다시보는 웨비나
데이터 플랫폼 투자: AI 성공 기업과 실패한 40%를 가르는 요인
주최자:
Efi Pylarinou
최고의 글로벌 핀테크 & 테크 인플루언서
GrowFin GmbH
Tim Brophy
수석 솔루션 아키텍트
Elastic
Mike Sisk
기고 편집자
American Banker
개요
대부분의 금융 서비스 회사는 성능이 저조한 모델 때문에 AI 경쟁에서 실패하는 것이 아닙니다. 실패하는 이유는 적절한 데이터가 모델에 충분히 빠르게 전달되지 않기 때문입니다.
데이터 레이크는 역사를 담고 있지만 빠르게 제공할 수 없습니다. CRM 및 워크플로우 도구는 프로세스를 관리하지만, 근본이 되는 부분을 통합하지는 않습니다. 그 결과, 느리고 불완전하며 규제된 환경에서 신뢰하기 어려운 AI가 생겨납니다.
이 웨비나는 통합 데이터 플랫폼이 어떻게 다른지와 규정 준수 위험을 발생시키지 않으면서도 적절한 데이터를 적절한 모델에 적절한 때에 전달하려면 무엇이 필요한지 설명합니다.
세션에서 다루는 내용:
- 대부분의 금융 서비스 분야 AI 프로젝트가 모델 계층이 아닌 데이터 계층에서 멈추는 이유
- 통합 데이터 플랫폼이 데이터 레이크나 워크플로우 도구와 차별화되는 점
- 레거시 시스템과 여러 스키마로 작업할 때도 AI를 발전시키는 방법
추가 리소스
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