우리 모두가 개인 비서의 도움을 받는 세상, 상상이 가시나요? 어쩌면 빠르게 다가올지도 모르겠습니다. 바로 가상 비서, 챗봇 기술의 발전 덕분인데요! 챗봇(chatbot)은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)와 인공지능(AI)을 이용해 사람과의 대화를 시뮬레이션하고 응답을 도출하는 컴퓨터 프로그램입니다. 쉽게 말해 사람의 이야기에 알맞은 답이나 정보를 제공할 수 있는 기계죠. 단순하고 자동화된 작업을 처리할
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
자율주행차, 커넥티드 기기, 디지털 트랜스포메이션, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 인공지능(AI), 자동화 등 2017년 한 해를 주도해온 기술 트렌드는 2018년은 물론 그 미래에까지도 계속될 것입니다. 실질적인 차이는 이 기술들의 결합에서 찾을 수 있는데요. 한 예로, 인공지능과 사물인터넷은 그 자체로 트랜스포메이션의 성격(transformative)을 지닙니다. 사물인공지능(artificial intelligence of things)으로 구현될 연결되고 자동화된 세상의 디지털 트랜스포메이션을 상상해보세요. 2018년에는 지능(intelligence)과
여전히 많은 금융 기관들이 국제회계기준(IFRS; International Financial Reporting Standard) 9를 준수하기 위해 애쓰는 가운데, 2021년부터 시행될 새로운 규정인 IFRS 17에 대한 부담이 보험 업계 전반에 긴 그림자를 드리우고 있습니다. 이미 IFRS 9의 새로운 보고 기준은 은행과 금융 기관에 전혀 새로운 차원의 거버넌스와 통제를 요구하고 있으며, 각 기관은 이를 지원하기 위해 IT
음악 추천부터 대출 심사, 직원 평가, 암 진단까지 현대 사회는 인공지능(AI)과 머신러닝 기반의 애플리케이션에 둘러싸여 있습니다. 기계가 사람을 대신해 내린 의사결정에 점점 더 많은 영향을 받고 있는데요. 일상적인 것부터 사람의 목숨이 걸린 중대한 의사결정에 이르기까지 우리는 머신러닝 모델에 수많은 질문을 던집니다. 이때 질문에 대한 답변은 ‘예측 모델’이 결정합니다. 생소하고 어려운 개념인데요. 데이터
금융소비자보호국, 불공정 행위로부터 소비자 보호 버락 오바마 미국 전 대통령은 2008년 글로벌 금융 위기 이후 소비자 보호를 강화하고, 금융 업계를 규제함으로써 사태 재발을 막기 위해 다양한 노력을 기울였습니다. 그 중 하나가 바로 2011년 월스트리트에 대한 연방 감독 기구로 출범한 미국 금융소비자보호국(CFPB; Consumer Financial Protection Bureau)인데요. 금융소비자보호국은 소비자를 불공정 행위, 사기, 권력
일본의 한 보험 회사가 올해부터 보험 계약 절차와 정보 조회 등 사무 작업의 90%를 인공지능(AI)으로 대체, 전사 업무 부담을 20% 가량 경감할 것으로 발표하며 이목을 모았습니다. 국내에서도 이처럼 보험과 IT 기술을 융합한 인슈어테크(Insure + Tech) 서비스가 속속들이 출시되며 보험 업계의 비즈니스 모델이 빠른 속도로 다각화되고 있는데요. 오늘은 보험 선진국으로 평가 받는 유럽의
데이터 분석으로 청소년 자살을 예방할 수 있을까요? 캐나다 통계청에 따르면, 2011년 25세 미만의 캐나다인 사망자 중 5분의 1은 자살로 생을 마감했습니다. 자살은 캐나다 청년층의 두 번째 사망 원인으로 매우 심각한 사회 문제인데요. 특히 캐나다정신건강협회(Canadian Mental Health Association)에 의하면 15-24세의 자살 사망률은 선진국 가운데 세 번째로 높은 24%에 달합니다. 이러한 청년층 자살을
바야흐로 ‘데이터 하이웨이’ 시대입니다. 데이터는 금융, 제조, 의료, 통신 등 산업에 관계없이 모든 기업의 비즈니스를 관통하며 인사이트를 제공하고 있는데요. 그만큼 분석 소프트웨어 시장도 그 어느 때보다 다양한 솔루션과 기술로 활성화되어 있습니다. 실제 가트너에 따르면 전 세계 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 소프트웨어 시장의 규모는 올해 183억 달러에 이르고, 오는 2020년에는 228억
최근 영국 유력지 파이낸셜타임스(FT)는 미국 음료 업체인 ‘롱 아일랜드 아이스 티(Long Island Iced Tea Corp)’가 자사의 이름을 ‘롱 블록체인(Long Blockchain)’으로 바꾸겠다고 발표하자 주가가 하루 만에 500% 급등했다고 보도했습니다. 비트코인을 필두로 시작된 블록체인 열풍은 가상화폐 시장을 넘어 전체 산업과 기업에 영향을 미치고 있는데요. 이러한 현상을 두고 블룸버그는 20년 전 모든 기업이 저마다 인터넷
포브스(Forbes) 글로벌 500대 기업 경영진의 대부분은 ‘경험’을 차세대 경쟁 요소로 꼽았습니다. 왜 그럴까요? 오늘날 디지털 중심의 옴니채널 세계에서 고객은 정보와 밀접하게 연결되어 있고, 정보를 적극적으로 이용하고 있으며, 그 이용 방법 또한 점점 더 정교해지고 있습니다. IT 분야의 세계적인 석학이자 MIT 미디어 연구소 설립자인 니콜라스 네그로폰테(Nicholas Negroponte)가 1998년에 발표한 성명에 단어 하나만
블록체인, 전 세계를 뒤흔들다 최근 전 세계를 분 단위로 뒤흔들며 폭발적인 관심을 끌고 있는 화젯거리가 있습니다. 바로 비트코인(bitcoin)을 필두로 급팽창 중인 가상 화폐(virtual currency) 시장입니다. 이달 초 미국에서는 비트코인을 구매하기 위해 모기지(주택담보대출)를 빌리는 등 극단적인 투기 양상까지 나타나며 논란을 일으키기도 했는데요. 그 가운데 산업별 전문가들은 가상 화폐의 기반 기술인 블록체인(blockchain)에 주목하고 있습니다. ‘제 2의
데이터 매니지먼트가 중요한 이유 우리는 지금 데이터가 사회와 경제를 움직이는 ‘데이터 이코노미’ 시대에서 살고 있다. 시장조사업체 IDC는 전 세계 데이터 양은 매년 약 30% 증가해 2025년에는 현재보다 10배 늘어난 163제타바이트(ZB)에 이를 것으로 전망했다. 이처럼 폭증하는 빅데이터를 가트너(Gartner)에서는 ‘21세기 원유’로 규정하기까지 했다. 하지만 이제는 빅데이터를 단순한 ‘콘텐츠’가 아닌 ‘프로세스’와 ‘인프라’ 관점에서
100년만의 최악의 허리케인, 푸에르토리코를 덮치다 지난 9월 20일, 북대서양과 카리브해 사이에 있는 미국 자치령 푸에르토리코(Puerto Rico)에 초강력 허리케인 마리아(Maria)가 상륙했습니다. 마리아는 시속 185마일(295㎞) 이상의 최고 단계인 5등급 허리케인으로 100년만의 최악의 피해를 남겼습니다. 더욱이 일명 괴물 허리케인이라고 불린 5등급 허리케인 어마(Irma)에 이어 단 2주만에 불어 닥친 재해로 340만 주민들은 엄청난 충격에
최근 국내 의료진이 정상적인 인지 기능을 가진 노인이 알츠하이머 치매에 걸릴 가능성을 예측할 수 있는 새로운 분석 지표를 개발해 큰 주목을 받았습니다. 세계적인 신경 과학 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 소개되며 치매 발병에 대한 예방적 조치를 할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있는데요. 많은 과학자들이 오늘날 초고령화 사회에서 가장 두려운 질병 중
이 기사는 SAS Korea가 번역 및 편집했으며 원래 Rick Wicklin이 썼습니다. 원문이 여기에 있습니다. 이번 블로그를 통해 ODS 템플릿을 효율적으로 수정할 수 있는 SAS 프로그래밍 기법, 일명 ‘커펠드 템플릿 수정 기법(Kuhfeld’s Template Modification Technique; TMT)’을 소개하고자 합니다. 다섯 단계만 거치면 20줄 미만의 SAS 코드만으로 이 기법을 구현할 수 있는데요. 방법은 간단하지만
노벨상의 유래 매년 10월 초, 전 세계의 이목이 스웨덴과 노르웨이로 쏠립니다. 바로 세계에서 가장 권위 있는 시상식 '노벨상(The Nobel Prize)'이 열리기 때문인데요. 노벨상은 다이너마이트를 발명해 거대 재벌이 된 스웨덴 화학자 알프레드 노벨(Alfred Nobel)의 유언에 따라 그가 남긴 재산으로 노벨 재단을 설립하며 시작됐습니다. 최초의 노벨상은 1901년 물리학, 화학, 생리학 및 의학, 세계
그래비티(2013), 인터스텔라(2014), 마션(2015), 컨택트(2016), 패신저스(2017)까지, 여러분은 이중 몇 편의 영화를 보았나요? 최근 우주에 대한 공상과학(SF) 영화가 한해도 빼놓지 않고 박스 오피스를 기록해왔습니다. 컴퓨터 그래픽(CG) 기술 발전의 공이 크겠지만, 1969년 아폴로 11호의 인류 최초 달 착륙을 시작으로 혁신을 거듭해온 항공•우주 과학 기술 역시 큰 영향을 미쳤을 텐데요. 과학 기술의 진보와 함께
현대 유통업계의 미션: 고객의 쇼핑 여정과 함께하라 여러분은 어떻게 쇼핑하나요? 잡지나 패션 블로그에서 마음에 드는 구두를 발견하면 온라인에서 리뷰, 가격, 구입 가능 여부 등을 검색합니다. 그리고 가장 가까운 오프라인 매장에 가서 구두를 직접 신어본 후 스마트폰으로 더 좋은 조건의 판매처가 있는지 찾아보죠. 이처럼 다양한 채널, 기기, 웹사이트, 매장을 자유롭게 넘나들며 언제
현대 기업에게 금융 사기, 이상 거래 탐지는 분명 어려운 도전과제입니다. 실제 사기 거래 발생률은 낮고 기업 활동의 극히 일부분에 해당되지만, 문제는 적절한 툴과 시스템을 갖추지 않는다면 엄청난 금전적 손실을 야기하는 범죄로 빠르게 이어질 수 있다는 것입니다. 더군다나 금융 사기 범죄자들은 계속해서 새로운 사기 수법을 고안해내고 점차 정교해지고 있는데요. 한가지 좋은
‘사물인터넷(IoT)’ 세상을 바꾸다 데이터 포 굿(Data for Good)! 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 성장과 함께 점점 더 많은 분야에서 데이터가 선하고 유용하게 사용되고 있습니다. 하루가 다르게 데이터를 수집하고 인사이트를 생성하기 위한 독창적이고 참신한 방식이 소개되고 있는데요. 환자가 치료 계획을 잘 지킬 수 있도록 돕는 스마트 알약: 사람이 삼킬 수 있는 센서는 약의 복용뿐만 아니라
‘호모 나랜스(Homo Narrans)’라는 단어를 들어보셨나요? ‘이야기하는 사람’을 뜻하는 라틴어로 1999년 미국의 영문학자 존 닐(John Niels)이 동일 제목의 저서를 통해 처음 소개했습니다. 그는 인간은 태생적으로 이야기하려는 본능을 가지며, 이야기를 주고받지 않고서는 살아갈 수 없고, 이야기를 통해 사회를 이해한다고 설명했는데요. 이야기는 기억에 남으며, 사람과 감정적으로 연결되고, 행동을 고취시킵니다. ‘이야기하다’라는 뜻의 ‘스토리텔링(Storytelling)’은 지속적이며
현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 대망의 마지막 시간입니다. 이전 블로그를 통해 다양한 유형의 모델을 결합하는 방법을 소개해드렸다면, 오늘은 다양한 유형의 데이터를 결합하고, 모델의 다양한 변수를 활용하는 방법에 대해 이야기하고자 합니다. 이전 시리즈를 놓치셨나요? 블로그 1탄, 블로그 2탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델
매년 가을이면 미국 전역의 고속도로, 주택가, 뒷길은 노란색으로 물듭니다. 여름 방학이 끝난 후, 질서 정연하고 조심스럽게 학생들을 학교로 데려가는 통학 버스 때문인데요. 보스턴 공립 학교(BPS; Boston Public Schools)는 지난 학기 동안 매일 버스 650대로 총 4만5,000마일을 달려 2만5,000명의 학생들을 통학시켰습니다. 해당 지역은 전국에서 가장 오래된 공립 학교 구역으로, 이 버스들은
모바일 퍼스트(Mobile First)를 넘어선 모바일 온리(Mobile only) 시대입니다. 스마트폰이나 태블릿 PC로 언제 어디서나 온라인 쇼핑몰, 모바일 앱, 소셜 미디어 등 다양한 플랫폼을 통해 정보를 검색, 공유하고 제품을 구매할 수 있죠. 이처럼 기업이 고객과 만나는 접점은 그 어느 때보다 다양해지고 있으며, 그만큼 고객의 요구와 기대의 변화에 귀를 기울이고 재빠르게 대응해야 할 필요성이
분석이 매 순간, 데이터가 존재하는 모든 곳에 적용된다면 어떤 일들이 가능해질까요? 오늘날 우리는 데이터가 사회와 경제를 움직이는 ‘데이터 이코노미’ 시대에 살고 있습니다. IDC는 오는 2025년 전 세계 데이터 양이 현재의 10배에 달하는 163제타바이트(ZB)에 이를 것으로 전망했는데요. 그러나 데이터는 그 자체만으로 유용하지 않습니다. 모든 데이터는 대기 시간과 유효 기간의 속성을 지니기
링컨 기념관과 워싱턴 기념비부터 스미소니언 박물관까지, 워싱턴 DC는 미국의 역사를 관통하는 세계적인 랜드마크인데요. 지난 9월 18일부터 20일, 이 유서 깊은 도시에서 미래 데이터와 분석 혁신에 대한 뜨거운 논의가 펼쳐졌습니다. 바로 전 세계 수천여 명의 분석 전문가, 산업별 리더, 세계적인 석학, 기업 경영진 및 실무진들이 한자리에 모인 'SAS 애널리틱스 익스피리언스(Analytics Experience)
현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 두 번째 시간입니다. 시리즈를 처음 접하시는 경우 블로그 1탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델 적용하기 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기 위해 모델 오토튜닝하기 시간 효과(temporal effect) 관리하기 '일반화' 이해하기 Chapter 5. 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기
‘세계자연기금(WWF: World Wildlife Fund)’은 미래 환경 보호 리더를 양성하기 위해 전 세계적으로 교육 프로그램에 투자하고 있습니다. 이 리더들은 세계에서 가장 다양한 생물들이 서식하고 있지만 취약한 지역의 환경 보호를 위해 앞장서고 있는데요. 실제 여러 리더들이 WWF의 지원을 받으며 혜택을 누리고 있습니다. 그렇지만 여전히 생물학적 보존 가치가 높은 지역에 거주하는 많은 이들이 자연에
은행 산업의 경쟁 환경 변화 지난 4월, 국내 최초 인터넷 전문 은행 ‘케이뱅크’는 출범 사흘 만에 신규 계좌 가입자 수 10만 명을 돌파하며 화려하게 데뷔했습니다. 1992년 옛 평화은행 이후 25년 만에 탄생한 신규 은행으로 은행권은 물론 세간의 이목을 집중시켰는데요. 이어서 7월에는 인터넷 전문 은행 2호 ‘카카오뱅크’가 오픈 8시간 만에 10만 계좌,
