과거 입·출고 데이터와 외부 데이터를 융합 및 분석하여 향후의 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 한 철저한 재고관리가 가능합니다.

과거 입·출고 데이터와 외부 데이터를 융합 및 분석하여 향후의 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 한 철저한 재고관리가 가능합니다.

고객들을 대상으로 한 Loyalty 마케팅에서 서비스되는 혜택과 연회비 간의 정확한 수익관계를 데이터 기반의 모델링으로 분석하여 과학적이고 체계적인 관계파악과 발생 가능한 예상 리스크를 사전에 방지할 수 있습니다.

고객들을 대상으로 한 Loyalty 마케팅에서 서비스되는 혜택과 연회비 간의 정확한 수익관계를 데이터 기반의 모델링으로 분석하여 과학적이고 체계적인 관계파악과 발생 가능한 예상 리스크를 사전에 방지할 수 있습니다.

금융사의 쌓여진 과거 고객 데이터를 바탕으로 고객의 이탈 risk, 도난 사기 risk 등을 전통 통계 모델 혹은 머신러닝 기반의 모델들로 분석 및 예측이 가능합니다.

금융사의 쌓여진 과거 고객 데이터를 바탕으로 고객의 이탈 risk, 도난 사기 risk 등을 전통 통계 모델 혹은 머신러닝 기반의 모델들로 분석 및 예측이 가능합니다.