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Analytics | Fraud & Security Intelligence | Risk Management
Jihye Yoo 0
[SGF시리즈#4] 코로나19 시대 금융 기업의 빠른 회복 전략

전 세계 모든 기업이 코로나19에 과감히 맞서고 있습니다. 불안과 불확실성이 있지만 현행 지표가 믿을 만하다면 금융 서비스 산업은 지금의 어려움을 이겨내고 더 강력하고 현명하게 변화된 모습으로 복귀할 것입니다. 이번 SGF 시리즈에서는 회복기 거시경제 시나리오와 은행, 보험사의 회복을 지원하는 리스크 모델링, 사기 방지 등 분석 전략을 소개합니다. 회복기 거시 경제 시나리오

Analytics | Data Visualization
Jihye Yoo 0
[SGF시리즈#3] 글로벌위기 세계경제를 바라보는 임원들의 전망

회복이란 무엇일까요? 정상 상태로 돌아가는 것, 잃어버린 것을 되찾는 것, 통제와 안전을 되찾는 것... 평상시로 돌아가는 것은 지금은 힘든 일처럼 느껴지지만 조직의 회복 정도는 지금과 같은 혼란기에 리더가 취하는 조치에 달려 있습니다. 이번 SGF 시리즈에서는 팬데믹 시기의 혼란기를 리더는 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 이코노미스트와 함께 조사한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(이하, GBB)’

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Data for Good | Fraud & Security Intelligence | Risk Management
Bruno Maia 0
Quatro pontos importantes no uso de analytics na crise da covid-19

As soluções de analytics são muito importantes no momento em que estamos vivendo. Tanto no combate direto à proliferação do vírus e no planejamento operacional de governos e instituições de saúde, quanto como arma das empresas para passar pela crise econômica que deve vir como resultado da pandemia da covid-19,

Advanced Analytics | Analytics | Data for Good | Data Visualization
Melanie Carey 0
Are your hospital resources at risk of hitting capacity?

How have healthcare providers and governmental agencies predicted the fast-changing, potentially exponential increase in the need for medical services and equipment through the various stages of the COVID-19 pandemic? Mathematical techniques that attempt to model and understand the likely spread of the disease have been instrumental. The SEIR model is

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data for Good | Data Visualization | Machine Learning
Carlos Pinheiro 0
Mobility tracing: Helping local authorities in the fight against COVID-19

The current state of policy enforcement during an infectious disease pandemic is mostly reactive. Public health officials track changes in active cases, identify hot-spots and enforce containment policies primarily based on geographic proximity. By combining telecommunications data -- which we turn into mobility information -- with public health data of

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