藉由長期投資,為各行業以雲端為主的解決方案增添動力
佛羅里達州奧蘭多2023年5月11日 /美通社/ -- SAS INNOVATE -- 位居全球分析領域領導地位的SAS將在三年內投資10億美元,以針對特定行業的獨特需求,進一步開發進階分析的解決方案。SAS將在銀行、政府、保險、醫療、零售、製造、能源等更多領域中,以數十年來為行業量身打造的各種解決方案作為基礎,持續擴大發展以因應行業的不斷挑戰。這樣的行業承諾,以及這些能夠快速轉換為實際價值的解決方案,正是SAS主要的差異化競爭優勢。
所有的行業解決方案都將在 SAS® Viya® 上運行,這是SAS大規模進行AI平行作業與分析的雲端原生平台。
SAS執行長Jim Goodnight表示:「企業一路面臨許多挑戰,從經濟衰退的威脅和供應鏈的緊張,到勞動力的短缺和監管制度的變化,透過行業的專注分析,具有適應力的組織能從這些挑戰中發現機會。」
「藉由此項投資,SAS將持續利用AI、機器學習和進階分析技術,為客戶與大眾打擊詐欺、管理風險,並提供更多、更完善的服務。我們致力推動創新、矢志不移,同時為市場提供最佳的分析。」
研發創新 + 行業專精 = 為大眾提供分析 該項10億美元的投資範圍,將針對直接的研究與開發、集中於特定行業的業務團隊,以及行業行銷的各種活動等作為範疇。SAS的資料科學家、統計學家和軟體開發人員將取得資金以推展創新工作,並與特定行業中經驗豐富的顧問、系統工程師和行銷人員共同合作。
此投資符合民主化資料分析的大勢所趨。將進階分析的量能,交付到更多具有不同經驗和工作角色人手中,這將使組織與社會受益。而這正是SAS所呼籲的,分析人人皆可,無所不及。
隨著企業持續採用AI、機器學習、計算機視覺和物聯網分析 (IoT) 等技術,在獲得寶貴見解的同時,也讓各種技能水平的人們得以參與分析過程,無論是經由低代碼或無代碼選項,這與運行在 SAS Viya平台上,從那些解決方案所提供的相類似。
資料科學家和統計學家可以利用SAS的行業解決方案,從AI、機器學習和各種強大的分析中受益。而重要的是,商業分析師能更有效偵測並預防詐欺,城市規劃者得以改善公共衛生與安全,醫務人員可以提高病患的護理水平,而一線的工作人員則能進行生產組裝的產線最佳化。
最新的SAS行業解決方案 SAS已推出各式特定行業的解決方案,且範圍廣泛。這些將依照現有投資加以完善,而SAS將開發出更多的全新解決方案,以因應更多不同需求。
SAS 在行業專精的一些最新案例包括:
在金融服務中駕馭波動並提升客戶體驗 去年在經濟上的各種不利因素擾亂全球市場,而後疫情反彈趨勢受到遏制,大環境風險日益詭譎。為幫助銀行和保險客戶因應未來挑戰,SAS已完成Kamakura Corp.的收購計畫,該公司在金融風險領域向以嚴謹著稱,特別是在綜合資產負債表的管理方面。
該次收購為SAS歷史上最大宗,並使一些最著名的量化風險管理專家加入SAS的行列。SAS的綜合風險解決方案套件並同時獲得加速進展。就已經完成的部分, SAS資產與負債管理 (ALM) 為搭配 SAS Viya 平台已進行重新調整,能幫助銀行預測並減輕流動性和資產負債表風險,進一步避免近期引發銀行倒閉的關鍵因素。
SAS亦將企業決策創新作為優先事項。將各自獨立的功能 (例如入職、信用風險、欺詐監測、行銷等) 連接到搭載AI功能的統一架構上,並使用共享數據和分析,藉此幫助金融機構簡化操作的複雜性,同時產生更快、更準確的決策以大幅提高客戶體驗。
保護納稅人資金 每年,全球各地的政府因避稅和逃稅損失巨額款項。這削弱了政府向公民提供基本服務的能力。
SAS稅務合規方案 (SAS Tax Compliance) 對大量稅務數據進行進階分析、自動監控和檢測不合規和欺詐的案例,以幫助政府保護其稅收來源。
因此,政府稅務機構可加強對潛在欺詐行為的早期識別,及早發現新型的稅務欺詐方法,加速審計並解決舊有的案件。
動態保險定價因應市場困境 保險資訊協會 (Insurance Information Institute) 稱2022年為十年來財產和意外損失險 (P&C) 最慘澹的一年。根據AM Best的研究,由於伊恩颶風等災難,使得美國 P&C 行業獨自承擔了265億美元的承保損失。
為了在逐漸惡化且多變的氣候風險中保持穩健,保險公司必須提高保費以支撐流動性,這使得已淪為不穩定市場的客戶感到沮喪。對於保險公司維持償付和競爭能力上,快速、準確和客觀的保費定價至關重要,進而得以提高消費者的信心。
SAS動態精算建模方案 (SAS Dynamic Actuarial Modeling) 在機器學習的加持下,提供了最佳化的資料準備和高度靈活的建模能力。這有助於保險公司在快速、緊湊的市場脈絡中提供合理的定價。
加速數位醫療轉型和治療發展 從推動生命拯救的治療方法到提高患者的成效和體驗上,SAS憑藉行業的領先專長,始終挺身於醫療改善的第一線。
SAS健康方案 (SAS Health) 在大眾健康、運營和財務項目上,提供行業特定的應用程式和AI解決方案。醫療機構能受益於更安全、更具成本效益的高品質護理。無論是將患者群體數據轉化為可分析群組,或是為價值導向的護理和支付模型提供資訊,SAS直觀的點選介面都能幫助臨床醫生和業務分析師推進醫療轉型,並將以往在數據中隱藏的趨勢可視化。
SAS同時助力於臨床研究,引領全新療法和治療方案。例如,大約90%的臨床試驗未能符合招募進度。SAS臨床試驗招募模擬方案 (SAS Clinical Enrollment Simulation) 利用強大的分析技術為招募規劃提供資訊,避免因未達到招募目標而導致的災難性延遲。
預測及規劃零售和消費品需求 當前的零售和消費品製造商,比以往更需要精確的需求計劃。通過搭載AI功能的SAS智慧規劃雲端方案 (SAS Intelligent Planning Cloud),企業可以針對消費者需求和運輸中斷等問題做出更精準的預測及因應。
這項軟體即服務的解決方案,是經由SAS Viya分析和機器學習而實現端對端的全面自動化,並適用於SAS Cloud。藉此,零售和消費品企業可以快速將數據轉化為價值。
提升電網的可靠性 近三分之一的公用事業停電是由設備故障所引起。這些故障的維修成本高昂,增加了維修人員的風險,並使客戶 (包含住宅、學校、工廠等) 欠缺奠立。
SAS電網守護者AI方案 (SAS Grid Guardian AI) 能從安裝在服務車輛上的 IoT 感應器蒐集數據並進行分析。這些感應器 (由SAS合作夥伴Exacter提供) 可以讀取來自輸電線路的射頻發射數據。然後經由SAS AI、機器學習和串流分析技術對該數據加以分析。
就其結果而言,公共設施企業能更有效對設備故障加以了解並進行預測。同時,他們可以優先安排維護計劃,進而減少服務中斷、降低工作人員受傷風險並提高可靠性。
強化責任行銷及盈利能力 行銷人員正面臨前所未有的壓力,他們在使用客戶數據技術時必須負責且透明,也同時是品牌的優秀管理者。今日,作為一名行銷人員,就必須考慮到消費者對隱私的期許正在發生變化、接受新興技術像是生成式AI的挑戰,並能夠在須臾片刻間,對行銷計劃的價值進行衡量。
這些條件使責任行銷成為當務之急,而 SAS客戶智慧360方案 (SAS Customer Intelligence 360) 可以幫助品牌以負責任的方式使用客戶數據、行銷技術和資源。憑藉其強大的分析能力,品牌不但可以建立起忠誠度和信任度,同時能確保法律和道德的合規性、將行銷資產最佳化,並提高業務的盈利能力。
合作夥伴發揮關鍵作用 SAS擁有廣泛而深厚的合作夥伴網絡,為開發和推廣行業的特定解決方案提供助力。
Microsoft解決方案領域ISV銷售副總裁Alvaro Celis說道:「SAS 在打造強大的行業解決方案上領銜數十年,並使用SAS Viya將這些解決方案轉移至雲端,這是客戶對於我們合作表示重視的重要原因之一,針對銀行、政府、保險、醫療和其他產業的精準需求,透過量身打造的 AI 和進階分析,SAS和Microsoft已經為我們的共同客戶創造了關鍵的差異化優勢。」
這種合作關係的案例包括Azure機密計算,這是一項由微軟、SAS和晶片製造商AMD共同提供的全新技術,旨在為記憶體中存取的高敏感數據提供強化保護。該項技術可以為金融服務、醫療和政府等高度管制行業的客戶,大幅提高隱私和數據安全性。
在Microsoft Azure平台上的SAS Viya,將很快搭載Azure機密計算功能,並採用具有SEV-SNP 技術的AMD EPYC™處理器。這將為SAS Viya客戶提供更安全的AI和雲端運算平台,進而加強合規性並降低違規風險,同時能讓客戶能夠存取更大型的數據庫,以建立更強大的分析模型。這些全新功能將率先適用於美國、荷蘭和愛爾蘭地區,並隨後擴展至更多區域。
若想進一步了解SAS行業解決方案,以及如何協助任何組織規模,請訪問:www.sas.com/en_us/industry.html。
本日公告是在SAS Innovate上宣布,該會議是由分析領域的領導者SAS針對AI與分析所進行的商務會議。為跟進SAS的最新消息,請在Twitter上關注 @SASsoftwareNews。
關於SAS Viya SAS Viya是一個在現代化可擴展架構下運行的AI、分析和數據管理平台。該軟體以雲端為主,旨在持續交付和更新,並將分析的量能擴展至人人皆可、無所不及的境界。SAS Viya將決策藝術與AI連同進階分析的技術相互結合,幫助組織更快做出更好的決策。
關於SAS SAS位居全球分析領域的領導地位。藉由創新的軟體和服務,SAS激勵全球各地的客戶,並助力將數據轉化為智慧科技。SAS為您提供之的力量 -- THE POWER TO KNOW®。
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