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Bang-Bon Goo 0
하이브리드 머신러닝으로 텍스트 분석의 한계를 넘다

모든 비즈니스 영역으로 확대되는 텍스트 분석 그동안 소셜 미디어 분석에 국한되었던 텍스트 분석은 이제, 콜센터, 마케팅, 품질 영역으로 확장은 물론 최근 들어 전통적인 수작업 영역(발주처 요구사항 분석, AI기반 안전사고 예방 등)까지 확대하고 있습니다. 텍스트 분석을 하기 위해서는 텍스트와 함께, AI 기반의 NLP 머신러닝 엔진이 필수입니다. 이 엔진 내에서 문맥 기반의

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WooSeong Jeon 0
고객을 바로 알아야 비로소 보이는 Fraud

사기 위험 증가, 그리고 고객 바로 알기 무수히 많은 고객 거래에서 사기를 찾는 일은 모래 속에서 바늘을 찾는 것과 같다고들 말합니다. 디지털 가속화로 휴대폰 하나만 있으면 언제 어디서든 원하는 서비스를 이용하고 비용을 지불하는 편리한 시대를 살고 있는 지금, 기업과 기관은 고객에게 보다 빠르고 더 많은 편의를 제공하여 시장과 고객을 뺏기지

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Il-Hyoung Kwon 0
Forecasting 알고리즘, 미래를 변화시키다

포스트 코로나 시대의 불확실한 미래를 헤쳐나가기 위해서는 그 어느 때보다 예측력을 높여야 합니다. 예측 알고리즘을 사용하면 불확실성을 최소화하고, 정책이나 전략에 따른 변화를 보다 정확히 가늠하며 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다. SAS Visual Forecasting이 필요한 이유 Forecasting 알고리즘은 어떻게 미래를 변화시킬 수 있을까요? ARIMA와 같은 전통적인 단변량 시계열 알고리즘은 타깃(종속) 변수만을

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ByungWook Choi 0
제조 산업을 위한 성공적인 디지털 트랜스포메이션 전략

성공을 위한 3가지 필수 요소 시장조사기관인 IDC는 올해, 제조 분야에서 디지털 트랜스포메이션에 가장 많은 투자가 이뤄질 것으로 전망합니다. 구체적으로 디스크리트 제조 2,250억 달러, 프로세스 제조 1,250억 달러, 총 3500달러의 투자를 예상합니다. 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 수행하기 위해서는 3가지 요소가 필요합니다. ▶첫째, 사람. 모든 혁신의 주체는 사람입니다. 사람의 능력, 조직구조, 문화가 상당히

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