금융 사기 설문 응답자 3분의 2가 금융 사기 경험이 있거나 더 철저한 보안을 원할 경우 이용 업체를 전환하겠다고 응답 보안 인증에 생체정보 활용 선호, 보안 강화 위해 개인 정보 공유 허용 SAS가 최근 16개국 13,500명의 소비자를 대상으로 한 설문조사(Faces of Fraud: Consumer Experiences with Fraud and What It Means for
컴퓨터가 인간보다 잘 하는 몇 가지 분야가 있는데, 그 중 하나가 바로 이미지 인식입니다. 2012년 알렉스넷이 개발된 이후 컴퓨터 비전 분야는 급속도로 성장하여 우리 일상에 자연스럽게 스며들었습니다. 오늘 포스팅에서는 컴퓨터가 이미지를 어떻게 인식할 수 있는지 이론을 중심으로 살펴보도록 하겠습니다. 1. 컴퓨터 비전의 과거 우리가 모니터를 통해 바라보는 이미지의 구조부터 알아보겠습니다.
자금 세탁 방지와 사기 방지 환경의 통합 접근 방안 금융 범죄의 현황과 대응 금융 범죄(Financial Crimes)라 함은 개인적 사용 및 사익을 위해 불법적으로 재산의 소유권을 전환하는 모든 불법 행위를 포함하는 광범위한 용어입니다. 금융 범죄는 다양한 유형의 사기(Fraud), 절도(Theft), 스캠(Scam), 탈세(Tax Evasion), 뇌물 수수(Bribery), 횡령(Embezzlement), 신원 도용(Identity Theft), 위조(Forgery) 등에 의해
실무에서 데이터를 다루다 보면 필연적으로 결측 데이터를 만나게 됩니다. 핑계 없는 무덤이 없다는 속담이 있듯, 데이터가 결측인 이유도 정말 다양합니다. 특별한 경우에만 값이 있는 경우, 서버 장애로 관측되지 않은 경우, 응답자가 응답을 거부하는 경우, 데이터 구조가 바뀌면서 새로운 컬럼이 추가된 경우 등등 너무 다양하죠? 오늘 포스팅에서는 이와 같은 결측치를 처리하는
데이터 문해력과 SAS Viya 플랫폼 ‘데이터 문해력과 시민 데이터 사이언티스트(이하 CDS)의 필요 역량’이라는 지난번 블로그 포스팅에 이어, 이번에는 데이터 문해력을 기반으로 CDS를 지원하는 기반 플랫폼 ‘SAS Viya’(쌔스 바이야)의 주요 특징들을 살펴보겠습니다. SAS Viya는 인 메모리, MPP 환경과 Cloud Native 등 최신 기술을 기반으로, 분석의 생애 주기인 데이터 접근, 전 처리,
SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #2 지난 포스팅에서는 SoDA(SAS Ondemand for Academics)의 장점과 필요성을 중심으로 SoDA가 어떤 제품인지 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 ‘서비스 가입 방법’을 알아보겠습니다. 먼저 SoDA가 서비스 되는 브라우저 환경을 알아보고, 이어서 서비스 가입의 각 단계를 살펴보겠습니다. * 편집자 주 : 이번 글은 SAS코리아 컨설팅 본부 한노아
이전에 포스팅했던 시민 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist, 이하 CDS)에 대한 블로그에서 CDS가 갖춰야 할 기본 역량이 Data Literacy(한글로는 데이터 문해력으로 번역/이하 데이터 문해력)라고 소개했었습니다. 참고로 ‘문해력’이란 단어는 글을 읽고 이해하는 능력을 의미하는데, 데이터를 다룰 때도 마찬가지로 데이터를 읽고 이해하는 능력이 중요하기 때문에 이러한 용어를 사용해도 큰 무리는 없으리라 판단됩니다. 이번
SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #1 SoDA(SAS OnDemand for Academics)는 SAS가 무료로 제공하는 교육용 데이터 분석 소프트웨어 프로그램입니다. 앞으로 4회에 걸쳐 'SoDA 를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학'을 자세히 소개해 드리도록 하겠습니다. SoDA란? SoDA (SAS OnDemand for Academics; SoDA)는 데이터 과학을 처음 배우는 입문자들에게 SAS를 무료로 배울 수 있도록
이스탄불 광역시, 세계적인 벽돌 제조사 ‘위너버거’, SAS Viya로 제품품질 확보와 지속가능성 향상 모두 달성 친환경 비즈니스 전략을 지원하기 위해 주요 기업들은 AI, 머신러닝 및 사물인터넷(IoT) 분석에 더욱 더 의존하고 있습니다. 이러한 기술은 탄소 및 폐기물 배출량을 줄임으로써 지속가능성을 향상시키고, 더 똑똑하고 효율적인 운영 방법을 개발하는 데 도움이 되고 있습니다. SAS는
‘SAS 이노베이트 2023’에서 최신 AI, 클라우드 분석 기술 및 사례 발표 세계적인 분석 선두 기업 SAS가 5월 8일부터 10일까지(미국 현지 시간) 미국 플로리다주 올랜도에서 ‘SAS 이노베이트 2023(SAS Innovate 2023)’ 행사를 개최했습니다. ‘SAS 이노베이트’는 전 세계 산업별 전문가와 오피니언 리더들이 참석하는 SAS의 연례 비즈니스 컨퍼런스입니다. 이번 행사에서는 SAS Viya 제품의 놀라운
지난 3년간 팬데믹으로 인한 경기 침체와 혼란은 기업들의 경영환경에 큰 변화와 전환점을 가져왔습니다. 이러한 경제, 사회적 위기 상황에서 기업에게 필요한 것은 바로 요동치는 환경에서도 흔들리지 않는 ‘회복탄력성’을 확보하는 것입니다. SAS가 2,400여명의 기업 경영진을 대상으로 진행한 조사결과, 97%의 경영진들이 회복탄력성의 중요성은 인지하고 있는 반면 절반 이상(53%)의 응답자들이 자사의 회복탄력성이 부족한 수준이라고
앞선 두번의 연재를 통해 자금세탁 방지 기술이 향후 어떤 방식으로 발전되어갈 것인지, 금융기관이 현재 운영중인 자금세탁 환경을 앞으로 어떻게 변화시켜 나가야 하는지를 살펴보았습니다. 이를 위해 SAS는 ‘AML Compliance Analytics Maturity Model’을 제시했고, Maturity Model의 단계를 소개함으로써 현재 각 금융기관이 AML을 위해 내부적으로 어느 정도 데이터 분석을 적용하고 있는지에 대한 자체
점점 더 많은 고객이 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 인프라 비용이 중요한 요소가 되었습니다. 최초 클라우드 표준 가격 모델은 "종량제"(Pay-As-You-Go, 시간당 고정 가격) 모델이었습니다. 이 모델의 장점은 실제 사용량에 대해서만 비용을 지불하고 필요할 때 리소스를 축소할 수 있다는 것입니다. 하지만 운영환경(production environment)은 연중무휴 24시간 사용 가능한 상태를 유지해야 하는 경우가 많습니다.
최근 ChatGPT에 대한 관심이 대단합니다. 2022년 12월 공개된 지 5일만에 사용자100만 명을 기록했고, 지난 2023년 2월 기준, 월 사용자 1억 명이 넘는 서비스가 되었습니다. 마치 2016년 이세돌을 이긴 알파고 출현 당시와 같이 세간의 관심이 쏟아지고 있습니다. 사람들이 이렇게 열광하는 이유는 ChatGPT가 생성하는 답변이나 글의 수준이 사람이 생성하는 것 이상으로 훌륭하기
금융권 실시간 머신러닝 서비스 시리즈 ① 초개인화 마케팅과 차별화된 고객만족 서비스를 위해 이제 대세로 자리잡은 실시간 서비스! 금융권 실시간 머신러닝 서비스의 도입을 위한 모든 것을 알려드립니다. 여러분은 실시간 서비스하면 어떤 이미지가 생각 나십니까? 위 화면은 2018년 SAS Forum에서 실시간 분석에 대한 데모를 진행했던 영상의 일부입니다. 운전자의 자세를 캡처해서 실시간으로 운전자의
IDC 마켓스케이프 보고서에서 MLOps 플랫폼 부문 리더 제품으로 선정된 ‘SAS Model Manager’, DataRobot, Databricks, Dataiku, Domino Data Lab등에 성능 우위 입증 다양한 비즈니스 영역에서 머신러닝의 적용이 점차 활기를 띄며 증가하고 있는 가운데, 많은 IT 리더들은 인공지능과 머신러닝 기술을 선택하고 구현하기 위한 필수 기술로 ‘모델 옵스(이하 ModelOps)’를 지목하고 있습니다. AI타임즈에 따르면,
‘SAS 모델 매니저’, IDC 마켓스케이프 평가에서 머신러닝 운영 플랫폼 리더로 선정 기업의 머신러닝 모델 생산을 지원하는 광범위한 서비스 및 제품 제공 역량 보유 세계적인 분석 선두 기업 SAS가 이번에 처음 발간되기 시작한 ‘IDC 마켓스케이프: 전세계 머신러닝 운영 플랫폼 2022년도 벤더 평가[1] 보고서에서 리더 기업으로 선정되었습니다. IDC는 ‘SAS 바이야(SAS® Viya®)’에 포함된
‘2023 SAS 해커톤 대회’ 참가자 모집 2월 28일 참가자 모집 마감! 당신의 아이디어를 기다립니다 세계적인 분석 선두 기업 SAS가 매년 전세계적으로 진행하는 데이터 분석 아이디어 경진 대회 ‘2023 SAS 해커톤(SAS Hackathon)’의 참가 등록이 오는 2월 28일 마감됩니다. 누구에게나 열려있는 SAS 해커톤 대회에서 우리 사회를 이롭게 할 당신의 반짝이는 분석 아이디어를
회복탄력성을 유지하는 한 해 될 것 2022년 우리는 코로나19 팬데믹과 수많은 가족의 터전을 빼앗은 국제적 분쟁에 적응하고 회복하기 위해 노력했습니다. 에너지 가격은 급등했고, 공급망 문제 및 여러 중단 사태가 지속되었습니다. 그 결과 수 십년만에 전 세계 물가인상률은 역대 최고를 기록했고, 경제 전반에 도미노 효과를 일으켰습니다. 지난 몇 년 간 우리는
Payment Fraud는 금융기관의 지속적인 도전 과제입니다. 디지털 결제방식이 다양화되고 실시간 결제 금액이 증가함에 따라 실시간 사기 탐지 및 예방이 필수적인 시대가 되었습니다. 동시에 고객은 마찰 없는 고객 경험을 요구하기 때문에 사기 탐지 시스템은 사기 탐지 성능과 고객 불편 간의 균형이 잘 유지되도록 충분히 정교하게 운영되어야 합니다. 규칙기반(Rule Base) 탐지가 좋은
보통 분석모델 관리 프로세스는 모델개발, 모델등록, 배포, 모니터링 및 재학습으로 구성됩니다. 이번 글에서는 SAS Model Manager (MM)가 제공하는 API를 통해 분석모델 관리 프로세스가 어떻게 진행되는지 살펴보겠습니다. SAS MM은 모델 컬렉션의 생성 및 관리를 간소화하는 제품입니다. 이 웹 기반 인터페이스를 사용하면 모델 관리 프로세스를 손쉽게 자동화하고, 사용자가 모델링 프로세스의 각 단계별로 진행
대표적인 오픈소스인 R, 파이썬 사용자들이 SAS 제품의 성능과 장점을 쉽게 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요? 오픈소스 사용자들은 SAS에 어떻게 접근을 해서 어떠한 결과물을 만들어낼 수 있을까요? 데이터 분석에 대한 가장 폭넓은 시각과 라이프사이클 솔루션을 보유한 SAS만의 데이터분석 능력을 오픈 소스를 선호하는 R, 파이썬 사용자들도 쉽게 활용할 수 있는 방법을 소개해
증가하는 AI 시스템 구축 최근 AI 시스템 구축에 관한 기사들을 많이 볼 수 있습니다. 국민은행의 AI 보이스피싱 모니터링 시스템, 심평원의 인공지능(AI)을 이용한 과잉 진료 단속 시스템, 우리은행의 무역 기반 자금세탁방지(Anti-TBML) 시스템, 대우건설의 AI 기반 입찰 데이터 분석 시스템, 그리고 갤러리아 백화점의 AI 기반 백화점 맞춤서비스 등 매우 다양합니다. 이러한 AI
SAS 바이야(Viya)의 자동 머신 러닝으로 현업 담당자도 손쉽게 데이터 분석 가능 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 등장하기 시작한 약 10 여 년 전부터 Data Science 영역이 많은 주목을 받게 되었고, 이에 따라 급여가 높고 장래성이 있는 매력적인 직업으로서 Data Scientist의 인기가 한층 높아지고 있습니다. Data Scientist의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 컴퓨터 프로그램
스마트폰 대중화로 모바일 광고 시장은 애드테크(Ad-Tech) 타겟 광고를 기반으로 약 800억 달러 규모로 성장하였으나, 사용자의 행동 정보를 동의 없이 사용하는 광고 생태계의 프로세스로 인해 개인정보 이슈를 가중시켰습니다. 최근 메타(페이스북 모기업)의 주가가 하루사이에 26% 넘게 폭락하였으며, 이는 메타의 실적 부진과 영업이익의 하락이 원인이었습니다. 메타의 경우 전체 매출의 98% 가량이 광고사업에서 나오고
사회의 모든 측면에서 인공 지능(AI) 채택이 급격히 증가함에 따라 윤리는 기술의 새로운 프론티어임이 입증되고 있습니다. 대중의 인식, 언론 조사 및 향후 규정으로 인해 조직과 데이터 과학 커뮤니티는 AI 사용의 윤리적 의미를 고려해야 합니다. 인적 요소를 고려하고 비즈니스 결과에 기여할 뿐만 아니라 개인, 사회 및 환경을 보호하는 AI 시스템을 개발할 필요성을
공원을 걷다 보면 좋아하는 운동을 하는 아이들을 흔히 볼 수 있습니다. 그들은 종종 기술을 연마하기 위해 오랜 시간을 보냅니다. 그러나 혼자서는 무엇을 어떻게 해야 현재를 개선해야 하는지 파악하기 어렵습니다. 좀 더 나은 수준으로 향상하기 위해서는 무엇을 해야 하는지 가르칠 수 있는 코치를 고용하면 좋겠는데, 그렇게 하는 것은 비용이 많이 듭니다. 이럴 때 어떤 대안이
고객의 데이터를 분석하여 고객 성향 및 선호도를 이해하고, 이를 활용해 마케팅 업무를 효율화하고자 하는 노력은 90년대 데이터베이스 마케팅, 2000년대 분석 CRM, 최근의 퍼포먼스, 그로스 마케팅까지 계속적으로 진화하고 있습니다. 멀티채널에서 쏟아지는 고객의 온/오프라인 데이터를 통합, 분석하여 마이크로 타겟팅 마케팅은 기본적으로 고객 성향 예측 모형(Customer Propensity Model)을 기반으로 수행되고 있습니다. 디지털채널을 중심으로
야구에 데이터를 더한다면 어떤 효과가 일어날까요? 야구 실력도, 데이터 활용 능력도 향상시켜줄 어린이를 위한 데이터 리터러시 프로그램, SAS ‘배팅 랩’을 소개합니다. 전 세계적으로 7,000명 이상의 경영진을 대상으로 진행한 한 설문조사에 따르면 85%가 미래에는 데이터 활용 능력이 오늘날 컴퓨터 사용 능력만큼 더욱 중요해질 것[1]이라고 답했습니다. 반면, 48%의 어린이는 현재 교육 과정이 데이터
SAS가 하와이 호놀룰루 소재 리스크 관리 전문기업 가마쿠라(Kamakura Corporation)를 인수했다는 소식을 전해 드립니다. 가마쿠라는 은행, 보험사, 자산운용사, 연금 기금 등 광범위한 금융 기관들이 다양한 유형의 금융 리스크를 관리할 수 있도록 전문 소프트웨어, 데이터 및 컨설팅을 제공하고 있는 비상장기업입니다. 치솟는 인플레이션과 경기 침체가 세계 경제에 먹구름처럼 드리워지면서, 크고 작은 금융 서비스
