SAS Korea
데이터를 넘어 인텔리전스 세상으로 향하는 SAS 코리아의 여정에 함께 하세요.1회. 도입 목적과 범위, AML Compliance Analytics Maturity Model 자금세탁 방지 의무가 있는 대부분의 금융 기관과 기업은 자금세탁 방지와 관련된 컴플라이언스 업무 수행을 위해 막대한 인력, 시간, 비용, 노력을 투자하고 있습니다. 자금 세탁 방지 컴플라이언스는 FATF가 설립된 1989년 이후 자금세탁 방지(AML;Anti-Money Laundering), 테러자금조달 방지(CFT; Countering the Financing of Terrorism), 대량살상무기
Hyper Automation, 초(超) 자동화 제조, 여신, 물류 등의 산업군 및 마케팅, 영업 등의 직군에 종사하신다면 자동화(Automation)라는 용어는 그리 낮 설지 않은 용어일 것 입니다. 자동화는 인간의 노동 효율을 극대화하기 위해 인간의 개입을 최소화 하고 기계 또는 컴퓨터의 능력을 활용하는 방향으로 진화해 왔습니다. 예를 들어 마케팅 영역에서의 자동화의 경우, 마케팅 전략을
전 세계적으로 기후변화 대응과 지속가능발전을 위한 금융기관의 역할이 강조되고 있습니다. 이를 위한 금융기관의 노력을 지원하기 위해 SAS는 딜로이트와 함께 지난 10월, 금융권 기후 리스크 관리를 위한 ESG 세미나를 개최했습니다. 그 중 일부를 소개합니다. 금융기관이 기후 리스크를 관리해야 하는 이유 기후 리스크는 크게 물리적 리스크와 전이 리스크로 구분됩니다. 물리적 리스크는 농업에
모든 것이 빠르게 변화하는 디지털 트랜스포메이션 시대에 신속하고 유연하게 대응할 수 있는 기업 역량을 갖추는 것은 성공적인 비즈니스의 필수 요소가 되었습니다. 비즈니스 신속성과 유연성을 갖추기 위해서는 데이터 기반의 의사결정이 핵심인데요. 모든 산업 분야에서 변화의 중심에 있는 다양하고 복잡한 데이터를 분석하고 새로운 가치를 만들어내는 것은 더 이상 IT팀만의 업무는 아닙니다. 기존의