2024년 가을 Arbutus Version 9 예정 공지

[2024년 가을 Arbutus Version 9 예정 공지]

금 년(2024년) 가을에 출시 예정인 Arbutus V9 에서는 아래와 같이 <AI 기반 고급 분석> 기능이 추가될 예정입니다.

• AI (인공지능/Artificial intelligence)
• Machine Learning (기계학습)
• Natural Language Processing (자연어 처리)

Sentiment Analysis(감성분석) | Outliers(이상치) | Clustering(클러스터링) | ChatGPT

** 아래 링크 페이지에서 위 내용에 대한 간략한 동영상 자료 참고해 주시면 좋겠습니다.

https://www.arbutussoftware.com/ai-powered-analytics/sentiment-analysis-clustering-chatgpt

알부투스(Arbutus)의 향후 개발 방향성에 대해서 참고해 보실 수 있겠습니다.

** 충분한 검증 테스트 완료 및 구체적인 참고 자료가 확보되는 대로 의미 있는 내용들 정리 후 다시 공지해 드릴 예정입니다.

효과적인 분석, 리스크 탐지(Detection) 및 완화(Mitigation)

AI 기반 분석(AI-Powered Analytics)

Arbutus 는 AI 와 기계학습(machine learning) 알고리즘을 사용하여, 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 능력을 강화합니다. 이러한 알고리즘은 데이터 내의 잠재적인 리스크(potential risks) 나 이상징후(anomalies)를 나타낼 수 있는 패턴(patterns), 추세(trends) 및 이상치(outliers)를 식별(identify)할 수 있습니다.

 

 

 

자연어 처리(Natural Language Processing )

Arbutus 는 NLP 기술을 활용하여 이메일, 문서 및 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형(unstructured) 데이터 소스에 대한 통찰력(insights)을 최적화합니다. 

이를 통해 감사인은 비즈니스 운영에 대해 더 깊이 이해하고 잠재적인 위험(potential risks)이나 컴플라이언스 이슈를 식별(identify)할 수 있습니다.

 

 

 

 

부정탐지(Fraud Detection)

AI 알고리즘은 금융 거래 및 기타 데이터 소스에서 의심스러운 패턴이나 행동을 식별하여 부정 행위(fraudulent

activities)를 탐지하는 데에도 활용됩니다. 이를 통해 조직이 부정(fraud)을 사전에 탐지(detect) 및 예방하여 재정

적 손실(financial losses)과 평판 훼손(reputational damage)을 줄일 수 있습니다.

 

 

예측분석(Predictive Analytics)

Arbutus Software 는 AI 기반 예측 분석(predictive analytics)을 활용하여 미래 추세(trends)를 예측하고, 새로운 리스크를 식별(identify)하며, 잠재적인 감사 이슈를 예측(anticipate)합니다. 이를 통해 감사인과 리스크 관리자는 리스크를 완화(mitigate risks)하고 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

 

 

상시 모니터링 및 감사(Continuous Monitoring and Auditing)

Arbutus 모니터링 도구를 사용하면 조직에서 거래(transactions), 프로세스(processes) 및 통제(controls)를 실시간(real-time)으로 상시적으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 감사인은 이슈가 발생하는 즉시 이를 탐지(detect)하고 즉시 시정 조치를 취할 수 있으므로 컴플라이언스(compliance) 위반이나 부정 행위의 가능성을 줄일 수 있습니다.
 

 

자동 감사 테스트(Automated Audit Testing)

Arbutus Software 는 AI 를 활용하여 감사 테스트 절차를 자동화함으로써 감사인이 대규모 데이터 세트에 대한 포괄적 인테스트를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 감사 작업에 필요한 수작업(manual effort)을 줄이고 감사인은 예외(exceptions) 및 이상징후(anomalies)를 분석하는데 집중할 수 있습니다.