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Analytics | Risk Management
SAS Korea 0
은행 자본 계획부터 금융 규제 대비까지, ‘스트레스 테스트’ 완전정복!

은행은 금융위기와 같은 경제적 충격이 외부에서 발생했을 때 채무 불이행에 따른 손실 규모를 파악하고 보유하고 있는 위험자산에 대한 포트폴리오 변화를 빠르게 확인할 수 있어야 하는데요. 특히 글로벌 금융위기 이후 은행권을 대상으로 글로벌 경제 위기에 견딜 수 있는 재무 건전성 역량을 문서화하는 규제요구가 높아지면서 대형 투자은행들이 경제 상황이 극도로 나빠졌을 때

Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Preparation: Qualität per Self-service bei Banken

Finanzdienstleister haben aktuell massive Herausforderungen beim Management ihrer Daten: Der Kostendruck zwingt einerseits zu einem hocheffizienten Betrieb („run“). Zugleich wandeln sich andererseits die Prozesse im Business, Stichwort Digitalisierung („change“). Die drückenden Regeln der Aufsicht scheinen sich nicht vereinen zu lassen mit dem Anspruch der Kunden, flexibel, fix und doch datensparsam

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란?

머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며,

Advanced Analytics | Internet of Things
Ivan Fernando Herrera 0
El Internet de las Cosas y la Analítica habilitan nuevas soluciones de negocio en diferentes industrias

La conexión de objetos cotidianos a Internet ha evolucionado tanto en los últimos años, que ahora es posible conectar desde electrodomésticos y equipos de salud, hasta elementos de medición usados en la agricultura, en las redes eléctricas y en empresas de logística y del sector Retail. En 2010, algunas estimaciones

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