A tecnologia vem para transformar a forma com que os bancos operam e se relacionam com clientes, com destaque para o uso de IA generativa em áreas como detecção e prevenção a fraudes, e hiperpersonalização Por Fausto Guirado, Business Value Engineer no SAS A rotina de um gerente de banco começou a mudar drasticamente
Obliczenia kwantowe (informatyka kwantowa) to jedno z najpopularniejszych haseł technologicznych ostatnich lat – wydaje się jednak, że nie bez powodu. Komputery kwantowe są w stanie zaoferować wykładniczy wzrost mocy obliczeniowej, co oznacza, że potencjalnie będą w stanie rozwiązywać problemy nierozwiązywalne w skończonym czasie nawet dla najpotężniejszych klasycznych superkomputerów, a niektóre klasy
¿Qué es FRTB? El FRTB (Fundamental Review of the Trading Book) es una reforma integral del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS) para corregir debilidades del marco previo de riesgo de mercado, evidenciadas en la crisis financiera de 2008. Sus objetivos principales son: Marco más robusto: metodología más precisa
En el mundo empresarial, pocas fugas de capital son tan silenciosas y costosas como el fraude en los procesos de compras. De acuerdo con la Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), este tipo de irregularidades ocupa el segundo lugar entre las formas más comunes de fraude corporativo a nivel global.
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
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
En un mundo hiperconectado, donde los pagos digitales y las transacciones online crecen a un ritmo vertiginoso, el fraude financiero y el incumplimiento normativo se han convertido en desafíos críticos para las organizaciones. Según la ACFE, las empresas pierden en promedio el 5% de sus ingresos anuales por fraude, lo
Each year, the SAS Finance Analytics School (SAS FAS4S) brings students inside the real world of financial decisioning – far beyond what any classroom lecture can offer. It’s a rare chance to see how analytics, AI and fraud prevention actually work inside banks, public institutions, and regulatory environments. That’s what
Digital banking has made convenience the norm, but it’s also made fraud inevitable. The accelerating pace of digital transactions – real-time payments, mobile banking, embedded finance – creates new opportunities for innovation and opens the door to more sophisticated fraud. This is where AI steps in. Not just as a
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
La gestión de riesgos ha evolucionado drásticamente. En un panorama marcado por la volatilidad económica, la sofisticación del fraude y los cambios regulatorios acelerados, las organizaciones que abordan el riesgo únicamente como un desafío se encuentran en clara desventaja. La analítica de riesgos avanzada, se ha convertido en la herramienta
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
No one is immune to identity theft – I know this firsthand. I was targeted while working at a financial institution where I was also a credit card customer. One day at work, I received an internal call from the bank’s customer contact center. I was informed that someone impersonating
With the rapid evolution of regulatory environments, the pressure on financial institutions (FIs) to effectively detect and prevent money laundering while staying compliant with the changing pace of regulatory requirements is greater than ever. However, with the right tools and strategies, this pressure can be effectively managed. Regulatory scrutiny is
A new study spanning more than two decades and more than 500,000 issuer-months presents one of the most accurate and forward-looking models of corporate credit rating transitions to date. By combining machine learning with the SAS® KRIS® 1-year default probability (KDP), the authors show how investors can gain a powerful
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,
Con la irrupción de la IA, el volumen y la complejidad de modelos en producción se han disparado. En 2024, el 65% de las organizaciones declara usar gen-AI de forma regular y la adopción de IA en general subió hasta el 72%, extendiéndose a más funciones del negocio. Esto multiplica
Financial institutions operate in a highly regulated, data-sensitive environment. At the same time, these institutions are under pressure to modernize credit scoring models that balance fairness, accuracy and compliance. The challenge? Most financial institutions lack access to the volume and diversity of high-quality, privacy-safe data needed to fuel these models.
Cumplir con las regulaciones de Prevención de Blanqueo de Capitales (Anti-Money Laundering, AML) y realizar la diligencia debida de clientes (Customer Due Diligence, CDD) es un desafío constante para las organizaciones financieras y corporativas. Con la globalización de los negocios y el aumento de transacciones digitales, los procesos tradicionales de
Cada día, la IA toma decisiones que determinan vidas, industrias y el futuro. ¿Pero podemos confiar en esas decisiones? Las organizaciones están haciendo grandes inversiones en IA, y eso está cambiando la forma en la que se toman las decisiones. Pero sin resultados claros y un valor demostrado, invertir en
En la práctica diaria, la inteligencia artificial solo es tan buena como los datos que la alimentan. Más de una vez hemos comprobado que el dicho “si entra basura, sale basura” está más vigente que nunca, sobre todo ahora que los errores de los modelos y las predicciones sesgadas pueden
Hoy en dia, donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una aliada cotidiana para desarrolladores y programadores, resulta tentador delegar gran parte del trabajo técnico a estas herramientas. Plataformas como GitHub Copilot, ChatGPT, y asistentes de código automatizado prometen acelerar el desarrollo, generar soluciones en segundos y hasta
SAS: Un pionero que sigue liderando Desde su inicio como proyecto académico en la North Carolina State University en 1976, SAS se ha consolidado como un líder global en analítica e inteligencia artificial. Durante casi cinco décadas, la compañía ha capacitado a las organizaciones para transformar datos en información estratégica,
La analítica como escudo frente a las ciberamenazas En el mundo digital hiperconectado de hoy, las ciberamenazas evolucionan a gran velocidad, y las defensas tradicionales como cortafuegos y antivirus basados en firmas ya no son suficientes. Los atacantes utilizan técnicas cada vez más sofisticadas, incluyendo ataques de día cero, amenazas
The banking industry is at a crossroads. With rising customer expectations, intense competition, ever-evolving regulations and mounting cost pressures, financial institutions must transform – or risk falling behind. Enter agentic AI, an advancement in artificial intelligence that’s poised to redefine how banks operate, serve, and grow. What is agentic AI?
En SAS creemos en el poder de la colaboración. Ayudamos a las entidades financieras a apoyar a sus clientes en momentos difíciles, creando un escenario en el que todos ganan. Una buena estrategia de recobro no solo mejora los resultados financieros, sino que también puede convertirse en una herramienta de
“What’s in the box?” This question can come from a joyous child tearing into a nondescript package – or it can come from Brad Pitt’s infamous line in the crime thriller Seven. Most of the time, what’s in the box ends with smiles and laughter. In banking, though, the “box”
At SAS Innovate in Orlando, our partners shared how they’re driving meaningful change with SAS®. From strengthening financial services with AI-powered AML solutions, to helping marketers build privacy-conscious personalization, to enabling scalable, cloud-based analytics, they’re showing what’s possible when innovation meets collaboration. In the video above, you’ll hear directly from
[SAS 실시간 제재 스크리닝 도입사례 - Orange Bank] - Orange Bank, SAS의 고급 분석 및 실시간 제재 스크리닝 솔루션 도입 후 리스크 대응 민첩성 및 효율성 향상 - 오탐률 감소, 성능 개선, 운영 효율성 강화 디지털 금융의 선두주자 Orange Bank는 금융 범죄 및 테러 자금 조달(CFT)에 대한 대응 역량을
2025年7月24日（木）に開催された「SAS Innovate on Tour Tokyo 2025」は、大盛況のうちに無事閉幕いたしました。ご来場いただいた皆さまに、心より御礼申し上げます。また、スポンサーの皆さま、そして運営・制作・広報をはじめとする関係各位の多大なるご支援とご尽力に、深く感謝申し上げます。 開催報告として、弊社代表 手島 主税からの基調貢献に関するメッセージを以下に投稿させていただきます。 SASジャパン創立40周年を迎える節目の年に開催致しました「SAS Innovate on Tour Tokyo 2025」ですが、私が代表を担当させていただいてから3度目となりました。この3年間、毎年ご来場いただく規模が増えておりまして、今年は過去最大の規模で終えることができました。改めまして皆様に心から感謝申し上げます。 意志決定と人との関係性の力をデータ＆AIで紐付ける、「人中心型イノベーション」のビジョンのもと、意志決定に携わる経営者とフロントラインワーカー（営業、マーケティング、工場長、主計など）が求める具体的なテーマでお届けしました。 SASは「データはそれ自体では価値を生まない。価値を生むのは意志決定である」という信念のもと、多様化したAIのモデルを統計的な手法と機械・強化学習の組み合わせを実行できる高度なアナリティクス技術を進化させてきました。重要なのは、データをいかに意志決定に結びつけ、行動変容を促すかという「プロセス」です。 私たちが提唱する「意志決定のデータパイプライン」は、ビジネス部門の課題提起から逆算して必要なデータを整備するアプローチです。システム先行ではなく、人の知見や問いを起点にすることで、真に活用されるデータ基盤を構築できます。SASは、意味付けされたデータを各部門に合わせて提供し、お客様の意志決定を支援しています。 今年の基調講演では、日本を代表する経営者、DX推進リーダー、アカデミアのリーダーの皆様とスペシャルゲストとしてお迎えし、示唆に富んだパネルディスカッションを実施しました。 最初のパネルでは、ソニー銀行様、中国銀行様、東京海上ホールディングス様の経営リーダーがご登壇。 益々過去に無い規模でデータが生成されていく時代になり、企業の価値を創り出す宝探しである。またこれから現場への権限移譲とデータリテラシーの底上げを進めながら、最終的な価値を生むのは人のシナリオ、判断力であることが改めて強調されました。特に印象的だったのは、金融商品に“共感価値”を織り込むという発想の転換。金融を単なる機能価値から、人の感性に響く体験へと昇華させる挑戦が語られました。 [パネルディスカッションご登壇者(※登壇順)] ソニー銀行株式会社 南 啓二様 株式会社中国銀行 山縣 正和様 東京海上ホールディングス株式会社 生田目 雅史様 株式会社ソウジョウデータ 西内 啓様 未来の学びの探求’Future Ready’のパネルでは、統計学で多くの著書、大学での教えも推進されてきている西内先生をお迎えし、「問いを立てる力」がAI活用の出発点であること、そして経営から現場まで“問い→仮説→検証”のリズムを組織全体で回すことの重要性が共有されました。 また、アストラゼネカ堀江様、NSW竹村様にもご登壇頂きました。 堀江様には最新のSASのテクノロジー、AIを活用いただいたモダイナイゼーションによるコスト最適化とフロントワーカーの効率性アップの具体的な事例をご紹介いただき、多くの方に反響を頂きました。 [関連記事] アストラゼネカが目指す医療・創薬の新たなステージ──実現に不可欠なデータサイエンス部の役割とは？ 竹村様には、新たなSASとの製造業界向けの戦略的パートナーアライアンスの発表をご披露いただき、昨今の製造業界における課題へのソリューション（工場と経営DX）をご紹介頂きました。これからの両社によるパートナーシップに弊社も大きく期待しております。 [関連記事] NSW株式会社様との協業の発表について - SAS Japan 私個人的にも、日本を牽引する各業界のリーダー皆様の志、視座の高さ、人間力に感銘致しました！！改めまして、南様、山縣様、生田目様、堀江様、竹村様に感謝申し上げます。皆様のビジョンの具現化の力になるべく、引続きSASジャパンも社を挙げて果敢に挑戦してまいります。 これからのSASジャパンに乞うご期待ください。 SAS Institute Japan株式会社
