백서 및 전자책 (E-Books)
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Artificial Intelligence for Executives
임원진을 위한 인공지능 백서 – 비즈니스 분석에 AI 활용 전략
AI를 활용한 비즈니스는 현재 시장에서 가장 많이 논의되는 주제이며, 대다수의 기업들이 자사의 업무나 서비스에 AI 도입을 검토 및 고민 하기 시작하였습니다. 그러나 비즈니스 분석에 AI 활용 전략의 실용성과 신뢰성이 뛰어난 솔루션을 정확하게 이해하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
이번 백서에서는 AI 도입의 접근 방법과 핵심 개념 그리고 AI를 성공적으로 구현하는 데 도움이 되는 리더십과 비전에 대해 확인하실 수 있습니다.
SAS AI-Enhanced Analytics
AI 기반의 의사결정 지원을 위한 SAS의 전략
다양한 산업에 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 도입이 확산되면서, 비즈니스의 디지털 트랜스포메이션의 속도는 더욱 가속화 되고 있습니다. AI 기술 발전이 이러한 변화의 중요한 원동력이 되고 있는 가운데, AI 기술 중에서도 특히 ‘자동 머신러닝(AutoML)’ 즉 머신러닝을 자동화하는 AI 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
일반적으로 ‘자동 머신러닝’ 기술이란 분석 모델링 자동화를 뜻합니다. 이를 통해 기존 예측 모델 개발에 많은 시간이 소요되었던 코딩, 알고리즘 선택, 튜닝 작업 등을 AI 기술을 활용하여 자동으로 분석 업무 진행이 가능해 졌습니다. SAS는 여기에서 한걸음 더 나아갔습니다. SAS AI-Enhanced Analytics를 통해 AutoML 개념을 크게 확장하여 분석 프로세스 전반(데이터 – 분석 - 적용)에 도움을 제공하는 다양한 머신러닝 자동화 기술을 지원합니다. 또한 전문가를 위한 엔터프라이즈 기능과 일반 사용자를 위한 분석 편의 기능은 물론이고, 전문가와 일반 사용자 간의 협업 기능도 제공합니다. 이로써 기업의 AI 기반 의사결정 지원을 더욱 빠르고 효율적으로 지원할 수 있습니다.
본 백서에서는 AI와 ML 글로벌 트렌드, ‘자동 머신러닝(AutoML)’, 전세계 AI 소프트웨어 플랫폼 시장의 선두주자인 SAS의 ‘AI 기반의 의사결정 지원 전략 및 주요 솔루션의 기능’을 소개합니다.
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- All Industries
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- 교육
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- Personalized Marketing
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- 클라우드
- 21세기 브랜드 수행 능력에 대한 재평가
- 21세기 브랜드 수행 능력에 대한 재평가
- 3B 마케팅
- [Artificial Intelligence for Executives] 임원진을 위한 인공지능 백서 – 비즈니스 분석에 AI 활용 전략
- [SAS로 구현하는 딥 러닝 기술] 딥 러닝 신경망 소개와 모델 개발 가이드
- A New Dimension in Institutional Reporting Business intelligence tools enable multidimensional reporting of enrollment and degree data for the University of Central Florida
- Adopting AI: Strategic Takes on AI Adoption A Harvard Business Review Insight Center Collection
- AI Momentum, Maturity and Models for Success Based on findings from a global executive survey
- AI 가속화와 혁신의 미래: 2022년 AI 모멘텀 조사 보고서
- AI 가속화와 혁신의 미래: 2022년 AI 모멘텀 조사 보고서
- AI 기반의 의사결정 지원을 위한 SAS의 전략
- AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 - 1편
- AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 - 1편
- AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 - 3편
- AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 - 4편
- AI 솔루션은 무엇을 보고 선택해야 하는가? IT 관리자를 위한 안내서
- AI 솔루션은 무엇을 보고 선택해야 하는가? IT 관리자를 위한 안내서
- AI, 의료 서비스를 혁신하다.
- AIOT: How IoT Leaders Are Breaking Away (IDC Market Report / AIoT Survey 2019)
- AI로 고객 경험을 개선하는 6가지 방법
- AI로 보다 빠르고 정확하게 예측하는 방법
- AI를 활용한 자금 세탁과 테러 자금 조달 방지 사례
- AI를 활용한 자금 세탁과 테러 자금 조달 방지 사례
- ALM 시스템 강화 전략: 은행의 재무 및 금융 기능 강화로 예상치 못한 상황에 대비하는 방법
- AML의 현대화 새로운 가능성을 위한 여정
- Azure 기반 SAS® Analytics: 성공적인 클라우드 도입을 위한 4단계
- Challenges in the Effective Use of Master Data Management Techniques
- CX 시대의 임베디드 보험
- Data Management: A Unified Approach Effective, unified data management strategies depend on IT and business users working together
- Empowering Grocers: Using Retail Analytics to Engage Customers How Shoppers Insight Cement Long-Term Loyalty Through Optimization and Forecasting
- ESG 전략: 2021 특별 보고서
- Evolving Data Science in the Cloud: Five factors for success A TDWI Checklist Report
- Experience 2030 고객 경험의 미래는 바로 지금입니다!
- Experience 2030. 고객 경험의 미래는 바로 지금입니다!
- Experience 2030: Pulse Report 뉴노멀 시대의 디지털 인게이지먼트, 개인화, 그리고 신뢰의 가속화
- EXPERIENCE 2030: PULSE REPORT
- Experience Evolution: 2030년과 그 이후에도 고객 만족, 그 이상을 위해
- Forecast Value Added Analysis: Step-by-Step
- Formidable Forecasts How AI Delivers Better, Faster Forecasts
- Hadoop과 빅데이터 분석을 위한 8가지 체크리스트
- High velocity decisions. Trusted outcomes. Using analytics to redefine fraud prevention, AML compliance and public security
- How AI and Machine Learning Are Redefining Anti-Money Laundering The bad actors are making strong plays. Take every advantage to fight back.
- In-the-Moment Marketing Real-time insights and actions
- Managing Fraud Risk in the Digital Age People, processes and technologies to address the emerging risks of online and mobile payments
- Microsoft Azure에서 SAS Viya를 통한 인사이트 발굴
- ModelOps 안내서: AI 및 분석 모델을 배포하고 관리하는 방법
- Powering Health Innovation with AI Global hackathon teams use AI to accelerate cancer breakthroughs, combat childhood obesity, prevent falls and more
- SAS Exploration and Production Optimization Analytics for the Oil and Gas Industry Analytic insights to mitigate subsurface uncertainty and unconstrained risk
- SAS Viay Modernization Embarking on the Journey
- SAS Viya와 함께 비즈니스의 모든 순간을 함께 하십시오!
- SAS 일반 사용자를 위한 Big Data Playbook
- SAS® Viya®와 클라우드 SAS가 분석 시장을 혁신하는 방법
- SAS®와 오픈소스 통합이 가져오는 분석의 혁신
- Security in the SAS® Cloud
- The Artificial Intelligence of Things From smart connected devices to artificially intelligent things, services and experiences
- The CIO's Chance of a Lifetime Using Big Data and Analytics as the Ticket to Strategic Relevance
- The Total Economic Impact™ of SAS® Viya® on Azure Cost Savings and Business Benefits Enabled by SAS Viya on Azure
- ‘데이터 분석을 클라우드에서’ 앞선 조직의 민첩한 움직임이 시작됐다
- “기업의 골든타임을 지켜라” 신속한 의사 결정을 위한 시티즌 데이터 사이언티스트가 되기 위한 조건
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- 개발자의 생산성을 방해하는 5가지 요소와 해결 방법
- 개방형 에코시스템에서의 SAS® 통합 플랫폼이 다양한 데이터와 분석을 결합하여 측정 가능한 가치를 창출하는 방법
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- 고객 경험의 미래 고객 만족 경험을 위한 실시간 고객 인텔리전스
- 고객 경험의 미래 고객 경험의 미래
- 고객 경험의 미래 요약 및 주요 권장 사항
- 고객 경험의 현재와 미래
- 고객 경험의 현재와 미래 리서치 결과, 5가지 주요 테마가 고객 경험을 결정한다고 밝혀지다
- 고객 만족을 위한 리테일 기업 전략 고객여정의 모든 단계에 분석 적용하기
- 고객의 결정의 순간과 고객 대응 방안사례 - SAS KOREA
- 고급 분석 활용 사례: AI, 머신러닝, 자연어 처리(NLP) TDWI Best Practices Report
- 공공데이터 활용을 통한 가치실현 | SAS KOREA 공공데이터 활용을 통한 가치실현
- 과연 VOC업무의 적임자는 누구인가
- 기술 동향 2022 : 딜로이트 인사이트 기술 동향 2022 : 딜로이트 인사이트
- 기업을 위한 빅데이터 활용 전략
- 기업의 성공적인 AI 모델 구현: CIO가 알아 두어야 할 10가지 팁
- 단기 예측 정확도 향상
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- 데이터를 인텔리전스로 변환하는 방법 법 집행 역량 강화
- 디지털 트랜스포메이션에서 한발 앞서가기 위한 4가지 성공 전략
- 디지털 트랜스포메이션의 퍼즐을 맞추다 업계 리더들이 미래의 신규 수익 창출을 위해 Industry 4.0/5.0을 활용하는 방법
- 마케팅 기여도 측정: 실제로 기여한 부분에 가중치 부여 고객 여정 분석을 통한 성과 측정
- 미래에 대비하는 생성형 AI 도입: 정부 기관을 위한 전략적인 성공 경로 글로벌 연구 조사에서 확인된 생성형 AI 기술 통합의 장애물과 성공 기회
- 변화 속 혁신을 주도하는 정부
- 변화하는 보험의 역할
- 보험업계의 혁신 - 4가지 핵심 요소
- 복잡하고 골치 아픈 모델 관리, 어떻게 해결해야할까요? ModelOps에 답이 있습니다.
- 부산은행 사례로 알아보는 디지털 트랜스포메이션 성공 비결
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- 분석 기반의 지능형 제조 구축 방안
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- 분석 기술을 활용한 영업 & 마케팅 ROI 개선 방법5가지
- 분석을 활용한 AI 투자 효과 극대화 방법
- 비용과 리스크를 낮추며 보다 빠르게 클라우드 분석의 가치를 실현하는 방법 비즈니스 및 IT 리더 408명을 대상으로 한 글로벌 조사 결과, 분석 워크로드를 클라우드로 이전하여 ROI를 얻는 데 상당한 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 하지만 희망은 있습니다!
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- 비즈니스 성과를 가속화하는 AIoT
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- 세무의 미래를 이끄는 7대 트렌드 글로벌 관점
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- 시나리오 세분화 및 이상거래 탐지 모델 자금세탁 방지 컴플라이언스에 분석 기술을 활용하여 False Positive를 낮추는 방법
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- 차세대 AML이란?
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- 회복탄력성 규칙 보고서 Subtitle Goes Here.