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	<title>SAS Korea Blog</title>
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	<description>데이터를 넘어 인텔리전스 세상으로 향하는 SAS 코리아의 여정에 함께 하세요.</description>
	<lastBuildDate>Fri, 17 Apr 2026 05:04:50 +0000</lastBuildDate>
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		<title>[한국데이터정보과학회 - SAS Korea] 제2회 데이터 분석 경진대회 결과 발표</title>
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		<dc:creator><![CDATA[SAS Korea]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 06 Apr 2026 00:55:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[SAS 데이터분석경진대회]]></category>
		<category><![CDATA[한국데이터정보과학회]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>안녕하세요? 한국데이터정보과학회가 주관하고 SAS 코리아가 후원하는 '제 2회 데이터 분석 경진대회'에 참가해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 130 여 개 팀의 열띤 참가 속에서 진행되고 있는 이번 대회의 중간 심사 결과를 아래에 발표합니다. [1차 심사 결과] : 결과 보기 [2차 심사 결과] : 결과 보기 [3차 심사 결과] : 결과 보기 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/04/06/%ed%95%9c%ea%b5%ad%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%a0%95%eb%b3%b4%ea%b3%bc%ed%95%99%ed%9a%8c-sas-korea-%ec%a0%9c2%ed%9a%8c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b2%bd%ec%a7%84%eb%8c%80/">[한국데이터정보과학회 - SAS Korea] 제2회 데이터 분석 경진대회 결과 발표</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>안녕하세요?</p>
<p>한국데이터정보과학회가 주관하고 SAS 코리아가 후원하는 '제 2회 데이터 분석 경진대회'에 참가해 주신 모든 분들께 감사드립니다.</p>
<p>130 여 개 팀의 열띤 참가 속에서 진행되고 있는 이번 대회의 중간 심사 결과를 아래에 발표합니다.</p>
<h3 style="text-align: center"><strong>[1차 심사 결과]</strong> : <a href="http://edm.ipaos.com/docs/sas/2026/0406/1st_results.pdf">결과 보기</a></h3>
<h3 style="text-align: center"><strong>[2차 심사 결과] : </strong><a href="https://edm.ipaos.com/docs/sas/2026/0406/2nd_results.pdf">결과 보기</a></h3>
<h3 style="text-align: center"><strong>[3차 심사 결과]</strong> : <a href="https://edm.ipaos.com/docs/sas/2026/0406/3rd_results.pdf">결과 보기</a></h3>
<p>&nbsp;</p>
<p>*한국데이터정보과학회 홈페이지 <a href="https://kdiss.or.kr/board/competition_info/article/274389">공지사항(경진대회 개요)</a>을 꼭 확인하시고 불이익을 받지 않도록 주의해 주시기 바랍니다.</p>
<p><img fetchpriority="high" decoding="async" class="wp-image-10462 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/04/학생들-300x183.jpg" alt="" width="570" height="348" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/04/학생들-300x183.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/04/학생들-1024x624.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/04/학생들-768x468.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/04/학생들.jpg 1200w" sizes="(max-width: 570px) 100vw, 570px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>앞으로도 계속 최선을 다해 참여하셔서 모두 좋은 결과 얻으시길 응원하겠습니다!</p>
<p>결과는 매주 금요일 오후 2시에 포스팅될 예정입니다.</p>
<p>[문의처] 한국데이터정보과학회(<a href="http://kdiss.or.kr/">http://kdiss.or.kr/</a>), 이메일(kdis21competition@gmail.com)</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/04/06/%ed%95%9c%ea%b5%ad%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%a0%95%eb%b3%b4%ea%b3%bc%ed%95%99%ed%9a%8c-sas-korea-%ec%a0%9c2%ed%9a%8c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b2%bd%ec%a7%84%eb%8c%80/">[한국데이터정보과학회 - SAS Korea] 제2회 데이터 분석 경진대회 결과 발표</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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	</item>
		<item>
		<title>AI 에이전트와 에이전틱 AI 활용 가이드</title>
		<link>https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/20/ai-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8a%b8%ec%99%80-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ed%99%9c%ec%9a%a9-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[SAS Korea]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Mar 2026 02:39:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[Agentic AI]]></category>
		<category><![CDATA[AI agent]]></category>
		<category><![CDATA[decision intelligence]]></category>
		<category><![CDATA[government]]></category>
		<category><![CDATA[LLM]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>에이전틱 AI는 자동화와 의사결정을 위한 차세대 키워드로 주목받으며 큰 기대를 모으고 있습니다. 하지만 이러한 열기 이면에는 다소 조심스러운 전망이 자리 잡고 있습니다. 가트너(Gartner)는 비용 급증, 불분명한 비즈니스 가치, 부적절한 리스크 관리 등의 이유로 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것이라고 경고합니다. *이 글은 SAS 글로벌 공공 부문 전략 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/20/ai-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8a%b8%ec%99%80-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ed%99%9c%ec%9a%a9-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/">AI 에이전트와 에이전틱 AI 활용 가이드</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>에이전틱 AI는 자동화와 의사결정을 위한 차세대 키워드로 주목받으며 큰 기대를 모으고 있습니다. 하지만 이러한 열기 이면에는 다소 조심스러운 전망이 자리 잡고 있습니다. 가트너(Gartner)는 비용 급증, 불분명한 비즈니스 가치, 부적절한 리스크 관리 등의 이유로 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것이라고 경고합니다.</p>
<h6 style="text-align: right">*이 글은 SAS 글로벌 공공 부문 전략 고문인 제니퍼 로빈슨(Jennifer Robinson)의 글을 번역한 것입니다. (<a href="https://blogs.sas.com/content/sascom/2025/10/14/what-should-governments-know-about-ai-agents-and-agentic-ai/">영어 원문 링크</a>)</h6>
<p>&nbsp;</p>
<p>한정된 예산과 국민들의 높은 기대치로 인해, 정부는 충분한 정보 없이 유행을 쫓아 에이전틱 AI 프로젝트에 뛰어들 수 없는 상황입니다. 혁신에 대한 압박은 현실이지만, 에이전틱 AI를 추진하기에 앞서 반드시 자문해야 합니다. <strong>'</strong>이 기술이 당면한 문제를 해결하기 위한 적합한 도구인가?'</p>
<p>여기서 우리는 난관에 봉착하게 됩니다. 바로 'AI 에이전트' 또는 '에이전틱 AI'의 정의가 무엇인지에 대한 불확실성이 지속되고 있다는 점입니다. 이 용어들은 현재 매우 광범위하게 때로는 혼용되어 사용되고 있습니다. 생산성 향상을 꾀하는 정부에게 명확한 개념 정립은 단순히 도움이 되는 수준을 넘어, 목표 달성을 위한 올바른 솔루션을 이해하고 선택하기 위한 필수 조건입니다.</p>
<table style="height: 163px" width="686">
<thead>
<tr>
<td style="text-align: center" width="100"><strong>구분</strong></td>
<td style="text-align: center" width="494"><strong>정의</strong></td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align: center" width="100"><strong>AI Agents</strong></td>
<td width="494">인간의 개입이 거의 없거나 전혀 없이 워크플로우를 실행하는 AI 모델, 규칙 및 분석 알고리즘의 시퀀스</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center" width="100"><strong>Agentic AI</strong></td>
<td style="text-align: left" width="494">복잡한 목표를 자율적으로 추구하고 달성하기 위해 여러 AI 에이전트를 조율하는 더 광범위한 프레임워크</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>&nbsp;</p>
<p>AI 에이전트는 인간의 개입을 최소화하거나 개입 없이 워크플로우를 실행하는 AI 모델, 규칙 및 분석 알고리즘의 연속체입니다. 이러한 AI 에이전트는 사전 정의된 규칙과 목표를 바탕으로 프로세스를 자동화하고, 데이터를 분석하며, 의사결정을 내릴 수 있습니다.</p>
<p>특히 AI 에이전트는 '주체성(Agency)'을 가진 것으로 정의되며, 이는 다음과 같은 역량을 의미합니다:</p>
<ul>
<li><strong>독립적 행동:</strong> 외부의 상시 지시 없이 스스로 작동합니다.</li>
<li><strong>의사결정:</strong> 주어진 상황에서 판단을 내립니다.</li>
<li><strong>자율적 목표 추구:</strong> 일정 수준의 자율성을 바탕으로 설정된 목표를 완수합니다.</li>
<li><strong>환경과의 상호작용:</strong> 주변 환경, 시스템, 사람 및 프로세스와 소통하며 자신의 결정과 행동을 구체화합니다.</li>
</ul>
<p><img decoding="async" class="wp-image-10367 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZTYB-300x169.jpg" alt="" width="630" height="355" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZTYB-300x169.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZTYB-1024x576.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZTYB-768x432.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZTYB.jpg 1200w" sizes="(max-width: 630px) 100vw, 630px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>AI 에이전트는 그 정교함의 정도가 매우 다양합니다. 거대언어모델(LLM)이나 의사결정 지능(Decision Intelligence)을 활용하기도 하지만, 그렇지 않은 경우도 존재합니다. 여기서 중요한 점은 진정한 AI 에이전트를 단순한 챗봇이나 LLM과 구분하는 것입니다. AI 에이전트는 데이터와 고급 분석 도구를 통합함으로써 단순 모델을 넘어선 적응력과 복잡한 추론 능력을 갖추고 있습니다. 가트너의 아누슈리 베르마(Anushree Verma) 수석 디렉터 애널리스트는 “현재 에이전틱 기술로 포장된 많은 적용사례들이 실제로는 에이전틱 구현까지는 필요로 하지 않는다”라고 지적합니다.</p>
<p>나아가, 이러한 열풍으로 인해 'AI 에이전트'와 '에이전틱 AI'라는 용어가 혼용되는 경우가 많습니다. 사용자를 대신해 반복적인 특정 업무를 수행하도록 설계된 'AI 에이전트'가 개별적이고 작업 지향적인 구성 요소라면, '에이전틱 AI'는 여러 AI 에이전트를 조율하여 복잡한 목표를 자율적으로 추구하고 달성하는 더 광범위한 프레임워크를 의미합니다.</p>
<p><img decoding="async" class="wp-image-10370 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZPOL-300x170.jpg" alt="" width="628" height="356" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZPOL-300x170.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZPOL-1024x579.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZPOL-768x434.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZPOL.jpg 1200w" sizes="(max-width: 628px) 100vw, 628px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<h3><strong>AI 에이전트가 '도구'라면, 에이전틱 AI는 그 도구들을 활용해 독립적으로 사고하고 판단하며 행동하는 '시스템'입니다.</strong></h3>
<p>양식 처리, 센서 모니터링, 일상적인 트리거 대응 등 반복적인 단계로 이루어진 수많은 정부 업무들을 떠올려 보십시오. 실시간 의사결정을 위해 대기 중인 방대한 데이터부터, 자원 소모가 큰 '단순 반복 업무'에 이르기까지, 이 모든 영역이 바로 AI 에이전트나 에이전틱 AI 시스템이 개입하여 실질적인 가치를 창출할 수 있는 최적의 영역입니다.</p>
<p>그렇다면 AI 에이전트는 실제로 어떻게 작동할까요? 이제 AI 에이전트가 제공할 수 있는 가치의 본질을 파악했으니, 이 기술이 정부기관이나 조직에 정말 적합한지 판단하기 위해 작동 원리를 이해하는 것이 필수적입니다. 강력한 AI 에이전트를 구성하는 5가지 핵심 요소인 인식(Perception), 인지(Cognition), 의사결정(Decisioning), 실행(Action), 그리고 학습(Learning)을 자세히 살펴보겠습니다.</p>
<h4><strong>1. 인식(Perception): 데이터 수집</strong></h4>
<p>AI 에이전트의 토대는 센서, 입력 장치 및 데이터베이스로부터 데이터를 수집하여 세상을 인식하는 능력에 있습니다. 이때 데이터의 품질과 범위가 매우 중요합니다. 정확하고 관련성 높은 정보는 더 나은 의사결정을 가능하게 하지만, 불완전한 데이터는 오류로 이어질 수 있습니다. 즉, 인식 단계는 이후 모든 행동의 기초를 닦는 과정입니다.</p>
<h4><strong>2. 인지(Cognition): 정보 분석</strong></h4>
<p>데이터 수집이 완료되면 인지 단계에서 이를 처리하고 해석합니다. 이 과정에서 에이전트는 분석(Analytics), 머신러닝, 언어적 규칙, 추론 및 LLM을 활용하여 패턴을 식별하고 트렌드를 감지하며 통찰(Insight)을 도출합니다.</p>
<h4><strong>3. 의사결정(Decisioning): 최적의 행동 결정</strong></h4>
<p>의사결정 단계에서 AI 에이전트는 분석 결과와 자신에게 부여된 조건들을 바탕으로 최선의 행동 방침을 결정합니다. 여기에는 필요에 따라 인간이 개입하여 확인할 수 있는 맞춤형 절차를 포함할 수 있습니다. 에이전트는 우리가 가용한 정보를 바탕으로 선택을 내리는 것과 마찬가지로 가장 효과적인 대응책을 선택합니다. 잘못된 결정은 재무적, 운영적, 혹은 평판의 손실을 초래할 수 있으므로 잘 정의된 의사결정 프레임워크가 필수적입니다.</p>
<h4><strong>4. 실행(Action): 결정의 수행</strong></h4>
<p>의사결정이 내려지면 AI 에이전트는 해당 선택을 실제 행동으로 옮깁니다. 이는 과업을 완수하거나, 솔루션을 제안하거나, 다른 시스템에서 반응을 트리거하는 것을 의미할 수 있습니다. 이 단계에서 에이전트는 '처리'를 넘어 '수행'으로 나아가며, 인사이트를 실질적인 결과로 전환합니다.</p>
<h4><strong>5. 학습(Learning): 지속적인 성능 향상</strong></h4>
<p>수동 업데이트가 필요한 전통적인 시스템과 달리, AI 에이전트는 행동 결과를 분석하여 시간이 지남에 따라 스스로 개선됩니다. 결정이 성공적이면 해당 방식을 강화하고, 실패하면 이를 조정합니다. 이러한 적응력 덕분에 에이전트는 더욱 똑똑하고 효율적으로 변하며 목표에 부합하게 됩니다. 또한 에이전트는 개선 사항과 학습 내용을 기록하여 배포자가 진화 과정을 추적하고 감사(Audit)할 수 있게 함으로써, 의사결정의 투명성과 행동에 대한 책임성을 보장합니다.</p>
<p><strong> <img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10373 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8-300x188.jpg" alt="" width="612" height="384" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8-300x188.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8-1024x640.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8-768x480.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8-343x215.jpg 343w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1YZT8.jpg 1200w" sizes="(max-width: 612px) 100vw, 612px" /></strong></p>
<p>&nbsp;</p>
<h3><strong>AI 에이전트의 가치 실현</strong></h3>
<p>AI 에이전트는 워크플로우를 자동화하고 방대한 데이터를 전례 없는 속도로 처리함으로써 정부 기관에 강력한 경쟁 우위를 제공합니다. 하지만 성공적인 도입은 적합한 과업의 식별, 진정한 주체성(Agency)을 구현하는 기술 선택, 그리고 기계 지능과 인간의 전문성을 사려 깊게 통합하는 것에 달려 있다는 것을 늘 기억하시기 바랍니다.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="alignnone wp-image-10376" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z17W-300x300.jpg" alt="" width="168" height="168" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z17W-300x300.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z17W-150x150.jpg 150w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z17W.jpg 500w" sizes="(max-width: 168px) 100vw, 168px" /></p>
<h5>*저자소개 : 제니퍼 로빈슨(Jennifer Robinson)은 SAS의 글로벌 공공 부문 전략 고문으로, 데이터 통합, 데이터 관리 및 분석을 통해 정부 기관이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 그녀는 소프트웨어 개발 분야의 전문 경력뿐만 아니라, 지난 25년간 지역 사회의 선출직 공직자로서 봉사하며 실무와 행정 경험을 두루 갖추었습니다.</h5>
<h5>제니퍼는 저서 &lt;정부를 위한 분석 실무 지침서(A Practical Guide to Analytics for Government)&gt;의 공동 저자이며, &lt;스마트 시티, 스마트 미래(Smart Cities, Smart Future)&gt;에도 주요 인물로 소개된 바 있습니다. 또한 데이터 기반 시정에 관한 다수의 기사와 블로그를 집필하고 있으며, 전 세계 정부 지도자들을 대상으로 신기술의 전략적 도입 방안에 대해 활발한 강연 활동을 펼치고 있습니다.</h5>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/20/ai-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8a%b8%ec%99%80-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ed%99%9c%ec%9a%a9-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/">AI 에이전트와 에이전틱 AI 활용 가이드</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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		<title>탐지에서 관리로, 금융 사기 대응의 패러다임 전환(Fraud Management Cycle)</title>
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		<dc:creator><![CDATA[SAS Evangelist]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Mar 2026 07:49:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[Fraud]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
		<category><![CDATA[금융사기]]></category>
		<category><![CDATA[금융사기 관리]]></category>
		<category><![CDATA[자금세탁]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>금융 산업의 성장과 디지털 전환, 핀테크의 부상은 전례 없는 편리한 금융 서비스를 가능하게 했습니다. 그러나 비대면 거래가 일상화되며 금융사기(Fraud) 역시 빠르게 조직화·지능화되고 있습니다. 최근에는 AI 기반 음성 합성, 딥페이크 등이 범죄에 악용되면서 개인의 경험만으로는 이상 징후를 식별하기 어려운 수준까지 진화했습니다. 더 중요한 변화는 책임의 범위입니다. 정부는 금융회사가 일정 한도 내에서 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/19/%ed%83%90%ec%a7%80%ec%97%90%ec%84%9c-%ea%b4%80%eb%a6%ac%eb%a1%9c-%ea%b8%88%ec%9c%b5-%ec%82%ac%ea%b8%b0-%eb%8c%80%ec%9d%91%ec%9d%98-%ed%8c%a8%eb%9f%ac%eb%8b%a4%ec%9e%84-%ec%a0%84%ed%99%98fraud-manage/">탐지에서 관리로, 금융 사기 대응의 패러다임 전환(Fraud Management Cycle)</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>금융 산업의 성장과 디지털 전환, 핀테크의 부상은 전례 없는 편리한 금융 서비스를 가능하게 했습니다. 그러나 비대면 거래가 일상화되며 금융사기(Fraud) 역시 빠르게 조직화·지능화되고 있습니다. 최근에는 AI 기반 음성 합성, 딥페이크 등이 범죄에 악용되면서 개인의 경험만으로는 이상 징후를 식별하기 어려운 수준까지 진화했습니다. 더 중요한 변화는 책임의 범위입니다. 정부는 금융회사가 일정 한도 내에서 피해를 보상하도록 하는 ‘무과실 배상 책임제’ 도입을 추진하는 등, 예방과 피해구제의 책임을 금융기관까지 확대하고 있습니다. 이제 금융 사기는 단순한 비용 문제가 아니라 재무 손실, 평판 훼손, 규제 리스크를 동시에 유발하는 경영 리스크입니다. 본 글에서는 대표적인 금융사기 유형과 사례를 정리하고, 금융사기 관리 사이클(Fraud Management Cycle) 구축이 왜 필수인지 살펴봅니다.</p>
<h2></h2>
<h2><strong>1. 금융 사기 </strong><strong>종류</strong></h2>
<p>사기와 부정 행위는 산업과 유형별로 다양한 형태로 나타납니다. 예를 들면, 신용카드사기(Credit Card Fraud), 보험 사기(Insurance Fraud), 조금 결이 다르지만, 자금세탁(Money Laundering) 등이 대표적입니다. 이제 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.</p>
<h3><strong>1.1 신용 카드 사기(Credit Card Fraud)</strong></h3>
<p>신용카드 사기(Credit Card Fraud)는 금융 분야에서 가장 빈번하게 발생하는 유형입니다. 신용카드 기반 거래에서 발생하는 사기 행위는 신용카드 발급 과정에서 발생하는 신용카드 발급신청 사기(Application Fraud)와 이미 발급된 카드 계정에서 발생하는 거래 행동 기반 사기(Behavioral Fraud) 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.</p>
<figure id="attachment_10310" aria-describedby="caption-attachment-10310" style="width: 436px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10310" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림1.jpg" alt="" width="436" height="280" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림1.jpg 635w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림1-300x193.jpg 300w" sizes="(max-width: 436px) 100vw, 436px" /><figcaption id="caption-attachment-10310" class="wp-caption-text">[그림 1] 신용카드사기(Credit Card Fraud)</figcaption></figure>
<ul>
<li><strong>신용카드 발급신청 사기(Application Fraud):</strong> 도난 신분증이나 타인의 개인정보를 악용해 카드 발급을 신청하거나 실제 존재하지 않는 인물을 만들어 계정을 개설하는 합성신원사기(Synthetic Identity Fraud)가 존재합니다. 이러한 유형의 사기는 금융권에서 가장 빠르게 증가하고 있는 유형이며, 연간 수십억 달러의 손실을 초래하고 있습니다.</li>
<li><strong>거래 행동 기반 사기(Behavioral Fraud)</strong>: 도난 되거나 해킹된 카드 정보를 이용한 부정 결제 계정 탈취(Account Takeover) 후 정상 사용자처럼 행세하며 결제하는 방식이 존재합니다. 이 유형은 온라인 거래 증가와 함께 그 위험성이 더욱 커지고 있습니다.</li>
</ul>
<p>두 유형 모두 금융기관과 고객에게 심각한 피해를 초래하며, 최근 디지털 금융 산업 성장과 함께 발생 빈도와 영향력이 계속 확대되고 있습니다.</p>
<h3><strong>1.2 보험 사기(Insurance Fraud)</strong></h3>
<p>보험사기는 보험업계에서 가장 오래된 사기 형태 중 하나로, 보험 구매자 측(계약자)와 판매자 측(의료기관, 정비업체 등) 모두에서 발생할 수 있습니다. 이러한 사기는 보험사의 재정 손실뿐 아니라 보험료 인상, 고객 신뢰 하락 등 사회 전반에 부정적 영향을 미칩니다.</p>
<ul>
<li><strong>구매자 측 사기(Buyer Fraud): </strong>구매자 측에서 발생하는 대표적인 사기 유형은 실제로 사고가 없었음에도 사고가 발생했다고 주장하는 허위 청구(Fraudulent Claim), 피해 금액을 실제보다 부풀려 청구하는 과다 청구(Inflated Claim), 그리고 자해나 고의적인 차량 충돌을 통해 보험금을 노리는 고의사고 유발(Intentional Accident Fraud)이 있습니다. 이러한 행위는 보험사의 손실을 초래할 뿐 아니라, 다른 가입자들의 보험료 인상으로 이어져 사회적 비용 증가를 유발합니다.</li>
<li><strong>판매자 측 사기(Seller Fraud): </strong>판매자 측 사기는 의료기관, 정비소, 브로커 등이 연루되는 복합적 형태로 나타납니다. 필요 이상의 치료나 수리를 시행해 비용을 부풀리는 경우, 허위 입원 및 불필요한 검사 청구, 혹은 브로커가 환자를 모집하고 반복적인 허위 청구를 통해 대규모 사기를 저지르는 사례가 존재합니다.</li>
</ul>
<figure id="attachment_10328" aria-describedby="caption-attachment-10328" style="width: 626px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10328 " src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3.jpeg" alt="" width="626" height="352" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3.jpeg 1800w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3-300x169.jpeg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3-1024x576.jpeg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3-768x432.jpeg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림3-1536x864.jpeg 1536w" sizes="(max-width: 626px) 100vw, 626px" /><figcaption id="caption-attachment-10328" class="wp-caption-text">[그림 2] SAS® Visual Investigator®를 통한 보험사기 분석</figcaption></figure>
<h3><strong>1.3 자금 세탁(Money Laundering)</strong></h3>
<p>자금세탁은 범죄로 얻은 불법 자금을 합법적인 거래처럼 위장하는 행위를 의미합니다. 이는 마약 거래, 부패, 사기 등에서 발생한 자금을 금융 시스템에 투입해 그 출처를 숨기고, 정상적인 경제 활동으로 보이게 만드는 범죄입니다. 국제자금세탁방지기구(FATF)에 따르면 자금세탁은 글로벌 금융 안정성을 위협하며, 테러 자금 조달과 같은 심각한 범죄를 가능하게 합니다.</p>
<ul>
<li><strong>구조화된 소액 입금(Structuring 또는 Smurfing):</strong> 범죄 자금을 여러 소액으로 나누어 금융기관에 입금해 의심을 피하는 방식입니다. 이를 통해 대규모 자금 이동을 감추고 규제기관의 모니터링을 회피합니다.</li>
<li><strong>가상자산 기반 자금세탁(Virtual Asset-based Money Laundering): </strong>최근에는 암호화폐를 활용한 자금세탁이 급증하고 있습니다. 익명성과 탈중앙화 특성을 이용해 범죄 자금을 해외로 송금하거나 현금화하는 사례가 늘고 있으며, 매년 수백만 달러 규모의 불법 거래가 적발되고 있습니다.</li>
<li><strong>국제 송금 조작(Cross-border Wire Transfer Manipulation): </strong>국제 송금 조작을 활용해 자금을 여러 국가로 분산시킵니다. 이를 통해 자금 흐름을 복잡하게 만들어 추적을 어렵게 합니다. 특히 무역 기반 자금세탁(TBML, Trade-Based Money Laundering)은 국제 거래를 가장해 자금을 세탁하는 대표적 기법입니다.</li>
<li><strong>페이퍼 컴퍼니(Paper Company</strong><strong>): </strong>조세회피처에 페이퍼컴퍼니를 설립해 소득을 이전하고, 실질적 소유권을 숨깁니다.</li>
</ul>
<h2></h2>
<h2><strong>2. 금융 사기의 영향</strong></h2>
<p>사기와 부정 행위(Fraud)는 단순한 범죄 행위를 넘어 기업과 사회 전반에 심각한 영향을 미치는 글로벌 문제입니다. 전 세계적으로 사기로 인한 경제적 손실은 연간 1조 달러 이상에 달하며, 이는 기업들에게 막대한 재정적 손실을 초래합니다.[7] 이러한 피해는 단순히 재정적 손실에 그치지 않고, 평판, 규제 준수 리스크, 운영 효율성, 조직 문화까지 광범위하게 영향을 미칩니다.</p>
<h3><strong>2.1 </strong><strong>해외 사례</strong></h3>
<p>금융 사기로 인해 피해받았던 대표적인 해외 사례로는 유럽 핀테크의 상징이었으나, 파산한 독일의 핀테크 기업 Wirecard가 있습니다. Wirecard는 유럽 디지털 결제 산업의 선두주자로, 한때 시가총액이 약 30조 원(24억 유로)에 달하며 독일 DAX 지수에 편입된 ‘혁신의 아이콘’이었습니다. [8] 그러나 2020년, 약 2조 7천억 원(19억 유로)에 달하는 허위 자산과 매출이 드러나면서, Wirecard는 결국 파산했습니다. 이는 글로벌 투자자들에게 큰 손실을 입혔고, 유럽 금융감독체계에 대한 신뢰도를 낮췄습니다.</p>
<figure id="attachment_10325" aria-describedby="caption-attachment-10325" style="width: 381px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10325 " src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림4.jpg" alt="" width="381" height="73" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림4.jpg 418w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/그림4-300x57.jpg 300w" sizes="(max-width: 381px) 100vw, 381px" /><figcaption id="caption-attachment-10325" class="wp-caption-text">[그림 3] Wirecard 로고</figcaption></figure>
<h3><strong>2.2 </strong><strong>국내 사례</strong></h3>
<p>국내의 경우, 2023년 100여 명 규모의 보험사기 조직이 적발된 사건이 있었습니다. 이는 설계사와 병원이 조직적으로 결탁한 결과였습니다. 이들은 허위 진단서와 수술 확인서를 작성하고, 가입자에게 보험금을 지급하는 동시에 공범으로 협박하는 수법을 사용했습니다. 또한 보험 가입일과 청구일 사이에 간격을 두는 치밀함까지 보였으며, 이러한 방식으로 약 100억 원 이상의 보험금을 부당하게 수령했습니다. 이 사건은 국내 보험사기 방지 시스템의 취약성을 여실히 드러냈으며, 보험사의 막대한 손실뿐 아니라 의료기관에 대한 신뢰도에도 심각한 영향을 미쳤습니다. 이처럼 고도화되는 사기 수법에 대응하기 위해서는 단순한 단속을 넘어, 체계적이고 기술적인 '사기 위험 관리 사이클(Fraud Management Cycle) '의 구축이 필수적입니다.</p>
<h2></h2>
<h2>정리</h2>
<div class="flex flex-col text-sm pb-25">
<article class="text-token-text-primary w-full focus:outline-none [--shadow-height:45px] has-data-writing-block:pointer-events-none has-data-writing-block:-mt-(--shadow-height) has-data-writing-block:pt-(--shadow-height) [&amp;:has([data-writing-block])&gt;*]:pointer-events-auto scroll-mt-[calc(var(--header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]" dir="auto" data-turn-id="84b2f309-5941-4f3b-a5e5-0ad7323c0e11" data-testid="conversation-turn-26" data-scroll-anchor="true" data-turn="assistant">
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<div class="min-h-8 text-message relative flex w-full flex-col items-end gap-2 text-start break-words whitespace-normal [.text-message+&amp;]:mt-1" dir="auto" data-message-author-role="assistant" data-message-id="dd1bf0e6-ccf9-4372-a97f-2c22f8afe70e" data-message-model-slug="gpt-5-2">
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<div class="markdown prose dark:prose-invert w-full break-words light markdown-new-styling">결국 금융 사기는 “이상 거래를 탐지해 막는 기술 과제”를 넘어, 재무 손실·평판 훼손·규제 리스크를 동시에 유발하는 전사적 <strong data-start="73" data-end="83">경영 리스크</strong>로 재정의되고 있습니다. 특히 AI 기반 사기 수법의 고도화와 함께, 무과실 배상 책임제 도입 논의처럼 책임의 범위가 금융기관으로 확장되는 흐름은 “사후 처리” 중심의 대응이 더 이상 충분하지 않음을 보여줍니다. 이제 경쟁력의 기준은 얼마나 많이 잡아냈는가가 아니라, <strong data-start="233" data-end="267">얼마나 체계적으로 예방하고 신속하게 대응하며 학습하는가</strong>에 달려 있습니다. 따라서 탐지(Detect)에만 머무르지 않고 조사(Investigate)–대응(Respond)–환수(Recover)–개선(Learn)으로 이어지는 금융사기 관리 사이클을 구축해, 사기를 관리 가능한 리스크로 전환하는 것이 금융기관의 필수 과제가 될 것입니다.</div>
</div>
</div>
</div>
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	</item>
		<item>
		<title>[한국데이터정보과학회-SAS KOREA] 제 2회 데이터 분석 경진대회 개최 - 교육영상 및 참가신청 안내</title>
		<link>https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/17/%ed%95%9c%ea%b5%ad%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%a0%95%eb%b3%b4%ea%b3%bc%ed%95%99%ed%9a%8c-sas-korea-%ec%a0%9c-2%ed%9a%8c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b2%bd%ec%a7%84%eb%8c%80/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hyeshin Hwang]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 17 Mar 2026 01:48:03 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Viya]]></category>
		<category><![CDATA[데이터분석경진대회]]></category>
		<category><![CDATA[한국데이터정보과학회]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>한국데이터정보과학회가 주관하고 SAS 코리아가 후원하는 데이터 분석 경진대회가 작년에 이어 올해에도 개최됩니다. 작년 대회에는 113개 팀이 참가 신청을 접수하며 큰 관심 속에 대회가 진행되었었죠. 올해도 국내 대학(원) 재학생 여러분들의 적극적인 참여를 기대합니다. 이번 대회도 작년과 마찬가지로 데이터 및 AI 플랫폼 SAS® Viya®(바이야)를 활용한 실전 데이터 분석을 중심으로 진행됩니다. SAS Viya는 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/17/%ed%95%9c%ea%b5%ad%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%a0%95%eb%b3%b4%ea%b3%bc%ed%95%99%ed%9a%8c-sas-korea-%ec%a0%9c-2%ed%9a%8c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b2%bd%ec%a7%84%eb%8c%80/">[한국데이터정보과학회-SAS KOREA] 제 2회 데이터 분석 경진대회 개최 - 교육영상 및 참가신청 안내</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>한국데이터정보과학회가 주관하고 SAS 코리아가 후원하는 데이터 분석 경진대회가 작년에 이어 올해에도 개최됩니다. 작년 대회에는 113개 팀이 참가 신청을 접수하며 큰 관심 속에 대회가 진행되었었죠. 올해도 국내 대학(원) 재학생 여러분들의 적극적인 참여를 기대합니다.</p>
<p>이번 대회도 작년과 마찬가지로 데이터 및 AI 플랫폼 SAS® Viya®(바이야)를 활용한 실전 데이터 분석을 중심으로 진행됩니다. SAS Viya는 Python, R 등 다양한 언어와 호환되며, 데이터 관리부터 모델링, 배포에 이르기까지 엔드-투-엔드 지원이 가능한 분석 플랫폼입니다. 로우코드/노코드 및 Drag &amp; Drop 방식으로 아래의 영상을 시청하시면 손쉽게 사용법을 익힐 수 있습니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class=" wp-image-10283 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-16-175215-300x166.jpg" alt="" width="371" height="205" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-16-175215-300x166.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-16-175215.jpg 426w" sizes="(max-width: 371px) 100vw, 371px" /></p>
<h3 style="text-align: center"><a href="https://edm.ipaos.com/docs/sas/2026/0316/kdiss-data-analysis-competition.mp4">*SAS Viya for learners 교육 동영상</a></h3>
<p>[참가신청방법]</p>
<ul>
<li>한국데이터정보과학회 홈페이지 <a href="https://kdiss.or.kr/board/competition_info/article/274389">공지사항</a>을 확인하시고 신청서류를 작성하여 이메일 접수하시면 됩니다. (접수처 : kdis21competition@gmail.com)</li>
<li>제출서류: 참가신청서, 개인정보 수집·이용 동의서, 참가 서약서</li>
<li>신청서 접수 시 메일 제목: [팀명] 제2회 데이터 분석 경진대회 공고 참가신청서 제출</li>
<li>접수 완료 후 확인 메일 발송</li>
</ul>
<p>여러분들의 많은 참여를 기다립니다.</p>
<p>데이터 분석 경진대회와 관련된 자세한 내용은 아래의 포스터를 참고하세요.</p>
<p>[문의처] 한국데이터정보과학회(<a href="http://kdiss.or.kr/">http://kdiss.or.kr/</a>), 이메일(kdis21competition@gmail.com)</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10307 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-17-185323-212x300.jpg" alt="" width="564" height="798" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-17-185323-212x300.jpg 212w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/화면-캡처-2026-03-17-185323.jpg 627w" sizes="(max-width: 564px) 100vw, 564px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/17/%ed%95%9c%ea%b5%ad%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%a0%95%eb%b3%b4%ea%b3%bc%ed%95%99%ed%9a%8c-sas-korea-%ec%a0%9c-2%ed%9a%8c-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b2%bd%ec%a7%84%eb%8c%80/">[한국데이터정보과학회-SAS KOREA] 제 2회 데이터 분석 경진대회 개최 - 교육영상 및 참가신청 안내</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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		<title>차티스(Chartis)가 인정한 AI 거버넌스 리더, SAS</title>
		<link>https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/16/%ec%b0%a8%ed%8b%b0%ec%8a%a4chartis%ea%b0%80-%ec%9d%b8%ec%a0%95%ed%95%9c-ai-%ea%b1%b0%eb%b2%84%eb%84%8c%ec%8a%a4-%eb%a6%ac%eb%8d%94-sas/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hyeshin Hwang]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 16 Mar 2026 07:50:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[AI Governance]]></category>
		<category><![CDATA[Chartis]]></category>
		<category><![CDATA[Model Management]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Viya]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>AI 규제가 강화되는 지금,  AI 거버넌스 구축이 기업의 시급한 과제로 떠오르고 있습니다. 이러한 가운데, 차티스 리서치(Chartis Research)가 2026년 3월 발간한 평가 리포트에서 SAS가 AI 거버넌스 솔루션 부문 '카테고리 리더(Category Leader)'로 선정되었다는 뜻깊은 소식이 있어 전해드립니다. 이 평가는 총 28개의 글로벌 벤더를 대상으로 진행되었으며, SAS는 특히 ‘모델 관리(Model Management)’와 ‘워크플로우(Workflow)’ 부문에서 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/16/%ec%b0%a8%ed%8b%b0%ec%8a%a4chartis%ea%b0%80-%ec%9d%b8%ec%a0%95%ed%95%9c-ai-%ea%b1%b0%eb%b2%84%eb%84%8c%ec%8a%a4-%eb%a6%ac%eb%8d%94-sas/">차티스(Chartis)가 인정한 AI 거버넌스 리더, SAS</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>AI 규제가 강화되는 지금,  AI 거버넌스 구축이 기업의 시급한 과제로 떠오르고 있습니다. 이러한 가운데, 차티스 리서치(Chartis Research)가 2026년 3월 발간한 평가 리포트에서 SAS가 AI 거버넌스 솔루션 부문 '카테고리 리더(Category Leader)'로 선정되었다는 뜻깊은 소식이 있어 전해드립니다.</p>
<p>이 평가는 총 28개의 글로벌 벤더를 대상으로 진행되었으며, SAS는 특히 ‘모델 관리(Model Management)’와 ‘워크플로우(Workflow)’ 부문에서 '최고 수준(Best-in-class)'이라는 우수한 평가를 받았습니다.</p>
<blockquote>
<h4>“SAS® Viya®(바이야) 플랫폼은 고전적인 머신러닝, 모델 리스크 관리, 설명 가능성, 편향성 탐지, 개인정보 보호 및 엔드-투-엔드(End-to-End) 모니터링을 포괄하는 탁월한 거버넌스 역량을 갖추고 있으며, 이를 전사적 AI 환경으로 확장하고 있습니다. SAS는 기술적 역량과 규제 산업에 대한 깊은 전문성을 바탕으로, 고객 및 잠재 고객에게 인공지능이 단순한 도구를 넘어 비즈니스 성장의 전략적 자산이 될 수 있음을 효과적으로 증명하고 있습니다.”</h4>
<h5 style="text-align: right">Michael Versace/ 차티스 거버넌스·회복탄력성·컴플라이언스 부문 리서치 디렉터</h5>
</blockquote>
<p>SAS의 데이터 및 AI 플랫폼인 SAS Viya는 신뢰할 수 있는 AI 제어 기능, 편향성 탐지, 그리고 모든 핵심 의사결정 단계에서의 '인간 참여형(human-in-the-loop)' 감독 체계를 통해, 고객이 안정적이고 설명 가능하며 인간 중심적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10211 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA112CV-300x200.jpg" alt="" width="593" height="395" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA112CV-300x200.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA112CV-1024x683.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA112CV-768x512.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA112CV.jpg 1200w" sizes="(max-width: 593px) 100vw, 593px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>SAS의 리스크, 사기 및 컴플라이언스 솔루션 부문 수석 부사장인 Stu Bradley는 “AI 거버넌스는 단순한 규제 준수의 영역을 넘어 기업의 핵심 경쟁력으로 작용합니다. 기업이 효과적으로 거버넌스 체계를 구축할 경우 빠른 의사결정이 가능하며, 고객과의 신뢰 관계를 강화할 수 있고, 발생 가능한 리스크에 선제적으로 대응할 수 있습니다.”라고 말했습니다.</p>
<p>차티스의 '벤더 스포트라이트' 보고서에 명시된 바와 같이, SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼인 SAS Viya와 규제 산업을 위해 특화된 강력한 솔루션 포트폴리오를 앞세워 AI 거버넌스 부문 '리더'의 지위를 확보했습니다. 해당 보고서에 따르면, SAS의 '최고(Best-in-class)' 및 우수(Advanced) 역량은 다음과 같습니다:</p>
<p><strong>[최고(Best-in-class) 평가]</strong></p>
<ul>
<li><strong>모델 관리 (Model Management):</strong> SAS의 모델 리스크 관리(MRM) 전문성은 AI 거버넌스 전략의 근간을 이루는 핵심 기둥입니다. 이는 AI 모델의 사용 및 구현 전 단계에서 발생할 수 있는 리스크에 대해 선제적이고 미래 지향적인 접근 방식을 뒷받침합니다. SAS Viya의 생애주기 모니터링 기능은 모델의 성능 저하(Drift)를 감지하고, 문서화 작업을 자동화하며, 고객의 컴플라이언스 요건에 맞춰 재학습(Retraining)을 트리거합니다. 또한, 감사 추적(Audit trails) 및 해석 도구는 은행 및 금융 서비스 기관들이 변화하는 규제 요구사항에 기민하게 대응할 수 있도록 돕습니다.</li>
<li><strong>워크플로우 (Workflow):</strong> SAS 플랫폼은 거버넌스 작업의 자동화에 중점을 둔 통합 워크플로우를 제공하여 AI 모델 관리를 지원합니다. 이와 같은 구조화된 파이프라인(Pipeline)은 데이터의 가시성을 제고하고 의사결정 과정을 신속하게 하는 동시에, 각 단계에 필수적인 체크포인트(Checkpoint)와 컴플라이언스 게이트(Compliance Gates)를 엄격히 적용함으로써 규제 준수를 효과적으로 보장합니다.</li>
</ul>
<p><strong> [우수(Advanced) 평가]</strong></p>
<ul>
<li><strong>거버넌스(Governance):</strong> SAS의 거버넌스 역량은 기업이 AI 및 모델 리스크를 적극적으로 완화할 수 있도록 지원하며, AI 리스크 프레임워크와 관련 규제 사항들을 자동화된 방식으로 강제할 수 있게 합니다. 또한, 모델 생애주기 전반에 걸친 설명 가능성(Explainability) 체크포인트와 검토 과정을 통해 인간의 감독(Human oversight)이 적용되어 명확한 책임 소재(Accountability)를 보장합니다.</li>
<li><strong>데이터 관리(Data Management):</strong> SAS의 데이터 관리 역량은 데이터 개인정보 및 보호, 가시성, 그리고 벤치마킹 및 매핑을 강조합니다. 또한, SAS Viya 통합 플랫폼은 정형 및 비정형 데이터를 감사 추적(Audit trails) 기능과 함께 효율적으로 처리합니다. 특히 SAS Data Maker와 같은 도구는 보안이 요구되는 테스트 환경에서 합성 데이터(Synthetic data)를 생성함으로써 사용자가 효과적으로 위험요소를 줄일 수 있게 지원합니다.</li>
<li><strong>시각화 및 대시보드(Visualization/Dashboarding):</strong> SAS Viya는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 의사결정 과정을 상세히 보여주기 위해 설계된 감사 가능 보고서, 추적성 대시보드 및 설명 가능성 도구를 제공합니다. 이러한 가시성은 이해관계자의 신뢰를 강화합니다. 또한, 본 솔루션은 인간 참여형(human-in-the-loop) 감독 체계를 지원하여, 기업이 복잡한 결과나 문제를 명확히 파악하고 해결하도록 돕고, AI 규제 준수를 용이하게 하며 규제 보고 업무를 지원합니다.</li>
<li><strong>모델 커버리지(Model coverage):</strong> SAS Viya는 전통적인 머신러닝부터 생성형 AI(GenAI), 대규모 언어 모델(LLM), 그리고 에이전틱 시스템(Agentic systems)에 이르기까지 매우 폭넓은 유형의 모델을 지원합니다. 고객은 바이야를 활용하여 기업 전반의 AI 자산 목록(Inventory)을 구축하고 통제 환경을 조성할 수 있으며, 투명성, 정확성, 공정성 및 생애주기 추적을 위한 도구들을 통해 모든 모델에 거버넌스를 확장 적용할 수 있습니다.</li>
</ul>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10187 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZW0U-300x200.jpg" alt="" width="599" height="399" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZW0U-300x200.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZW0U-1024x684.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZW0U-768x513.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1ZW0U.jpg 1200w" sizes="(max-width: 599px) 100vw, 599px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>SAS</strong><strong>의 AI 거버넌스 제품</strong></p>
<p>수십 년에 걸친 거버넌스 경험을 바탕으로, SAS는 SAS Viya 플랫폼에 내재된 역량과 거버넌스·리스크·컴플라이언스(GRC) 전 영역을 아우르는 포괄적인 제품 포트폴리오를 통해 AI 거버넌스를 지원합니다. 이를 통해 사용자는 모델 리스크 관리(MRM), 모델 해석, 편향성 탐지 및 완화, 데이터 마스킹 등 다양한 핵심 기능을 수행할 수 있습니다.</p>
<ul>
<li><strong>SAS AI Navigator (</strong><strong>출시 예정):</strong> 기업이 AI 사용 현황을 완전히 파악하고 통제할 수 있도록 지원합니다. 모델, 에이전트 및 적용사례(Use cases)에 대한 정보를 중앙 집중화하고, 자체 평가 기능을 포함하며, 거버넌스 준수와 책임감 있는 AI 도입을 가능하게 합니다.</li>
<li><strong>SAS AI Governance Manager:</strong> 은행 및 보험과 같이 규제가 엄격한 산업을 지원합니다. 통합된 거버넌스, 정책 제어, MRM 및 모델 배포를 통해 엔터프라이즈 수준의 규제 준수를 실현합니다.</li>
</ul>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10223 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z0VR-1-300x141.jpg" alt="" width="600" height="282" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z0VR-1-300x141.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z0VR-1-1024x480.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z0VR-1-768x360.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1Z0VR-1.jpg 1200w" sizes="(max-width: 600px) 100vw, 600px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>SAS는 이번에 AI 거버넌스 부문 리더 선정 이외에도 아래의 여러 영역에 걸쳐 차티스로부터 선도기업으로 인정받았습니다.</p>
<p><strong>SAS</strong><strong>의 최근 차티스 평가 결과</strong></p>
<ul>
<li><strong>RiskTech100® </strong><strong>종합 2위 달성:</strong> 전 세계에서 가장 권위 있는 리스크 관리 기술 순위인 'Chartis RiskTech100<sup>®</sup> 2026'에서 종합 <strong>2위</strong>를 차지했습니다.</li>
<li><strong>7</strong><strong>개 부문 솔루션 어워드 수상:</strong> RiskTech100<sup>®</sup> 평가에서 다음 7개 분야의 최고 솔루션으로 선정되었습니다.
<ul>
<li>은행용 AI (AI for banking)</li>
<li>대차대조표 리스크 관리 (Balance sheet risk management)</li>
<li>행동 모델링 (Behavioral modeling)</li>
<li>자본 최적화 (Capital optimization)</li>
<li>전사적 스트레스 테스트 (Enterprise stress testing)</li>
<li>IFRS 9 (국제회계기준)</li>
<li>모델 리스크 관리 (MRM)</li>
</ul>
</li>
<li><strong>자산부채관리(ALM) 시장 전 부문 석권:</strong> 차티스의 ALM 시장 분석 보고서 내 6개 모든 평가 영역에서 '카테고리 리더'로 선정되었습니다.</li>
<li><strong>신용 리스크 관리 시장 리더:</strong> 신용 리스크 관리 시장의 <strong>7개 개별 세부 분야</strong>에서 모두 '카테고리 리더'로 인정받았습니다.</li>
</ul>
<p><strong>AI </strong><strong>혁신을 위한 로드맵</strong></p>
<p>효과적인 거버넌스는 AI의 잠재력을 극대화하면서 리스크를 최소화하는 데 필수적인 요소입니다. 조직이 신뢰와 책임감을 바탕으로 혁신을 추진하기 위해서는 명확하고 실질적인 로드맵이 필요합니다. 이에 관한 자세한 정보는 SAS의 최신 eBook ‘규제가 엄격한 환경에서 AI 전략을 관리하는 방법(<a href="https://www.sas.com/en/whitepapers/how-to-govern-your-ai-strategy-in-a-highly-regulated-world-114264.html">How to govern your AI strategy in a highly regulated world</a>)’에서 확인하실 수 있습니다.</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/16/%ec%b0%a8%ed%8b%b0%ec%8a%a4chartis%ea%b0%80-%ec%9d%b8%ec%a0%95%ed%95%9c-ai-%ea%b1%b0%eb%b2%84%eb%84%8c%ec%8a%a4-%eb%a6%ac%eb%8d%94-sas/">차티스(Chartis)가 인정한 AI 거버넌스 리더, SAS</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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	</item>
		<item>
		<title>리버풀 FC, SAS를 공식 AI 마케팅 자동화 파트너로 선정</title>
		<link>https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/13/%eb%a6%ac%eb%b2%84%ed%92%80-fc-sas%eb%a5%bc-%ea%b3%b5%ec%8b%9d-ai-%eb%a7%88%ec%bc%80%ed%8c%85-%ec%9e%90%eb%8f%99%ed%99%94-%ed%8c%8c%ed%8a%b8%eb%84%88%eb%a1%9c-%ec%84%a0%ec%a0%95/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hyeshin Hwang]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 13 Mar 2026 03:43:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[Liverpool]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Customer Intelligence]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Viya]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>축구팬이라면 영국 프리미어 리그를 잊지 않고 챙겨보시리라 생각합니다. 축구팬이 아니어도 몇몇 팀의 이름은 익숙히 알고 계실텐데요, SAS는 최근 프리미어 리그 챔피언인 리버풀 FC와 새로운 공식 글로벌 파트너십을 맺었습니다. 보다 구체적으로는 리버풀 FC가 SAS를 '공식 AI 마케팅 자동화 파트너'로 선정한 것이죠. &#160; 향후 수년간 계속될 이번 파트너십을 통해, 리버풀 FC는 SAS® [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/13/%eb%a6%ac%eb%b2%84%ed%92%80-fc-sas%eb%a5%bc-%ea%b3%b5%ec%8b%9d-ai-%eb%a7%88%ec%bc%80%ed%8c%85-%ec%9e%90%eb%8f%99%ed%99%94-%ed%8c%8c%ed%8a%b8%eb%84%88%eb%a1%9c-%ec%84%a0%ec%a0%95/">리버풀 FC, SAS를 공식 AI 마케팅 자동화 파트너로 선정</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>축구팬이라면 영국 프리미어 리그를 잊지 않고 챙겨보시리라 생각합니다. 축구팬이 아니어도 몇몇 팀의 이름은 익숙히 알고 계실텐데요, SAS는 최근 프리미어 리그 챔피언인 리버풀 FC와 새로운 공식 글로벌 파트너십을 맺었습니다. 보다 구체적으로는 리버풀 FC가 SAS를 '공식 AI 마케팅 자동화 파트너'로 선정한 것이죠.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10154 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA2Y2R-300x170.jpg" alt="" width="590" height="334" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA2Y2R-300x170.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA2Y2R-1024x580.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA2Y2R-768x435.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA2Y2R.jpg 1130w" sizes="(max-width: 590px) 100vw, 590px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>향후 수년간 계속될 이번 파트너십을 통해, 리버풀 FC는 SAS® Customer Intelligence 360 플랫폼과 SAS® Viya®를 자사 마케팅 전략에 통합할 예정입니다. 이를 통해 마케팅 자동화, 캠페인 관리, 데이터 기반 의사결정 전반에서 한층 강화된 효율성과 통찰력을 확보하게 될 것으로 기대됩니다.</p>
<p>리버풀 FC는 데이터와 AI를 활용한 Smart Play를 통해 전 세계 팬들과 더 긴밀히 연결되며, SAS의 기술력을 활용해 방대한 데이터를 즉각 의미 있는 인사이트로 전환할 수 있게 됩니다. 이를 통해 '가장 적절한 메시지'를, '가장 적합한 팬'에게, '최적의 타이밍'에 전달함으로써 홈구장인 안필드에서부터 전 세계 모든 팬까지 하나로 연결하게 될 것입니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10157 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/other-sports-partners-logo-300x81.jpg" alt="" width="630" height="170" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/other-sports-partners-logo-300x81.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/other-sports-partners-logo-768x207.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/other-sports-partners-logo.jpg 852w" sizes="(max-width: 630px) 100vw, 630px" /></p>
<p>리버풀 FC과의 전략적 파트너십 이전에도 SAS는 여러 스포츠 관련 기관들과 협력해 왔습니다. 2025년 초, 로스앤젤레스 FC(LAFC)가 SAS를 공식 데이터 및 AI 파트너로 선정한 데 이어, NBA의 <a href="https://www.sas.com/en_us/customers/orlando-magic.html">올랜도 매직(Orlando Magic)</a>, 네덜란드 축구 협회(KNVB) 등이 SAS의 스포츠 파트너로 함께하고 있습니다.</p>
<p>그렇다면 SAS는 왜 지금 리버풀 FC와 파트너십을 맺게 되었을까요?</p>
<p>리버풀 FC는 세계에서 가장 영향력이 큰 스포츠인 축구, 그리고 세계 최대 규모의 리그인 영국 프리미어 리그(EPL) 내에서 가장 강력한 브랜드입니다.</p>
<p>쉽게 설명해서 만약 리버풀의 팬층을 하나의 국가로 본다면 세계에서 인구가 세 번째로 많은 나라가 될 정도입니다. 그 영향력이 어마어마하다는 것은 누구나 이해할 수 있을 것입니다.</p>
<p>리버풀 FC와의 협력은 SAS를 다른 업체들로부터 차별화하는 계기가 될 것이며, SAS 고객들에게도 특별한 경험을 제공하게 될 것입니다.</p>
<figure id="attachment_10160" aria-describedby="caption-attachment-10160" style="width: 533px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" decoding="async" class=" wp-image-10160" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-300x201.jpeg" alt="" width="533" height="357" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-300x201.jpeg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-1024x684.jpeg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-768x513.jpeg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-1536x1027.jpeg 1536w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2026/03/SA1R81-2048x1369.jpeg 2048w" sizes="(max-width: 533px) 100vw, 533px" /><figcaption id="caption-attachment-10160" class="wp-caption-text">.</figcaption></figure>
<p>SAS와 리버풀 FC의 파트너십은 앞으로 다음과 같은 활동을 통해 공개될 예정입니다.</p>
<ul>
<li><strong>안필드(Anfield) 구장 내 광고:</strong> 리버풀의 모든 프리미어리그 홈 경기에서 피치 사이드(Pitch-side) 브랜딩 노출</li>
<li><strong>플래그십 이벤트 개최:</strong> 리버풀의 홈구장인 안필드에서 SAS의 주요 행사를 개최할 수 있는 독점적 기회</li>
<li><strong>차별화된 고객 경험:</strong> 돈으로도 살 수 없는 특별한 고객 초청 및 의전 프로그램 제공</li>
<li><strong>독점 콘텐츠 및 성공 사례 개발:</strong> 전 세계 리버풀 팬들을 위해 SAS의 기술이 실제로 어떻게 구현되는지 보여주는 독점 콘텐츠와 성공 사례 발표</li>
</ul>
<p>파트너십이 성장함에 따라, 리버풀 FC 팬들에게 더욱 개인화된 경험을 제공하고 구단과 파트너사들을 위한 훨씬 더 효과적인 캠페인을 전개할 수 있게 될 것입니다.</p>
<p>더 자세한 내용이 궁금하시면 SAS와 리버풀 FC가 발표한 공식 <a href="https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2025/december/lfc-welcomes-sas-as-global-partner.html">보도자료</a> 전문을 확인해 보세요. 또한, SAS 스포츠 파트너십 <a href="https://www.sas.com/en_us/company-information/innovation/sports-partnerships.html">웹사이트</a>를 방문하시면 SAS가 리버풀 FC를 비롯해 전 세계 스포츠 기구들과 어떻게 협력하고 있는지 자세히 살펴보실 수 있습니다.</p>
<p>앞으로도 스포츠 마케팅 분야에서 SAS의 새로운 소식을 기대해 주세요!</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2026/03/13/%eb%a6%ac%eb%b2%84%ed%92%80-fc-sas%eb%a5%bc-%ea%b3%b5%ec%8b%9d-ai-%eb%a7%88%ec%bc%80%ed%8c%85-%ec%9e%90%eb%8f%99%ed%99%94-%ed%8c%8c%ed%8a%b8%eb%84%88%eb%a1%9c-%ec%84%a0%ec%a0%95/">리버풀 FC, SAS를 공식 AI 마케팅 자동화 파트너로 선정</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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		<item>
		<title>SAS 해커톤 2025 대회에서 한국 ‘블록큐브팀’ 챔피언 선정!</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Hyeshin Hwang]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 30 Dec 2025 03:37:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[BloCKYUbe]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Data Maker]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Hackathon]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Viya]]></category>
		<category><![CDATA[SAS Viya Workbench]]></category>
		<category><![CDATA[블록큐브]]></category>
		<category><![CDATA[해커톤]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>단순한 경쟁을 넘어 사회적 문제를 해결하고 인류의 삶을 개선하기 위한 혁신의 장인 글로벌 SAS 해커톤 대회가 지난 9월 중순부터 10월까지 한 달 간의 흥미로운 개발 여정을 마쳤습니다. 'SAS 해커톤 2025'에는 전 세계 66개국 708개 기업 및 대학, 그리고 SAS 파트너사에서 2,058명의 인재들이 등록하며 뜨거운 관심을 입증했습니다. 이 중 125개의 공식 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/30/sas-%ed%95%b4%ec%bb%a4%ed%86%a4-2025-%eb%8c%80%ed%9a%8c%ec%97%90%ec%84%9c-%ed%95%9c%ea%b5%ad-%eb%b8%94%eb%a1%9d%ed%81%90%eb%b8%8c-%ed%8c%80-%ec%88%98%ec%83%81/">SAS 해커톤 2025 대회에서 한국 ‘블록큐브팀’ 챔피언 선정!</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>단순한 경쟁을 넘어 사회적 문제를 해결하고 인류의 삶을 개선하기 위한 혁신의 장인 글로벌 SAS 해커톤 대회가 지난 9월 중순부터 10월까지 한 달 간의 흥미로운 개발 여정을 마쳤습니다.</p>
<p>'SAS 해커톤 2025'에는 전 세계 66개국 708개 기업 및 대학, 그리고 SAS 파트너사에서 2,058명의 인재들이 등록하며 뜨거운 관심을 입증했습니다. 이 중 125개의 공식 참가팀이 SAS 멘토들의 지원을 받으며 세상을 바꿀 창의적인 아이디어를 개발하고 출품을 완료했습니다. SAS 해커톤 대회에서는 데이터 과학자, 개발자, 비즈니스 분석가, 학생들로 구성된 팀들이 온라인 상에서 네트워킹을 통해 서로 긴밀히 협업하고, SAS 멘토들의 가이드를 받으며 삶을 개선시킬 혁신을 만들어 냅니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10086 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/시상식-300x169.jpg" alt="" width="586" height="330" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/시상식-300x169.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/시상식-1024x575.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/시상식-768x431.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/시상식.jpg 1200w" sizes="(max-width: 586px) 100vw, 586px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>지난 12월 11일 SAS는 해커톤 참여팀 중 24개의 챔피언 수상팀을 발표했습니다. 100명 이상으로 구성된 AI 및 분석 전문가들의 심사를 거쳐 지역, 산업, 기술 및 전문 분야, 그리고 학생 부문에 대한 우수팀들이 선정되었습니다. 올해의 빅뉴스는 한국의 <strong>BloCKUbe(블록큐브)</strong>팀이 ‘중동 및 아시아 태평양 지역’ 챔피언으로 선정되었다는 것입니다!</p>
<p>&nbsp;</p>
<h3><strong>중동 및 아시아 태평양 지역 챔피언 – 한국 블록큐브팀</strong></h3>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10089 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브-300x159.jpg" alt="" width="668" height="354" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브-300x159.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브-1024x542.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브-768x407.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브-351x185.jpg 351w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/블록큐브.jpg 1065w" sizes="(max-width: 668px) 100vw, 668px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>직장인이자 대학원생들로 구성된 블록큐브팀은 SAS Viya를 활용해 지속 가능한 항공 연료(SAF : Sustainable Aviation Fuel)의 도입을 지원하기 위한 모델을 개발해 냈습니다. 더욱 심각해지는 기후 변화 위기에 대응하기 위해 항공업계에서는 지속 가능한 항공 연료의 적극적인 도입이 필요한 상황입니다. 특히 2026년부터 ICAO(International Civil Aviation Organization)는 국제선 운행에 SAF 사용을 의무화할 예정으로 있어, 보다 경제적이고 안정적인 연료의 공급을 위한 방안을 마련하는 것이 시급한 과제로 떠오르고 있습니다. 블록큐브팀은 항공편, 연료 원자재, 수요 예측, 항공사 연료 사용 등 다양한 데이터를 분석하여 SAF 공급망을 최적화하는 모델을 개발했습니다. 이 모델을 통해 SAF 정유 공장과 생산 공장을 위한 가장 적합한 위치를 식별할 수 있으며, 비행 운영 및 경로도 최적화할 수 있습니다. 이번 수상은 모델의 완성도 뿐만 아니라 기후 변화와 환경 문제를 해결하는 방법을 분석 결과를 통해 제시함으로써 데이터 포 굿(Data For Good)을 실천하는 출품작이었다는 점에서 그 가치를 높이 인정받았다고 하겠습니다. 블록큐브팀의 기여로 우리가 사는 지구를 더 깨끗하게 유지하고 맑은 하늘을 지켜나갈 수 있기를 기대합니다.   <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.0.3/72x72/25b6.png" alt="▶" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> <a href="https://communities.sas.com/t5/SAS-Hacker-s-Hub/BlocKCUbe-Decarbonizing-the-Skies-Connecting-Green-Futures/ta-p/972001">자세히 보기</a></p>
<p>블록큐브팀 이외에도 올해에는 한국에서 2팀이 더 참여해서 대한민국의 분석 능력을 전세계에 널리 알리게 되었다는 점도 매우 뜻깊은 일입니다. 호서대학교 <a href="https://communities.sas.com/t5/SAS-Hacker-s-Hub/Use-public-data-to-solve-problems/ta-p/973804">Horcrux</a>팀은 NLP(Natural Language Processing) 기술을 이용해 소셜 미디어에서 악의적이거나 부정적인 컨텐츠를 식별해 내는 모델을 개발했고, <a href="https://communities.sas.com/t5/SAS-Hacker-s-Hub/Boost-problem-solving-via-AI-powered-rapid-root-cause-analysis/ta-p/973589">Go Hackers</a>팀은 제조 현장 생산 결함의 근본 원인을 AI 기반 기술로 빠르게 분석하여 문제해결의 효율을 극대화하는 모델을 출품했습니다. 귀한 시간을 할애해서 당면 과제를 해결할 수 있는 모델을 개발하고 올해 SAS 해커톤을 더욱 풍성하게 빛내 주신 BloCKUbe, Go Hackers, Horcrux팀의 노력과 수고에 감사의 말씀을 전합니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10092 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/해커톤-2-파트너십-300x75.jpg" alt="" width="652" height="163" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/해커톤-2-파트너십-300x75.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/해커톤-2-파트너십-1024x256.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/해커톤-2-파트너십-768x192.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/해커톤-2-파트너십.jpg 1200w" sizes="(max-width: 652px) 100vw, 652px" /></p>
<p>SAS 해커톤은 마이크로소프트와 인텔이 후원하는 글로벌 연례 행사입니다. 참여팀들은 SAS의 클라우드 네이티브 데이터 및 AI 플랫폼인 <a href="https://www.sas.com/ko_kr/software/viya.html">SAS® Viya®</a>(쌔스 바이야), AI 모델 구축을 위한 클라우드 기반 개발자 환경 ‘<a href="https://www.sas.com/ko_kr/software/viya/workbench.html">SAS Viya Workbench’</a>(쌔스 바이야 워크벤치), 안전한 합성 데이터 생성용 소프트웨어 ‘<a href="https://www.sas.com/ko_kr/software/data-maker.html">SAS Data Maker(쌔스 데이터 메이커</a>)’ 등 최신 데이터 및 AI 기술을 직접 활용하여 분석 아이디어를 개발합니다.</p>
<blockquote><p>"SAS 해커톤 챔피언들은 열정과 혁신적인 마인드로 기업과 사회에 내재되어 있는 문제를 해결하는 독창적인 해법을 제시해 주었습니다. SAS 해커톤 참가자들의 노력과 그들이 이루어낸 성과가 정말 자랑스럽습니다."</p>
<h5 style="text-align: right">SAS 해커톤 글로벌 프로그램 매니저 피터 룬드크비스트(Peter Lundqvist)</h5>
</blockquote>
<p>&nbsp;</p>
<p>각 부문별 카테고리 챔피언은 발표되었지만 SAS 해커톤 대회 최종 챔피언은 2026년 4월 27일부터 30일까지 미국 텍사스주 그레이프바인(댈러스 인근)에서 열리는 SAS Innovate 2026 데이터 및 AI 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다. 각 챔피언팀 및 참가팀에 대한 보다 상세한 정보는 <a href="https://communities.sas.com/t5/SAS-Hacker-s-Hub/gh-p/hackathon">SAS 해커스 허브 커뮤니티</a>에서 확인하실 수 있습니다.</p>
<p>향후 열리는 해커톤 대회에도 더 많은 참가자들이 함께 하셔서 세상을 이롭게 할 아이디어를 맘껏 펼칠 수 있기를 기대합니다.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/30/sas-%ed%95%b4%ec%bb%a4%ed%86%a4-2025-%eb%8c%80%ed%9a%8c%ec%97%90%ec%84%9c-%ed%95%9c%ea%b5%ad-%eb%b8%94%eb%a1%9d%ed%81%90%eb%b8%8c-%ed%8c%80-%ec%88%98%ec%83%81/">SAS 해커톤 2025 대회에서 한국 ‘블록큐브팀’ 챔피언 선정!</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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	</item>
		<item>
		<title>엔터프라이즈 합성 데이터 생성 솔루션, ‘SAS 데이터 메이커’ 공식 출시</title>
		<link>https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/11/%ec%97%94%ed%84%b0%ed%94%84%eb%9d%bc%ec%9d%b4%ec%a6%88-%ed%95%a9%ec%84%b1-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%83%9d%ec%84%b1-%ec%86%94%eb%a3%a8%ec%85%98-sas-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%a9%94/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hyeshin Hwang]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 11 Dec 2025 07:29:10 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
		<category><![CDATA[synthetic data]]></category>
		<category><![CDATA[Trustworthy AI]]></category>
		<category><![CDATA[합성데이터]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>혁신적인 합성 데이터 생성 솔루션으로 데이터 부족 문제 해결, AI 역량 강화 마이크로소프트 마켓플레이스에서 우선 공급 &#160; 민감한 개인정보를 노출하지 않으면서 안전하게 합성 데이터를 생성할 수 있게 해주는 ‘SAS 데이터 메이커’가 출시되었습니다. 현재 마이크로소프트 마켓플레이스에서 제공되는 ‘SAS 데이터 메이커’는 실제 데이터의 통계적, 관계적, 시간적 특성을 그대로 재현하는 합성 데이터를 생성하며, [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/11/%ec%97%94%ed%84%b0%ed%94%84%eb%9d%bc%ec%9d%b4%ec%a6%88-%ed%95%a9%ec%84%b1-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%83%9d%ec%84%b1-%ec%86%94%eb%a3%a8%ec%85%98-sas-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%a9%94/">엔터프라이즈 합성 데이터 생성 솔루션, ‘SAS 데이터 메이커’ 공식 출시</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<h3><strong>혁신적인 합성 데이터 생성 솔루션으로 데이터 부족 문제 해결, AI 역량 강화</strong></h3>
<h3><strong>마이크로소프트 마켓플레이스에서 우선 공급</strong></h3>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10051 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/feature-2-300x169.jpg" alt="" width="583" height="328" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/feature-2-300x169.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/feature-2.jpg 600w" sizes="(max-width: 583px) 100vw, 583px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>민감한 개인정보를 노출하지 않으면서 안전하게 합성 데이터를 생성할 수 있게 해주는 ‘SAS 데이터 메이커’가 출시되었습니다. 현재 마이크로소프트 마켓플레이스에서 제공되는 ‘SAS 데이터 메이커’는 실제 데이터의 통계적, 관계적, 시간적 특성을 그대로 재현하는 합성 데이터를 생성하며, 데이터 계보(lineage), 감사 로그, 입증 가능한 개인정보 보호 조치를 통해 규제 준수를 지원합니다. 또한, 개방형 확장 아키텍처와 데이터 인터페이스를 통해 기존 데이터 생태계에 빠르게 배포하고 통합할 수 있으며, 하나의 도구에서 데이터 증강 및 생성 알고리즘을 제공합니다.</p>
<p>정확하게 생성되고 엄격하게 검증된 합성 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 모델을 위한 필수 요소입니다. 그러나 개인정보 보호 우려, 법적 제한, 데이터 확보 및 주석에 소요되는 높은 비용으로 인해 방대한 실제 데이터를 확보하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 시점에 출시된 SAS 데이터 메이커는 위와 같은 과제를 해결할 뿐만 아니라 AI 개발의 속도와 품질을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10054 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/사진-2-300x169.jpg" alt="" width="609" height="343" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/사진-2-300x169.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/사진-2-1024x576.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/사진-2-768x432.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/사진-2.jpg 1200w" sizes="(max-width: 609px) 100vw, 609px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>SAS 합성 데이터의 주요 특장점을 소개합니다.</p>
<ul>
<li><strong>엔터프라이즈급 신뢰성과 기능:</strong> SAS는 은행, 헬스케어, 정부 등 합성 데이터가 요구되는 규제 산업 부문에 대해 수십 년간 쌓아온 신뢰성과 전문성을 갖추고 있습니다. 또한 SAS 데이터 메이커는 멀티테이블 소스 데이터, 시계열 데이터, 차등 개인정보 보호(Differential Privacy) 기능을 제공해, 엔터프라이즈 수준의 합성 데이터 요구사항을 지원합니다</li>
<li><strong>노코드 인터페이스:</strong> SAS 데이터 메이커는 비즈니스 사용자를 위한 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하여 비 전문가도 합성 데이터를 활용할 수 있게 함으로써 보다 광범위한 엔터프라이즈 운영을 가능하게 합니다.</li>
<li><strong>내장된 데이터 품질 및 평가 도구:</strong> SAS 데이터 메이커의 내장 도구는 다양한 생성 방법을 지원하며, 시각적 지표를 사용해 합성 데이터의 품질을 평가하여 실제 데이터 세트에 대한 통계적 정확성을 보장합니다. 경쟁 제품 중 상당수는 확실한 검증 기능이 부족하거나, GUI 기반 품질 검증 없이 API를 통한 프로그래밍 방식 접근만을 제공합니다.</li>
<li><strong>프라이버시 강화 기술(PETs):</strong> SAS 데이터 메이커의 PET 기능을 통해 사용자는 기존 워크플로를 변경하지 않고 합성 데이터를 실제 데이터처럼 활용할 수 있으며, 파이프라인에서 실제 데이터와 합성 데이터를 매끄럽게 교체할 수 있습니다. 다른 많은 PET는 워크플로의 대폭적인 변경과 새로운 도구 및 프로세스에 대한 상당한 투자를 요구합니다.</li>
</ul>
<p>2024년 11월, SAS는 합성 데이터 기술의 선구자이자 리더인 <a href="https://www.sas.com/ko_kr/news/press-releases/2024/november/hazy_acquisition_genai.html">Hazy(헤이지)</a>의 주요 소프트웨어 자산을 인수했습니다. Hazy 기술이 SAS 데이터 메이커에 통합됨으로써 이제 기업에서는 향상된 합성 데이터 생성 기능을 통해 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있게 되었습니다. SAS의 합성 데이터 기술로 그동안 접근할 수 없었던 시나리오를 실험하고 모델링할 수 있게 되었다는 점에서 놀라운 전환점이 될 것으로 기대합니다.</p>
<figure id="attachment_10045" aria-describedby="caption-attachment-10045" style="width: 652px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" decoding="async" class=" wp-image-10045" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면-300x150.jpg" alt="" width="652" height="326" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면-300x150.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면-1024x512.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면-768x384.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면-164x82.jpg 164w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/data-maker-구동화면.jpg 1200w" sizes="(max-width: 652px) 100vw, 652px" /><figcaption id="caption-attachment-10045" class="wp-caption-text">SAS 데이터 메이커 구동 화면(예시)</figcaption></figure>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>데이터 및 AI 투자에서 빠른 가치 실현</strong><br />
SAS 데이터 메이커의 일반 시장 출시 이전에 프라이빗 프리뷰 기간을 가졌습니다. 이 기간 동안 헬스케어, 금융 서비스, 정부 등 다양한 산업의 고객들이 복잡한 데이터 시나리오를 시뮬레이션하고, 학습 데이터의 격차를 메우며, 견고한 모델 개발 작업을 실시하면서 제품의 역량을 검증했습니다. 이러한 초기 사용자의 피드백을 최종 제품에 반영함으로써 데이터 과학자, 분석가, 개발자의 실제 요구 사항에 부응할 수 있도록 했습니다.</p>
<ul>
<li>합성 데이터 생성을 통해 영국의 한 금융 서비스 기업은 신용 점수 모델의 학습 시 데이터 격차를 해소할 수 있었습니다. 그 결과, 머신러닝 작업이 촉진되어 모델 정확도가 28% 향상되었으며, 잠재적인 손실 감소에 기여했습니다.</li>
<li>미국의 한 헬스케어 제공업체는 SAS 데이터 메이커를 통해 환자 행동과 치료 결과를 시뮬레이션하고, 치료 계획을 테스트하며, 최적의 치료 경로를 선택할 수 있게 되었습니다. 이 솔루션은 고객 개인정보보호와 관련된 위험을 줄이고, 데이터 기반 연구를 통해 환자에게 실제적인 도움을 제공했습니다.</li>
<li>유럽의 한 통신사는 데이터 접근 시간을 수 주에서 몇 분으로 단축하여, 보다 최신의 고객 이탈 예측 모델을 구현하고 고객 유지율을 개선하는 데 도움을 받았습니다.</li>
</ul>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10057 aligncenter" style="font-size: 14px;font-family: 'Open Sans', Arial, sans-serif" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239-300x151.jpg" alt="" width="642" height="323" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239-300x151.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239-1024x517.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239-768x388.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239-164x82.jpg 164w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/스크린샷-2025-12-11-161239.jpg 1167w" sizes="(max-width: 642px) 100vw, 642px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>SAS 데이터 메이커는 현재 마이크로소프트 마켓플레이스에서 제공되며, 향후 추가 클라우드 제공업체 지원과 SAS® Viya®로의 통합이 계획되어 있습니다.</p>
<p>신뢰할 수 있는 AI 구축을 위한 ‘SAS 데이터 메이커’를 직접 경험해 보고 싶으신 분들은 SAS 코리아 영업대표를 통해 신청해 주시거나<span data-teams="true"> <a id="menurqe" class="fui-Link ___1q1shib f2hkw1w f3rmtva f1ewtqcl fyind8e f1k6fduh f1w7gpdv fk6fouc fjoy568 figsok6 f1s184ao f1mk8lai fnbmjn9 f1o700av f13mvf36 f1cmlufx f9n3di6 f1ids18y f1tx3yz7 f1deo86v f1eh06m1 f1iescvh fhgqx19 f1olyrje f1p93eir f1nev41a f1h8hb77 f1lqvz6u f10aw75t fsle3fq f17ae5zn" title="mailto:bang-bon.goo@sas.com" href="mailto:bang-bon.goo@sas.com" target="_blank" rel="noreferrer noopener" aria-label="링크 bang-bon.goo@sas.com">bang-bon.goo@sas.com</a> </span>으로 문의 주시기 바랍니다.</p>
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		<title>건강한 미래를 약속하는 공중보건 디지털 혁신</title>
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		<dc:creator><![CDATA[hyojunglee]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 08 Dec 2025 05:30:39 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[public health]]></category>
		<category><![CDATA[SAS]]></category>
		<category><![CDATA[공중보건]]></category>
		<category><![CDATA[질병통합관리]]></category>
		<category><![CDATA[팬데믹]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>팬데믹과 각종 바이러스 질병, 그리고 기저질환 및 생명을 위협하는 여러 중증질병이 우리의 건강을 위협하고 있습니다. 몇 년 전 코로나19 팬데믹을 지나면서 공중보건 영역에서의 선제적 예방체계와 현황 분석능력이 질병의 대응에 얼마나 중요하게 작용하는지를 몸소 깨달을 수 있었죠. 또다시 닥쳐올 수 있는 팬데믹에 대비해 앞으로 보건 당국은 분석툴과 AI 기술을 활용하여 공중보건 [...]</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>팬데믹과 각종 바이러스 질병, 그리고 기저질환 및 생명을 위협하는 여러 중증질병이 우리의 건강을 위협하고 있습니다. 몇 년 전 코로나19 팬데믹을 지나면서 공중보건 영역에서의 선제적 예방체계와 현황 분석능력이 질병의 대응에 얼마나 중요하게 작용하는지를 몸소 깨달을 수 있었죠. 또다시 닥쳐올 수 있는 팬데믹에 대비해 앞으로 보건 당국은 분석툴과 AI 기술을 활용하여 공중보건 혁신을 이루어 나가야 할 것입니다.</p>
<p>SAS는 의료보건 분야에서 이미 강력한 리더십을 보유하고 있습니다. 포춘 글로벌 500대 헬스 &amp; 생명과학 기업의 100%가 SAS 제품을 사용하고 있으며, 현재 1,700여개의 헬스 및 사회서비스 기업들이 SAS의 고객으로 등록되어 있습니다. 특히 미국 질병통제예방센터(CDC)를 비롯한 각 주의 주요 공중보건 기관들은 이미 SAS 제품을 도입하여 국민의 건강을 증진하고 서비스를 개선하는 놀라운 성과를 거두고 있습니다. SAS의 기술 및 분석 제품을 활용하여 의료 체계를 개선하고 질병 및 마약 확산 방지 등의 실질적인 효과를 거두고 있는 사례들을 소개합니다.</p>
<h3><strong>1. 미국 질병통제예방센터, 질병 통합 관리로 공중보건 감시 및 신속 대응체계 마련 </strong></h3>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10006 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01-300x112.jpg" alt="" width="619" height="231" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01-300x112.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01-1024x384.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01-768x288.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01-1536x576.jpg 1536w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/cdc-01.jpg 1860w" sizes="(max-width: 619px) 100vw, 619px" /></p>
<h5 style="text-align: center">[그림 1] 미국 CDC에서 사용하는 SAS Visual Investigator 시스템 구동 예시</h5>
<p>&nbsp;</p>
<p>미국 질병통제예방센터(CDC)는 공중 보건의 최전선에서 방대한 양의 복잡한 데이터를 처리하고 있습니다. 팬데믹 감시부터 만성 질환 연구에 이르기까지, CDC의 핵심 운영에는 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터 분석 도구가 필수적이며, SAS 소프트웨어가 중추적인 역할을 맡고 있습니다. SAS의 강력한 통계 및 데이터 관리 기능을 활용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하고, 이를 통해 질병 분석, 신속한 대응, 그리고 전체 프로세스의 효율적인 통합 관리를 실현할 수 있습니다.</p>
<h3><strong>공중 보건 감시 및 신속 대응</strong></h3>
<ul>
<li><strong>전국 신드롬 감시 프로그램(NSSP):</strong> SAS는 이 시스템을 통해 전국에서 보고되는 건강 데이터를 실시간에 가깝게 모니터링하여 새로운 보건 위협이나 질병 발생 징후를 신속하게 감지합니다.</li>
<li><strong>전염병 대응:</strong> 코로나19 팬데믹과 같은 위기 상황에서 역학 조사를 지원하고, 테스트 지표를 추적하며, 데이터 품질을 보장합니다.</li>
</ul>
<h3><strong>질병 모델링 및 연구 지원</strong></h3>
<ul>
<li><strong>백신 안전성 모니터링:</strong> 백신 유해 사례 보고 시스템(VAERS) 데이터를 분석하기 위해 SAS의 AI 및 머신러닝 기술을 활용, 잠재적인 안전 신호를 더 빠르게 이해할 수 있습니다.</li>
<li><strong>건강 행동 분석:</strong> 1984년부터 시작된 행동 위험 요인 감시 시스템(BRFSS)과 같은 장기 프로젝트는 SAS를 이용해 미국 성인의 건강 행동, 신체 활동, 식단 등에 대한 귀중한 데이터를 지속적으로 분석합니다.</li>
</ul>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-10027 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/SA27UW-300x200.jpg" alt="" width="603" height="402" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/SA27UW-300x200.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/SA27UW-1024x683.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/SA27UW-768x512.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/SA27UW.jpg 1200w" sizes="(max-width: 603px) 100vw, 603px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>통합 플랫폼을 기반으로 한 SAS의 기술 지원을 통해, CDC 내 복잡한 프로세스가 통합 관리되어 효율성이 크게 향상되었습니다. 전 부서를 아우르는 CDC의 통합 관리 활용 사례의 상세 내용은 아래와 같습니다.</p>
<ul>
<li>강력하고 신속한 의사결정<strong>: </strong>다양한 시스템의 보건 데이터를 통합하고, 현대적이며 확장 가능한 아키텍처에서 실행되는 분석 및 데이터 관리 플랫폼으로 인사이트를 더 빠르게 확보</li>
<li>동적 질병 감시 및 보고<strong>: </strong>단일 협업 공간을 구축하고 내부 감시 및 공공 정보 제공을 위한 자동화된 보고서를 개발</li>
<li>AI/ML 기반 업무 프로세스 간소화 및 최적화<strong>: </strong>텍스트 분석 및 머신러닝을 통해 공중보건 데이터 추출 극대화. AI 활용으로 공중보건 조치 및 개입을 위한 의사결정</li>
<li>감시 자원 최적화<strong>: </strong>센서, 장치 및 현장 작업에서 수집된 실시간 데이터에 스트리밍 및 IoT 분석을 적용하고, 이를 통해 얻은 인사이트를 활용하여 상황 인식</li>
<li>직원 협업<strong>: </strong>모든 분석 및 배포 기능을 위한 개방적이고 접근 가능한 공간을 제공하여 가치 실현 시간을 단축하고, 모든 선호도와 기술 수준의 사용자가 동일한 소프트웨어에서 작업할 수 있도록 지원</li>
<li>프로세스 자동화<strong>: </strong>팩스 입력, 전자건강기록 및 기타 데이터 소스를 포함한 양식 중심 프로세스를 자동화하여, 수동 작업에 소요되는 시간 최소화. 시스템이 확장 가능하고 민첩하도록 보장</li>
</ul>
<p>&nbsp;</p>
<h3><strong>2. </strong><strong>미국 주 정부, 체계적인 집단 발병 관리 및 의사결정 시스템 구축</strong></h3>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9979 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림2-300x139.jpg" alt="" width="622" height="288" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림2-300x139.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림2.jpg 602w" sizes="(max-width: 622px) 100vw, 622px" /></p>
<h5 style="text-align: center">[그림 2] 텍사스 주 통합 관리 시스템 화면</h5>
<p>&nbsp;</p>
<p>미국 전역의 주 정부 보건 당국은 공중 보건 위협에 신속하고 정확하게 대응하기 위해 최첨단 데이터 분석 도구를 필요로 합니다. 특히 계절성 독감과 같이 빠르게 확산되는 질병을 관리할 때는 데이터 기반의 민첩한 의사결정이 필수적입니다. 이러한 필요를 충족하기 위해 많은 주 정부가 SAS와 협력하여 독감 유사 증상(Influenza-like Illness, 이하 ILI) 통합 관리 시스템을 구축했습니다. 이는 집단 발병을 조기에 감지하고 효과적인 대응 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.</p>
<p>과거의 독감 감시 시스템은 대부분 파편화되어 있었습니다. 각 병원이나 클리닉에서 보고되는 데이터는 형식과 보고 시점이 제각각이며, 이를 수동으로 취합하고 분석하는 데 너무 많은 시간이 소요되어, 발병 초기 단계에서 정확한 상황을 인지하기가 어려웠습니다. SAS는 주 정부 파트너와 함께 이러한 문제를 해결하고, 데이터 기반의 보다 신속한 의사결정을 지원하게 되었습니다.</p>
<ul>
<li>데이터 통합 및 표준화: 다양한 의료 기관(병원, 응급실, 검사실 등)에서 발생하는 데이터를 SAS 플랫폼으로 집중시킵니다. 이 과정에서 데이터는 자동으로 표준화되고 정리되어 분석 가능한 형태로 변환됩니다.</li>
<li>실시간 모니터링: SAS의 분석 엔진은 통합된 데이터를 실시간으로 모니터링하여 평소와 다른 '이상 징후'를 탐지합니다. 특정 지역에서 독감 유사 증상 환자가 급증하는 패턴을 즉각적으로 식별할 수 있습니다.</li>
<li>예측 모델링: 단순 감시를 넘어, SAS 분석 모델은 기후 데이터 등 통합된 여러 데이터를 기반으로 향후 발병 추세를 정확도 높게 예측합니다. 이는 보건 당국이 선제적으로 자원을 배분할 수 있는 기준으로 활용될 수 있습니다.</li>
</ul>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9982 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림3-300x179.jpg" alt="" width="623" height="372" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림3-300x179.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림3.jpg 602w" sizes="(max-width: 623px) 100vw, 623px" /></p>
<h5 style="text-align: center">[그림 3] 기후 데이터 통합 ILI 감시 시스템</h5>
<p>&nbsp;</p>
<p>여러 주 정부에서 SAS 기반의 ILI 감시 시스템으로 다음과 같은 성과를 거두었습니다.</p>
<ul>
<li>신속한 경보 시스템: 시스템은 독감 활동 수준이 특정 임계값을 초과할 때 보건 담당자에게 즉시 경고를 보냅니다. 이를 통해 대응 시간을 획기적으로 단축했습니다.</li>
<li>자원 배분의 최적화: 과거 데이터를 분석하여 어느 지역 병원이 언제 가장 붐빌지 예측할 수 있게 되었습니다. 덕분에 백신 재고 관리, 의료진 배치, 이동식 검사소 운영 등 자원을 가장 필요한 곳에 효율적으로 집중시킬 수 있었습니다.</li>
<li>데이터 기반 의사결정(Decisioning): 주지사나 보건 국장 같은 최고 의사결정권자들은 통합 관리되는 대시보드를 통해 현재 상황을 명확하게 파악하고, 과학적 근거에 기반한 봉쇄 조치 권고, 백신 접종 캠페인 강화 등의 결정을 내릴 수 있었습니다.</li>
</ul>
<p>미국 주 정부와 SAS의 협업은 데이터 분석이 공중 보건 관리의 판도를 어떻게 바꾸는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. SAS의 강력한 분석 기술을 활용한 독감 유사 증상(ILI) 통합 관리 시스템은 데이터를 신속하고 정확한 정보로 변환하여, 주 정부가 집단 발병을 효과적으로 관리하고 궁극적으로 지역 사회의 건강과 안전을 보호할 수 있도록 지원하고 있습니다.</p>
<h2></h2>
<h3><strong>3. 마약류 진통제(Opioid)에 대한 대응</strong></h3>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9985 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림4-300x121.jpg" alt="" width="657" height="265" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림4-300x121.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림4.jpg 602w" sizes="(max-width: 657px) 100vw, 657px" /></p>
<h5 style="text-align: center">[그림 4] 미국 각 주 정부의 마약류 진통제 대응 관련 SAS 활용 사례</h5>
<p>&nbsp;</p>
<p>1990년대 미국 마약류 진통제(오피오이드) 위기는 제약회사 퍼듀파마(Purdue Pharma)의 공격적인 마케팅과 미국 식품의약국(FDA)의 초기 부실 대응이 맞물려 발생한 비극적인 공중 보건 문제입니다. 이 사태의 여파로 수 십만 명의 미국인이 목숨을 잃었고, 각 주 정부는 이 전례 없는 위기에 맞서기 위해 데이터 기반의 강력한 대응책을 마련해야 했습니다. 이 과정에서 SAS 분석 솔루션은 핵심적인 데이터 기반 대응 시스템을 지원하며 각 주 정부의 활용 사례에 맞는 시스템을 구축하였습니다.</p>
<p>퍼듀파마는 1996년 '옥시콘틴(OxyContin)'을 출시하며, 이 약물이 '안전하고 중독성이 적다'고 대대적으로 광고했습니다. 당시 FDA는 퍼듀파마의 주장을 검증 없이 받아들여 장기 치료 문구를 승인하는 등 초기 대응에 미흡했습니다. 제약업계의 로비와 맞물려 마약류 진통제 처방은 급증했고, 이는 오남용과 중독 사태로 이어졌습니다. 이후 각 주 정부는 제약회사를 상대로 수천 건의 소송을 제기하며 적극적으로 나섰으며, 이와 함께 다양한 데이터 기반 정책을 도입하여 위기를 완화하고자 했습니다.</p>
<ul>
<li>처방약 모니터링 프로그램(PDMP) 강화: 거의 모든 주에서 PDMP 시스템을 의무화하여 의사와 약사가 환자의 처방 이력을 확인하도록 했습니다.</li>
<li>치료 및 회복 프로그램 지원: 중독 치료 프로그램에 대한 예산을 확대, 관리 및 감독을 위한 시스템을 마련하고 접근성을 높였습니다.</li>
</ul>
<p>이러한 주 정부의 노력을 뒷받침한 핵심 기술 중 하나가 바로 SAS의 데이터 분석 솔루션입니다. SAS는 주 정부가 방대한 데이터를 통합하고 분석하여 효과적인 정책 결정을 내릴 수 있도록 지원하였습니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9988 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림5-300x138.jpg" alt="" width="622" height="286" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림5-300x138.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/그림5.jpg 602w" sizes="(max-width: 622px) 100vw, 622px" /></p>
<h5 style="text-align: center">[그림 5] 자금 집행 모니터링 및 성과 측정 대시보드</h5>
<p>&nbsp;</p>
<h3>SAS 도입 효과</h3>
<ul>
<li>데이터 통합 및 시각화: SAS는 흩어져 있던 다양한 공중 보건 및 법 집행 데이터를 손 쉽게 통합할 수 있도록 지원하며, 마약류 진통제 관련 동향을 실시간으로 보여주는 통합 대시보드를 구축하였습니다.</li>
<li>고위험군 식별 및 예측 모델: SAS의 예측 모델은 과다복용 위험이 높은 인구 집단이나 과잉 처방하는 의료인을 식별하여 선제적인 개입을 가능하게 했습니다.</li>
<li>사기 및 오용 감지: 처방 데이터 내의 이상 징후나 불법 유통 패턴을 탐지하여 법 집행 기관의 수사를 지원하였습니다.</li>
<li>자금 집행 모니터링 및 성과 측정: 제약사와의 합의금(수십억 달러 규모)이 치료 프로그램 등 위기 완화 활동에 효과적으로 사용되는지 모니터링하고 그 성과를 측정하는 데에도 SAS 솔루션이 활용되었습니다.</li>
</ul>
<p>각 주 정부는 SAS와 같은 데이터 분석 솔루션을 도입하여 방대한 의료 및 사법 데이터를 통합 분석함으로써 과다복용 위험 지역을 식별하고, 처방 남용 패턴을 추적하는 등 과학적 근거에 기반한 정책을 수립하기 시작했습니다. 이러한 과정은 공중 보건 위기 상황에서 정부 기관이 데이터 분석 기술을 어떻게 활용하여 신속하고 효과적인 개입을 수행할 수 있는지 보여주는 중요한 선례가 되었습니다.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>위의 사례들을 통해 글로벌 보건 기관들이 국민의 건강을 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지, 그리고 이 과정에서 SAS가 어떤 역할을 했는지를 살펴보았습니다. SAS는 글로벌 보건 기관과의 풍부한 협업 경험을 바탕으로 보다 나은 공중 보건을 위한 디지털 혁신을 지원하고 있습니다.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/08/%ea%b1%b4%ea%b0%95%ed%95%9c-%eb%af%b8%eb%9e%98%eb%a5%bc-%ec%95%bd%ec%86%8d%ed%95%98%eb%8a%94-%ea%b3%b5%ec%a4%91%eb%b3%b4%ea%b1%b4-%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%ed%98%81%ec%8b%a0/">건강한 미래를 약속하는 공중보건 디지털 혁신</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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		<title>새로운 전선, 새로운 무기-이제는 금융범죄 통합방어 시대!</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Min-Gi Cho]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 08 Dec 2025 00:53:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[AML]]></category>
		<category><![CDATA[FRAML]]></category>
		<category><![CDATA[Fraud]]></category>
		<category><![CDATA[금융범죄]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>얼마전 캄보디아와 메콩강 일대의 이른바 '사기 컴파운드' 관련 산업형 범죄로 전국이 충격과 공포에 휩싸였습니다. 한국인을 노린 조직적 범죄 시도와 탈출 및 구조 사례가 연이어 보도되면서 이 문제는 치안과 외교를 넘어 금융 대응 방식에도 대전환이 필요하다는 경고로 다가오고 있습니다. 특히 사기, 자금세탁, 온라인 도박, 지하 환전, 가상자산이 물리적 통제와 디지털 범죄가 [...]</p>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/08/%ec%83%88%eb%a1%9c%ec%9a%b4-%ec%a0%84%ec%84%a0-%ec%83%88%eb%a1%9c%ec%9a%b4-%eb%ac%b4%ea%b8%b0-%ec%9d%b4%ec%a0%9c%eb%8a%94-%ea%b8%88%ec%9c%b5%eb%b2%94%ec%a3%84-%ed%86%b5%ed%95%a9%eb%b0%a9%ec%96%b4/">새로운 전선, 새로운 무기-이제는 금융범죄 통합방어 시대!</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>얼마전 캄보디아와 메콩강 일대의 이른바 '사기 컴파운드' 관련 산업형 범죄로 전국이 충격과 공포에 휩싸였습니다. 한국인을 노린 조직적 범죄 시도와 탈출 및 구조 사례가 연이어 보도되면서 이 문제는 치안과 외교를 넘어 금융 대응 방식에도 대전환이 필요하다는 경고로 다가오고 있습니다. 특히 사기, 자금세탁, 온라인 도박, 지하 환전, 가상자산이 물리적 통제와 디지털 범죄가 결합된 생태계에서 맞물리며 전통적 단편 대응을 우회한다는 점이 국제 보고서로 공통 확인되고 있습니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9901 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/이미지-1-300x200.jpg" alt="" width="545" height="363" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/이미지-1-300x200.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/이미지-1-1024x683.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/이미지-1-768x512.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/이미지-1.jpg 1200w" sizes="(max-width: 545px) 100vw, 545px" /></p>
<p>영국의 경우, 2023년 금융사기 피해가 11억 6,800만 파운드(약 1조 9천억 원)에 달했고, 피해자가 본인 명의로 이체하게 만드는 '피해자 직접이체형 송금사기'가 큰 비중을 차지했으며 사기의 시작이 대부분 온라인 플랫폼에서 비롯된 것으로 집계되었습니다<a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[1]</a>. 2024년 상반기에도 5억 7,000만 파운드(약 9,400억 원)에 달하는 피해가 발생해 금융권 단독 대응의 한계를 드러냈고, 온라인, 통신, 수사와의 교차부문 공조가 강력히 요구되기도 했습니다<a href="#_ftn2" name="_ftnref2">[2]</a>.</p>
<p>미국의 경우 2024년 인터넷 범죄 신고 손실이 166억 달러(약 22조 원)로 사상 최대를 기록했으며, 투자와 암호자산 관련 피해가 두드러져 자금세탁과 사기가 동일한 생태계에서 증폭되고 있음을 보여주었습니다<a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[3]</a>. ​</p>
<p>인신매매는 이 범죄 생태계의 숨겨진 핵심 고리입니다. 유엔 기구는 동남아 사기 거점에서 인신매매, 강제노동, 성착취가 온라인 사기와 결합돼 운영되고 있다고 보고했습니다. 한국에서는 최근 수십 년간 대규모 인신매매 사례가 드물어 금융권의 자금세탁 모니터링에서도 인신매매 연계 자금 흐름이 상대적으로 간과되어 왔으나, 캄보디아 사태는 인신매매가 사기, 자금세탁, 온라인 도박과 유기적으로 얽힌 '복합 범죄 수익 구조'의 일부임을 분명히 보여주고 있습니다. 인터폴 역시 글로벌 평가에서 인신매매 수익이 불법 금융 네트워크를 통해 세탁되며, 이를 탐지하려면 금융권의 적극적인 모니터링이 필수적이라고 강조합니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9904 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1-300x158.jpg" alt="" width="549" height="289" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1-300x158.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1-1024x540.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1-768x405.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1-351x185.jpg 351w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/monitoring-1.jpg 1200w" sizes="(max-width: 549px) 100vw, 549px" /></p>
<p>범죄 수법의 질적 변화도 뚜렷합니다. 가상자산, 온라인 도박, 불법 환전, 다중 계좌가 얽혀 고속으로 순환, 은닉되는 '서비스형 세탁'이 동원되며, 일견 정상처럼 보이는 거래를 통해서도 자금이 신속히 깨끗한 돈으로 위장됩니다. 생성형 AI 기반의 딥페이크, 음성복제가 사칭, 지불사기, 문서조작에 동원되고 있고, 피해자 직접이체형 송금사기가 빈번함에 따라 기존의 본인확인이나 OTP 중심 방어만으로는 대응이 어려운 환경이 되었습니다.</p>
<p>이제 금융의 역할은 '거래 승인'에서 '피해 예방'으로 전환되어야 합니다. 겉으로는 합법적으로 보이는 자금 흐름이라도 AI/ML이 비정상 거래 신호를 포착하면 거래 진행 중에 지연, 추가 인증, 콜백 등 단계적 본인확인을 유연하게 적용하는 위험기반 개입이 표준화되어야 합니다. 특히 피해자 직접이체형 송금사기의 대부분이 온라인을 통해 피해자가 직접 실행하는 점을 고려한다면, 수취 계정, 연결 네트워크, 디바이스 위치 등을 종합해 자동 경고와 쿨링오프, 대체 경로 안내를 제공함으로써 피해 확산을 원천 차단하도록 설계해야 합니다.</p>
<p>동시에 금융기관이 사기, 보이스피싱, 내부 부정, 자금세탁을 대응하는 조직과 운영 프로세스도 근본적으로 다시 고민할 필요가 있습니다. 서로 다른 팀과 규정, 시스템으로 나눠 운영하는 관행을 끝내고, 동일 고객, 거래, 자금망을 하나의 케이스로 엮어 통합 판단하고 조치를 내리는 모델로 전환해야 합니다. 탐지 경보는 사기, 자금세탁, 보안 등 분야별로 따로 처리하지 않고 하나의 공통된 사례관리 시스템으로 관리해야 효과적입니다. 그리고 각 분야 담당자가 권한에 따라 같은 사건의 정보와 증거를 함께 볼 수 있도록 해서, 빠르고 정확한 판단을 내릴 수 있도록 업무 흐름을 다시 설계해야 합니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9907 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/teamwork-300x156.jpg" alt="" width="581" height="302" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/teamwork-300x156.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/teamwork-1024x531.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/teamwork-768x398.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/teamwork.jpg 1200w" sizes="(max-width: 581px) 100vw, 581px" /></p>
<p>탐지의 정밀도를 높이고 불필요한 고객 불편을 줄이는 해법은 '신호의 융합'에 있습니다. 고객, 행동, 기기, 수취인, 자금 경로, 외부 정보를 사건 단위로 결합해 단일 스코어로 판단하면, 전체 패턴을 포착해 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 동시에 낮출 수 있습니다. 탐지 경보는 유형별 사일로가 아닌 공용 사례관리로 수렴시키고, 권한 기반으로 사기, 자금세탁, 보안이 동일 사건 맥락과 증거를 공유해 신속, 정합적인 결정을 내리도록 워크플로를 재설계해야 합니다.</p>
<p>국가 차원의 정보공유 인프라도 병행되어야 합니다. 전통적인 금융 규제 체계에서는 타 기관의 위험 신호를 실시간으로 파악하기 어려워 개별 금융기관이 자사의 고객 정보만을 활용해 독립적으로 사기탐지, 자금세탁, 테러자금조달, 확산금융 위험을 탐지하고 대처해 왔습니다. 싱가포르 금융당국은 이런 문제점을 해결하기 위해 '네트워크 관점'에서 범죄 신호를 놓치는 사각지대에 대응하는 COSMIC 플랫폼을 설계했습니다. 다중 이상 신호가 감지될 경우 금융사가 고객 및 거래 위험 정보를 법적 보호 하에 즉시 타사 및 금융 당국과 공유하도록 설계해, 민관 간 신속 공조의 제도 기반을 마련했습니다.</p>
<p>이 모든 흐름을 잇는 개념이 <a href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2023/09/07/%ed%86%b5%ed%95%a9-%ea%b8%88%ec%9c%b5-%eb%b2%94%ec%a3%84%ec%97%90-%eb%8c%80%ec%b2%98%ed%95%98%eb%8a%94-%ea%b0%80%ec%9e%a5-%ed%9a%a8%ea%b3%bc%ec%a0%81%ec%9d%b8-%eb%b0%a9%eb%b2%95-framl/">FRAML</a>입니다. FRAML(Fraud + AML)은 이상거래탐지와 자금세탁 방지를 공용 데이터, 분석, 사례관리로 묶어 사전 및 사후 위험을 연속선에서 다루는 통합 운영 모델입니다. 동일 고객, 동일 거래 데이터를 기반으로 독자 탐지가 발생했을 때 교차 검증과 증거 결합, 중복 해소를 실행합니다. 범죄가 사기–세탁–도박–가상자산–지하 환전으로 연결되는 현실에서 FRAML은 전체 흐름을 한눈에 보고 빠르게 끊어낼 수 있게 하는 역할을 합니다. 자금세탁 탐지의 사후 모니터링뿐 아니라 사기 사건에서 요구되는 지급 전 사전 차단, 수·발신 동시 방어와 네트워크 단위 차단, 사건 단위 스코어링을 제공함으로써 오탐과 미탐을 동시에 줄이는 가장 실효적인 방식이라고 하겠습니다.</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" class="wp-image-9952 aligncenter" src="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-300x144.jpg" alt="" width="700" height="336" srcset="https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-300x144.jpg 300w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-1024x490.jpg 1024w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-768x368.jpg 768w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-1536x735.jpg 1536w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-1078x516.jpg 1078w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3-702x336.jpg 702w, https://blogs.sas.com/content/saskorea/files/2025/12/frml-3.jpg 1694w" sizes="(max-width: 700px) 100vw, 700px" /></p>
<p>결국 캄보디아 ‘컴파운드’의 민낯과 국제 데이터가 보여주는 피해의 규모는, 부분 최적화가 아닌 통합 방어와 정보공유로의 전환이 유일한 길임을 말해줍니다. 채용형 인신매매와 같은 새로운 형태의 범죄에 신속히 대응하기 위해서는 금융권 내부의 사기와 자금세탁 운영을 통합하는 동시에 COSMIC형 민관 정보공유 인프라를 함께 구축해야 합니다. AI/ML로 ‘정상처럼 보이는’ 거래 속 위험까지 선제적으로 식별하고 차단할 때, 금융은 범죄의 국제화, 조직화, 지능화에 맞서는 사회 안전의 마지막 보루이자, 피해 예방의 첫 번째 수호자가 될 수 있을 것입니다.</p>
<p class="post-title item fn">*통합 금융 범죄에 대처하는 가장 효과적인 방법, 'FRAML' <a href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2023/09/07/%ed%86%b5%ed%95%a9-%ea%b8%88%ec%9c%b5-%eb%b2%94%ec%a3%84%ec%97%90-%eb%8c%80%ec%b2%98%ed%95%98%eb%8a%94-%ea%b0%80%ec%9e%a5-%ed%9a%a8%ea%b3%bc%ec%a0%81%ec%9d%b8-%eb%b0%a9%eb%b2%95-framl/">다시 읽어보기</a></p>
<h6><a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[1]</a> 출처 : UK Finance Annual Fraud Report 2024 (<a href="https://www.ukfinance.org.uk/system/files/2024-06/UK%20Finance%20Annual%20Fraud%20report%202024.pdf">UK Finance Annual Fraud report 2024.pdf</a>)</h6>
<h6><a href="#_ftnref2" name="_ftn2">[2]</a> 출처 : <a href="https://www.ukfinance.org.uk/news-and-insight/press-release/over-ps570-million-stolen-fraudsters-in-first-half-2024">Over £570 million stolen by fraudsters in the first half of 2024 | Insights | UK Finance</a></h6>
<h6><a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[3]</a> 출처 : FBI Internet Crime Report 2024 (<a href="https://www.ic3.gov/AnnualReport/Reports/2024_IC3Report.pdf">2024_IC3Report.pdf</a>)</h6>
<p>The post <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea/2025/12/08/%ec%83%88%eb%a1%9c%ec%9a%b4-%ec%a0%84%ec%84%a0-%ec%83%88%eb%a1%9c%ec%9a%b4-%eb%ac%b4%ea%b8%b0-%ec%9d%b4%ec%a0%9c%eb%8a%94-%ea%b8%88%ec%9c%b5%eb%b2%94%ec%a3%84-%ed%86%b5%ed%95%a9%eb%b0%a9%ec%96%b4/">새로운 전선, 새로운 무기-이제는 금융범죄 통합방어 시대!</a> appeared first on <a rel="nofollow" href="https://blogs.sas.com/content/saskorea">SAS Korea Blog</a>.</p>
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