SAS在AI方面進行創新，協助客戶改善決策制定

高級分析領域的領導者SAS對其簡單易用且功能強大的自動化分析平臺持續升級,以幫助數字顛覆者和新興領導者開辟前進的道路。最新版的SAS?平臺加入了人工智能(AI)有關創新技術,尤其在機器學習、計算機視覺、自然語言處理(NLP)以及其它支持人工智能的技術領域。

SAS最近宣布將投資10億美元用于人工智能,在此基礎上SAS還將改進計算機視覺軟件,以幫助企業利用可視化數據來改善業務成果。

“我們一直不斷進行創新,這一點清晰地體現在SAS?平臺和SAS人工智能技術中。創新推動著領先的公司、管理人員和數據科學家通過應用高級分析來改變其公司的發展軌跡,”SAS首席執行官Jim Goodnight表示。

借助最新版本的SAS?平臺,SAS使構建世界級分析模型的復雜任務變得自動化。數據清理、數據轉換、最佳變量選擇、模型構建與模型比較、模型部署及再訓練任務都可自動完成,同時還可以利用已有的最佳實踐。

分析操作具有可解釋性和可描述性

SAS?平臺可自動對數千種分析模型進行比較,幫助用戶為指定的業務問題選出最佳模型。由于使用了自然語言生成(NLG)技術,分析結果可用簡明的語言來描述,因此所有技術背景的用戶都可以輕松地理解它們,并更快地做出明智的業務決策。

這有助于實現分析的民主化——業務用戶和管理人員可與數據科學家和分析專家一起利用人工智能技術,并了解分析結果是如何得出的。

“很多公司陷入了人工智能的科研化模式,缺乏專業經驗來建立能對業務產生有效影響的機器學習模型,”SAS執行副總裁、首席運營官兼首席技術官Oliver Schabenberger說:“SAS公司的數千位博士與數據科學家們正在幫助客戶制定將數據轉化為智能的戰略,我們廣泛的培訓項目也正在幫助企業完善技能體系建設。我們使技術變得更加簡單易用,以便所有技能水平的用戶都能利用強大的人工智能和機器學習分析進行創新。我們讓人工智能變成現實。”

SAS為一系列的應用提供簡單易用的計算機視覺技術。例如,自動圖像聚類等新功能可以幫助醫生快速識別腫瘤形狀和大小的變化,并留意其顏色的變化,以更好地醫治病人。

所有人都可使用的分析和人工智能

SAS?平臺新增了一些功能,使所有技能水平的用戶都更易于使用人工智能。這些功能包括:

·新的項目洞察區:提供了綜合摘要描述,向數據科學家之外的用戶解釋分析內容和分析方式。SAS使業務用戶、數據科學家和IT專家更易于討論他們的模型和算法。經過改進,用戶對人工智能更加信任,因而采用率更高,業務收益也更多。

·提升了人工智能模型的可解釋性和可描述性:借助SAS平臺中的自然語言生成(NLG)功能,用戶可以自動生成通俗易懂的分析結果解釋,例如為什么某筆交易被標記為潛在欺詐,或者為什么某些客戶是營銷活動的最佳目標。這些解釋有助于業務分析師和其他業務用戶輕松理解分析結果,并鼓勵各類用戶(不僅僅是數據科學家)對人工智能和高級分析進行實際應用。

·改進決策:SAS平臺與SAS智能決策等SAS解決方案無縫協作,可自動制定并管理整個企業的決策。

·開放應用程序接口(API):開發人員可以通過它來訪問數據、創建自定義的Web應用程序,從而幫助業務用戶和技術用戶以自動化方式利用機器學習、自然語言處理和其他SAS人工智能功能,而無需了解如何編程或使用統計算法。

·SAS產品組合中嵌入了更多有價值的內容:SAS可視化調查(Visual Investigator)、新版SAS移動端調查等軟件使得移動端用戶及非移動端用戶都可使用SAS?Viya?強大的操作和調查功能、機器學習功能以及其他人工智能技術。用戶可以通過移動設備訪問信息,并輸入文本、文檔或照片等數據,系統則會立即更新。這些實時數據還可用于更新分析模型并基于新的信息運行風險評估。

大規模的自動化決策

在當今快節奏的數字世界中,企業必須即時做出明智、個性化的決策。SAS智能決策將業務規則管理、決策制定、實時事件偵測、決策管控及高級分析相結合,實現整個企業決策的自動化及管理。

SAS智能決策支持面向客戶的活動,例如個性化營銷和下一步最佳行動,以及包括信貸業務和欺詐防范在內的影響客戶的決策。

SAS管理、分析并操作大量數據來自動制定數不勝數的日常決策,并將復雜的分析應用于實時客戶交互中,使企業可以確信他們的決策更智能、更有效、更個性化、更加及時。

析而知,啟而行

SAS最近宣布將在人工智能領域投資10億美元,以推動全球范圍的軟件創新和人工智能應用,以上所有這些創新發展都是該投資計劃的一部分。基于SAS在人工智能、機器學習、自然語言生成和計算機視覺方面的堅實基礎,在未來三年內,SAS將利用該項投資開發更強大、更先進的分析軟件。SAS還投資教育,為商業領袖和數據科學家提供技術技能培訓,使他們能夠大膽地擁抱人工智能及其驅動的資源與技能。

在銀行業、醫療保健和其他行業,各種規模、具有遠見卓識的公司都采用了SAS高級分析和人工智能,來幫助他們解決重大挑戰。兩家荷蘭醫院——阿姆斯特丹大學醫學中心和烏特勒支大學醫療中心——正借助計算機視覺和高級分析來改善患者護理。海岸線銀行(Seacoast Bank)等公司也正在利用SAS擴展業務以展開全球競爭。

腫瘤檢測比人工檢查更快,且結果更準確

SAS正與阿姆斯特丹大學醫學中心合作開展人工智能醫學影像項目,以幫助篩選結直腸癌患者,進行手術來挽救他們的生命。

結直腸癌是世界第三大常見癌癥。在所有結直腸癌患者中,約有一半人的癌細胞會轉移到肝臟。阿姆斯特丹大學醫學中心通過采用SAS人工智能學習模型,能夠更準確地識別化療反應良好的患者,并為其實施手術。

目前,對放射科醫師來說,人工檢查腫瘤和病變不僅要花費大量時間,而且結果比較主觀。SAS?平臺上的醫學圖像應用程序采用計算機視覺和預測性分析,比目前的人工檢查結果更加客觀、準確,而且自動生成評估結果。準確性的提高意味著可以挽救更多的生命,節省放射科醫師的時間,并為他們提供客觀緩解評價指標,使所有患者都能夠得到良好的治療。

“我們目前正在將此技術用于結直腸癌肝轉移患者,未來也有可能用于評估許多其它實體瘤,包括乳腺癌和肺癌,”肝膽外科手術與移植教授、荷蘭阿姆斯特丹大學醫學中心癌癥中心臨床主任Geert Kazemier說:“未來我們將可能預測手術結果和患者的生存期,并且通過將這些新功能與患者的其它數據(如基因組數據)相結合,我們可以得出更全面的反應或生存分數。”

SAS?機器學習助力銀行提升客戶體驗,客戶平均收益增長30%

海岸線銀行是佛羅里達州最大的社區銀行之一,總資產為67億美元。它與許多其它金融機構一樣擁有大量的客戶數據,因而面臨一項挑戰——如何明智地利用這些數據來了解客戶價值,并尋找到更好地服務、挽留和獲取客戶的新方法。

自投資于SAS及其基于人工智能和機器學習的客戶分析平臺以來,海岸線銀行經風險調整后客戶的平均收益增長了30%,自動化營銷活動的投資回報率則高達三位數。海岸線銀行還添加了其他預測模型,并應用機器學習來解決具體的業務問題,例如大規模個性化服務,現在已經可以根據客戶的偏好和交易歷史向他們推銷產品。借助遍布整個銀行的分析洞察力,海岸線銀行的營銷人員能夠開展自動化營銷活動,與最有價值的客戶建立更深層次的關系,更好地管理商業客戶的投資組合,并使用交互式儀表板來跟蹤績效。

“由于我們現在非常了解客戶價值,我們可以對客戶獲取策略進行微調,以產生非常高的回報并建立客戶忠誠度,”海岸線銀行首席營銷官Jeff Lee說:“SAS的機器學習和高級分析為我們提供了一個真實的未來路線圖,使我們能夠訪問數據并使數據可視化,產生洞察,促進協作,提供大規模個性化服務,以及改善客戶體驗。”

從小規模嘗試到大規模應用:早產兒與人工智能的巨大影響

在所有新生兒中有大約10%的早產兒,這些嬰兒很容易受到感染。為了監控他們的健康狀況,他們需要與許多設備連接起來。

荷蘭烏得勒支大學醫療中心收集了10多年新生兒重癥監護病房的數據,隱去患者姓名后啟動了早產兒大數據項目,以利用高級分析、機器學習和人工智能技術來主動治療甚至預防早產兒感染。

烏得勒支大學醫療中心利用SAS的人工智能和高級分析,分析了新生兒重癥監護病房設備的歷史數據,并創建了一個智能分析模型來預測早產兒感染,包括敗血癥——一種嚴重且常常危及生命的血液感染。在預測可能導致敗血癥的細菌感染方面,由SAS提供支持的模型的準確率高達90%,遠遠高于醫生根據患者的檢查結果和當前癥狀所做的判斷。

“憑借SAS人工智能和高級分析的強大功能,烏得勒支大學醫療中心的醫生和護士可以為他們的小患者做出最佳治療決策,挽救一些小患者的生命,同時避免給其它小患者注射不必要的抗生素,”烏得勒支大學醫療中心新生兒醫師、醫學博士Daniel Vijlbrief說道。

這些功能以及更多其它功能在今年的SAS全球論壇上進行了展示。SAS全球論壇是全球最大的分析會議,超過3萬名SAS商業用戶和IT用戶在現場或通過網絡參與了這一盛會。

關于SAS

SAS是數據分析領域的領導者。通過提供創新的分析與服務,SAS不僅為用戶賦能,更激勵全球用戶共同實現將數據世界變革為智能世界。SAS致力于為用戶提供知的力量(THE POWER TO KNOW?)。