All Posts

Analytics | Artificial Intelligence | Risk Management
Hyeshin Hwang 0
AI 거버넌스, 더 늦추면 안 되는 이유

AI는 금융을 비롯한 다양한 산업에서 혁신을 가속화하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 데이터 편향, 환각(Hallucination), 개인정보 유출 등 새로운 리스크가 빠르게 증가하고 있죠. SAS는 지난 9월 17일 ‘금융기관을 위한 AI 거버넌스 및 미래 혁신 전략 세미나’를 개최하고 AI 기본법 시행을 앞둔 현 시점에서 금융기관이 어떤 준비를 갖춰야할 지에 대한 핵심 내용을

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Management | Fraud & Security Intelligence
Sandra Sala 0
Decidir para vencer: cómo transformar la analítica en decisiones que protegen tu negocio

En un mundo hiperconectado, donde los pagos digitales y las transacciones online crecen a un ritmo vertiginoso, el fraude financiero y el incumplimiento normativo se han convertido en desafíos críticos para las organizaciones. Según la ACFE, las empresas pierden en promedio el 5% de sus ingresos anuales por fraude, lo

Analytics | Artificial Intelligence
Ricardo Saponara 0
Como IA e analytics podem reconstruir a confiança nos governos

As coisas têm mudado no cenário das fraudes governamentais nos últimos anos. Os esquemas relativamente simples que víamos antes viraram operações sofisticadas que drenam bilhões dos cofres públicos e corroem a confiança do cidadão nas instituições. Mas avanços em inteligência artificial (IA) e analytics mostram que é possível virar esse

Analytics | Fraud & Security Intelligence
0
사기 탐지(Fraud Detection) 파헤치기 - ① 사기 탐지란?

1. Fraud Detection 정의 Fraud Detection(혹은 Fraud Detection System)이란 금융, 전자상거래, 통신, 보험 등 다양한 산업 영역에서 발생할 수 있는 사기나 부정 거래를 조기에 식별하고 방지하기 위한 기술적·분석적 접근을 의미합니다. 부정 행위 탐지의 핵심은 ‘정상적인 패턴과의 미묘한 차이’를 찾아내는 것입니다. 이를 위해 대량의 거래 데이터, 사용자 행동 로그, 네트워크 활동

Analytics | Data Management
Jarno Lindqvist 0
From chaos to chorus: How to conduct open data architectures with precision

Data is growing faster than most organizations’ ability to manage it. At the same time, business leaders are under pressure to deliver insights quickly and cost‑effectively. Traditional, closed systems often make that harder: they lock data into proprietary formats, increase duplication and limit flexibility. That’s why open data architecture is

1 2 3 4 735