Artificial Intelligence

Discover how AI is used today and how it will augment human experience in the future

Artificial Intelligence | Risk Management
Franklin Manchester 0
Settore assicurativo: combattere i bias con i dati sintetici

Il settore assicurativo è da anni oggetto di attenzione a causa del cosiddetto “fair bias”. In effetti, i dati di scarsa qualità nelle pratiche commerciali e i pregiudizi sono un problema ben noto per le compagnie assicurative. Purtroppo, il risultato è l’emarginazione di un segmento della popolazione. Alcuni esperti del

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Programming Tips
Elizabeth Bautista 0
¡Hablemos del amor en el lenguaje de programación en SAS Workbench!

El nuevo ambiente analítico bajo demanda, SAS Workbench conduce directamente al aumento de la productividad, rendimiento y confianza entre los desarrolladores de la Inteligencia Artificial. Como uno de los recientes lanzamientos de SAS, Viya Workbench este ambiente de cómputo fue pensado para desarrolladores y modeladores para llevar a cabo la

Artificial Intelligence | Risk Management
Franklin Manchester 0
Sådan kan forsikringsselskaber bruge syntetiske data til at bekæmpe bias

Forsikringsbranchen er blevet undersøgt i årevis på grund af "fair bias"-praksis. Faktisk er ukorrekte data i forretningspraksis og bias velkendt i forsikringsbranchen. Resultatet er desværre marginaliserede befolkningsgrupper. Nogle brancheeksperter - herunder en tidligere forsikringsdirektør i USA - mener, at diskrimination vil blive det største problem inden for AI-regulering. Det skyldes,

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Lyse Nogueira 0
IA generativa em marketing: explorando o potencial além da superfície

A inteligência artificial generativa (GenAI) está se tornando uma aliada de peso para os departamentos de marketing globais, impulsionando a eficiência e a produtividade. As aplicações mais usuais da ia generativa até o momento incluem criação de conteúdo, geração de imagens e personalização de campanhas. Porém, ao nos aprofundarmos no

Artificial Intelligence | Machine Learning
Steve Bakalar 0
Thriving in the AI age means crushing the ‘one-and-done’ fallacy

It seems like every day, there’s a new study or report about how AI, GenAI and machine learning will transform industries. For Georgia-Pacific, this isn’t forward-looking speculation. It’s our reality. When we look at the innovation investments Georgia-Pacific has in play, we’re predicting a nine-figure return. We see $100 million

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Brett Wujek 0
Working with synthetic data? Ask these 6 questions first

Synthetic data has emerged as a powerful tool for overcoming the limitations of real-world data. The future holds great promise for accelerated innovation. With synthetic data, companies can now generate financial transactions, medical records or customer behavior patterns that maintain statistical relevance like real data. This emerging technology can help

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Gavin Day 0
How generative AI can futureproof your workforce and build resilience

Major global elections, volatile financial markets, extreme weather events, and sophisticated and costly cyberattacks are increasing operational risks across every industry. Generative AI (GenAI) is redefining how industries navigate this uncertainty and transforming potential risks into powerful opportunities. Organizations across industries are increasingly invested in GenAI – for instance, last

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud
Francisco Mateos 0
SAS Viya 4: Una nueva era para la analítica segura y escalable

En el mundo actual, donde los datos son el activo más valioso, la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad absoluta para las organizaciones. Proteger información sensible mientras se permite un análisis avanzado y eficiente requiere plataformas que sean no solo potentes, sino también resilientes frente a las amenazas digitales.

Artificial Intelligence
Przemysław Janicki 0
Praktyczny przewodnik po generowaniu danych syntetycznych

Jakość danych syntetycznych zależy przede wszystkim od jakości modelu, który je wygenerował, oraz – rzecz jasna – reprezentatywności i jakości danych pierwotnych. O ile ta druga kwestia, jako dobrze znana każdemu analitykowi danych, nie wymaga dalszego komentarza, o tyle kwestii jakości modelu warto poświęcić dodatkową uwagę.   Rysunek 1. Procedura

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