使用Altair数据分析追踪欺诈活动

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巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

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巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

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巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

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

几个OEM目前由于产品生命周期跨越模型的不良整合而面临信息筒仓的挑战。此外，节目之间的模型和各种工程学科的建模成熟度变化的重用有限的重复使用导致缺乏可追溯性。在这简短的演示中，我们将研究解决方案和工作流程，该解决方案和工作流程利用系统模型作为通信的共同语言，同时促进各种类型的实时仪表板和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

于2021年5月在ATCx重型设备展上展出。

演讲者：Keshav Sundaresh，全球总监 - 智能系统和机电一体化，Altair

持续时间:20分钟

通过Altair知识工作室发现采用机器学习的优惠和易于使用Altair知识工作室。这款网络研讨会非常适合任何人在实现和使用ML / AI上实现速度的人 - 无论技能水平还是行业。在这个网络研讨会期间，我们涉及以下内容： - 使用机器学习（ML）和人工智能（AI）以及最佳实践以及申请和自动化无代码ML建模的最佳实践 - 了解负责，可解释的AI（XAI）能力 - 从预测到对规定的分析进行更智能的商业决策

EMEA数据分析技术总监Marco Fliesser介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。

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。

EMEA销售数据分析副总裁Anthony Mc Loughlin介绍了如何授权工程使数据和人工智能工作。

我们如何从目前的流程中退回并通过新的机器学习工具来改进它们，或者只是聪明的报告？在本次会议中，我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何通过以下方式通过以下方式将您的流程（关于数据分析）的当前趋势 - 了解组织内的战略联盟 - 利用当前供应商的合作伙伴关系

欺诈会影响每个人 - 从个别消费者到大公司。基于传统的规则系统可能在过去识别欺诈时生效，但它们变得无效和陈旧，因为欺诈者学会如何绕过这些规则。除了需要处理和检查欺诈的大量数据，除了不断变化的欺诈的策略之外，还有较大的数据，它变得更具挑战性，这些活动通常是隐藏在大量数据中的活动。最近开发的机器学习技术越来越有效地检测欺诈，以及数据系统的进步（例如，大数据，流数据）和计算系统（例如，高性能计算，GPU）。bob官网 bob体育下载结果，可以识别在日常活动中不断捕获的数据中的欺诈行为模式。此外，应对与欺诈者相关的挑战来改变他们的策略是可行的。

数据科学和人工智能是工程和制造公司的改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来对制造业自助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。

使用黑骑士的抵押贷款服务器面临着快速，经济有效地访问贷款和预付风险的重大挑战。抵押贷款服务机构依靠客户和交易数据来评估预付款风险并在投资者报告，损失分析和服务转移方面执行。在像黑骑士MSP这样的平台上，该数据被捕获在静态报告中或通过昂贵的加载项等访问，如BDE。Altair抵押套房通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，以视觉，易于解释的方式呈现数据，作为抵押维修平台的补充。通过两十年的抵押贷款服务，加入我们的内部专家，以便于维修乔Lovati学习Altair抵押套房如何为您的流程带来效率。

用更少的精力从Excel中获取更多信息。作为Excel的用户，我们知道Excel处理我们想做的分析的能力可能会有一些挫折感。最近，像《福布斯》和《华尔街日报》这样的出版物都发表了文章，对Excel的不足之处进行了评论。请看我们的内部专家Llewellyn Wells，他向您展示了如何通过自助数据准备克服这些限制。

不断变化的制造业和数据分析领域正在融合，这种融合将很快对流程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人员都在努力解决整合数据分析的内容和方式。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾有来自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：

• “质量和制造业数据分析”意味着什么？
• 什么是智能制造或行业4.0？
• 如何从预防性转向预测影响质量专业人员？
• 数据分析如何影响异常检测、根本原因分析、预测性维护和保修分析？

分析成熟度模型已经存在15年，由全球各界公司和商业人士使用。但困惑仍然是关于组织在连续统一体上的究竟。Chris Long，全球数据分析解决方案的副总裁 - 谁是SAS的原始团队的一部分，其中包含了分析成熟度模型的想法 - 分享了他对许多迭代的宝贵观点，以及其在2021年及以后的应用。聘请内幕看看需要被要求真正弄清楚你站立的问题： - 关于分析成熟度模型的最常见的误解是什么？- 你能验证你在模型上的位置吗？- 我们看到客户在模型上升级的操作是什么？

制定一个可实现的数字化转型战略往往受到数据质量差或无法访问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尝试操作大量不同数据以解决复杂问题时通常遇到的广泛陷阱。Mike Rowley，数据分析解决方案营销部高级总监，主持了一场关于数字转型相关的常见分析限制和机遇的生动讨论。本次网络研讨会将规划数据和数字化转型之旅，并突出重点领域以获得最佳结果：-2021年数字化转型世界的新发展-当今数据转型最常见的挑战-集中和管理经策划和审核的数据集-可跟踪，数据模型和工作流中的透明更改

您如何利用来自今年的中断和经验教训，以对您与数据的关系进行有意义的变化？随着我们今年的所有经验丰富，变革的催化剂可能是疯狂的。可以在工作条件发生变化后立即放大进程内的低效率，而不是寻求现状或返回事物的方式，我们可以将这次作为改进进程的机会，或者将所需的补充分析改进到预先存在的过程进入2021年更健康的比2020？在此网络研讨会期间，我们将讨论： - 识别现有的限制，切实和感知 - 剧本与分散流程：我们如何确保敏捷和治理？- 为行业的数据趋势和如何实现的数据趋势与防御策略

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

我们将带您了解Knowledge Studio，它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，可以快速可视化数据，同时快速生成可解释的结果，而无需一行代码。Knowledge Studio非常适合帮助管理信贷和欺诈风险、营销分析、产品生命周期设计、客户忠诚度计划和供应链。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修索赔，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。我们将向您介绍的技术：代码交互自动ML可解释人工智能模型堆叠谁应该参加？本次活动非常适合任何在其组织中处理和分析复杂数据的人。

观看此ondemand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并自动化其数据准备。

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如何从几乎任何源（从表格数据库到本地驱动器）加速数据提取过程，以及如何获得一致的结果。随着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提出的单个挑战，方法是迎合这种类型的数据，并让最终用户选择他们希望如何与之交互。导入和清理数据后，了解如何管理导出，以数据所需的格式将数据准确地推送到需要的位置。

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。

银行和信用合作社如何利用数据自动化和预测分析来重新评估与COVID相关的失业风险？在最近举行的第五届CULYtics虚拟峰会（2020）上，与牛郎星银行和信用合作社（Altair's Bank&Credit Union）团队主管迪伦•坦西尔（Dylan Tancill）一起进行热烈的讨论。

您可以从包括David Huguet，SNCF的数据领导，Plus Martijn Van Baardwijk，CFO - 欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧盟我们专注于;

• 如何使公司内外的数据民主化；
• 如何管理与数据民主化相关的安全和风险；
• 通过统一访问数据带来的改进。

POST COVID-19，当我们导航新的正常 - 银行和贷款时无疑会改变。随着经济的辐射差价，金融公司正在努力，消费者和商业客户的重大涌入。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可以将钥匙持有确保银行和金融技术领导者尽管这种快速发展的信贷危机，但仍然不断扩大。

拥有令人羡慕的阵容，包括；高盛投资银行服务策略师全球主管Frederic de Sibert、Autovista Group首席运营官Paul Downes、DoğuşOtomotiv总经理/首席财务官Kerem Talih和Altair首席数据科学家Mamdouh Refaat博士。这个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旅程的不同阶段。

Augmented Analytics is being touted as the next frontier in AI’s Evolution with Gartner defining it as “the use of enabling technologies such as machine learning and AI to assist with data preparation, insight generation, and insight explanation to augment how people explore and analyze data”.

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。

随着更多企业使用机器人过程自动化（RPA）作为简化运营和评估效率差距的手段，障碍能够充分实现其利益。例如，现有数据通常是挑战用于处理的RPA进程。如果没有良好的解决方案，研究表明，80％的RPA时间与数据准备有关。
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。

欺诈减轻需要在其构建体中灵活的技术和业务流程，所有参与欺诈预防的人都很容易理解，并且足以适应新的攻击，而无需从头开始重建。
必须包含来自所有业务部门和职能部门的数据，以创建欺诈操作成功的整体视图。在经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，结合欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法来快速应对新的金融犯罪。

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会导致自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何融入组织的数据驱动方法以解决复杂的业务问题。

孤立的数据不必保持这种状态。将几乎任何位置或格式的数据集与Monarch结合起来，创建统一、一致的输出，以便进行分析。连接是在一个地方创建所有数据的统一视图的一个组成部分。使用Monarch，我们将向您展示如何执行标准联接、查找和负联接，以创建所需的输出，而无需编写代码或脚本。

Genworth Global Mortgage Insurance（GMI）通过Altair Knowledge Studio和文本挖掘概述了他们的机器学习之旅。

Altair Solver技术有助于释放创造性思维的无限潜力。我们通过我们的技术来激励和赋予人们解决最大的工程挑战。2020软件释放进一步前进，从概念到跨越多学科的概念进行仿真和优化的前瞻性技术，包括结构，流体，热管理，电磁和电子产品。对于我们的多物理求解器组合进行了主要的补充，我们更接近能够可靠地预测设计性能。

了解Altair的数据分析平台如何帮助您摄取和准备大量不同的数据，从而使用我们的预测分析解决方案确定最有可能流失的客户。

探索业务分析师和数据科学家如何在所有技能级别上利用数据科学建模，而无需编写代码。快速构建预测性和规范性模型，可以很容易地解释和量化数据中发现的见解。

明智的决策始于可信、准确的数据。了解如何使用来自Altair的无代码数据准备，使用可重复任务无缝连接和轻松转换不同的数据。