Artificial Intelligence

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

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI) 강화학습, 고객 여정 최적화의 필수 요소로 자리잡다!

기업의 마케팅 전략도 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 혁신적인 기술이 등장하며 함께 발전하고 있습니다. 고객 중심의 IT 환경에서 많은 기업은 높은 고객 충성도를 달성하고자 고객 여정(customer journey) 최적화에 많은 노력을 기울이고 있는데요. 인공지능 역시 고객 여정을 최적화하기 위한 기술로 많은 비즈니스에 도입되고 있습니다. 인공지능 강화학습(Reinforcement learning) 모델을 적용한 대표적인 예로는 미국 게임 개발사 아타리(Atari)가 선보인

Artificial Intelligence | Internet of Things
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
AI + IoT, 지능형사물인터넷(AIoT) 실현을 위한 핵심 기술과 조건

올해 초 2018년과 미래를 관통할 두 가지 기술로 '인공지능(AI)’과 ‘자동화(Automation)'를 소개해 드렸는데요. 인공지능과 자동화 기술은 사물인터넷(IoT)과 어떻게 연결될 수 있을까요? IDC 퓨처스케이프(IDC FutureScape)가 발표한 ‘2017년 전 세계 IoT 전망’ 보고서에 따르면, 2019년까지 사물인터넷에서 생성된 데이터의 40% 이상이 네트워크 엣지(edge)에 저장되어 처리되고 분석될 전망입니다. 또한 효과적인 사물인터넷 기술은 스트리밍 분석과 머신러닝을 결합해 진행될

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
Es el momento de combatir la corrupción con analítica

Las técnicas creadas a partir del Big Data han revelado múltiples aplicaciones que han servido para poner sobre la mesa los fraudes y las filtraciones masivas de información sobre temas relacionados con, por ejemplo, paraísos fiscales y evasión de impuestos. A Latinoamérica, según reportes divulgados por Global Financial Integrity, la

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gustavo Gutman 0
¿Cómo enfrentar la recesión a partir de los datos?

En situaciones donde la reducción de costos es un imperativo y las empresas carecen de presupuestos óptimos, los datos se vuelven aún más importantes de lo que eran antes de una recesión de datos. Priorizar libera resultados reales, y analizar la información de manera correcta se convierte en un punto clave. Determinar y definir qué clientes tienen mayor probabilidad

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Rhett Scheel 0
Bühne frei für KI und Machine Learning im Gesundheitswesen!

Krankenversicherung und neue Technologien – geht das zusammen? Auf alle Fälle! Und das User-Group-Treffen „Analytik in der Krankenversicherung“, das kürzlich in Leipzig stattfand, hat es unter Beweis gestellt. Diese von den Gesundheitsforen Leipzig ausgerichtete Veranstaltung ist ein sehr informatives Forum, auf dem sich analytische Fachexperten aus der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV)

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
Ciudades conectadas, el camino hacia ciudades inteligentes

En los últimos 25 años las ciudades colombianas han venido expandiendo su territorio y han aumentado su demanda de recursos naturales y servicios vitales. Esto lo sustentan las cifras del DANE que muestran que en 2017, 76% de la población colombiana se concentró en ciudades frente a un 24% que

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Olivier Zaech 0
Unterstützung statt Bedrohung: Wie KI das Gesundheitswesen verbessern kann

Fest steht: Künstliche Intelligenz (KI) wird unser aller Leben verändern – und tut es schon. Weniger klar ist, in welcher Weise und in welchem Zeitrahmen diese Veränderungen passieren – und was am Ende dabei herauskommt. In vielen Bereichen gibt es wilde Spekulationen. Bei Life Sciences und im Gesundheitssektor lichtet sich

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI), 새로운 마케팅 파트너로 떠오르다!

인공지능(AI)은 금융 사기 탐지, 보험 비즈니스 모델 다각화, 의료 진단 개선, 스포츠 경기 성과 향상 등 다양한 분야에서 상상을 현실화하고 성과를 도출하고 있습니다. 최근 마케팅 분야도 예측 분석, 추천 엔진 등 다양한 형태의 인공지능 알고리즘을 적극 활용하면서 혁신을 체감하고 있는데요. 대기업은 물론 중소기업에 적합한 여러 인공지능 활용 마케팅 툴이 등장하면서 변화의 속도는 더욱 빨라지고 있습니다.

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips | Risk Management
Sian Roberts 0
Deep learning for numerical analysis explained

Deep learning (DL) is a subset of neural networks, which have been around since the 1960’s. Computing resources and the need for a lot of data during training were the crippling factor for neural networks. But with the growing availability of computing resources such as multi-core machines, graphics processing units

Analytics | Artificial Intelligence
Michael Rabin 0
Mit Prozessverbesserungen bei Versicherungen ist Langeweile garantiert! Oder?

Schaut man auf die Digitalisierungsprojekte der Versicherer, dann fällt auf, dass ein Großteil im Wesentlichen Prozessverbesserungen und Kosteneinsparungen sind. Prozesse und Kosten – das sind nicht gerade „moderne“ Begriffe und sie sind gefühlt das Gegenteil dessen, was an Buzzwords und Statements im Kontext Digitalisierung und Innovation genannt wird. Dass solch

Analytics | Artificial Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
Los Gobiernos le están sacando mayor provecho al valor de la Analítica y la Inteligencia Artificial

En un mundo que a diario se transforma con los datos y los avances tecnológicos, cada vez son más las organizaciones que están adoptando la Analítica y la Inteligencia Artificial para fortalecer sus procesos y entregar mejores resultados a sus clientes. Este escenario no es ajeno al sector gobierno, que

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Ivan Fernando Herrera 0
Capacidades y aplicaciones de la Inteligencia Artificial

En la actualidad, se ha masificado el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes aplicaciones de negocio como: los servicios de atención al cliente y la toma de decisiones operativas en diferentes áreas de las empresas, consiguiendo optimizar múltiples procesos, al hacerlos más eficientes y logrando una mayor rentabilidad.

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
AI民主化を加速する「自動分析機能」が登場

AIプラットフォームSAS Viyaでは、「AI実用化」や「AI民主化」を促進するために、従来から自動予測モデル生成や、機械学習やディープラーニングの判断根拠情報の提供などを可能としていましたが、SAS Visual Analytics on SAS Viyaの最新版8.3では、新たに「自動分析」機能が実装されました。 「自動分析」機能を使用すると、予測(ターゲット)に影響を与えている変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲットに依存しているのかを「文章(条件文)」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに1行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目(ターゲット変数)で、0(延滞なし)、1(延滞あり)の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「分析」>「現在のページで分析」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数を説明変数とした分析が自動的に行われ、 以下のような結果が表示されます。 分析結果画面内説明: ① ドロップダウンリストで、予測対象値(0:延滞なし、1:延滞あり)の切り替えが可能です。この例では、「1:延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%であり、「延滞する」ことに関して影響度の高い変数が順に表記されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の度合い(スコア)を視覚的に確認することができます。 ④ 「延滞する」可能性が最も高くなるグループ(条件の組み合わせ)が文章で示されています。この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて文章内の該当箇所がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて「0:延滞なし、1:延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。 分析に使用する説明変数(要因)に関しては、右側の「データ役割」画面内で選択することができます。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIプラットフォーム「SAS Viya」を分かり易く学べる「特設サイト」へGO!

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI) 챗봇은 고객 서비스를 어떻게 변화시킬까요?

고객 인텔리전스(CI)를 위한 챗봇 이미 많은 기업들이 인공지능(AI)으로 비즈니스를 자동화하고, 더 나은 고객 경험을 제공하며, 매출을 높이고 있습니다. 이미 수년 전부터 은행은 인공지능을 활용해 잠재적인 금융 사기를 탐지하고, 통신사는 고객 이탈을 예측해왔는데요. 챗봇은 한 단계 더 나아가 인공지능을 일상 가까이로 가져왔습니다. 챗봇은 머신러닝, 딥러닝, 음성 인식(voice-to-text), 자연어처리(NLP), 추천 엔진 등 여러

Analytics | Artificial Intelligence | Students & Educators
Andreas Becks 0
KI und die Angst um meinen Job: Wie eine emotionale Debatte zu einer sachlichen und konstruktiven Auseinandersetzung werden kann

Wird KI die Spaltung unserer Gesellschaft in die „Elite“ und den „besorgten, abgehängten Rest“ dramatisch beschleunigen? Zum Beispiel durch hocheffektive personalisierte Medizin, die sich nur wenige leisten können? Oder den Wegfall von automatisierbaren Jobs im Mittelstand, während die hochqualifizierte Elite ihre Machtpositionen beibehält oder gar ausbaut? Oder bietet sich nicht

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
인공지능(AI)이 선택한 지구상 최고의 파라다이스는 어디일까요?

나만의 파라다이스를 찾아라! 여름 휴가 계획 모두 세우셨나요? 어디로 갈지 아직 고민 중이시라면! 클릭 몇 번만으로 전 세계에서 나와 가장 잘 맞는 도시를 알려주는 ‘SAS 파라다이스 파운드(SAS Paradise Found)’ 프로젝트를 소개합니다. 사람마다 매력적인 여행지와 거주지를 선택하는 기준은 다르기 마련인데요. SAS 파라다이스 컨피규레이터(Paradise Configurator)는 가족, 문화, 자연, 안전 및 인프라, 생활비, 레스토랑

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
이모티콘, 감성 분석의 핵심 요소로 떠오르다

지난 7월 17일, 세계 이모티콘의 날을 맞아 애플, 유튜브, 페이스북 등 글로벌 기업들은 새로운 이모티콘을 공개하고 관련 설문조사 결과를 발표하는 등 다양한 이벤트를 진행했는데요. 많은 사람들이 습관처럼 사용하는 이모티콘은 온라인 비주얼 커뮤니케이션이라는 새로운 트렌드의 핵심 요소로 자리잡았습니다. 온라인, 특히 모바일에서 빠르고 명확하게 표현을 전달해야 할 때 이모티콘은 전 세계 누구와도

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
머신러닝 해석력 시리즈 3탄: 부분의존성(PD) & 개별조건부기대치(ICE) 플롯 정복하기!

머신러닝 모델 해석력 시리즈 3탄! 오늘은 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출할 수 있는 변수를 표시하는 두 가지 방법에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄과 2탄을 놓치셨다면, 클릭해주세요! 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력! 2탄: 머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 데이터 과학자가 모델이

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