Banking

Analytics | Data Visualization
Chauffeur und Data Scientist günstig abzugeben

1901 prognostizierte Gottlieb Daimler: „Die weltweite Nachfrage nach Kraftfahrzeugen wird eine Million nicht überschreiten – allein schon aus Mangel an verfügbaren Chauffeuren." Heute fahren die meisten selber und das selbstfahrende Auto scheint auch greifbar nah. Chauffeure braucht heute kein Mensch mehr. Wie sieht das, bei immer mehr Self-Service-Analytics und Machine

Advanced Analytics | Analytics
Toby Text 0
Auf und ab wie im Paternoster - aktuelle Trends in Samt und Seide von der KSFE in Krefeld

Auf der diesjährigen KSFE (Konferenz für SAS Anwender in Forschung und Entwicklung) gab es wieder viele überraschende Entdeckungen zu machen: Zunächst lernten die von außerhalb anreisten Teilnehmer, dass Krefeld die „Samt- und Seidenmetropole“ Deutschlands war. In ihrer Blütezeit vor dem Strukturwandel der Jahrtausendwende wurden dort 90 % aller in Deutschland gefertigten

Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Management für Analytics – Datenqualität ist keine Einbahnstraße!

Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Marco Heidelberger 0
Mehr Effizienz in Regulatorik und Compliance

Dieser Weg … Kann er leichter sein? Regelmäßig begeben wir uns in ein Hamsterrad. Für die Erfüllung von Regulatorik und Compliance sind auf dem Weg bis zum Reporting viele vorgelagerte Schritte notwendig. Diese zu bewältigen, ist sehr mühsam: Die beteiligten Fachbereiche und Systeme sind meist sehr heterogen aufgestellt, die Prozessschritte

Machine Learning
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
인공지능(AI), 데이터를 만나 신용 거래를 개선하다!

인공지능 vs. 인간, 세기의 대결 이후 1년 전 세계가 주목했던 인공지능(AI)과 인간의 바둑 승부! 인공지능의 놀라운 가능성을 확인했던 세기의 대결 이후 벌써 1년이 지났습니다. 그렇지만 인공지능에 대한 관심은 여전히 뜨거운데요. 이제 머신러닝과 딥러닝까지 가세해 대기업은 물론 스타트업과 벤처캐피탈 그리고 정부 정책에 이르기까지 글로벌 이슈를 이끌고 있습니다. 실제 구글, 마이크로소프트, 아마존,

Fraud & Security Intelligence
Min-Gi Cho 0
티핑포인트를 맞은 글로벌 금융 사기 방지

뉴욕 주 금융 당국(NYDFS), 금융 사이버 보안 규정 발표 최근 미 뉴욕 주 금융서비스국(NYDFS)은 뉴욕의 은행, 보험사, 기타 금융 기관을 대상으로 새로운 사이버 보안 규정을 발표했습니다. 2017년 3월 1일부터 효력을 발휘한 이 규정은 소비자와 금융 서비스 산업 전체를 보호할 사이버 보안 프로그램의 개발과 유지를 골자로 합니다. 이 사이버 보안 지침은 2016년 9월

Fraud & Security Intelligence | Risk Management | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
SAS코리아, “글로벌 자금세탁 규제 대응 위한 방안 모색 서둘러야”

주요 금융사 준법감시실 자금세탁방지 담당자 대상 ‘자금세탁 규제 대응 전략 세미나’ 개최 글로벌 자금세탁방지 규제 동향 및 SAS 솔루션 활용한 규제 대응 방안 공유 자금세탁방지 규제 위반 시 재정적 피해는 물론 기업 명성에도 부정적 영향...빅데이터 분석 통한 유연한 대응 필요 2017년 3월 15일, 서울 세계적인 분석 선두 기업 SAS(쌔스)코리아(www.sas.com/korea)가 15일

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Colin Bristow 0
Anti-money laundering requirements: Are the stakes increasing?

Part 504 of the US Department of Financial Services Superintendent’s Regulations seems to significantly up the requirements for firms to conduct ongoing review and continuously improve their approach to anti-money laundering (AML) monitoring. But is it really very different from the intergovernmental Financial Action Task Force's broader suggestions to introduce

Data Visualization
Sanjay Matange 0
Getting Started with SGPLOT - Part 4 - Series Plot

This is the 4th installment of the Getting Started series.  The audience is the user who is new to the SG Procedures.  Experienced users may also find some useful nuggets of information here. Series plots are frequently used to visualize a numeric response on the y-axis by another numeric variable on

Analytics | Customer Intelligence
Steffen Stahl 0
Customer Intelligence Forum 2017 - Gespräch mit Dr. Jörg Reinnarth, Geschäftsführer des SAS Partners Cintellic

Am 14. März findet in Frankfurt in der „Klassikstadt“ das Customer Intelligence Forum 2017 statt. Ich habe vorab Dr. Jörg Reinnarth, den Geschäftsführer vom SAS Partner Cintellic, gefragt, welche Rolle seiner Meinung nach Analytics in Sachen Marketingmaßnahmen & Co. in Zukunft spielen wird. Er sieht vor allem einen Kulturwandel auf

Advanced Analytics | Analytics
Anita Lakhotia 0
It’s a long, long road … von den Daten zur Entscheidung. Aber mit Analytics-as-a-Service wird die Reise einfacher

In meinem letzten Beitrag habe ich mich mit Colin Gray vom SAS Analytics-on-Demand-Team über die verschiedenen Optionen unterhalten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, wenn sie in Analytics einsteigen – eine davon ist Analytics-as-a-Service. Neben dem technischen Aspekt gilt es, auch den strategischen und organisatorischen zu berücksichtigen. Daher soll es hier

Analytics | Risk Management
Luis Barrientos 0
Logre el éxito de la alta dirección mediante un buen manejo del riesgo.

Los episodios económicos y financieros del presente siglo han apremiado al sistema financiero a generar bases exhaustivas, perdurables y también adaptables tanto en el ámbito local como el internacional; sin embargo, aún se siguen analizando, probando, modificando e implementando planes, estrategias e ideas sobre el camino, lo cual no es

Artificial Intelligence | Machine Learning
Alison Bolen 0
12 machine learning articles to catch you up on the latest trend

Machine learning is a type of artificial intelligence that uses algorithms to iteratively learn from data and finds hidden insights in data without being explicitly programmed where to look or how to find the answer. Here at SAS, we hear questions every day about machine learning: what it is, how it compares to

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization
Helge S. Rosebø 0
Lachs mit Eiscreme – und wie sieht Ihr Self-Service aus?

Self-Service Business Intelligence (BI) wartet mit einer ganzen Reihe von Vorteilen auf, einer der wichtigsten ist sicherlich Agilität. Doch gerade diese Agilität kommt manchmal der Governance eines Unternehmens in die Quere. Nicht selten passiert es, dass Anwender angesichts des blinkenden schönen Self-Service-Visualisierungstools die vereinbarten Regeln außer Acht lassen. Hier die

Analytics | Customer Intelligence | Data Management
Miriam Audelo 0
¿Cómo enfrenta el CIO la Transformación Digital?

Definir las prioridades de negocio y gestionarlas con analítica conduce a un camino exitoso. Ante la transformación digital que viven las organizaciones de las diversas industrias del mercado, el CIO se convierte en ese agente de cambio que habilita el camino hacia la innovación y éxito de la organización. Cuestionarse

Analytics | Customer Intelligence
Gloria Cabero 0
Dele al cliente lo que necesita: la analítica le dice cómo

A diario, las empresas compiten aguerridamente entre sí para atraer nuevos clientes, conservar los que ya tienen y asegurar su lealtad por mucho tiempo. Sin embargo, no es una tarea fácil, especialmente cuando los consumidores están más conectados e informados que nunca y su entorno es cada vez más competitivo.

Analytics | Customer Intelligence
Gloria Cabero 0
Nuevos retos del CIO para apoyar la transformación del negocio

Actualmente es muy común escuchar conversaciones relacionadas a la necesidad de transformar el negocio para competir en el nuevo entorno digital,  incluso algunas organizaciones están diseñando sus planes para llevar a cabo esta transformación. Los principales cambios que se están planteando en las organizaciones están relacionados con la necesidad de

Analytics | Data Management
Adrián Montes 0
¿Dónde vive la gestión de datos?

Antes que el data management existiera como lo conocemos actualmente, la información generada en las empresas era depositada y centralizada en un solo lugar, el denominado enterprise data warehouse (EDW). Los EDW´s han sido de gran utilidad sobre todo para datos estructurados, transaccional e internally generated. Sin embargo, el big

Risk Management
Carsten Krah 0
Digitalisierung des Risikomanagements

Seit der Finanzkrise hat das Risikomanagement in Banken an Bedeutung zugenommen und damit auch die Notwendigkeit der Digitalisierung. Neben eigenen Initiativen, forderte aber auch die Regulation ein nachhaltiges Risikomanagement in den Geschäftsprozessen stärker zu verankern. Nach den ersten direkten in Basel III mündenden Vorgaben zu Eigenkapitalanforderungen und Liquiditätsmanagement, hatte die

Analytics | Data Management
Iván López 0
Entendiendo cada componente del proceso de Data Management

Si se desea comprender cómo se desarrollan los procesos de Data Management y con ello poder hacer uso de todos los beneficios que éstos ofrecen, como primera instancia debemos clarificar qué es el Data Management y cómo está integrado. De acuerdo a la DAMA, Data Management Association, este concepto engloba

Analytics | Data Management
Miriam Audelo 0
Obtener un proyecto exitoso basado en la analítica y gestión de la información

¿Cómo alcanzar el éxito empresarial basándose en la analítica y gestión información? Esta es una pregunta que resulta común en las compañías cuando se está considerando la adquisición de algún servicio de Business Intelligence, y la pregunta puede responderse planteando una nueva interrogante ¿cómo podría usted o su equipo tomar acertadas

Mauricio González 0
Cinco razones por las que su empresa debería contar con una solución como Viya

“La arquitectura abierta SAS Viya hace a la analítica accesible para todos, y queremos aprovechar esa apertura creando una comunidad para compartir el conocimiento”- Randy Guard, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Marketing de SAS En SAS llevamos más de 40 años al servicio de su compañía y durante estas décadas

Analytics | Customer Intelligence | Data Management
Elizabeth Bautista 0
¿Su empresa está lista para enfrentar la ola de tendencias tecnológicas e informativas que traerá el 2017?

A la par de las metas empresariales que cada compañía se haya trazado para  2017,  como la expansión a diversos territorios, conquista de nuevos mercados, amplificación de líneas de negocio, entre otras, es importante que los directivos estén preparados para enfrentar los cambios que el sector empresarial prevé. Sin importar

Customer Intelligence
Mauricio González 0
¿Cómo ser más dinámicos y rápidos en las respuestas a las necesidades de sus negocios?

Anteriormente, el sector empresarial se enfrentaba constantemente a la escases de información de aquello que ocurría en su compañía, tanto a nivel de procesos internos como de interacción con los clientes, siendo este último punto el más relevante por estar ligado la fidelización o desencanto de la marca. Sin embargo,

Customer Intelligence
Héctor Cobo 0
El cielo es el límite: El empoderamiento de las organizaciones a través del análisis de big data desde la nube

Cotidianamente las empresas se enfrentan a la toma de vitales decisiones de negocio, desgraciadamente muchas de ellas se ven en la necesidad de hacerlo sin la certeza que éstas sean idóneas, ya que el panorama en el que deben analizar no es totalmente claro. Esta toma de decisiones ciegas tienen

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Christian Engel 0
IDV: Banken müssen Spagat zwischen Flexibilität und Governance schaffen

IDV (Individuelle Datenverarbeitung) ist ein Thema, das in den Banken als Teil von BCBS 239 seit Langem kritisch diskutiert wird. Ruppert Jaeschke betreut und berät seit fast 15 Jahren zahlreiche deutsche Banken im Umfeld Business Intelligence und SAS. Er hat eine klare Meinung zu diesem regulatorischen Thema. Frage: Welche Schmerzen

Fraud & Security Intelligence | Risk Management
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Perseguir el fraude: un paso más dentro del proceso de negocios exitosos

Dentro de toda compañía la búsqueda del éxito es una constante, sin embargo, para alcanzarlo el primer paso es minimizar y de ser posible desaparecer todos los factores de riesgo que puedan ponerlo en peligro, por ejemplo, el fraude. Diversos son los factores que pueden dar paso a la presencia

Fraud & Security Intelligence
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From fraud detection to fraud prevention: working towards optimal audits

Currently, most fraud detection solutions for financial crime and tax fraud are focused on risk assessing entities. That is to say, they evaluate the risk of each individual or businesses separately. While this helps prioritize risk-based investigations by alerting investigators to the likelihood of fraud, it does not necessarily maximize deterrence.

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