投入10億美元 SAS生成式AI戰略

2023-09-182023-09-18 benny

正當全球為生成式AI的無限可能感到無比雀躍之際，McKinsey & Company預測，生成式AI將為銀行、高科技、生命科學和零售等行業帶來數十億美元的年收入增長。SAS目前正處在此等關鍵產業的核心。作為其10億美元行業解決方案投資的一部分，SAS將步入生成式AI承諾的最後一哩路。

構建值得信賴的生成式AI價值

IDC分析和資訊管理集團副總裁Dan Vesset表示：「SAS就生成式AI、合成數據、數碼對映模擬及大型語言模型的做法是有意為之，且理所當然。這些能力無比重要，能加快決策速度，讓一眾高層制定目標，更好分現對最新人工智能、分析和數據方案的投資。SAS在倡導道德人工智能方面享有盛譽，能夠就這些變革性技術為客戶提供良好指導。這對於需要處理敏感數據的行業客戶來說，包括銀行和醫療保健，這一點尤其重要。」

SAS持續與客戶合作，攜手在製造和物流領域共建數碼對映模擬。針對合成數據生成，SAS正與銀行和醫療保健行業的客戶合作。SAS亦正廣泛研究大型語言模型 (LLM) 在行業問題中的應用，主要專注為客戶提供可信且安全的分析結果。

SAS執行副總裁兼技術總監Bryan Harris說：「從生成式AI中實現價值需要深厚的行業專業知識、最先進的AI功能以及頂尖的端到端管治能力。SAS在產品組合中以獨特的方式提供了以上所有要素。我們對行業解決方案的10億美元投資中包括集成值得信賴的生成式AI功能，這些功能準確、可解釋且可防禦。 SAS軟件通常對客戶的業務至關重要，因此我們絕不能得過且過。」

在早前SAS年度大會SAS Explore期間，一眾SAS領導者展示了公司在構建值得信賴的生成式AI方面的創新進展：

• 合成數據生成。SAS率先對生成對抗網絡 (GAN) 進行了專利擴展，以創建統計上一致的表格數據，反映現實世界環境的複雜性。此功能可保護私隱、緩解偏見和增強罕見事件，並為數碼對映提供基礎。SAS在這一領域的創新革新了預測模型，同時降低了醫療保健、生命科學、銀行、保險、零售和製造等行業的洞察成本。

• 數碼對映。為了應對中斷和提高韌性，企業需模擬和優化供應鍊和製造車間等複雜系統。構建物理系統的數碼對映能使企業幻想各種可能，從而更迅速實現未來。這會帶來更多的戰略決策、增加價值並降低風險和損失。例如，SAS與一眾企業，包括聯邦公共服務財政部和Wienerberger合作，一同優化運營、更好地診斷問題並改進預測性維護措施。

• 大型語言模型。大型語言模型是生成式AI的關鍵要素。為了給企業帶來真正的價值，這些基礎模型必須根據行業用例進行微調，同時保護數據私隱。SAS在神經網絡、深度學習、強化學習和自然語言處理方面的專業知識，可加快生成式 AI 為客戶創造價值的時間。例如，SAS客戶已經可以透過SAS Customer Intelligence 360集成，使用生成式AI模型的強大功能。它可以幫助營銷人員簡化規劃、內容創建和旅程設計活動。

SAS夥Microsoft專注生成式AI生產力

SAS和Microsoft致力為客戶提高生產力，同時在AI開發方面提供可信且安全的保障。Microsoft全球合作夥伴開發總監Brad Carlstedt表示：「我們得悉SAS在行業解決方案方面表現卓越，擁有廣泛的專業知識。對此，我們很高興能夠加深這項新興技術的合作夥伴關係。透過利用Azure OpenAI技術，我們將能幫助全球企業提高生產力和開發團隊的信心。」大型語言模型的優勢在於他們能夠從海量數據集中創建對話體驗，然而，它們並不是為集成企業系統的定量計算而設計。這是SAS和Microsoft合作為企業解決問題的最後一個關鍵挑戰。

SAS和Microsoft正在聯合開發一種生成式AI集成，將Microsoft Azure OpenAI的規模與SAS的企業任務編排以及企業用於製定運營決策的現有分析結合。生成式AI集成將於2023年第4季度以私人預覽版形式提供。