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인공지능 정보시스템 적용사례-BC카드★★

저작시기 2006.10 |등록일 2008.02.12 파워포인트파일MS 파워포인트 (ppt) | 18페이지 | 가격 1,540원 (30%↓) 2,200원

소개글

본 자료는 신촌 Y대수업 기말과제로 제출하여 A+를 받았던 리포트입니다

한학기동안 6명의 조원들이 많은 브레인스토밍을통해 열과성의를다해 만들었습니다.

인터넷으로 검색한자료가 아니라 도서관에서 책들을보며 직접 작성한 자료입니다.
그래서 여기서 판매되는다른 레포트랑 중복되는내용이 전혀없는레포트입니다.


많은도움될겁니다^-^

목차

인공지능의 개요
인공지능과 자연지능의 차이
인공지능의 분류
인공지능 도입사례-BC카드 분실도난 조기검색 시스템
Fraud Risk 관리-Fraud 유형
BC Card 분실도난 조기검색 모듈
BC Card 분실도난 조기 검색 시스템 업무 Flow
모델적용으로 인한 효과
시사점

본문내용

방대한 외부지식 습득
인공지능 (기계)
자연지능 (인간)
속성 (능력의 정도)
인공지능의 분류
신경망
전문가 시스템
지식베이스
자연어처리
패턴인식
수학적 논리학이 아닌, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 것.
인공지능의 분류
신경망
전문가 시스템
지식베이스
자연어처리
패턴인식
전문가가 가지고 있는 지식들을 정리하여 시스템에 입력시켜 지식베이스로 축적하여 사용자가 질문을 하면 추론기구가 지식베이스를 활용하여 사용자에게 답변을 제시.
인공지능의 분류
신경망
전문가 시스템
지식베이스
자연어처리
패턴인식
지식베이스는 지식을 표현하고, 표현된 지식을 저장하고 관리하기 위한 기능을 가진다는 점에서 종래의 데이터베이스와는 다르며 이 주어진 문제들에 대하여 지식베이스에 근거하여 추론엔진을 통하여 정확한 추론을 하게 됨.
인공지능의 분류
신경망
전문가 시스템
지식베이스
자연어처리
패턴인식
구문적인 분석과 의미적인 해석 능력을 바탕으로 한 인간과 컴퓨터 사이의 원활한 인터페이스를 제공. 자연어 해석 모듈을 응용하여 사람과 대화할수 있는 대화형 에이전트가 존재. 엘지이숍 `shoppy(샤피-쇼핑도우미)` 대표적인 예.
인공지능의 분류
신경망
전문가 시스템
지식베이스
자연어처리
패턴인식
외부로부터 획득된 데이터로부터 중요한 특징 들을 추출하고, 그에 따라 가장 가까운 표준 패턴(template)을 골라 분류하여 최종적인 결정출력.
인공지능 도입사례-BC카드 분실도난 조기검색 시스템
카드사의 RISK
크레딧 리스크(Credit Risk) : 카드 사용자 본인에 의한 Risk
프로드 리스크(Fraud Risk) : 사기 및 허위발급, 카드분실 및 도난, 위조 및 변조 등으로 인한 Risk
---> Fraud 리스크 중 카드분실 및 도난이 차지하는 비중이 가장 크기 때문에 이에 대한 손실 감소의 필요성 대두!
도입배경
발급단계
사용단계
회수단계
Credit Card Fraud
Transaction
카드 분실 및 도난
위조 및 변조
현금융통
Merchant
매출표 융통 등
Employee
- Collection 사기
Fraud Risk 관리-Fraud 유형
카드사의 Fraud에는 발급단계, 사용단계, 회수단계에서 발생하며, 각 단계별 발생하는 Fraud유형은 아래와 같음.
Applicant
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