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공공 부문

공공 부문에서 기관이 수집하는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이 모든 데이터에서 나오는 정보를 어떻게 가장 효과적인 결과로 연결할 것인가가 관건입니다. 첫 번째 단계는 기관 내의 모든 인력이 데이터 기반의 사고 방식을 가지고 이를 활용하여 고객 경험을 개선하고 효율성을 향상시키도록 하는 것입니다. DataRobot은 AI와 머신러닝 자동화 능력을 활용하여 기관의 임무 달성에 필요한 통찰력을 제공합니다.

공공 부문에서 AI를 활용해야 하는 이유를 알아보십시오.

AI의 혜택

데이터는 새로운 석유라고 불려왔는데 그 이유는 쉽게 알 수 있습니다. 데이터는 모든 정부 기관이 사용하는 가장 귀중한 자원이므로 영향력과 목적을 모두 이해하는 것이 중요합니다. 이는 인공 지능(AI)이 거대한 잠재성을 가지고 있는 분야로, 인공 지능은 빠르게 변화하는 세상에서 기관들이 응답 시간을 단축하고 결정적인 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. DataRobot의 머신러닝 자동화 플랫폼은 예측 모델링 전문성과 데이터 사이언스의 모범 사례를 결합하여 완전한 투명성과 해석 력을 가진 정확하고 실행 가능한 예측을 제공합니다.

리스크 감소

  • 내부자 위협
  • 테러 대응
  • 상해 예방

효율성 향상

  • 사이버 보안
  • 직원 이탈
  • 예지 정비
  • 전담 건수

시민 보호

  • 사기 탐지
  • 공중 보건 및 안전
  • 의료 사기
  • 리스크 감소
    • 내부자 위협
    • 테러 대응
    • 상해 예방
  • 효율성 향상
    • 사이버 보안
    • 직원 이탈
    • 예지 정비
    • 전담 건수
  • 시민 보호
    • 사기 탐지
    • 공중 보건 및 안전
    • 의료 사기
Public sector use cases

공공 부문 분석 과제

공공 부문에서 리더들은 공공 서비스의 요구와 적은 예산으로 더 많은 성과를 바라는 상부의 지시 사이의 균형을 유지해야 하는 도전을 매일 받습니다.어떤 기관이라도 데이터에서 신속하게 인사이트를 제공하는 능력과 사용 사례에 따라 사업의 성패가 갈립니다. 이러한 환경에서 성공하려면 빠르고 정확한 예측이 필요합니다.

사용 사례 확인

  • 내부자 위협

    연방 정부 기관은 특정 개인 레벨까지 잠재적 오용을 사전에 차단하기 위하여 정보 정책 위반에 대하여 기록된 데이터를 수집하는데 DataRobot을 사용합니다. 인터넷 사용, 부적절한 문서 처리 및 컴퓨터 하드웨어 위반이 모두 이 범주에 해당합니다.

  • 테러 대응

    인텔리전스 기관들이 계속 위협 분석을 할 수 있도록 지원하는 것은 DataRobot 모델이 제공하는 핵심 요소중의 하나입니다. 속도의 중요성에 맞추어, 모델을 빠르게 개발할 수 있으며 가설을 신속하게 테스트, 배포 및 개선할 수 있습니다.

  • 상해 예방

    서비스 구성원에 대한 데이터 분석은 다양한 목적으로 활용됩니다. 의료 및 피트니스 기록을 사용하여 상해율을 예측하고 부상 가능성이 낮은 후보자를 선별할 수 있습니다. 또한 분석을 통해 새로운 상해 예방 기술의 효과를 모니터링하여 선택 과정에서 더 좋은 역량을 가진 후보자를 선택할 수 있습니다.

  • 사이버 보안

    DataRobot의 속도는 분석가들이 발생하는 위협을 실시간으로 예측할 수 있도록 모델을 구축, 배포 및 개선할 수 있도록 지원합니다. 데이터 세트는 네트워크 위협 및 침투 데이터 이력을 이용하여 서버 로그 데이터, 애플리케이션 로그 및 기타 정보 소스를 통해 침입 벡터를 모니터링할 수 있습니다.

  • 직원 이탈

    DataRobot은 직원에 대한 이력 및 범주 데이터를 살펴봄으로써 향후 직원 이탈을 예측할 수 있고 기관들은 문제를 해결할 수 있는 조직적 변화로 이러한 이탈을 방지 할 수 있습니다. 추가 분석을 통해 관리자가 직면할 향후 인재 부족 현상도 발견하여 최적의 성과를 보장할 수 있습니다.

  • 예지 정비

    예방 유지 보수의 목표는 비용을 절감하고 장비의 마모를 줄이기 위한 예측 모델을 개발하기 위해 장비의 데이터를 사용하는 것입니다. DataRobot의 모델은 기관들의 예비 파트 구매와 유지 보수 일정 계획을 위한 최적의 시간을 파악할 수 있도록 지원합니다.

  • 전담 건수

    지원자들의 SF86의 이력 데이터는 추가 조사가 필요한 사람을 표시할 수 있고 조사 통과 가능성이 높은 사람들을 빠르게 추적하는 예측 모델을 개발하는데 사용될 수 있습니다.DataRobot의 프로세스 자동화는 수사관의 부담을 확실하게 덜고 담당 사건량을 축소할 수 있도록 지원할 것입니다.

  • 사기 탐지

    분석가는 DataRobot을 사용하여, 향후 모델 예측을 위한 축적된 기반으로 사용할 수 있도록, 이전 사기 사례로부터 나온 데이터를 이용한 알맞은 모델을 몇 개월이 아닌 몇 분 내에 구축할 수 있습니다. 모델을 테스트하고 프로덕션을 위해 배포하며 새로운 데이터가 가용해질 때 리프레시하는 것은, 분석가에게 사기 대처를 위한 올바른 정보를 제공하는 간단하고 신속한 프로세스입니다.

  • 공중 보건 및 안전

    DataRobot은 다양한 범용 소스의 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다. Medicare, NPI(National Provider Identifier) 데이터베이스 및 CDC 데이터 세트의 기록된 데이터를 결합하여 카운티(county)에서 처방된 약물과 아편성 사망자에 대한 통합 모델을 도출할 수 있습니다. 기관들은 약물 처방 과정을 카운티 레벨로 이해함으로써, 전국적으로 비아편성 약물과 아편성 사망자율에 미치는 영향 사이의 관계를 파악할 수 있습니다.

  • 의료 사기

    의료 사기 범죄자들의 수법은 정교하고 빠르게 발전하여 사건이 밝혀질 때쯤이면 해결책은 이미 쓸모가 없어지는 경우도 많습니다. DataRobot의 머신러닝 자동화는 위협 벡터를 보다 빠르게 예측하고 인력 충원과 전체 청구 조사에 소요되는 광범위한 비용과 시간 비효율성을 줄임으로써 큰 차이를 만들어냅니다.

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