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。
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。
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。
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。
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:
在本次网络研讨会中，我们强调了RPA战略的挑战和机遇，研究了各行业RPA的现状，并提出了Altair Monarch可以作为当前和未来RPA部署的补充解决方案的方法。牵牛星解决方案专家主任Stephen Smay战专家故障诊断,讨论的问题2021年企业与区域规划需要问:不管您正在实施或将战集成到您的系统,仔细考虑的预处理和后处理的差距数据准备/格式是至关重要的。在哪些地方可以找到效率?在明年的RPA世界中，最值得期待的是什么?当今RPA最常见的挑战是什么?
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?
发现2020年发布的知识工作室的新功能，以保持工具随着科学演变而快速移动。对于某些行业而言，2020年是一种缓慢而复杂的一年，但不是技术。技术继续快速发展，也应该支持的解决方案。知识工作室在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们对以下新功能的热闹讨论：-Explainable AI功能为黑匣子模型 - 用于分析师的分析师的机器学习 - 没有数据科学家 - 模型堆叠，以组合来自许多模型的学习 - 通过编码在工具中保持工作- 其他新能力
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。
Gartner最近发布了他们的 “2020年10大数据分析趋势”，他们指出“数据和分析的碰撞将增加以往独立的数据和分析角色之间的互动和协作。”这不仅影响所提供的技术和功能，而且还影响支持和使用它们的人员和流程。角色范围将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发人员作为例子。”据《福布斯》预测，到2024年，仅美国就将出现至少25万名数据科学家的短缺，我们这些以数据为导向的企业将如何生存?我们应该赋予公民数据科学家权力，并体现一种数据民主化的方法，还是有更好的方法来优化我们的数据科学团队?请加入我们的专家小组讨论 “下一代数据科学家” 。讨论要点:下一代数据科学家是什么类型的人?企业如何培养这些备受赞誉的人才呢?您能解释一下您组织中最先进的数据科学项目之一，以及在此过程中遇到的一些绊脚石吗?您认为数据科学领域最紧迫的趋势是什么? If you had to boil it down to one sentence, what is the most important thing organisations should do to stay ahead of the competition?
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;
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。
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。
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。
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。
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。
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智能界实现和简化高级互操作性，允许安全分析师快速访问，清洁和转换从不同源中的困难数据到杠杆式共享资产，以获得有效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析，以自动化与访问和协调数据相关的重复，错误的进程，消除手动工作和培养智能决策- 在董事会上制作。
了解如何在金融服务环境中应用实时数据可视化和流处理技术，以识别盈利机会和避免合规风险。
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。
主要金融机构最近的研究表明，金融欺诈继续以惊人的速度增长。根据益百利的数据，2019年上半年，信用卡和借记卡诈骗增加了60%以上。虽然千禧一代是高度的目标(80%的可能性成为诈骗的目标)，但没有人能免于犯罪活动。基于内部主题专业知识和观察的本土欺诈规则通常用于打击欺诈攻击和其他金融犯罪，如反洗钱。Altair提供了一种行业领先的方法，可以基于实际的分析模型来扩充/调整这些规则。我们认识到的好处是，欺诈分析人员可以更新规则，而不需要求助于数据科学家等高度利用的资源。
Altair数据分析工具支持数据准备、数据预测和数据可视化。在本次网络研讨会中，我们将介绍Knowledge Studio产品的机器学习能力。在本次网络研讨会中，我们将介绍机器学习的概念，并演示如何使用预测性维护方法解决问题，从而将机器学习算法转化为实际利润
Altair的Apache Spark&tradel知识工作室结合其市场领先的数据可视化方法来构建、探索和分割数据，以及构建可解释的预测模型，使数据科学团队能够从位于分布式文件系统中的数据构建机器学习模型，而无需编写代码。数据准备和分析可以方便地提取和操作数据。Knowledge Studio对计算资源的高效利用，特别是在云环境中，缩短了处理周期，降低了成本。拥有数十亿行和数千列的大型数据集可以被有效地挖掘以获得更好的决策智能。
在不确定时期，你如何定义和最小化风险?简单、透明且易于解释的记分卡建模技术可以帮助支持信贷决策，如为新的贷款申请评分、信用限制的更改、交易的超限额审批等。bob电竞官方在当今快速发展的世界中，一个允许在几分钟内刷新和重用记分卡开发工作流的解决方案——而不需要编写代码——是至关重要的。
