Data Management

Blend, cleanse and prepare data for analytics, reporting or data modernization efforts

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Data Visualization | Learn SAS | Machine Learning | Students & Educators
Gonzalo Quintana 0
Formando a la Próxima Generación de Analistas: mentoring de SAS en la UC3M

En el vertiginoso mundo de la analítica, la teoría es fundamental, pero la experiencia práctica es la que realmente marca la diferencia. En SAS, lo sabemos bien. Por eso, hemos forjado una alianza estratégica con la Universidad Carlos III de Madrid para impulsar el talento emergente, brindándoles la oportunidad de

Customer Intelligence | Data Management | Innovation | Marketing
Amy Dyson 0
Building customer trust: Balancing privacy and personalization

In today's digital age, marketing technology (MarTech) plays a crucial role in how businesses engage with their customers. However, the success of truly contextual customer engagement hinges on one fundamental principle: trust. Building and maintaining customer trust is essential for long-term business success, as it fosters loyalty and contributes to

Advanced Analytics | Analytics | Cloud | Data Management
Kayt Leonard 0
5 tips voor het kiezen van een statistische rekenomgeving

Wanneer je denkt aan levensreddende technologie, denk je dan aan een statistische computeromgeving? Statistische rekenomgevingen (SCE) zijn essentieel voor het bevorderen van wetenschappelijke ontdekkingen door onderzoekers de mogelijkheid te bieden om gegevens efficiënt en volgens de regels te beheren, verwerken en analyseren, waarbij de integriteit van de regelgeving zo goed

Advanced Analytics | Analytics | Cloud | Data Management
Kayt Leonard 0
5 consejos para elegir un entorno informático estadístico

Cuando piensa en tecnología que salva vidas, ¿le viene a la mente un entorno informático estadístico? Los entornos de cálculo estadístico (SCE, por sus siglas en inglés) son fundamentales para acelerar los descubrimientos científicos, ya que permiten a los investigadores gestionar, procesar y analizar los datos de forma eficiente y

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Kayt Leonard 0
5 consigli per scegliere un ambiente di calcolo statistico

Ti viene in mente un ambiente di calcolo statistico, quando pensi alle tecnologie salvavita? Eppure gli ambienti di calcolo statistico (Statistical computing environment, SCE) sono determinanti per accelerare le scoperte scientifiche, in quanto consentono ai ricercatori di gestire, elaborare e analizzare i dati in modo efficiente e rigoroso, mantenendo la

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Kayt Leonard 0
5 Tipps zur Auswahl einer statistischen Rechenumgebung

Denken Sie bei lebensrettender Technologie an eine statistische Rechenumgebung? Umgebungen für statistische Berechnungen (SCE) sind für die Beschleunigung wissenschaftlicher Aufdeckungen von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Forschern, Daten effizient und konform zu verwalten, zu verarbeiten und zu analysieren, unter Wahrung der größtmöglichen regulatorischen Integrität. Da die Forschung im Bereich der

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Kayt Leonard 0
5 tips til at vælge et statistisk databehandlingsmiljø

Når du tænker på livsvigtig teknologi, kommer du så til at tænke på et statistisk databehandlingsmiljø? Statistiske databehandlingsmiljøer (SCE) er afgørende for at fremskynde videnskabelige opdagelser ved at gøre det muligt for forskere at administrere, behandle og analysere data effektivt og i overensstemmelse med reglerne og opretholde den største lovgivningsmæssige

Analytics | Data Management | Predictions
Stu Bradley 0
Data privacy perspectives: How financial services firms can foster trust in the AI age

Every year, as Data Privacy Week sharpens the focus on protecting personal information, I’m reminded of a customer event a major North American bank hosted at SAS world headquarters. The bank’s chief data officer led a roundtable discussion on generative AI (GenAI) with a group of esteemed data and AI experts. The

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Fraud & Security Intelligence | Risk Management
Luis Barrientos 0
Es posible predecir el deterioro crediticio de 3 a 6 meses antes de que ocurra

En un mundo donde la información viaja a la velocidad de la luz y las decisiones deben tomarse con precisión quirúrgica, contar con herramientas tecnológicas avanzadas ya no es un lujo, sino una necesidad. A pesar del auge de soluciones de analítica e inteligencia artificial, muchas instituciones aún no aprovechan

Artificial Intelligence | Data Management | Predictions
Julie Muckleroy 0
The data debacle: Boom or bust for banks?

At the very heart of the financial world lies a commodity so vast it’s almost immeasurable ... and it’s growing exponentially with potential yet unrealized. Big data – complex structured and unstructured datasets arriving from innumerable sources – is reshaping the global banking industry. Used effectively, big data can support the delivery

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Carlos Hernández 0
SAS Viya supera a sus competidores y reduce los costos operativos, según un estudio

En la era de la transformación digital, la velocidad, la escalabilidad y la rentabilidad no son solo indicadores de desempeño; son factores decisivos que permiten a las empresas mantenerse competitivas. Hoy, en SAS, nos enorgullecemos de ver cómo nuestra plataforma de IA y analítica, SAS Viya, no solo cumple con

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Ivan Fernando Herrera 0
Revolucionando la gestión de datos en diferentes industrias con SAS

Cada vez más los datos se han convertido en el corazón de todas las operaciones empresariales. Sin embargo, gestionarlos de manera eficiente y convertirlos en información valiosa sigue siendo un desafío. Una buena gestión de datos es esencial para garantizar resultados confiables, éticos y libres de sesgos; que a su

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Management | SAS Events
Héctor Cobo 0
IA generativa y analítica avanzada: el futuro de la innovación corporativa

El futuro de la innovación empresarial no solo está llegando, está ocurriendo ahora. La reciente clausura del evento SAS Innovate On Tour 2024 en la Ciudad de México dejó claro que la inteligencia artificial generativa (GenAI) y la analítica avanzada están cambiando radicalmente la manera en que las organizaciones operan

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Data Management
Cristian Figueroa 0
¿Cómo la analítica y la IA pueden impulsar a los comercios minoristas?

Herramientas como la analítica y la IA pueden ser grandes aliadas para impulsar el crecimiento de los comercios minoristas en la región. Principalmente cuando se crean estrategias que les permitan competir y atraer a los consumidores para aumentar sus ventas, mediante la utilización de los datos e información disponibles que

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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

Artificial Intelligence | Data Management
Elizabeth Bautista 0
Desarrollo de habilidades técnicas y comunicación efectiva: claves para destacar en ciencia de datos

Gran demanda laboral para las profesiones en esta área con un requisito de 700,000 nuevos profesionales para cubrir las necesidades del mercado. Herramientas de capacitación y actualización gratuitas en SAS La Ciencia de Datos se convierte en una de las carreras más atractivas y demandadas, los profesionales y estudiantes interesados

Artificial Intelligence | Data Management
Zeynep Tunc 0
Can your organization’s technology handle the power of GenAI?

In a previous blog post, we discussed how generative AI (GenAI) is experiencing unprecedented popularity, with organizations across various industries eager to unlock its immense potential.  We also highlighted potential use cases organizations must identify to unlock GenAI's full potential with credit customer journeys. These can include using chatbots for

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