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은행은 금융위기와 같은 경제적 충격이 외부에서 발생했을 때 채무 불이행에 따른 손실 규모를 파악하고 보유하고 있는 위험자산에 대한 포트폴리오 변화를 빠르게 확인할 수 있어야 하는데요. 특히 글로벌 금융위기 이후 은행권을 대상으로 글로벌 경제 위기에 견딜 수 있는 재무 건전성 역량을 문서화하는 규제요구가 높아지면서 대형 투자은행들이 경제 상황이 극도로 나빠졌을 때
머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며,
인공지능(AI)의 성장은 과연 디스토피아를 초래할까요? 인공지능은 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있지만, 동시에 인공지능의 잠재적 위험성을 우려하는 목소리도 커지고 있는데요. 하지만 반대로 생각해보면 인공지능은 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 인공지능은 이미 헬스케어, 보험, 금융, 농업 등 대부분의 산업 분야에서 인간을 돕는 중추적인 역할을 하고 있는데요. 마찬가지로 SAS는 인공지능을
인공지능(AI)이 우리에게 미치는 영향이 나날이 커지면서 일자리를 대체할 것이라는 우려도 높아지고 있습니다. 이를 위해서 인공지능의 윤리 방안과 규제에 대한 논의가 이루어지고, 기업이 알고리즘으로 인해 일자리를 빼앗긴 직원에게 재교육을 제공해야 한다는 목소리가 나오고 있는데요. 하지만 이러한 모든 내용은 인공지능이 미치는 부정적인 면에만 치우쳐 있습니다. 그렇다면 인공지능이 우리의 삶에 주는 혜택으로는 무엇이 있을까요? 인공지능,