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An epic battle is taking place in the world of banking fraud and financial crime. Banks and fraudsters are using the latest technology, and the winner of the war has yet to be determined. While AI and GenAI hold incredible transformative potential for banks and are being used in countless
Para una institución financiera, combatir los casos fraudulentos es un desafío. De hecho, del 17 al 23 de noviembre, para contrarrestar las estafas desenfrenadas impulsadas por la IA, SAS, se une con la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE) y cientos de organizaciones de todo el mundo para promover
The human body is often described as a well-oiled machine, where each part has a specialized function that contributes to the overall function of the machine. But when one part is damaged, the entire machine can stop working – and it’s often the smallest piece that has the biggest impact.
「金のなる木」という植物があるが、意外にも花が咲くことをご存じだろうか。実は、11月から晩秋から冬にかけて、白や淡いピンクの可憐な花が咲くのだ。もちろん、品種や育て方によって差はあるが、株が大きく成長し、日照や水やりに気を配ることが大切な条件となる。もちろん一定の寒さに当てることも欠かせない。花が咲くと、「幸運を招く」「富をもたらす」「一攫千金」など、縁起が良いとされている。ちなみに、英名は「dollar plant」、まさに金のなる木である。 ところで、マーケティングの世界では、相対的市場シェアと市場成長率を基に商品や事業を4つのカテゴリー、「金のなる木」「問題児」「花形」「負け犬」に分類して分析する手法がある（プロダクトポートフォリオ）。この手法は、ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）が開発した「BCGマトリクス」として知られており、例えば、マーケットシェアと市場成長率が高いものは「花形」、成長は高くないがシェアが高い、つまり収益性の高いものは「金のなる木」と分類される。商品戦略としては、取捨選択を行い、負け犬の事業や商品からは力を抜き、金のなる木に力を入れる、といった具合となる。 さて、SASでは様々なトレーニングメニュー（コース詳細とスケジュール）が提供されており、SASプログラミングの初級・中級コースやSAS Enterprise Guideの操作入門、統計初級コースは「金のなる木」に当たり、特に人気が高いため、受講を検討してみてはいかがだろうか。一方で、SASでは分析基礎トレーニングやデータサイエンティスト超入門講座なども提供されており、論理的思考やロジカルシンキング、データ分析のスキルを磨きたい方は、ぜひお問い合わせいただければ幸いである。 2024年12月初旬 相吉
Many of us have fond memories of a Family Feud host saying, “And the survey says…!” as the game show’s answer board lit up, bringing joy or disappointment to the contestants. For some, the host who comes to mind is Richard Dawson or Ray Combs, while today’s fans likely think
As data decays, it becomes less useful. See how synthetic data for insurance can help.
To stay ahead, organizations must thrive rather than compete. Demand forecasting is one of the most critical tools in this pursuit. Organizations that excel at demand forecasting have a clear edge, whether anticipating customer needs or managing supply chain disruptions. By predicting what customers want and when they’ll want it, companies can
Decades ago, it was a challenge to generate (pseudo-) random numbers that had good statistical properties. The proliferation of desktop computers in the 1980s and '90s led to many advances in computational mathematics, including better ways to generate pseudorandom variates from a wide range of probability distributions. (For brevity, I
Climate risks threaten insurers' profitability and financial stability. See how insurers can adapt.
Entre as organizações que já adotaram a GenAI, os benefícios são notáveis. Mas obter ROI ainda é um desafio que requer atenção dos líderes de negócios A inteligência artificial generativa (GenAI) se firmou como uma força propulsora no mundo corporativo, transformando a interação entre humanos e tecnologia de maneira inédita.
Los avances tecnológicos cada vez son más impresionantes. Como si se tratase de alguna película de ciencia ficción, ahora es posible integrar a las patrullas con sistemas sofisticados que podrían ayudar a prevenir diversos crímenes y apoyar a que el país sea más seguro. En un país como México, donde
대한민국을 포함한 아시아태평양 지역의 데이터 및 AI 성숙도는 어느 정도일까요? ChatGPT 등장 이후 AI에 대한 관심이 급격히 높아지면서 많은 기업들이 AI 및 생성형 AI의 활용과 적용에 적극 나서고 있습니다. SAS는 최근 IDC에 의뢰해 기업의 AI 투자와 해결과제, 향후 계획에 대한 흥미로운 연구를 진행했습니다. 그 결과를 통해 AI 선도기업이 되기 위한
En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables
The ongoing impact of inflation on the economy is a persistent news headline. Organizations around the world are exploring how data and AI can help lower costs and improve efficiency. Georgia-Pacific, one of the world’s largest manufacturers of pulp and paper products, is ahead of the curve. They are poised
SASクラウドエコノミクスおよびビジネスバリューチームのSpiros PotamitisとFrancesco Raininiがこの記事の執筆に協力しました。2023年11月16日に公開された英語の記事を翻訳しております。 クラウド コンピューティングは数え切れないほど多くの業界のバックボーンとなり、組織が分析、機械学習、AI の力を活用して洞察とイノベーションを実現できるよう支援しています。 クラウドコンピューティングの急速な拡大により、クラウドは大きな二酸化炭素排出量を生み出すようになりました。背景として、クラウドは世界の二酸化炭素排出量の最大 4%を占めると計算されており、これは航空業界が排出する量よりも多いと考えられています。 これに対して何ができるでしょうか? オンプレミスの展開についてはどうでしょうか? クラウドとオンプレミスの議論に関しては、大手市場調査会社である IDC は、コンピューティングリソースの集約効率が高いため、オンプレミスと比較してクラウドの方が環境に優しい選択肢であると主張しています。したがって、AI と分析のワークロードをクラウドに移行するのが環境にとって最善の方法であると言われています。 クラウドでの効率を向上できる組織が増えれば、累積的な影響を考慮すると、小さな改善でも大きな違いを生む可能性があります。 SAS® Viya®と環境 SAS Viya は、 5 年間で最大 50 トンの CO2eの炭素排出量を削減する可能性があります。成長した木がこの量のCO2eを吸収するには 4,513 年かかると言われています。 カーボンフットプリントを楽しく探る 様々な要点を総合的に考慮し、Viya の潜在的な環境的利点を計算するために、私たちはGreen Algorithm Calculator を使用しました。これは、計算ワークロードの二酸化炭素排出量を推定して報告するツールです。計算を完了するために、さまざまな Azure Cloud アーキテクチャにわたる 1,500 を超えるテストを含むFuturum ベンチマーク調査の数値を使用しました。この調査では、Viya がオープンソースや主要な代替手段と比較して平均で 30 倍高速であることが示されています。 私たちは、大規模な組織に典型的なインフラストラクチャと分析のワークロードを想定しました。同時に、Futurum の調査で使用された技術的設定を反映しているため、計算に自信を持ってメリットの数値を適用できます。 グリーンアルゴリズム 計算機を使用して計算するには、次の手順に従います。 実行時間から始めます。50 人のデータ