All Posts

Analytics
Luis Barrientos 0
Cómo se prepara el sector financiero mexicano para implementar IFRS 9: una lectura con mayor lupa

La devastación que provocó la crisis financiera de hace una década, que alcanzó a las principales economías del mundo y contagió al resto, dio origen a modificaciones y actualizaciones en las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF). En particular, me centraré en la NIIF 9 (o IFRS 9, International Financial

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gerhard Svolba 0
Real-Time Scoring und Customer Behavior Analysis: Das konnte Frau Cerny schon in den 1970er Jahren!

Nicht erst im Zeitalter von künstlicher Intelligenz (KI) und Real-Time Decision Engines werden historische und aktuelle Verhaltensweisen von Kunden analysiert. Die Praxis, anhand dieser Informationen Entscheidungen zu treffen und sie in Echtzeit auf die Kundeninteraktion anzuwenden, gab es bereits in den 1970er-Jahren. Frau Cerny betrieb den Lebensmittelladen im Wohnhaus meiner

Analytics | Artificial Intelligence
Nico Büttner 0
KI in Computerspielen und was sie uns über KI in der Geschäftswelt lehren kann

Ich muss gestehen: ich bin leidenschaftlicher Gamer. Man könnte auch sagen, ein „Nerd“. Ich liebe Computerspiele, nicht nur, sie zu spielen, sondern ich möchte auch wissen, wie sie gemacht werden, wie sie funktionieren und wohin die Entwicklung in Zukunft führen wird. Ganz besonders interessiert mich, wie künstliche Intelligenz in Spielen

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석 기법 알아보기

머신러닝의 블랙 박스 모델을 소개하는 첫 번째 블로그와 두 번째 블로그를 통해서 머신러닝 모델의 복잡성과 머신러닝의 뛰어난 예측 결과를 활용할 수 있는 해석력이 필요한 이유, 적용 분야에 대해서 소개해드렸는데요. 이번에는 기업 실무자 입장에서 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)에서 해석 기법과

1 318 319 320 321 322 731