Tag: 머신러닝

Analytics | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
Min-Gi Cho 0
사기 탐지 전략을 강화하는 8가지 방법

최근 금융감독원은 2017년 국내 보이스피싱 피해액이 2,423억원에 달하며, 전년 대비 26% 증가했다고 발표했습니다. 특히 하반기에만 가상화폐를 이용해 148억원이 탈취된 것으로 밝혀지며 논란이 되고 있는데요. 이렇게 IT 기술이 발달함에 따라 신종 자금세탁 수법이 등장하면서 사기 탐지는 더욱 어려워지고 있습니다. 결국 산업에 관계없이 모든 금융 범죄 조사관은 사기 탐지 기술과 전략을 지속적으로 강화하고,

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
차세대 챗봇과 딥러닝, 가까워진 지능형 가상 비서(IVA) 시대

우리 모두가 개인 비서의 도움을 받는 세상, 상상이 가시나요? 어쩌면 빠르게 다가올지도 모르겠습니다. 바로 가상 비서, 챗봇 기술의 발전 덕분인데요! 챗봇(chatbot)은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)와 인공지능(AI)을 이용해 사람과의 대화를 시뮬레이션하고 응답을 도출하는 컴퓨터 프로그램입니다. 쉽게 말해 사람의 이야기에 알맞은 답이나 정보를 제공할 수 있는 기계죠. 단순하고 자동화된 작업을 처리할

Advanced Analytics | Internet of Things | Machine Learning
SAS Korea 0
2018년과 미래를 관통할 2가지 기술 트렌드

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

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