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Analytics | Machine Learning
Thomas Keil 0
Künstliche Intelligenz braucht Interpretierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Kommunikation

Wahrscheinlich schreibt Richard David Precht gerade an einem Buch über künstliche Intelligenz – und es wäre wirklich nicht schlecht, wenn sich möglichst viele Menschen so genau wie möglich über dieses Thema informieren könnten, ohne selbst Spezialist sein zu müssen. Denn, das ist 2017 bereits klar geworden, künstliche Intelligenz betrifft uns

Analytics | Customer Intelligence
Andreas Heiz 0
Kundenerfahrungen in Echtzeit geht nicht? Doch!

Kundenerfahrungen in Echtzeit genießen einerseits hohe Priorität in Marketingabteilungen vieler Unternehmen, die Umsetzung ist andererseits vielfach noch eine Herausforderung. Da der Marktdruck durch das Internet und die Digitalisierung immer größer wird, sind die Unternehmen gezwungen, ihren (potenziellen und realen) Kunden ein Erlebnis während der Interaktion oder im Dialog zu vermitteln,

Analytics | Fraud & Security Intelligence | Risk Management
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
현대해상, ‘보험사기인지시스템(IFDS)’ 고도화로 보험사기 리스크 관리 강화

금융감독원에 따르면 2017년 상반기 적발된 보험 사기 금액은 전년 동기 대비 6.4% 증가한 3,703억원으로 역대 최고치를 기록했습니다. 또한 보험연구원은 2014년 기준 보험 사기로 인한 누수 금액이 무려 4조5,000억원에 달하는 것으로 발표했는데요. 특히 전문 브로커가 연루되는 등 사기 수법 또한 지능적, 조직적으로 진화함에 따라 보다 체계적인 조사 방식과 분석 시스템의 필요성이 높아지고

Work & Life at SAS
Lisa Allred 0
Love Languages Revisited

Sometimes we social worker types in Work/Life forget that other people don't use phrases like "love languages" with the same ease that the typical SAS employee might talk about "data-driven customer experience."  In Work/Life we are kicking off a February series on relationships, so I wanted to take a moment to tell

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