Tag: AI

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Hyeshin Hwang 0
AI 열풍 속에서 ‘AI 선도 기업’으로 가는 길

대한민국을 포함한 아시아태평양 지역의 데이터 및 AI 성숙도는 어느 정도일까요? ChatGPT 등장 이후 AI에 대한 관심이 급격히 높아지면서 많은 기업들이 AI 및 생성형 AI의 활용과 적용에 적극 나서고 있습니다. SAS는 최근 IDC에 의뢰해 기업의 AI 투자와 해결과제, 향후 계획에 대한 흥미로운 연구를 진행했습니다. 그 결과를 통해 AI 선도기업이 되기 위한

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クラウドにおける AI と分析の環境への影響の調査

SASクラウドエコノミクスおよびビジネスバリューチームのSpiros PotamitisとFrancesco Raininiがこの記事の執筆に協力しました。2023年11月16日に公開された英語の記事を翻訳しております。 クラウド コンピューティングは数え切れないほど多くの業界のバックボーンとなり、組織が分析、機械学習、AI の力を活用して洞察とイノベーションを実現できるよう支援しています。 クラウドコンピューティングの急速な拡大により、クラウドは大きな二酸化炭素排出量を生み出すようになりました。背景として、クラウドは世界の二酸化炭素排出量の最大 4%を占めると計算されており、これは航空業界が排出する量よりも多いと考えられています。 これに対して何ができるでしょうか? オンプレミスの展開についてはどうでしょうか? クラウドとオンプレミスの議論に関しては、大手市場調査会社である IDC は、コンピューティングリソースの集約効率が高いため、オンプレミスと比較してクラウドの方が環境に優しい選択肢であると主張しています。したがって、AI と分析のワークロードをクラウドに移行するのが環境にとって最善の方法であると言われています。 クラウドでの効率を向上できる組織が増えれば、累積的な影響を考慮すると、小さな改善でも大きな違いを生む可能性があります。 SAS® Viya®と環境 SAS Viya は、  5 年間で最大 50 トンの CO2eの炭素排出量を削減する可能性があります。成長した木がこの量のCO2eを吸収するには 4,513 年かかると言われています。     カーボンフットプリントを楽しく探る 様々な要点を総合的に考慮し、Viya の潜在的な環境的利点を計算するために、私たちはGreen Algorithm Calculator を使用しました。これは、計算ワークロードの二酸化炭素排出量を推定して報告するツールです。計算を完了するために、さまざまな Azure Cloud アーキテクチャにわたる 1,500 を超えるテストを含むFuturum ベンチマーク調査の数値を使用しました。この調査では、Viya がオープンソースや主要な代替手段と比較して平均で 30 倍高速であることが示されています。 私たちは、大規模な組織に典型的なインフラストラクチャと分析のワークロードを想定しました。同時に、Futurum の調査で使用された技術的設定を反映しているため、計算に自信を持ってメリットの数値を適用できます。 グリーンアルゴリズム 計算機を使用して計算するには、次の手順に従います。 実行時間から始めます。50 人のデータ

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L'essor des données synthétiques et leur impact sur l'intelligence artificielle

Dans le paysage technologique actuel, les données synthétiques, nouveau sous ensemble de l’IA générative, apportent de nouvelles pistes de réflexion pour la création des modèles d'intelligence artificielle.   Contrairement aux données traditionnelles, pouvant être limitées par des contraintes de biais, de quantité, ou encore des contraintes de confidentialité et de conformité,

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Carla Miranda 0
7 tendências baseadas em dados que impactam as operações das autoridades tributárias

A pandemia trouxe grandes desafios crónicos e específicos à atividade das autoridades tributárias – como os atrasos ou mesmo suspensão do pagamento de impostos, a necessidade da digitalização de processos, o repensar formas de tributar novas atividades resultantes de empresas que começaram então a operar digitalmente, etc. – que exigiram

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KiWan Lee 0
코오롱베니트, 한국 SAS 고객에게 가치를 더하다.

SAS와 같은 글로벌 기업이 비즈니스를 할 때에는 글로벌 관점과 현지 관점의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.  제품은 글로벌 시장 전반에 걸쳐 제공되어야 하고, 글로벌 경쟁력을 갖춰야 합니다. 반면, 고객과의 관계 구축은 현지 상황에 맞아야 합니다. 이는 적절한 현지 파트너와 협력을 통해서 강화할 수 있습니다. SAS코리아와 오랜 세월을 함께 동행해온 든든한 파트너,

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保険業界向けインタラクティブセッション「新しい保険ビジネス創造に向けた事例と成功要因」を開催!【SAS Institute Japan】

2024年5月31日(金)、SAS Institute Japanは、「保険業界向けインタラクティブセッション 新しい保険ビジネス創造に向けた事例と成功要因」 を六本木ヒルズ森タワー11階のSAS Institute Japan本社で開催した。 開会挨拶 保険業界においても顧客ニーズは多様化、高度化している。たとえば、生保ではウェルビーイングのような包括的な顧客ニーズを充足することが求められている。そして、顧客ニーズを充足するためのエコシステムが台頭し、保険商品がエコシステムに組み込まれ、顧客の生活の中でフリクションレスに保険や関連サービスが提供されるようになっている。今、保険会社はどのように新しい商品・サービスを開発し、マーケティングを実行すべきなのか。本イベントでは、保険業界で実際に多数のイノベーションやCX変革に関わっている有識者をゲストに迎え、今取り組むべき課題やその実際を議論していく(SAS Institute Japan カスタマアドバイザリ事業本部 原島 淳氏)。 セッション1:保険業界におけるビジネスアーキテクチャの転換  まず、福島 渉氏(デロイトトーマツコンサルティング 執行役員 保険インダストリリーダー)が「保険業界におけるビジネスアーキテクチャの転換」について話した。  「これまで世界の保険業界において、ランキング上位企業の顔触れは大きく変わってこなかった。100年以上の歴史を持つ保険会社がランキング上位を占めている。それは従来の保険会社はバリューチェーンの各機能を内製化しており、それぞれの知見や能力が競争優位性の源泉であり、また参入障壁になっていたからだ。大手企業は、潤沢な資本を背景とした価格形成力を持ち、販売網を張り巡らせ、そして高い引受・査定能力により収益を維持してきた。 しかし、今日ではバリューチェーン各機能の分立と共有化が進んだことで、この構造が崩れ始めている。保険会社のビジネスモデルは多様化しており、また水平横断的機能提供を狙うプラットフォーマーが出現している。各保険会社は自らの強みを活かしながら、フィナンシャル&ヘルスマネジメント型、経済活動のあらゆるリスクをカバーするフルスペック型、ドメインフォーカス型、もしくはプダクトファクトリー型といったビジネスモデルを選択していくことになると予測する。また、機能特化/集約型プラットフォーマーとして、データアナリティクス、カスタマーエンゲージメント、キャピタル&インベストマネジメント、ITテクノロジーのプラットフォーマーが出現してくるだろう。たとえば、資産運用プラットフォームBlackRock、”Technology as a Service”のOneConnectといった企業はそれに当たる。保険会社はこういったプラットフォーマーを活用することも重要だ。  このような潮流を受けて、保険業界のビジネスアーキテクチャは変化している。これまでは、単一の商品を効率的に販売する”代理店モデル”が主流だった。しかし、これからは商品・サービスとチャネルをターゲット顧客に応じて最適な形で組み立てていくことが重要だろう。前述のような機能プラットフォーマーが提供する”モジュール化”された機能を自社の商品・サービスやチャネルと組み合わせることで新しいビジネスモデルを定義し、多数の顧客セグメントに効率よく価値提供することも可能だ。たとえば、よく知られるエンビデッド保険や、シンガポールIncomeのSNACKの革新的なサービスもその一例だ。  今日の保険業界ではスピーディーなイノベーションが強く求められている。イノベーションを加速させるには、モジュール化された機能を組み合わせることで、商品・サービスをスピーディーにプロデュースする能力が重要と言える。これからの保険会社に求められるのは、ブランド価値とビジネスケースの仮説構築力と、それをもとに商品・サービスをアジャイルで構築できる新しいテクノロジー基盤、そこで仮説検証を高速で廻せる業務プロセスである。今日の保険会社には、商品・サービス開発、マーケティング、テクノロジー、そして全体のガバナンスの各領域で、”モジュール”を活用したスピーディーな競争優位性の創造が求められている。」 セッション2:三井住友海上におけるCXマーケティングとデータ活用の取り組みについて  では、保険会社では実際にどのように商品・サービスを開発し、マーケティングを行っているのだろうか。続いて、佐藤 祐規氏(三井住友海上 CXマーケティング戦略部 データマーケティングチーム長)が「三井住友海上におけるCXマーケティングとデータ活用の取り組みについて」と題して、実際の取組みを紹介した。  「言うまでも無く、保険業界を取り巻く環境は大きく変化した。お客さまが自ら必要な情報を選択する時代では、事故補償時だけの関係性から脱却しなければならない。CXマーケティング戦略部では、お客様ロイヤルティ大手損保No.1を目指している。このためには、顧客接点を増強すること、そして、データ分析やリサーチを通してお客様の解像度を高め、お客さまごとのコミュニケーションを実施することで、新規獲得手法を高度化し、またお客さまの期待を超える体験価値を提供することが重要だ。そして、そのためにはデータ分析やデータ活用が欠かせない。  当社ではマーケティング領域のデータ活用を強化しているが、いくつかの取組事例を紹介する。まず、ドラレコ付き自動車保険のクリエイティブ開発の事例だ。従来、クリエイティブ開発は商品所管部門が担当しており、モノの視点(機能的価値)からの価値訴求が多かった。しかし、実際にお客さまへの訴求を行っている代理店への調査を行ってみると、お客さまは加入後の体験とそれによる安心に価値を感じていることがわかった。そういった体験価値の視点からプロトタイプを作成し、ターゲット層にアンケート調査を行うことでブラッシュアップを行い、より評価の高いクリエイティブを作成することができた。 この事例のように、消費者調査を行なうことで顧客のニーズや求められる価値を理解した上で、商品・サービス開発を進めている。お客さまに選んでいただくためには、良い商品を開発するだけでなく、当社の認知度や好感度、さらに契約体験や事故体験も重要な要因となる。それぞれの体験や認知が契約にどの程度寄与するのかも分析を行っている。 こういった分析を通してマーケティングミックスを最適化するために、弊社ではCDP(Customer Data Platform)を構築し、お客様起点で属性、契約、行動、調査、事故の情報を統合、活用している。この情報は代理店にも還元していて、代理店向け営業支援システムにNBA(Next Best Action)情報を配信している。  今後の方向性として、保険会社はプロダクト中心の発想から抜け出し、カスタマージャーニーにおける価値を中心に考える必要がある。顧客との接触頻度を拡大すべきだが、無意味な拡大は逆効果で、適度な距離感を持って、有用なコミュニケーションを行っていくことが重要だ。そのためにはお客さまの文脈を押さえた(”ジョブ理論”にもとづく)コミュニケーションが欠かせない。現在、ChatGPTを活用しながら、ジョブ理論にもとづくクリエイティブ開発を進めているが、こういった施策を通してCX向上を目指したい。保険会社の商品・サービスは今後拡大していくだろうが、差別化の最大のポイントはCXだと考えている。」 セッション3:保険イノベーションをサポートする新しいSASテクノロジと事例  こういった保険業界のイノベーションやCX高度化に求められるテクノロジーとは何か。原島 淳氏(SAS Institute Japan カスタマアドバイザリ事業本部)が「保険イノベーションをサポートする新しいSAS」と題して、SASが提供するテクノロジーと海外でのその活用事例を話した。  「保険会社は今、新しい商品・サービスとそのマーケティングモデルをスピーディーに創造していくことが求められている。競争力の源泉としてデータとAIを活用し、また新しいマーケットプレイスやテクノロジー企業が提供する”モジュール”との連携も重要だ。 SASはデータから価値実現のプロセスをEnd-to-Endでサポートし、アジャイルにも対応している。また、あらゆるシステム/モジュールとリアルタイムで統合可能なオープン性を持つ。SASを活用することで、データ・AIを活用した判断をカスタマージャーニーに組み込み、顧客体験を最適化できる。たとえば、外部ウェブサイトの顧客行動をリアルタイムで捕捉・分析し、最適な保険・サービスを最適な保険料で提案。申込があれば本人確認を行い、自動引受査定を行い、スピーディーに契約のご案内を行う、といった形で、業務横断のデータ・AI活用が可能だ 保険業界においてもSASを活用した事例は拡大している。その中から、(1)新しい商品・サービスをスピーディーに創造している事例、(2)優れたCXを提供する顧客接点を構築している事例、(3)業務横断の高度なデータ・AI活用を実施している事例を紹介したい。 まず、(1)海外ダイレクト保険プラットフォーマーでは、多数の外部パートナーに対し、APIを通して豊富な商品とSASで開発されたカスタマーエンゲージメントプラットフォームを”モジュール”として提供する。このプラットフォームはスケーラブルで、かつスピーディーに拡張できる点が特徴であり、多数の外部パートナー向けのエンベデッドの保険の提供や、金融・小売といった多数の販売パートナーとの提携によるマーケティングモデルの展開をサポートしている。次に、(2)カナダSun Lifeでは、デジタルアドバイザ”Ella”がアマゾンエコーなどのインターフェースを通して顧客のライフスタイルをサポートしながら、各種データにもとづいて健康や資産運用のための様々なナッジを提供している。(3)海外保険会社の中小企業向け保険のアンダーライティングでは、引受リスクだけでなく、保険+予防予後サービスを含むトータルの顧客LTVを加味して最適な提案(NBO=Next

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Dan Childers 0
Time for government agencies to embed data and AI into environmental compliance

Government employees charged with monitoring environmental compliance face a downpour of information, wading through countless reports and stacks of paperwork to accomplish their mission. To help these dedicated public servants increase productivity, agencies should consider a broader set of tools to control pollution, enforce regulations and improve compliance. Although foundational

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Amaya Cerezo 0
Construyendo el ‘Máster Data Scientist’: el jedi de los datos al servicio de la estrategia

En los últimos años, la ciencia de datos ha experimentado un crecimiento exponencial y se ha convertido en un pilar fundamental para las estrategias de las organizaciones en todas las industrias. Sin embargo, para los data scientist experimentados, el panorama del dato se encuentra  en un proceso de cambio constante.

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Felipe Nonato 0
Media continues to be a generations game

In the ever-evolving landscape of media, understanding how different generations consume content is crucial. Deloitte's report on Digital Media Trends 2023 sheds light on these generational disparities, highlighting a clear shift towards online experiences among younger audiences. This trend presents both challenges and opportunities for businesses, as they grapple with how

Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Celia Martin 0
Cómo utilizar la IA de forma responsable en la detección de fraude

La introducción de la Inteligencia Artificial (IA) en múltiples industrias a lo largo de los últimos años ha impulsado una auténtica revolución tecnológica, incluyendo en la detección e investigación de fraude u otros delitos financieros. A pesar de que los avances en esta materia varían según el sector o la

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Sofia Real 0
A transformação MarTech: como a tecnologia irá melhorar o marketing em 2024

No ano passado, assistimos a uma revolução notável no desenvolvimento de modelos generativos de IA e na sua adoção generalizada por indivíduos e empresas. Dois exemplos claros foram o ChatGPT e o DALL-E da OpenAI que, em apenas alguns meses, conseguiram conquistar milhões de utilizadores em todo o mundo, garantindo

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Adriana Rojas 0
"Cada vez existen más asignaturas vinculadas a temas analíticos en todos los sectores”

La información certera es la base sobre la que se edifican las empresas, especialmente en un contexto en el que la preparación y la resiliencia son cada vez más importantes. Con el aumento en la cantidad de datos disponibles y la necesidad de aprovecharlos para tener mejores resultados, también hemos

Analytics | Artificial Intelligence
Hyeshin Hwang 0
SAS, 2024년 AI 시장 및 기술 전망 발표

산업별 당면 문제 해결과 맞춤형 첨단 서비스 제공에 AI 활용도 증가 AI 관련 신규 일자리 창출과 직원 업무 성과 지원, 기업 의사 결정에 긍정적인 영향 줄 것   AI는 이제 더 이상 미래 공상 과학 이야기가 아닌 우리 삶 속의 현실이 되어 버렸습니다. 앞으로 AI 기술은 어떤 모습으로 변화, 발전할

Analytics | Machine Learning
Junhyuk Jeong 0
컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 2편

지난 포스팅에서 컴퓨터 비전의 과거와 CNN(Convolution Neural Network)의 구성 요소, 퍼셉트론, 합성곱층에 대해 알아보았습니다. 합성곱층과 함께 풀링, 활성화 함수, 드랍아웃 등 다양한 요소를 활용한다면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 오늘 포스팅에서는 CNN에서 사용될 수 있는 다양한 기법들과 함께 CNN의 학습이 어떤 방식으로 이루어지는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. CNN의 구성요소 <그림

Analytics | Customer Intelligence
Luis García-Vacas 0
Potenciando las estrategias de marketing con modelos analíticos y navegación web

Los modelos analíticos de cliente son utilizados por las empresas para mejorar el conocimiento sobre su público objetivo, necesidades, comportamientos y, en general, anticipar sus movimientos.   La utilización de esta información en modelos analíticos nos permitirá descubrir patrones de comportamiento en los clientes.  Una vía de optimizar los modelos

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Adriana Rojas 0
Colaboración entre universidades y empresas: intercambio mutuo de conocimiento

No creo que ninguno de los lectores de este post llegue a sorprenderse si les contamos que en SAS estamos al 100% comprometidos con el mundo académico. No obstante, hace casi medio siglo que nuestra compañía nació precisamente en las aulas de una universidad, la de Carolina del Norte. Desde

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Junhyuk Jeong 0
컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 1편

컴퓨터가 인간보다 잘 하는 몇 가지 분야가 있는데, 그 중 하나가 바로 이미지 인식입니다. 2012년 알렉스넷이 개발된 이후 컴퓨터 비전 분야는 급속도로 성장하여 우리 일상에 자연스럽게 스며들었습니다. 오늘 포스팅에서는 컴퓨터가 이미지를 어떻게 인식할 수 있는지 이론을 중심으로 살펴보도록 하겠습니다. 1. 컴퓨터 비전의 과거 우리가 모니터를 통해 바라보는 이미지의 구조부터 알아보겠습니다.

Analytics | Machine Learning
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SAS Viya로 시민 데이터 사이언티스트 도전하기!

데이터 문해력과 SAS Viya 플랫폼 ‘데이터 문해력과 시민 데이터 사이언티스트(이하 CDS)의 필요 역량’이라는 지난번 블로그 포스팅에 이어, 이번에는 데이터 문해력을 기반으로 CDS를 지원하는 기반 플랫폼 ‘SAS Viya’(쌔스 바이야)의 주요 특징들을 살펴보겠습니다. SAS Viya는 인 메모리, MPP 환경과 Cloud Native 등 최신 기술을 기반으로, 분석의 생애 주기인 데이터 접근, 전 처리,

Analytics | Learn SAS | Programming Tips
Noah Han 0
SoDA 서비스 가입하기

SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #2 지난 포스팅에서는 SoDA(SAS Ondemand for Academics)의 장점과 필요성을 중심으로 SoDA가 어떤 제품인지 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 ‘서비스 가입 방법’을 알아보겠습니다. 먼저 SoDA가 서비스 되는 브라우저 환경을 알아보고, 이어서 서비스 가입의 각 단계를 살펴보겠습니다. * 편집자 주 : 이번 글은 SAS코리아  컨설팅 본부 한노아

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Diferenças e semelhanças na gestão da experiência do cliente e do cidadão

No passado dia 25 de maio, aproveitámos a presença da equipa de gestão a nível global do SAS na cosmopolita Madrid para nos reunirmos com os nossos clientes e parceiros, que já consideramos amigos, para abordar um tema tão em voga como a analítica avançada sob diferentes ângulos no nosso

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