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Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Hyeshin Hwang 0
엔터프라이즈 합성 데이터 생성 솔루션, ‘SAS 데이터 메이커’ 공식 출시

혁신적인 합성 데이터 생성 솔루션으로 데이터 부족 문제 해결, AI 역량 강화 마이크로소프트 마켓플레이스에서 우선 공급   민감한 개인정보를 노출하지 않으면서 안전하게 합성 데이터를 생성할 수 있게 해주는 ‘SAS 데이터 메이커’가 출시되었습니다. 현재 마이크로소프트 마켓플레이스에서 제공되는 ‘SAS 데이터 메이커’는 실제 데이터의 통계적, 관계적, 시간적 특성을 그대로 재현하는 합성 데이터를 생성하며,

Analytics
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건강한 미래를 약속하는 공중보건 디지털 혁신

팬데믹과 각종 바이러스 질병, 그리고 기저질환 및 생명을 위협하는 여러 중증질병이 우리의 건강을 위협하고 있습니다. 몇 년 전 코로나19 팬데믹을 지나면서 공중보건 영역에서의 선제적 예방체계와 현황 분석능력이 질병의 대응에 얼마나 중요하게 작용하는지를 몸소 깨달을 수 있었죠. 또다시 닥쳐올 수 있는 팬데믹에 대비해 앞으로 보건 당국은 분석툴과 AI 기술을 활용하여 공중보건

Analytics | Programming Tips
Rick Wicklin 0
What is a medoid?

In univariate data analysis, the median is often used as an alternative to the mean because the mean is sensitive to outliers in the data, whereas the median is a robust statistic. For higher-dimensional data, the mean and the centroid are both used to represent the "center" of a cloud

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Min-Gi Cho 0
새로운 전선, 새로운 무기-이제는 금융범죄 통합방어 시대!

얼마전 캄보디아와 메콩강 일대의 이른바 '사기 컴파운드' 관련 산업형 범죄로 전국이 충격과 공포에 휩싸였습니다. 한국인을 노린 조직적 범죄 시도와 탈출 및 구조 사례가 연이어 보도되면서 이 문제는 치안과 외교를 넘어 금융 대응 방식에도 대전환이 필요하다는 경고로 다가오고 있습니다. 특히 사기, 자금세탁, 온라인 도박, 지하 환전, 가상자산이 물리적 통제와 디지털 범죄가

Analytics | Artificial Intelligence | Risk Management
Hyeshin Hwang 0
AI 거버넌스, 더 늦추면 안 되는 이유

AI는 금융을 비롯한 다양한 산업에서 혁신을 가속화하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 데이터 편향, 환각(Hallucination), 개인정보 유출 등 새로운 리스크가 빠르게 증가하고 있죠. SAS는 지난 9월 17일 ‘금융기관을 위한 AI 거버넌스 및 미래 혁신 전략 세미나’를 개최하고 AI 기본법 시행을 앞둔 현 시점에서 금융기관이 어떤 준비를 갖춰야할 지에 대한 핵심 내용을

Analytics | Fraud & Security Intelligence
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사기 탐지(Fraud Detection) 파헤치기 - ① 사기 탐지란?

1. Fraud Detection 정의 Fraud Detection(혹은 Fraud Detection System)이란 금융, 전자상거래, 통신, 보험 등 다양한 산업 영역에서 발생할 수 있는 사기나 부정 거래를 조기에 식별하고 방지하기 위한 기술적·분석적 접근을 의미합니다. 부정 행위 탐지의 핵심은 ‘정상적인 패턴과의 미묘한 차이’를 찾아내는 것입니다. 이를 위해 대량의 거래 데이터, 사용자 행동 로그, 네트워크 활동

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Alexis Daverat 0
Ingénierie sociale : menace omniprésente et maillon faible de la lutte anti-fraude

En 2024, près d’une entreprise française sur deux a subi une cyberattaque majeure, et dans 60 % des cas, tout a commencé par un simple mail ou appel frauduleux. Derrière chaque clic, chaque voix clonée, l’ingénierie sociale exploite nos failles humaines pour contourner les défenses les plus sophistiquées. Phishing, deepfake, usurpation

Fraud & Security Intelligence | Predictions
Jason DiNovi 0
Agentic AI is the fix for communication breakdowns in health care payment integrity

One of the lesser talked-about issues large organizations face is the siloes that their various business units operate in. It’s a peculiar situation born from the specificity of tasks and objectives assigned to hyper-specialized teams within an enterprise. This separation of tasks inevitably leads to critical dependencies between teams. However,

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SAS Recognition Awards 2025 Community Uplift部門2位受賞/ 塩野義製薬様・武田薬品様対談記事 ~業界内におけるSASコミュニティ向上の重要性~【後編】

毎年SAS Globalで開催されるSAS Customer Recognition Awardsは、SASを活用し卓越した貢献をされたお客様を表彰する取り組みです。SAS利用へ、企業を超え大きな影響を与える活動を称える Community Uplift 部門において、塩野義製薬様・武田薬品様の取組みが評価され、2位受賞しました。 記事はこちら👇 2nd Place Winner: Shionogi & Co., Ltd - 2025 Customer Recognition Awar... - SAS Support Communities   製薬業界ではSASユーザーが中心となり、データサイエンスに関するコミュニティ構築・勉強会を積極的に開催しています。本記事では、長らくSASを利用頂き、コミュニティへの参加者側から運営側まで携わっておられるお二人へコミュニティ参加への重要性とメリットについてインタビューをいたしました。 2部構成でインタビュー内容をお届けします!前半では業界内でのコミュニティ形成や情報交換の重要性についてとお届けしました。 記事はこちら👇 https://blogs.sas.com/content/sasjapan/2025/10/01/cusotmerrecognitionawards-communityuplift2024-part1/ 後半である本Blogでは、塩野義製薬様が主催している異業種を巻き込んだデータサイエンスに関するコミュニティイベントの重要性についてお届けします。     Q:塩野義製薬様は、異業種参加型のデータサイエンスに関するコミュニティイベント“SHIONOGI DATA SCIENCE FES”を2023年から3年連続で開催されていますね。   SHIONOGI DATA SCIENCE FESは、2017年からSHIONOGIグループ内のデータリテラシー向上、部署を超えた“協創”や新しい価値を創出することを目的として社内向けに開催していました。 「データ」に関わる多様なバックグラウンドをお持ちの多くの方にご参加いただくことで、会社や産業の枠を超えた“協創”を促進する場となることを期待し、2023年より社外向けイベントとして開催するようになりました。 初めて開催した2023年は約910名、2024年は約1,530名、2025年は約1650名と、年々参加者が増えています。   Q:北西さんは医薬開発部門からDX推進本部へ異動され、企業内のデータ分析に関わる横断的な業務をご担当されていますが、それをきっかけにSHIONOGI DATA SCIENCE FESを社内外で取組み強化されようと思った背景はありますか? DX推進本部で、企業内の業務横断的なデータ分析業務をおこなうようになり、改めて「データドリブン型ビジネス」の重要性や、データ・インフラ整備、データリテラシーの向上の重要性を再認識しました。 データドリブン型ビジネスをおこなうためには、データ分析基盤上で仮説設定・検証を高速にまわし、ビジネスにおける意思決定へ反映させることが重要ですが、その実現のためにはデータ・インフラ・組織整備・スキル・リテラシー教育など数多くの課題が存在します。

Artificial Intelligence | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
Datos sintéticos y el peligro en la degradación de los datos

En la era de la inteligencia artificial y el machine learning, el valor de los datos es incuestionable. Los modelos aprenden, predicen y toman decisiones a partir de los datos con los que son entrenados. Sin embargo, cuando los datos reales escasean o no pueden utilizarse por razones de privacidad,

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