Keynote AI / Open Analytics Real-time Analytics
Decision Making
Analytics in Action Hands-on Sessions
09:40 - 10:10
The digital revolution – Future is Now
4차 산업혁명은 디지털 혁명으로 정의할 수 있습니다.  4가지 디지털 혁명의 특징과 그 안에 포함된 9대 비즈니스 모델 및
최신 트랜드와 사례를 공유하며, 특히, 디지털 혁명시대에 기업이 준비해야 하는 사항에 대해 소개합니다.
정성일 딜로이트 컨설팅 대표이사는 25년간 PwC컨설팅, IBM GBS등을 거치면서 경영 및 IT컨설팅 분야에서 삼성,
현대차, SK, KT등을 포함한 국내외 주요기업을 대상으로 컨설팅 서비스를 제공해 왔다. 또한 현재 딜로이트의 첨단기술
및 미디어, 통신산업 리더를 겸하고 있으며, 깊은 업무지식과 산업의 이해를 바탕으로 최근 4차 산업혁명과 Digital
Transformation관련한 다수의 활동을 수행 중이다.
정성일 대표이사
Deloitte
10:10 - 10:40
The Best Life Value Creator
준비중
준비중
강승하 대표이사
롯데 멤버스
10:40 - 11:10
Welcome to the Analytics Economy, powered by AI
Breakthroughs in connectivity and compute power are giving us the power to collaborate and solve problems we never could before.
As analytics evolve from a force that helps organizations to a force that drives them, we are seeing the dawn of an Analytics Economy.
In this economy, data is the natural resource, insights are the currency, and there’s a fundamental change in how value is created.
In this presentation, we’ll discuss how to unlock the potential of this new economy, with an emphasis on artificial intelligence and
the Internet of Things. We’ll also examine the need for a unifying platform that makes analytics accessible to everyone,
everywhere – and explain how such a platform can turn a world of data into a world of intelligence.
SAS의 COO 겸 CTO인 올리버 샤벤버거 수석부회장은 SAS의 기술 방향 설정과 전략적 기업 목표 및 비즈니스 우선순위의 실현을 책임지고
있다. R&D, 세일즈, 마케팅, IT, 고객 지원을 비롯해 다수의 사업부를 총괄한다. 샤벤버거 수석부회장은 머신러닝, 딥러닝, 인공지능과 같은
고급 분석 기술에 집중하며, 고객의 성공에 필요한 기술과 서비스를 제공하는 혁신의 선두 자리를 지키도록 SAS의 비전과 전략 실행의
큰 축을 맡고 있다.
올리버 샤벤버거
수석부회장

SAS Institute
13:00 - 13:40
The SAS Platform How to solve our issues of analytic lifecycle
최근의 빅데이터, 머신러닝 및 AI 시장의 트렌드는 그동안 고객이 경험하지 못한 새로운 영역으로 급격히 확장되고 있습니다.
Open 및 Cloud에 대응하는 SAS의 엔터프라이즈 머신러닝 플랫폼이 분석 라이프사이클에서 발생할 수 있는 이슈들을
어떻게 해결하고 기업이 원하는 빠른 ROI를 제공할 수 있는지에 대해 살펴 봅니다.
김근태 이사
SAS코리아
13:50 - 14:30
NH농협은행의 디지털 트랜스포메이션을 위한 The SAS Platform
모든 기업은 업종을 불문하고 고객을 조금이라도 더 이해하고자 부단한 노력을 기울이고 있습니다. 고객을 좀더 이해하고, 행동을 예측하여
이를 수익으로 연결 시키고자, 최근 은행권에서도 빅데이터 플랫폼 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. NH은행 또한 국내에서 최초로
SAS의 분석 플랫폼으로 빅데이터 분석시스템을 구축하여 활용하고 있습니다. 이 세션에서는 NH은행의 분석시스템이 어떻게 구성되어 있고,
어떻게 활용되고 있는지 소개함으로써 실제 사례를 통한 인사이트를 제공합니다.
김우표 팀장
NH농협은행 디지털전략부,
최진모 수석
SAS코리아
15:00 - 15:40
인공지능을 활용한 비즈니스 혁신 전략 및 사례
다양한 비즈니스 영역에서 분석가와 비즈니스 담당자들이 고객 행동을 예측하는 모델 성능을 향상하고자 하는 니즈는 점차 커지고 있습니다.
모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 설명변수 영역을 찾는 것에는 한계가 있기 때문에 새로운 분석기법을 적용할 필요가 있습니다.
이번 세션에서는 최근 시도되고 있는 다양한 Machine Learning과 Deep Learning 기법을 이용하여 예측 모델의 정확도와 성능을 향상시키고,
비즈니스를 혁신할 수있는 방안과 사례들을 소개합니다.
최병정 상무
SAS코리아
15:50 - 16:30
인공지능 기반의 실시간 이미지 처리
머신러닝, 딥러닝이 적용된 인공지능 기반의 영상/이미지 분석 사례를 소개합니다. 제조 품질관리, 의료 영상진단, 자율 주행 등 다양한
영역에 적용될 수 있는 분석 및 활용 방안에 대한 인사이트가 제공될 것입니다.
김동민 박사
JLK
강철 이사
SAS코리아
13:00 - 13:40
Real-time Analytics on Connected World
산업 및 생활 전반에 커텍티드 플랫폼이 급속하게 확산되고 있습니다. 연결성 강화를 통해 혁신을 추구하고 있으며, 다양한
비즈니스 모델 발굴 및 수익 창출을 하고 있습니다. ICT-ITS 기반에 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 가상/증강현실 등
관련 기술이 적용된 사례를 소개 합니다.
Satyajit Dwivedi
SAS Institute,
최병욱 이사
SAS Institute
13:50 - 14:30
설비 장애 예측 사례
생산 공정에 있어서 설비의 사전 장애 예측 및 보전은 매우 중요한 비용 절감 이슈입니다. 이번 세션에서는 SAS의 Machine Learning
알고리즘을 적용한 분석 모델링으로 예측 정확도가 얼마나 향상되었는지 노하우를 공유합니다. 또한 SAS Quality Analytics Suite 6.2에
대한 소개도 함께 전달될 예정입니다.
정상섭 팀장
코오롱베니트,
염봉진 이사
SAS Institute
15:00 - 15:40
Fraud and Machine Learning
AI와 Machine Learning은 기업이 금융범죄에 대처하는데 활용할 수 있을 만큼 준비가 된 것일까요 아니면 단순한 마케팅 메시지일까요?
이번 세션에서는 SAS가 전 세계의 금융 범죄에 효과적이고 실용적으로 대처하기 위해 AI와 Machine Learninig을 어떻게 응용하고 있는가에
대해서 토론합니다. AI와 Machine Learning을 활용하기 위한 금융기관들의 로드맵을 비롯하여, 가까운 미래에 진행될 이니셔티브에 대해
공유할 예정입니다.
Frits Fraase Storm
SAS Institute,
조민기 이사
SAS코리아
15:50 - 16:30
AI/Machine Learning 시대를 선도하는 SAS 사용자를 위한
데이터 플랫폼 구축 안내서 (SAS & Cloudera)

AI/Machine Learning 시대를 맞아 오픈 소스 기반의 분석 환경은 이제 기업의 필수적인(Must Have) IT 구성요소로 인식되고 있으며
이미 다수의 기업에서 빅데이터 플랫폼을 구축하였습니다. 본 세션에서는 클라우데라의 최신 분석 환경을 소개하고 SAS 사용자가
하둡을 적극적으로 활용 하는 방안을 설명합니다.
임상배 이사
Cloudera 한국지사
13:00 - 13:40
디지털환경에서의 (新) 마케팅 패러다임 SAS Customer Intelligence 360
점점 활용의 영역이 넓어지는 디지털 환경을 감안한, 고객인사이트 강화를 위한 SAS의 접근방법 및 활용사례를 소개 합니다.
Eddie Tsui
SAS Institute,
김한상 상무
SAS코리아
13:50 - 14:30
국가통계와 공공빅데이터 활용 SAS 분석
민간분야의 데이터와는 다르게 정부의 승인통계인 국가통계는 모두 공개되어있고 공개범위를 확대해 나아가고 있으며, 공공데이터 역시
정부의 방침에 때라 공개하였거나 공개를 서두르고 있습니다. 이렇게 공개된 자료들은 질적인 측면에서 만족스러울 뿐 아니라 양적인
측면까지 확대되고 있어 공공빅데이터로 부르기에 부족함이 없는 경우가 늘어나고 있습니다. 이번 발표에서는 SAS를 활용하여 분석하였던
여러 공공데이터들과 분석결과에 대하여 설명하고 이 과정에서 SAS가 어떻게 활용되었는지를 소개합니다. 다루게 될 사례는 국민건강보험
공단 자료를 활용을 위한 표본설계, 진료자료를 이용한 건강수명 작성, 기상정보를 이용한 산불 발생 모형개발 등이 있으며, 마지막으로
공공데이터와 민간데이터의 결합 사례인 서울시 생활인구 작성과정에 대하여 소개합니다. 큰 규모의 데이터를 처리과정에서 신속함과
신뢰성은 SAS의 가장 큰 장점이라고 할 수 있습니다. 이 발표사례를 통해 공공데이터 분석에 SAS 활용 확산에 일조할 수 있기를 기대합니다.
김기환 교수
고려대학교 세종캠퍼스
15:00 - 15:40
빅데이터 경영혁신 사례 신한은행 빅데이터센터
극성숙 규제시장 하에서 혁신사업모델의 발굴을 도모하는 신한은행 빅데이터센터의 오늘과 미래, 그리고 분석활용사례를 공유합니다.
윤근혁 팀장
신한은행 빅데이터 센터,
김한상 상무
SAS코리아
15:50 - 16:30
보험사기 조사 프로세스 최적화 Insurance Fraud Detection System
현대해상은 IFDS 고도화를 통해 이상징후 분석 지표 효율화, 통합 분석 화면 구축, 리스크 마트 및 시스템 처리 속도 개선으로 보험 사기 조사
프로세스를 최적화한 사례를 공유합니다. 특히 ‘SAS 보험 애널리틱스 아키텍처’ 및 ‘SAS 스케일러블 퍼포먼스 데이터 서버’ 기반으로
사후 분석 시스템을 강화했으며, 향후 머신러닝 등 인공지능(AI) 기술 도입해 지능화되는 보험 사기에 적극 대응, 사기 적발률을 높일
방침입니다.
박현석 과장
현대해상 보험조사부,
서동일 이사
SAS코리아
13:00 - 13:40
Visualization을 활용한 데이터 탐색 및 리포팅
SAS Viya 환경에서 SAS Visual Analytics를 이용하여 빅데이터 시각화, 셀프 서비스 리포팅, 고급 분석을 수행해보는
세션입니다. 빅데이터로부터 신속하게 인사이트를 도출하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 모든 분들을 대상으로 합니다.
전은경 수석
SAS코리아
13:50 - 14:30
머신러닝 기법을 활용한 예측모델링
SAS VDMML에서 Random Forest, Gradient Boosting, Deep Neural을 이용한 예측 모델링을 수행해 보는 세션입니다.
예측 모델링에 대한 기본적인 이해가 있는 분들을 대상으로 합니다.
김소연 수석
SAS코리아
15:00 - 15:40
Visualization을 활용한 데이터 탐색 및 리포팅
SAS Viya 환경에서 SAS Visual Analytics를 이용하여 빅데이터 시각화, 셀프 서비스 리포팅, 고급 분석을 수행해보는
세션입니다. 빅데이터로부터 신속하게 인사이트를 도출하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 모든 분들을 대상으로 합니다.
전은경 수석
SAS코리아
15:50- 16:30
머신러닝 기법을 활용한 예측모델링
SAS VDMML에서 Random Forest, Gradient Boosting, Deep Neural을 이용한 예측 모델링을 수행해 보는 세션입니다.
예측 모델링에 대한 기본적인 이해가 있는 분들을 대상으로 합니다.
김소연 수석
SAS코리아