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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