AI: SAS inwestuje w rozwiązania napędzane sztuczną inteligencją

SAS w ciągu najbliższych trzech lat zainwestuje miliard dolarów w rozwój zaawansowanych rozwiązań analitycznych ukierunkowanych na unikalne potrzeby poszczególnych branż.

Big data technology and data science. Data scientist querying, analysing and visualizing complex data set on virtual screen. Data flow concept. Business analytics, finance, neural network, AI, ML.

Firma pragnie wykorzystać swoje wieloletnie doświadczenie w dostarczaniu narzędzi dostosowanych do potrzeb bankowości, administracji publicznej, ubezpieczeń, opieki zdrowotnej, handlu detalicznego, produkcji, energetyki i innych sektorów gospodarki. Wszystkie rozwiązania będą rozwijane na SAS Viy®, chmurowej platformie analitycznej napędzanej sztuczną inteligencją.

Innowacje technologiczne + wiedza branżowa = analityka dla każdego

Inwestycja o wartości miliarda dolarów obejmuje prowadzenie bezpośrednich badań i prac rozwojowych, wsparcie zorientowanych branżowo zespołów oraz działania marketingowe. Ta kwota pozwoli sfinansować napędzającą innowacje pracę ekspertów data science, statystyków i programistów SAS współpracujących z konsultantami, inżynierami systemowymi i marketingowcami z doświadczeniem branżowym.

Najnowsze zobowiązanie firmy wpisuje się w trend demokratyzacji analityki danych. Udostępnienie mocy zaawansowanej analityki większej liczbie osób o zróżnicowanym doświadczeniu i rolach zawodowych ma przynieść organizacjom i społeczeństwu wielowymiarowe korzyści. SAS nazywa to analityką dla wszystkich i wszędzie.

Organizacje coraz częściej wykorzystują analitykę danych wspartą sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym, analizą obrazu czy rozwiązaniami Internetu rzeczy (IoT). Aby wszyscy członkowie zespołów mogli czerpać korzyści z tych technologii, muszą być one zrozumiałe i dostępne dla wszystkich, bez względu na poziom umiejętności technicznych. Właśnie taką możliwość zapewniają rozwiązania dostarczane w ramach platformy SAS Viya.

Eksperci IT zajmujący się danymi i statystycy mogą korzystać z rozwiązań branżowych SAS, czerpiąc korzyści z AI, uczenia maszynowego i innych potężnych metod analitycznych. Co ważne, również analitycy biznesowi mogą sprawniej wykrywać oszustwa i zapobiegać im, przedstawiciele administracji – zwiększać bezpieczeństwo publiczne, personel medyczny – ulepszać opiekę nad pacjentami, a pracownicy przemysłu – optymalizować linie produkcyjne.

Najnowsze rozwiązania branżowe SAS

SAS już dziś oferuje szeroki wachlarz rozwiązań powstałych z myślą o różnych sektorach gospodarki. Dzisiaj firma zobowiązuje się do dalszego ich udoskonalania, a także opracowywania nowych rozwiązań, które zaspokoją dodatkowe potrzeby ludzi i biznesu. Przykłady rozwiązań branżowych SAS obejmują:

Usługi finansowe

Ubiegłoroczne trudności gospodarcze wstrząsnęły światowymi rynkami, przekreślając dotychczasowe osiągnięcia firm, którym udało się odbić po pandemii i kształtując coraz bardziej niepewny krajobraz ryzyka. Aby pomóc klientom bankowym i ubezpieczeniowym sprostać nadchodzącym wyzwaniom, SAS przejął Kamakura Corp., firmę działającą w obszarze zarządzania ryzykiem finansowym, która ceniona jest za rygorystyczne podejście, zwłaszcza w zakresie zintegrowanego zarządzania bilansem.

Dzięki temu przejęciu – największemu w historii SAS – firma pozyskała wielu znanych i cenionych ekspertów w dziedzinie ilościowego zarządzania ryzykiem. Pozwoliło to przyspieszyć postępy w obszarze zintegrowanych rozwiązań w zakresie ryzyka. Już teraz SAS Asset and Liability Management (ALM) został zintegrowany z SAS Viya, pomagając bankom przewidywać i ograniczać ryzyko płynności i bilansu, które było przyczyną ostatnich upadków tych instytucji.

SAS stawia również na innowacje w zakresie podejmowania decyzji w przedsiębiorstwach. Połączenie funkcji silosowych (np. pozyskiwanie klientów, ryzyko kredytowe, wykrywanie nadużyć, marketing) w ujednoliconej, zasilanej sztuczną inteligencją architekturze – oraz wykorzystanie współdzielonych danych i analiz – pomaga instytucjom finansowym uprościć złożoność operacyjną, a jednocześnie szybciej podejmować lepsze decyzje, które poprawiają jakość obsługi klientów.

Administracja publiczna

Każdego roku rządy na całym świecie tracą ogromne dochody z powodu uchylania się obywateli od płacenia podatków. Osłabia to zdolność administracji do świadczenia podstawowych usług dla całego społeczeństwa.

SAS Tax Compliance pomaga administracji publicznej chronić strumienie dochodów poprzez zaawansowaną analizę ogromnych ilości danych podatkowych w celu automatycznego monitorowania i wykrywania przypadków niezgodności i oszustw. W rezultacie organy podatkowe mogą przyspieszyć wczesne wykrywanie potencjalnych oszustw, odkryć pojawiające się schematy wyłudzeń, zintensyfikować kontrole i wyeliminować „szarą strefę” w obszarze rozliczeń.

Ubezpieczenia

Amerykańskie stowarzyszenie branżowe – Insurance Information Institute – uznało rok 2022 za najgorszy od ponad dekady dla ubezpieczeń majątkowych i osobowych (P&C). Według badań przeprowadzonych przez agencję ratingową AM Best, w wyniku takich katastrof jak huragan Ian tylko w USA sektor ten poniósł straty w wysokości 26,5 miliarda dolarów.

W  obliczu narastającego ryzyka klimatycznego, ubezpieczyciele muszą podnosić składki, aby zapewnić płynność finansową, co frustruje klientów na już niestabilnym rynku. Szybkie, dokładne i bezstronne ustalanie składek ma kluczowe znaczenie dla zachowania wypłacalności i konkurencyjności, przy jednoczesnym zapewnieniu zabezpieczenia konsumentów.

SAS Dynamic Actuarial Modeling zapewnia zoptymalizowane przygotowanie danych i wysoce elastyczne możliwości modelowania wspierane przez uczenie maszynowe. Pomaga to ubezpieczycielom w oferowaniu uczciwych cen na szybko zmieniającym się rynku.

SAS: Etyczne wykorzystanie danych podstawą rozwoju rynku AI

Ochrona zdrowia

Od postępów w opracowywaniu leków ratujących życie po poprawę wyników i doświadczeń pacjentów – rozwiązania SAS gwarantują lepszą opiekę zdrowotną.

SAS Health oferuje wsparte sztuczną inteligencją rozwiązania branżowe z zakresu zdrowia, procedur i finansów. Narzędzia z tego obszaru pomagają organizacjom ochrony zdrowia zapewniać wysokiej jakości opiekę, która jest bezpieczniejsza i bardziej opłacalna. Niezależnie od tego, czy chodzi o przekształcanie danych pacjentów w zbiory gotowe do analizy, czy o zasilanie modeli wartościowymi informacjami, intuicyjne interfejsy SAS typu „wskaż i kliknij” pomagają medykom i analitykom biznesowym w przyspieszeniu transformacji opieki zdrowotnej i wizualizacji trendów ukrytych w ich danych.

SAS wspiera również badania kliniczne, których celem jest wypracowanie nowych terapii i metod leczenia. Przykładowo, w około 90 proc. badań klinicznych występuje problem z dotrzymaniem terminów rejestracji. SAS Clinical Enrollment Simulation wykorzystuje zaawansowaną analitykę do planowania zapisów, pomagając uniknąć kosztownych opóźnień.

Handel detaliczny

Detaliści i producenci dóbr konsumpcyjnych potrzebują dziś precyzyjnego planowania popytu. Z pomocą napędzanej przez sztuczną inteligencję platformy chmurowej SAS Intelligent Planning Cloud, firmy mogą lepiej przewidywać potrzeby kupujących oraz zakłócenia w dostawach, a także szybciej na nie reagować. Dzięki temu sprzedawcy detaliczni i firmy produkujące towary konsumpcyjne mogą sprawniej przekształcać dane w wartość.

Energetyka

Prawie jedna trzecia przerw w dostawie prądu jest spowodowana awariami sprzętu. Nie tylko są one uciążliwe dla mieszkańców, ale także są kosztowne w naprawie i ryzykowne dla pracowników serwisowych.

SAS Grid Guardian AI analizuje dane płynące z czujników IoT zamontowanych na pojazdach serwisowych, takich jak śmieciarki. Czujniki te (dostarczane przez Exacter, partnera SAS) odczytują dane dotyczące emisji fal radiowych z linii transmisyjnych, które następnie są analizowane przez oparte na AI, uczeniu maszynowym i analizie strumieniowej rozwiązania SAS.

W wyniku tych analiz przedsiębiorstwa użyteczności publicznej mogą przewidywać awarie sprzętu, zanim one wystąpią i zrozumieć ich przyczyny. Mogą także ustalać priorytety w harmonogramach konserwacji, aby ograniczyć przerwy w świadczeniu usług i zwiększyć bezpieczeństwo pracowników, przy jednoczesnej poprawie niezawodności.

Marketing

Specjaliści ds. marketingu są dziś pod silną presją, aby w sposób odpowiedzialny i przejrzysty korzystać z danych o klientach, a jednocześnie dobrze zarządzać marką. Bycie odpowiedzialnym marketingowcem oznacza dziś uwzględnianie zmieniających się oczekiwań klientów w zakresie prywatności, wykorzystywanie nowych technologii, takich jak generatywna sztuczna inteligencja oraz możliwość pomiaru wartości własnych działań w dowolnym momencie. SAS Customer Intelligence 360 pomaga markom w sposób odpowiedzialny wykorzystywać dane o klientach, narzędzia marketingowe i inne zasoby. Dzięki potężnej analityce, firmy mogą budować lojalność i zaufanie, zapewnić zgodność z prawem i etyką, zoptymalizować zasoby marketingowe i zwiększyć rentowność biznesu.

Kluczowa rola partnerów

W opracowaniu i wdrożeniu rozwiązań branżowych pomaga szeroka sieć partnerów firmy.

Przykładem tego typu partnerstwa jest poufne przetwarzanie danych na platformie Azure, czyli nowe rozwiązanie dostarczane wspólnie przez Microsoft, SAS i producenta chipów AMD, które zostało zaprojektowane w celu przetwarzania wrażliwych danych w sposób gwarantujący odpowiedni poziom bezpieczeństwa. Technologia ta może znacznie poprawić prywatność i bezpieczeństwo informacji o klientach w branżach podlegających ścisłym regulacjom, takich jak usługi finansowe, opieka zdrowotna i administracja publiczna.

SAS Viya na platformie Microsoft Azure będzie wkrótce obejmować możliwości poufnego przetwarzania danych, dzięki procesorom AMD EPYC™ z technologią SEV-SNP. Zapewni to jeszcze bezpieczniejszą platformę sztucznej inteligencji i przetwarzania w chmurze, aby jeszcze bardziej zmniejszyć ryzyko naruszenia i zwiększyć zgodność, jednocześnie dając klientom dostęp do większych pul danych dla bardziej zaawansowanych modeli analitycznych. Nowe możliwości będą początkowo dostępne w Stanach Zjednoczonych, Holandii i Irlandii, a później zostaną wprowadzone na szerszą skalę.

Źródło i prawa