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制造业的工程师可以花费高达50%的时间来获取和合成执行日常任务所需的数据。我们确信，熟练使用AI工具集的工程师是降低障碍的关键，他们可以成功利用各种复杂制造问题的数据集，从产品设计和新开发到日常维护。这些技能不仅可以实现快速、数据驱动的决策，显著提高生产率，还可以帮助工程师满足对人工智能熟练劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的生产运营立即释放机会。请观看我们的深入课程“深入探索：工程师的实用人工智能和数据科学”。
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式数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来实现这一切。在牵牛星，我们展望未来，工程师们将充分利用数据科学技术，获得强大的预测分析，从而改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有大量的应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的鸿沟，您的组织可以分解数据竖井，并提取可操作的见解，以驱动真正的业务价值。运动刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多信息。
使用黑骑士的抵押贷款服务公司面临着快速、低成本地获取贷款和提前还款风险的重大挑战。抵押贷款服务公司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等平台上，这些数据要么被困在静态报告中，要么通过BDE等昂贵的附加组件访问。Altair抵押贷款套件作为抵押贷款服务平台的补充，将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化的、易于解释的方式呈现数据。加入我们的内部专家Joe Lovati在抵押服务20年的经验，了解如何Altair抵押套件可以为您的流程带来效率。
聆听包括SNCF数据主管David Huguet，以及Inchcape plc欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk在内的权威专家小组的意见。当我们专注于;
拥有令人羡慕的阵容，包括：；高盛（Goldman Sachs）投资银行服务策略师全球主管弗雷德里克·德·西伯特（Frederic de Sibert）、Autovista集团首席运营官保罗·唐斯（Paul Downes）、多奥托莫蒂夫（Doğuşotototiv）总经理/首席财务官凯雷姆·塔利（Kerem Talih）和Altair首席数据科学家曼杜·雷法特（Mamdouh Refaat）博士。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自全球企业的见解、指导和提示，这些企业正处于数据和分析过程的不同阶段。
在2019冠状病毒病后以及我们应对新常态的过程中，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济影响的蔓延，金融公司正努力应对消费者和企业客户的大量救助请求。我们的小组成员讨论了现代技术、高级分析和数据驱动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。
增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，Gartner将其定义为“使用机器学习和人工智能等使能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”。
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，等待日尾报告的负面影响，以及建立和使用风险遵从指示板(交易员和合规经理可以有效地使用这些指示板来告知交易决策)所带来的挑战。我们还将演示复杂实时分析系统的无代码开发方法，该系统可以定制，以满足公司、办公桌或交易员的独特需求。
在买方方面，风险监控有助于投资组合经理制定评估业绩的新战略。在卖方，同样的工具使交易员和经理能够在整个交易日监控和分析风险的各个方面。无论交易的是哪种资产类别，实时监控风险的能力正在彻底改变全球顶级金融机构实现风险合规的方式。在本次网络研讨会中，我们将讨论分析日内交易风险的好处、等待日终报告的缺点，以及与构建和使用风险合规仪表板相关的挑战，交易员和合规经理可以有效地使用这些仪表板来通知交易决策。我们还演示了无代码开发复杂风险分析系统的方法，这些系统可以定制，以满足公司、交易台或交易员的独特需求。
在本次网络研讨会中，我们的小组讨论了解决优化执行这一老问题的新方法、包括人工智能在内的新技术在改进中的作用，以及如何实施和集成工具和技术以构建高效、经济的技术堆栈。这是对量化和其他参与交易过程的决策者优化执行质量所需的技术架构和工具的深入研究。