를 체감하고 있는 기업은 어떤 전략으로 움직이고 있을까? 가치 창출로 이어지는 생성형 AI 도입 전략을 다양한 사례를 통해 알아본다. 주요 내용 - 생성형 AI로 수익을 창출하기 위한 필수 요소 2가지 - 생성형 AI 도입은 ‘베이비 스텝’으로...보험사 세즈윅의 필승 배포 전략 - 아테나헬스가 기존 AI 모델을 생성형 AI와 챗GPT로 전환한 이유와 방법 - AI로 채용과 교육, 변화 관리를 재편한 뉴욕생명보험 이야기 - “조립형 플랫폼으로 전사 확대” 로이터의 생성형 AI 도입법

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자금 세탁에 맞서는 SAS의 5가지 승부수

범죄 조직, 마약 거래상 및 테러리스트들은 디지털 혁신에 편승해 복잡한 자금 세탁 및 테러 자금 조달 계획을 운영하면서 수법을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 하지만 기존의 솔루션은 금융 사기를 잘못 탐지하는 비율(오탐지율)이 높았습니다. 이러한 역동...

SAS 2020.05.27

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