使用“黑骑士”的抵押贷款服务商在快速、低成本地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务依靠客户和交易数据来评估预付风险，并执行投资者报告，损失分析和服务转移。在Black Knight MSP这样的平台上，这些数据要么被困在静态报表中，要么可以通过成本高昂的附加组件(如BDE)访问。Altair抵押套件通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。加入我们的内部专家与20年的经验，在抵押贷款服务乔洛瓦蒂学习如何Altair抵押套件可以为您的流程带来效率。
采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临着很高的压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造矿业的未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和数字双胞胎、机器学习和物联网等先进技术如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将听到行业领袖和技术专家关于如何使用Altair的解决方案进行高效开发和运营。
了解数据转换工具如何完美地补充RPA流程，以释放人力资本，防止收入损失，并最终最大化您的投资。如果您处理大量数据，并有兴趣了解更多有关RPA的知识，或者您目前已经有了一个RPA流程，那么本次网络研讨会非常适合您。在与AmdoSoft Systems的合作中，我们演示了:-如何将数据准备和RPA结合起来，以提高生产力和灵活性-如何清理和格式化您的数据，以最大限度地消耗机器人-我们的解决方案如何消除隔离使用和容易出错的手工任务
通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策
制造业工程师可以花费多达50％的时间获取和综合执行其日常角色所需的数据。我们确信，工程师擅长使用AI工具，占据减少屏障的关键，以在各种复杂的制造问题上成功地描述数据集 - 从产品设计和新的开发到持续的维护。这些技能不仅能够实现快速，数据驱动的决策并显着提高生产力，而且还赋予工程师，以满足对AI熟练劳动力的不断增长的需求。参加下一步解锁即时机会为您的制造业务。观看我们深入的会话，深度潜水：工程师的实用AI和数据科学。
欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。随着数据系统(如大数据、流数据)和计算系统(如高性能计算、GPU)的发展，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。
对于工程和制造公司来说，数据科学和人工智能是改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来制造业对自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师使这一切成为可能。在Altair，我们设想了未来工程师的设备，以应用数据科学技术来推导强大的预测性分析，以改变它们的运行方式。制造业数据科学普遍存在的应用 - 从产品设计，供bob电竞官方应链优化和故障预测，以及预防性维护需求预测，质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以击穿数据孤岛，并提取可操作的见解来驱动真正的商业价值。这个运动刚刚开始。观看我们的按需网络研讨会了解更多信息。
授权您的分析师和组织以优化君主的审计准备过程。为和进行审计准备可以是劳动密集型，麻烦和易于易受的过程。但是，它不需要那样。通过利用君主，分析师和组织可以利用其不同的数据来源，以优化审计准备。
用更少的努力从Excel中获得更多。作为Excel的用户，我们理解Excel处理我们想要做的分析的能力可能会有一些挫折。最近，《福布斯》(Forbes)和《华尔街日报》(Wall Street Journal)等出版物都发表了文章，评论Excel的不足之处。请关注我们的内部专家Llewellyn Wells，他将向您展示如何通过自助数据准备来克服这些限制。
不断变化的制造业和数据分析世界正在融合——这种交集将很快对过程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人士都在努力解决集成数据分析的内容和方法。最近，Altair Data Analytics与ASQ合作，为您带来一场关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾是来自Altair的Sony Pauly(东北技术总监)和Tom Zougas博士(全球数据分析服务副总裁)。听他们讨论重要的问题和定义:
分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?
制定一个可实现的数字转换策略通常会受到糟糕的或不可访问的数据或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新分析方法有助于避免在操作大量不同数据以解决复杂问题时经常遇到的陷阱。Mike Rowley，数据分析解决方案营销高级总监，主持了一场关于数字转型中常见的分析局限性和机遇的生动讨论。本次网络研讨会将描绘出数据和数字转型之旅，并突出关注的特定领域以获得最佳结果:- 2021年数字转型世界的新发展-今天数据转型最常见的挑战-集中和管理策划和审计数据集-数据模型和工作流中可跟踪、透明的变化
你如何利用今年的中断和教训，对你与数据的关系做出有意义的改变?正如我们今年所经历的那样，改变的催化剂可能是不稳定的。低效流程内就可以被放大的工作条件的变化,而不是寻求现状或回到事情的方式,我们可以利用这段时间为契机,改善流程或需要补充分析已有的流程介绍进入2021年比2020年更健康吗?在本次网络研讨会中，我们将讨论:-识别现有的制约因素，包括有形的和可感知的-集中的和分散的过程:我们如何确保敏捷性和治理?-行业数据趋势的进攻性和防御性策略以及如何取得领先
探索2020年发布的Knowledge Studio的新功能，以保持该工具随着科学的发展而快速发展。对一些行业来说，2020年是缓慢而复杂的一年，但对科技行业来说并非如此。技术继续以快速的速度发展，因此支持的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们关于以下新功能的生动讨论:-可解释的人工智能模型的能力-自动机器学习的分析人员，不是数据科学家-模型堆叠结合学习从许多模型-自定义节点创建编码，以保持工作在工具内-其他新功能
我们将带您通过Knowledge Studio，这是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码。Knowledge Studio是帮助管理信用和欺诈风险、营销分析、产品生命周期设计、客户忠诚度计划和供应链的完美选择。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修，Knowledge Studio使分析团队能够从他们的数据中获得有用的、可操作的见解。代码交互自动ML可解释AI模型堆叠谁应该参加?这个活动非常适合在自己的组织中处理和分析复杂数据的人。
观看本次点播数据分析网络研讨会，了解Altair Monarch如何帮助采购和财务团队提高数据效率和自动化数据准备。
任何数据准备过程的第一步都是访问数据本身，但并非所有数据都是容易获得的。了解Monarch如何加速从几乎任何数据源、从表数据库到本地驱动器的数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据带来了各种各样的挑战。Monarch能够满足每个数据源所呈现的各种挑战，方法是迎合这种类型，并让最终用户选择他们想要如何与之交互。一旦您的数据被导入和清理，您将了解如何管理您的导出，以准确地将数据以所需的格式推送到它需要的位置。
最新发布的君主使它更容易建立或调整您的模型使用我们的数据准备工作室。从我们改进的引擎版本，自动对齐您的混乱数据到我们的点击地图和报告验证，以确保您的数据被正确捕获，建立DPS模型从来没有这么容易。Data Prep Studio不仅改进了终端用户现在获取数据的方式，而且还改变了我们对建模的方法和思考方式。完全集成DPS意味着您可以花更少的时间捕获数据，而花更多的时间从中获得见解。我们的专家将向您展示我们改进数据捕获过程的一些方法。
在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。我们的小组成员讨论了现代技术、先进的分析和数据驱动的方法是否能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。
以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。
来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;
增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。
营销人员需要更好地理解不断变化的偏好和需求，这样他们才能使他们的互动个性化。Altair Data Analytics解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户获得更深入、更快的客户和前景洞察，无需任何编码或IT依赖。
并不是所有的数据都是平等创建的——学习如何利用Monarch的计算字段功能来创建动态函数，以便应用于整个数据集。我们的解决方案专家Joseph Alvarez向您展示了一些如何最大限度地利用您的数据的技巧和技巧。
随着越来越多的企业使用机器人过程自动化(RPA)作为一种简化操作和评估效率差距的手段，在充分实现其好处方面存在障碍。例如，对于RPA进程来说，处理现有数据通常是一项挑战。研究表明，在没有一个好的解决方案的情况下，RPA 80%的时间都花在了数据准备上。了解如何使用正确的数据分析堆栈来增强您正在进行的RPA投资。
数据分析是通过数字化转型推动业务价值的核心。模型构建和解释模型结果的透明度导致了自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何适应组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。
减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。必须包括来自所有业务单位和职能部门的数据，以建立欺诈业务成功的整体视图。经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，再加上欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。
“竖井数据”不必一直这样。结合数据集从几乎任何位置或格式与君主创建统一的，一致的输出准备分析。连接是在单个位置创建所有数据的统一视图的不可或缺的一部分。通过Monarch，我们将向您展示如何执行标准连接、查找和负连接来创建您想要的输出，而不需要编写代码或脚本。
30多年来，Monarch一直是自助数据准备领域的领导者。通过我们的最新版本，我们已经使您最困难的数据准备挑战甚至更简单。在包含工作表设计中，我们现在可以采用结构化的格式化电子表格（例如，Microsoft Excel或Google纸张），并简化了几下的数据提取。我们还升级了我们的PDF引擎，即使是最不守规矩的PDFS陷入困境。
这个演讲是关于如何使机器学习模型及其决策具有可解释性，以及为什么它的重要性和价值。
在本次网络研讨会中，我们将讨论分析日内交易风险和表现的好处，等待收盘报告的缺点，以及与构建和使用风险遵从性仪表盘相关的挑战，交易员和遵从性经理可以有效地使用这些仪表盘来为交易决策提供信息。我们还将演示复杂实时分析系统的无代码开发方法，可以定制，以适应公司，办公桌或交易员的独特需求。
什么是预测建模?为什么它有用?你如何在实际意义上利用预测建模为您的业务?在结束这个会议时，用户将对如何将预测建模应用到他们自己的潜在用例有更好的想法。在本次网络研讨会中，我们将介绍预测建模，帮助业务和分析用户如何最好地利用预测建模工具，挑战和测试预测模型以确保性能的信心，以及如何部署预测结果的最佳实践示例。
基本数据准备包括从报表设计中提取数据后可以进行的最简单的更改。一旦数据被带入准备窗口，就可以在创建一个可重复和有效的过程时对其进行进一步操作。掌握基本数据准备将允许用户细化他们想要关注的信息。
Advanced Trapping将涵盖使用半结构化的.txt和. pdf报告时最难解决的挑战。并不是每个报告都很整洁，格式足够允许标准的陷阱，这就是为什么了解可用的工具和技术是如此重要。掌握高级捕获将允许用户解决在一致的基础上捕获数据时最困难的挑战。
在基本捕获会话中，我们讨论了使用半结构化的。txt和。pdf报告时最直接的挑战。对于在整个报告中遵循一致结构的文档，标准捕获方法将提供可靠和可重复的解决方案。掌握基本捕获方法将允许最终用户在一致的基础上捕获数据时解决所有的基本挑战。
使用Altair数据分析软件的CAE应用的机器学习技术。bob电竞官方
世界经济的深刻变化意味着企业将更多地依靠分析来预测特定置信区间内的行为。收入流的损失和降低其他风险凸显了使用数据来推动旨在维持收入、降低成本和应对其他挑战的战略决策的重要性。
Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测分析，帮助情报社区实现并简化先进的互操作性，允许安全分析师快速访问、清理并将来自不同来源的困难数据转换为可利用的、共享的资产，以实现高效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会(Intelligence Analytics Virtual Summit)上的20分钟会议中，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析来自动化与访问和协调数据相关的重复、易出错的流程，消除人工工作，并促进全面的智能决策。
本视频探索Altair数据分析软件可能应用于金融服务环境的许多方式。学习如何提高数据准备、机器学习和数据可视化的技能。