Service오프라인 매장 분석 서비스
영상을 통해 수집되는 매장 방문객의 데이터를 바탕으로 지속적인 개선점을 도출하고 보완하며, 온라인 마케팅에서 큰 효과를 보였던 그로스 해킹을 오프라인 매장에도 적용하여 혁신적인 매출 성과를 달성할 수 있습니다.
Service전광판 노출도 분석 서비스
전광판이 노출될 수 있는 교차로 등의 도로 교통량을 자동 집계하여 해당 위치의 전광판이 어느정도의 노출량을 가지는지, 평균적인 차량의 정차 시간이 어떤지에 대해 객관적인 지표로 확인할 수 있습니다.
Service안무 분석 서비스
기준 안무 영상과 나의 안무 영상을 비교/분석하여 유사도를 측정하고 데이터 기반의 안무 분석을 통해 체계적으로 개선점을 찾아내고 문제의 원인을 정확히 파악하여 안무 수준을 효율적으로 높일 수 있습니다.
Service스포츠 훈련 분석 서비스
훈련 영상의 포즈를 수치화하고, 수치화된 데이터를 기반으로 체계적이고 과학적인 스포츠 훈련을 수행하여 성과를 최대화할 수 있습니다.
Service재활 훈련 분석 서비스
수행자의 재활 동작 영상을 인식하여 수치화하고, 데이터를 기반으로 기준 영상과 유사한 정도를 측정하여 수행 동작의 정확도를 확인할 수 있습니다.
Finance신용점수 예측
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Finance대출 상환 여부 예측
금융상품을 거래함에 따라 금융회사 경영에 있어 리스크 관리는 중요한 부분입니다. 리스크 관리자가 리스크 관리하는데 시간을 소비하지 않고 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준, 외부 신용 평가 자료 및 기타 지표를 이용하여 고객의 대출 상환 여부를 판단하여 은행의 손실을 사전에 예방을 할 수 있습니다. 금융 서비스 회사의 대출 승인 여부 판단을 위한 시간과 비용을 절약 하고 빠르게 고객의 상환 능력을 예측하여 리스크를 관리 할 수 있습니다.
Finance금융 상품 추천
고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤 건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하면서 이탈할 고객을 방지를 할 수 있습니다. 고객의 개인 정보, 소비 패턴, 재무 실적 등의 데이터를 기반으로 고객에게 맞는 신용 카드, 적금, 예금 등의 제품 소개를 함으로써 개인화 맞춤 서비스가 가능합니다. 이를 통해 차별화 된 상담 서비스를 제공해 드립니다. 개인화 맞춤 서비스를 제공함으로써 소비자의 신뢰를 높이고 기업의 가치를 높일 수 있습니다.
Finance고객 이탈 방지
고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 비용적인 관점에서 평가한다면 중요합니다. 기존 고객들 중 이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 알아내 이탈을 방지할 수 있다면 그 효과는 신규 고객을 획득하는 것보다 클 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈 방지는 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다. 고객 이탈을 예측을 통해 금융 서비스 회사는 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객 생애 가치를 높일 수 잇습니다.
Finance무역 감시
수출입기업 무역,외환거래 빅데이터를 이용해 거래 패턴을 통해시장 위법 행위를 나타내는 의심스러운 거래 행위를 탐지합니다. 허위 무역채권을 정상 거래로 속이는 등 사기가 의심되는 경우 거래를 예측하여 거래를 완전히 거부하거나 조사를 위해 거래를 신고하고 사기 가능성을 평가할 수 있게 할 수 있습니다. 사기 예측으로 오탐지율을 낮출 수 있습니다. 오탐지율 감소는 고객 만족도 상승, 매출 보호, 그리고 비용 절감 효과를 이어집니다.
Finance자금 세탁 방지 및 예측
금융 회사가 핀테크, 블록 체인 등의 기술을 도입하면서 금융 거래량 증가로 인해 금융 범죄가 늘어나고 있습니다. 현재 자금 세탁은 금융 서비스 부문에 심각한 위협이 됩니다. 자금 세탁 방지를 위해 불법자금 세탁을 적발, 예방을 하여 의심스러운 거래와 불규칙한 거래 네트워크를 식별 할 수 있습니다. AI는 의심스러운 거래를 적발하고 사기 및 자금 세탁 모델을 효율적으로 구축 할 뿐만 아니라 직원 및 비즈니스 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
Insurance보험 상품 추천
고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하면서 이탈할 고객을 방지를 할 수 있습니다. 수집된 보험 회사의 데이터 기반으로 빠르고 정확하게 고객의 일반적인 경제 및 사회적 프로필, 라이프 스타일, 생활 패턴을 탐색하여 고객 요구 상항에 맞는 올바른 보험 상품을 제공하여 고객 만족을 높일 수 있습니다. AI 기반의 예측 분석을 통해 개인화된 가��� 및 서비스 제공이 가능합니다. 고객 선호도에 대한 정확한 통찰력과 정확한 예측을 제공하고 마케팅 활동을 통해 고객 만족도를 향상 시킬 수 있습니다.
Insurance클레임 분석 및 보험 사기 예측
수집된 고객의 개인 정보(성별, 나이, 직업, 보장 내역, 보험료 납입 내역, 과거 지병 정보등)을 학습해 AI가 고객 정보를 이용해 조건부 승낙/거절을 판단을 함으로써 빠르고 정확한 보험 가입 심사 시스템을 만들 수 있습니다. 언더라이터를 대신해 고객이 정해진 기대에 부합하면 자동으로 계약을 승낙하고, 기준에 미달하면 계약을 거절을 할 수 있습니다. 간편하게 시스템을 도입하여 보험금 지급 이력에 영향을 미칠 수 있는 변수가 어떤 것인지 찾아내고, 심사자의 별도 확인없이도 가입할 수 있도록 고객 대기시간을 단축할뿐만 아니라 업무 효율성이 높아질 수 있습니다.
Insurance보험 가입 심사 간소화
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Insurance견적 자동화
교통사고가 나면 보상직원이 올 떄까지 기다려 사고처리와 수리비 견적을 확인후 정비공정을가서 견적을 뽑아야 수리 견적서가 나오는 등의 시간과 정보 제약이 컸지만 수집된 고객의 데이터 여러 형태의 파손된 자동차 부품 사진들 학습시켜 손상 정도를 인식시켜서 현장에서 바로 예상 수리비를 파악할 수 있도록 모델을 생성 할 수있습니다. 손상 부위의 사진을 판독 하여 자동차와 같은 사고로 파손된 차량 사진을 인식하여 수리내역을 자동 산출할 수 있습니다. 손상 심도를 인식하여 보험요율을 산출할 수 있습니다. 이러한 서비스를 통해 공정하게 보험료의 기준을 확립할 수 있습니다. AI를 활용하여 보험사의 심사 절차를 간소화 시키고 내부 절차를 효율화하여 생산성을 향상시킬 수 있게 됩니다.
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