Offcanvas

��������� ������

'오픈뱅킹이 대세?' 2020년 금융 기술 전망

금융산업이 2008년 글로벌 금융 위기에서 벗어난 지 10년이다. 그러나 지금도 곳곳에서 금융 위기의 충격파를 여전히 느낄 수 있다. 영국의 경우 2018년 수립된 오픈뱅킹 규정이 내년에는 본격적으로 자리를 잡을 전망이다. 또 새로 구성된 과반수의 영국 보수당 정부는 계속되는 IT 실패에 대해 금융산업에 대한 압력을 높이기 시작할 것으로 예상된다.   맥킨지의 ‘2019년 글로벌 금융산업 연례 평가 보고서(McKinsey's Global Banking Annual Review 2019)’에 따르면 글로벌 금융산업은 이상적인 상태와는 거리가 먼 사이클의 끝으로 가까이 가고 있으며 약 60%의 은행은 투자 수익이 자본 비용에 못 미치는 상태다. 맥킨지는 저금리나 마이너스 금리로 장기 경기 침체는 더 큰 파괴를 초래할 수도 있다고 경고했다.  이 보고서는 “아마도 이번 사이클에서 금융기업들이 신속하게 비즈니스 모델을 혁신하고, 무기적인 성장을 할 마지막 정차 지점이 될 것이다. 발빠른 금융기업은 다음 사이클에서 리더로 부상할 것이다. 그렇지만 나머지 기업은 역사의 뒤안길로 사라질 위험이 있다”라고 분석했다. 위기와 기회가 공존하는 현재, 2020년 금융산업에 대해 전망해본다. 챌린저 은행이 장성할까? 맥킨지가 강조하고 있듯, 영국의 대형 은행(금융기업)들은 빠르게 변화하고 있는 소비자의 기대사항을 충족하기 위해 지속해서 혁신할 필요가 있다. 그래야 지금도 취약한 비즈니스 모델에 초래될 중대한 위험을 극복할 수 있다. 컨설팅 회사인 11:FS의 데이빗 브레어 그룹 CEO에 따르면, 2020년은 대형 은행에 대항하는 소규모 신생 은행들인 챌린저 은행이 주류로 진입해 ‘보통 은행’이 되는 한 해가 될 전망이다. 그는 <컴퓨터월드>에 “항상 발목을 붙잡았던 문제는 실적이 아주 놀라운 정도는 아니었다는 점이다. 그러나 지속적인 성장세, TV 광고를 통한 인식 제고, 상품과 서비스의 확대 등은 바클레이(Barclays), HSBC,...

구글 로이드 데이터 편향 몬조 Monzo Revolut Starling Tide 금융 위기 리볼루트 스탈링 챌린저 은행 오픈뱅킹 디지털 뱅킹 페이스북 애플 은행 금융 암호 바클레이 생체인식 HSBC 네이션와이드 우버 핀테크 타이드

2019.12.26

금융산업이 2008년 글로벌 금융 위기에서 벗어난 지 10년이다. 그러나 지금도 곳곳에서 금융 위기의 충격파를 여전히 느낄 수 있다. 영국의 경우 2018년 수립된 오픈뱅킹 규정이 내년에는 본격적으로 자리를 잡을 전망이다. 또 새로 구성된 과반수의 영국 보수당 정부는 계속되는 IT 실패에 대해 금융산업에 대한 압력을 높이기 시작할 것으로 예상된다.   맥킨지의 ‘2019년 글로벌 금융산업 연례 평가 보고서(McKinsey's Global Banking Annual Review 2019)’에 따르면 글로벌 금융산업은 이상적인 상태와는 거리가 먼 사이클의 끝으로 가까이 가고 있으며 약 60%의 은행은 투자 수익이 자본 비용에 못 미치는 상태다. 맥킨지는 저금리나 마이너스 금리로 장기 경기 침체는 더 큰 파괴를 초래할 수도 있다고 경고했다.  이 보고서는 “아마도 이번 사이클에서 금융기업들이 신속하게 비즈니스 모델을 혁신하고, 무기적인 성장을 할 마지막 정차 지점이 될 것이다. 발빠른 금융기업은 다음 사이클에서 리더로 부상할 것이다. 그렇지만 나머지 기업은 역사의 뒤안길로 사라질 위험이 있다”라고 분석했다. 위기와 기회가 공존하는 현재, 2020년 금융산업에 대해 전망해본다. 챌린저 은행이 장성할까? 맥킨지가 강조하고 있듯, 영국의 대형 은행(금융기업)들은 빠르게 변화하고 있는 소비자의 기대사항을 충족하기 위해 지속해서 혁신할 필요가 있다. 그래야 지금도 취약한 비즈니스 모델에 초래될 중대한 위험을 극복할 수 있다. 컨설팅 회사인 11:FS의 데이빗 브레어 그룹 CEO에 따르면, 2020년은 대형 은행에 대항하는 소규모 신생 은행들인 챌린저 은행이 주류로 진입해 ‘보통 은행’이 되는 한 해가 될 전망이다. 그는 <컴퓨터월드>에 “항상 발목을 붙잡았던 문제는 실적이 아주 놀라운 정도는 아니었다는 점이다. 그러나 지속적인 성장세, TV 광고를 통한 인식 제고, 상품과 서비스의 확대 등은 바클레이(Barclays), HSBC,...

2019.12.26

"안면인식 AI 대부분 편향"··· 美 정부기관, 189개 알고리즘 조사 보고서 발간

대다수의 안면인식 알고리즘이 인구통계학적 편향을 보이는 것으로 밝혀졌다. 미 정부기관이 무려 189개의 안면인식 알고리즘을 조사해 도출한 결과다. 경찰 수사, 공항 검색 등 광범위한 분야에 안면인식이 도입되고 있는 시점에서 경종을 울릴 수 있는 계기로 풀이된다.  미국 국립표준기술연구소(NIST)는 성별·연령·인종에 따라 안면인식 알고리즘의 정확도가 어떻게 달라지는지를 조사한 보고서를 19일 발표했다.   NIST는 미국 국무부, 국토안보부, FBI 등에서 수집한 총 1,827만 개의 얼굴 사진 데이터를 기반으로 총 189개의 안면인식 알고리즘을 평가했다. 여기에는 인텔, 마이크로소프트, 파나소닉 등 주요 기업들의 안면인식 알고리즘도 포함됐다. 단 최근 일부 미국 경찰에서 사용 중인 것으로 알려져 논란이 불거진 아마존의 안면인식 알고리즘 레코그니션(Rekognition)은 포함되지 않았다. NIST에 따르면 아마존은 연구용 알고리즘을 제출하지 않았다. 이번 조사는 안면인식 애플리케이션에서 흔히 사용하는 두 가지 기능을 중심으로 진행했다. 첫 번째는 동일 인물의 다른 사진을 두고 같은 사람인지를 판단하는 일대일 비교(one-to-one)이다. 두 번째는 데이터베이스와 사진 속 인물을 비교해 등록된 사람인지를 판별하는 일대다 비교(one-to-many)이다. 예를 들면 범죄자 얼굴 데이터베이스에 혐의자가 있는지 확인하는 것이다. 보고서에 따르면 남성보다 여성에서 긍정 오류(false positive; 대상의 신원을 잘못 파악하는 것) 비율이 2~5배가량 높았다. 또한, 노년층과 유년층이 다른 연령대에 비해 긍정 오류 비율이 높았다.  특히 인종에서 그 차이가 두드러졌다고 보고서는 밝혔다. 일대일 비교에서 아시아인과 아프리카계 미국인, 북미 원주민의 긍정 오류 비율이 백인보다 더 높았다. 알고리즘에 따라 적게는 10배에서 많게는 100배 이상 차이가 난 것으로 드러났다.  일대다 비교에서는 아프리카계 미국인 여성의 ...

안면인식 인공지능 알고리즘 데이터 편향 미국국립표준기술연구소

2019.12.20

대다수의 안면인식 알고리즘이 인구통계학적 편향을 보이는 것으로 밝혀졌다. 미 정부기관이 무려 189개의 안면인식 알고리즘을 조사해 도출한 결과다. 경찰 수사, 공항 검색 등 광범위한 분야에 안면인식이 도입되고 있는 시점에서 경종을 울릴 수 있는 계기로 풀이된다.  미국 국립표준기술연구소(NIST)는 성별·연령·인종에 따라 안면인식 알고리즘의 정확도가 어떻게 달라지는지를 조사한 보고서를 19일 발표했다.   NIST는 미국 국무부, 국토안보부, FBI 등에서 수집한 총 1,827만 개의 얼굴 사진 데이터를 기반으로 총 189개의 안면인식 알고리즘을 평가했다. 여기에는 인텔, 마이크로소프트, 파나소닉 등 주요 기업들의 안면인식 알고리즘도 포함됐다. 단 최근 일부 미국 경찰에서 사용 중인 것으로 알려져 논란이 불거진 아마존의 안면인식 알고리즘 레코그니션(Rekognition)은 포함되지 않았다. NIST에 따르면 아마존은 연구용 알고리즘을 제출하지 않았다. 이번 조사는 안면인식 애플리케이션에서 흔히 사용하는 두 가지 기능을 중심으로 진행했다. 첫 번째는 동일 인물의 다른 사진을 두고 같은 사람인지를 판단하는 일대일 비교(one-to-one)이다. 두 번째는 데이터베이스와 사진 속 인물을 비교해 등록된 사람인지를 판별하는 일대다 비교(one-to-many)이다. 예를 들면 범죄자 얼굴 데이터베이스에 혐의자가 있는지 확인하는 것이다. 보고서에 따르면 남성보다 여성에서 긍정 오류(false positive; 대상의 신원을 잘못 파악하는 것) 비율이 2~5배가량 높았다. 또한, 노년층과 유년층이 다른 연령대에 비해 긍정 오류 비율이 높았다.  특히 인종에서 그 차이가 두드러졌다고 보고서는 밝혔다. 일대일 비교에서 아시아인과 아프리카계 미국인, 북미 원주민의 긍정 오류 비율이 백인보다 더 높았다. 알고리즘에 따라 적게는 10배에서 많게는 100배 이상 차이가 난 것으로 드러났다.  일대다 비교에서는 아프리카계 미국인 여성의 ...

2019.12.20

'바보야, 문제는 데이터야!' AI 프로젝트가 폭망한 6가지 이유

AI 프로젝트가 기대에 미치지 못하는 주된 이유 중 하나는 데이터에 있다. 그러나 실수를 통해 배우고 장기적으로 노력할 수 있다면 AI 프로젝트가 더 나은 결과를 가져올 것이다.   미스터 쿠퍼(Mr. Cooper)는 18개월 전 고객 서비스 에이전트(담당자)들을 대상으로 고객들의 문제에 대한 해결책을 제안하는 지능형 추천 시스템을 출시했다. 과거 네이션스타(Nationstar)로 불렸던 이 회사는 고객이 380만 명에 달하는 미국 최대의 비은행권 모기지(주택 담보 대출) 서비스 제공하며, 이 프로젝트를 통해 큰 비용을 절약하리라 기대했다. 그러나 이 회사의 CIO 스리다르 샤르마는 9개월 뒤에 에이전트들이 시스템을 사용하지 않는 것을 알았다고 말했다. 이후 사용하지 않는 이유를 파악하는 데 6개월이 걸렸다. 시스템은 관련이 없는 추천을 했다. 그러나 문제의 원인이 머신러닝 알고리즘은 아니었다. 고객이 자신의 문제를 직접 설명한 데이터가 아닌, 고객 문제를 기술적으로 기술한 데이터를 트레이닝 데이터로 사용한 것이 문제였다. “우리는 고객이 요청하는 문제의 원인을 고객이 사용하는 ‘용어’로 캡처하는 데 실패했다. 내부에서 사용하는 기술 용어로 코딩을 한 것이다”라고 그는 말했다. 고객 서비스 에이전트가 통화 결과를 기록한 시스템 피드백 메커니즘에도 카테고리가 중복되는 문제가 있었고, 이로 인해 문제가 악화되었다. 그러나 샤르마는 이로 인해 회사에 초래된 비용은 공개하지 않았다. 미스터 쿠퍼 같은 AI 프로젝트 실패가 드문 일은 아니다. 최근 IDC의 한 조사 결과에 따르면, 약 30%의 회사만 AI 프로젝트의 성공률이 90%라고 대답했다. 실패 비율이 10~49%인 회사의 비율이 절반을 훨씬 넘었다. AI 프로젝트가 절반 이상 실패했다고 대답한 비율도 3%였다. 인력 부족, 이 기술에 대한 비현실적인 기대를 중요한 도전과제로 꼽은 응답자 비율이 1/3을 넘었다. 23%는 필요한 데이터가 없어 AI 프로젝트가 실패했다고 대답했다. 샤르마는...

CRM AI 프로젝트 데이터 편향 드론 인공지능 PwC 비정형 데이터 실패 딜로이트 액센츄어 IDC CIO 데이터 트레이닝 데이터

2019.08.09

AI 프로젝트가 기대에 미치지 못하는 주된 이유 중 하나는 데이터에 있다. 그러나 실수를 통해 배우고 장기적으로 노력할 수 있다면 AI 프로젝트가 더 나은 결과를 가져올 것이다.   미스터 쿠퍼(Mr. Cooper)는 18개월 전 고객 서비스 에이전트(담당자)들을 대상으로 고객들의 문제에 대한 해결책을 제안하는 지능형 추천 시스템을 출시했다. 과거 네이션스타(Nationstar)로 불렸던 이 회사는 고객이 380만 명에 달하는 미국 최대의 비은행권 모기지(주택 담보 대출) 서비스 제공하며, 이 프로젝트를 통해 큰 비용을 절약하리라 기대했다. 그러나 이 회사의 CIO 스리다르 샤르마는 9개월 뒤에 에이전트들이 시스템을 사용하지 않는 것을 알았다고 말했다. 이후 사용하지 않는 이유를 파악하는 데 6개월이 걸렸다. 시스템은 관련이 없는 추천을 했다. 그러나 문제의 원인이 머신러닝 알고리즘은 아니었다. 고객이 자신의 문제를 직접 설명한 데이터가 아닌, 고객 문제를 기술적으로 기술한 데이터를 트레이닝 데이터로 사용한 것이 문제였다. “우리는 고객이 요청하는 문제의 원인을 고객이 사용하는 ‘용어’로 캡처하는 데 실패했다. 내부에서 사용하는 기술 용어로 코딩을 한 것이다”라고 그는 말했다. 고객 서비스 에이전트가 통화 결과를 기록한 시스템 피드백 메커니즘에도 카테고리가 중복되는 문제가 있었고, 이로 인해 문제가 악화되었다. 그러나 샤르마는 이로 인해 회사에 초래된 비용은 공개하지 않았다. 미스터 쿠퍼 같은 AI 프로젝트 실패가 드문 일은 아니다. 최근 IDC의 한 조사 결과에 따르면, 약 30%의 회사만 AI 프로젝트의 성공률이 90%라고 대답했다. 실패 비율이 10~49%인 회사의 비율이 절반을 훨씬 넘었다. AI 프로젝트가 절반 이상 실패했다고 대답한 비율도 3%였다. 인력 부족, 이 기술에 대한 비현실적인 기대를 중요한 도전과제로 꼽은 응답자 비율이 1/3을 넘었다. 23%는 필요한 데이터가 없어 AI 프로젝트가 실패했다고 대답했다. 샤르마는...

2019.08.09

"블랙박스 알고리즘, 인간 관련 분야에 허용하면 안 된다"

시드니대학교의 한 데이터 과학자는 인간과 관련된 활용처에 블랙박스 알고리즘을 허용해서는 안 된다고 판단하고 있다. 다음 주 열리는 EDS(Ethics of Data Science) 컨퍼런스에 앞서 CMO 와 대화를 나눈 시드니대학교의 강사이자 데이터 과학자인 로만 마찬트 박사는 기업이 블랙박스 알고리즘을 활용하는 일은 흔하지만 인간의 삶에 적용해서는 안 된다고 말했다.  왜냐하면 블랙박스를 '열어' 알고리즘이 어떻게 결론을 도출하는지 확인할 수 없기 때문에 투명하거나 책임감 있게 해석할 수 없기 때문이라고 그가 말했다.  마찬트는 "기업 다수가 블랙박스 알고리즘, 즉 딥러닝이나 신경망 기술을 활용하여 결과를 도출한다. 그럴 만한 이유가 있을 것이다. 그러나 (블랙박스 알고리즘을) 인간 데이터에 사용하기는 매우 까다로우며 결과가 인간의 삶에 영향을 끼칠 때는 사용하지 않아야 한다고 생각한다. 왜냐하면 박스를 열어 백그라운드에서 알고리즘이 무엇을 하고 있는지 파악할 수 없기 때문이다”라고 말했다. 그는 이어 "이런 모델을 적용하는 문제의 유형은 인간이 영향을 받지 않는 자동화된 기계 등의 분야여야 한다. 하지만 인간의 경우 이런 모델을 허용해서는 안 된다고 생각한다"라고 덧붙였다. 마찬트에 따르면 고객 여정과 개인화를 개선하기 위한 데이터와 분석은 현재 마케팅의 핵심 흐름이지만 대부분의 데이터에는 편향이 내재되어 있다. 시드니대학교에 따르면 알고리즘은 모든 머신러닝 및 인공지능에서 기본적인 도구이지만 여러 윤리적인 문제가 있을 수 있다. 편향되고 정확하지 않은 데이터에 기초하여 구축된 모델은 자율주행 자동차의 안전 및 법적 영향에서부터 올바르지 않은 범죄 처벌, 전쟁에서의 자동화된 무기 사용까지 심각한 영향과 위험한 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 마찬트 박사는 대부분의 기업들이 데이터에 편향성이 있다는 사실을 모르고 있다고 지적했다. 그는 "예를 들어, 데이터 세트에 ...

설명 가능한 AI 데이터 편향 블랙박스 AI

2019.03.27

시드니대학교의 한 데이터 과학자는 인간과 관련된 활용처에 블랙박스 알고리즘을 허용해서는 안 된다고 판단하고 있다. 다음 주 열리는 EDS(Ethics of Data Science) 컨퍼런스에 앞서 CMO 와 대화를 나눈 시드니대학교의 강사이자 데이터 과학자인 로만 마찬트 박사는 기업이 블랙박스 알고리즘을 활용하는 일은 흔하지만 인간의 삶에 적용해서는 안 된다고 말했다.  왜냐하면 블랙박스를 '열어' 알고리즘이 어떻게 결론을 도출하는지 확인할 수 없기 때문에 투명하거나 책임감 있게 해석할 수 없기 때문이라고 그가 말했다.  마찬트는 "기업 다수가 블랙박스 알고리즘, 즉 딥러닝이나 신경망 기술을 활용하여 결과를 도출한다. 그럴 만한 이유가 있을 것이다. 그러나 (블랙박스 알고리즘을) 인간 데이터에 사용하기는 매우 까다로우며 결과가 인간의 삶에 영향을 끼칠 때는 사용하지 않아야 한다고 생각한다. 왜냐하면 박스를 열어 백그라운드에서 알고리즘이 무엇을 하고 있는지 파악할 수 없기 때문이다”라고 말했다. 그는 이어 "이런 모델을 적용하는 문제의 유형은 인간이 영향을 받지 않는 자동화된 기계 등의 분야여야 한다. 하지만 인간의 경우 이런 모델을 허용해서는 안 된다고 생각한다"라고 덧붙였다. 마찬트에 따르면 고객 여정과 개인화를 개선하기 위한 데이터와 분석은 현재 마케팅의 핵심 흐름이지만 대부분의 데이터에는 편향이 내재되어 있다. 시드니대학교에 따르면 알고리즘은 모든 머신러닝 및 인공지능에서 기본적인 도구이지만 여러 윤리적인 문제가 있을 수 있다. 편향되고 정확하지 않은 데이터에 기초하여 구축된 모델은 자율주행 자동차의 안전 및 법적 영향에서부터 올바르지 않은 범죄 처벌, 전쟁에서의 자동화된 무기 사용까지 심각한 영향과 위험한 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 마찬트 박사는 대부분의 기업들이 데이터에 편향성이 있다는 사실을 모르고 있다고 지적했다. 그는 "예를 들어, 데이터 세트에 ...

2019.03.27

인종차별하고 막말하는 AI, 원인은 '불량 데이터'에

인공지능과 머신러닝은 수많은 산업에 큰 변화를 가져올 수 있다. 그러나 심각한 위험들을 초래할 수도 있다. 이제 막 도입되기 시작한 기술이기 때문에 아직은 알려지지 않은 위험들이 많다. 인공지능에서 불량 데이터는 큰 문제며, 기업이 AI를 더 많이 채택함에 따라 이 문제는 더 커질 것이다. 이미 AI가 ‘타락’했을 때 무슨 일어나는지 보여주는 사례가 있다. 예를 들어, 마이크로소프트 테이(Tay)는 트위터 트롤들이 ‘타락’시키는 바람에 단 며칠 만에 ‘순진한’ 챗봇에서 무개념 인종 차별주의 AI로 전락했다. 구글은 2년 전 이미지 검색에서 고릴라와 침팬지라는 키워드를 검열해야 했다. 아프리카계 미국인의 사진을 검색 결과로 제시했기 때문이다. 구글 사진 앱에서 아직도 이 문제가 완전히 수정되지 않은 상태다. 기업들이 AI를 점차 더 많이 수용하면서, 이런 문제가 계속 커질 전망이다. 의료 데이터에 AI를 적용하는 사업을 추진하고 있는 시애틀 소재 신생벤처인 켄사이(KenSci)의 앤커 테레데사이 대표는 “밤에 잠을 설친다. 진짜 환자, 진짜 생명과 직결된 문제기 때문이다”고 말했다. 켄사이의 AI 플랫폼은 의사와 보험회사에 의료와 관련된 추천, 권장사항을 제시한다. 의료 기록, 예측 모델 생성에 사용하는 트레이닝 세트에 오류가 있다면 중대한 문제가 초래될 수 있다. 이는 AI에서 아주 중요하고 중대한 위험 요소 한 가지를 알려주는 사례다. 다름 아닌 데이터와 처리에 있어 품질이다. AI가 잘못되는 것을 막는 방호책 켄사이는 전세계 파트너 기업, 기관의 환자 의료 기록 수백만 개를 처리한다. 언어와 기준, 형식, 분류 체계가 각각 다른 정보들이다. 켄사이는 이와 관련된 도전과제를 극복하기 위해 자체 개발한 도구, 다른 회사의 도구를 사용하고, 파트너 의료기관의 도움을 받는다. 그는 “의료 및 건강 분야는 올바른 프로토콜,...

구글 CDO 트롤 최고 데이터 책임자 451리서치 아파치 스파크 테이 인종차별 NTT그룹 봇넷 프라이스워터하우스쿠퍼스 IDC 마이크로소프트 트위터 데이터 과학자 포레스터 리서치 인포시스 PwC 인공지능 데이터 편향

2018.02.19

인공지능과 머신러닝은 수많은 산업에 큰 변화를 가져올 수 있다. 그러나 심각한 위험들을 초래할 수도 있다. 이제 막 도입되기 시작한 기술이기 때문에 아직은 알려지지 않은 위험들이 많다. 인공지능에서 불량 데이터는 큰 문제며, 기업이 AI를 더 많이 채택함에 따라 이 문제는 더 커질 것이다. 이미 AI가 ‘타락’했을 때 무슨 일어나는지 보여주는 사례가 있다. 예를 들어, 마이크로소프트 테이(Tay)는 트위터 트롤들이 ‘타락’시키는 바람에 단 며칠 만에 ‘순진한’ 챗봇에서 무개념 인종 차별주의 AI로 전락했다. 구글은 2년 전 이미지 검색에서 고릴라와 침팬지라는 키워드를 검열해야 했다. 아프리카계 미국인의 사진을 검색 결과로 제시했기 때문이다. 구글 사진 앱에서 아직도 이 문제가 완전히 수정되지 않은 상태다. 기업들이 AI를 점차 더 많이 수용하면서, 이런 문제가 계속 커질 전망이다. 의료 데이터에 AI를 적용하는 사업을 추진하고 있는 시애틀 소재 신생벤처인 켄사이(KenSci)의 앤커 테레데사이 대표는 “밤에 잠을 설친다. 진짜 환자, 진짜 생명과 직결된 문제기 때문이다”고 말했다. 켄사이의 AI 플랫폼은 의사와 보험회사에 의료와 관련된 추천, 권장사항을 제시한다. 의료 기록, 예측 모델 생성에 사용하는 트레이닝 세트에 오류가 있다면 중대한 문제가 초래될 수 있다. 이는 AI에서 아주 중요하고 중대한 위험 요소 한 가지를 알려주는 사례다. 다름 아닌 데이터와 처리에 있어 품질이다. AI가 잘못되는 것을 막는 방호책 켄사이는 전세계 파트너 기업, 기관의 환자 의료 기록 수백만 개를 처리한다. 언어와 기준, 형식, 분류 체계가 각각 다른 정보들이다. 켄사이는 이와 관련된 도전과제를 극복하기 위해 자체 개발한 도구, 다른 회사의 도구를 사용하고, 파트너 의료기관의 도움을 받는다. 그는 “의료 및 건강 분야는 올바른 프로토콜,...

2018.02.19

IDG 설문조사

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.

10.4.0.13