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  • SAS投资十亿美元以开发满足各行业特定需求的高级分析解决方案

  • 2023-05-10 14:26:01   
  •   未来三年,分析领域的领导者SAS将投资10亿美元,进一步开发满足各行业特定需求的高级分析解决方案。在银行、政府、保险、医疗保健、零售、制造和能源等领域,SAS将继续专注于定制化解决方案,助力解决各行业挑战。对行业的承诺和快速实现价值的解决方案,让其在市场上具有差异化的竞争优势。

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      SAS所有行业解决方案都将在可进行大规模并行分析的SAS云原生AI平台——SAS® Viya®上运行。

      “从经济衰退、供应链紧张,到劳动力短缺和监管政策的变化,企业正面临着许多挑战。”SAS首席执行官Jim Goodnight表示:“而有韧性的组织则可以利用对行业的分析洞察,发现挑战中所蕴藏的机遇。”

      “通过本次投资,SAS将继续支持企业使用AI、机器学习和高级分析来打击欺诈、管理风险、更好地服务客户和大众。我们将在提供市场上优秀的分析软件的同时,继续坚定不移地致力于创新。”

      研发创新 +行业专长 =为所有人提供分析

      这项10亿美元的投资将用于支持直接研发、业务运营和营销活动,并资助SAS数据科学家、统计学家和软件开发人员的创新工作,他们将与具有特定行业经验的顾问、系统工程师和营销人员开展协作。

      这项投资紧跟数据分析民主化的趋势。通过将高级分析的力量赋予更多人,而不论他们做什么工作、有多少技术背景,所有组织和整个社会都将从中受益。这就是SAS提出的为所有人提供分析,让分析无处不在。

      正如企业不断拥抱机器学习、计算机视觉和物联网分析等技术、不断获得有价值的洞察, 所有人不论技能水平如何,亦都将能够通过 SAS Viya上的解决方案,以低代码或无代码的方式参与到分析过程中来。

      数据科学家和统计学家可以使用SAS行业解决方案,从AI、机器学习及其他强大的分析中受益。这些技术对其他职业也同样重要——业务分析师可以更好地发现和预防欺诈;城市规划者可以改善公共卫生和安全;医务人员可以加强病患护理;一线工人则可以优化制造流程。

      SAS最新行业解决方案

      SAS现有多款针对不同行业的解决方案,并将通过这项投资对其进一步完善。为满足额外的市场需求,SAS还将开发新的解决方案。

      关于SAS行业专长的一些最新案例包括:

      应对金融市场波动,提升客户体验

      去年,全球经济遭遇“打头风”,令疫情后的市场复苏出现逆转,也带来了很多不稳定和风险因素。为了帮助银行和保险客户应对未来的挑战,SAS收购了Kamakura公司。Kamakura是一家金融风险公司,在综合资产负债表管理方面尤以严谨著称。

      本次收购是SAS历史上规模最大的一笔收购,Kamakura卓越的量化风险管理层的加入令SAS如虎添翼。对Kamakura的收购还推动了SAS集成式风险解决方案的发展。SAS资产负债管理 (SAS Asset and Liability Management ) 解决方案已经在SAS Viya平台上线,能够帮助银行预测并降低流动性和资产负债表风险——正是这些风险引发了近期几家银行的破产。

      在企业决策方面,SAS也将创新摆在优先位置。SAS将孤立的功能 (如客户引流、信用风险、欺诈检测、市场营销) 对接到统一的AI架构上并使用共享的数据和分析,帮助金融公司在简化操作流程、降低复杂性的同时,更快地制定更精准的决策,从而提升客户体验。

      保护税收收入

      每年,大量的偷税逃税行为令世界各国政府蒙受巨大损失,削弱了政府向公民提供基本服务的能力。

      SAS税收合规(SAS Tax Compliance)解决方案将高级分析应用于海量税务数据,自动监控和侦测违规与欺诈事件,从而帮助政府保护税收收入。

      有了这一解决方案,政府税务机构就可以更早地识别潜在的欺诈行为,揭露新型税收欺诈,加快审计工作,尽快处理欺诈案件。

      动态调整保险费率,应对市场挑战

      保险信息研究所(Insurance Information Institute)将2022年评为10多年来财产和意外险赔付金额最高的一年。全球评级机构AM Best研究显示,因为飓风伊恩等自然灾害的发生,仅美国财产和意外险行业就遭受了265亿美元的承保损失。

      为了应对日益严峻的气候风险,保险公司必须提高保险费率以确保流动性。市场本就动荡不安,增加保费更是令客户倍感懊恼。因此,快速、准确和公正的定价不仅能够安抚消费者,对于维持公司偿付能力和竞争力也至关重要。

      SAS动态精算建模(SAS Dynamic Actuarial Modeling)利用机器学习,优化了数据准备过程并提供了高度灵活的建模能力。在动荡不安、快速变化的市场中,这一解决方案能够帮助保险公司为客户提供公平的保费定价。

      加快医疗数字化转型和新疗法开发

      从加速开发挽救生命的疗法到改善患者疗效和体验,SAS都拥有行业优秀的专业技能,傲立于医疗保健业前沿。

      SAS健康(SAS Health)专为医疗行业提供了一整套应用程序和AI解决方案,涵盖健康、运营和财务等各个方面,有助于医疗机构提供更安全、更具成本效益的高质量医疗服务。无论是将病患数据转化为可供分析的群组数据,还是向构建以价值为基础的医护和支付模型,SAS为临床医生和业务分析师提供了直观易用的点击式界面,帮助他们推进医疗健康转型,并从数据中发现行业趋势。

      SAS还支持临床研究,开发新型药物和治疗方法。例如,约90%的临床试验都无法在规定时间内完成招募目标。为解决这一问题,SAS临床招募模拟(SAS Clinical Enrollment Simulation)使用了强大的分析功能来制定招募计划,避免招募目标失利导致临床试验的无限期拖延。

      预测零售和消费品需求,做好供应计划

      今天的零售商和消费品制造商比以往任何时候都更需要精准的需求规划。在AI驱动的SAS智能规划云(SAS Intelligent Planning Cloud)的帮助下,企业能够更好地预测和满足客户需求并应对运输中断的问题。

      这是一款完全自动化的端到端的软件即服务解决方案,由SAS Viya分析平台和机器学习提供支持,在SAS云上即可使用。有了这一解决方案,零售商和消费品制造商可以迅速地将数据转化为价值。

      提升供电可靠性

      近三分之一的公共设施停电都是由设备故障引起的。这些设备故障不仅维修成本很高,增加了维修人员的风险,还让家庭、学校、工厂等客户陷入不便。

      SAS电网守护 AI(SAS Grid Guardian AI)可通过垃圾车等车辆上安装的传感器(来自SAS合作伙伴Exacter),来接收电线杆上配电设备的无线电频率,再由SAS AI、机器学习和流式分析软件对这些数据进行分析。

      这样一来,供电公司就可以更好地了解和预测设备故障,尽早安排维护调度,以降低停电频率、保证维修人员安全,同时提升供电可靠性。

      以可信任的方式促进营销、增加盈利

      营销人员正面临着前所未有的压力——在做好品牌管理的同时,还要以可信任和透明的方式使用客户数据。如今,可信任的营销意味着,必须要考虑如何满足客户不断变化的隐私需求,拥抱生成式AI等新兴技术,还要在短时间内评估营销计划的价值。

      在此背景下,可信任的营销势在必行。SAS客户智能360(SAS Customer Intelligence 360)可以帮助品牌商以可信任的方式使用客户数据、营销技术和资源。凭借SAS强大的分析功能,品牌商可以培养客户的忠诚度和信任度,确保在法律和道德方面合乎规范,优化营销资产,并提高业务盈利能力。

      合作伙伴发挥着关键作用

      广泛而深入的合作伙伴网将有助于SAS开发并推出针对特定行业的解决方案。

      “客户重视SAS与微软的合作,其中一个重要原因就是SAS几十年来保持着行业领先地位,打造了强大的行业解决方案,并通过SAS Viya将这些解决方案迁移到了云端。”微软ISV解决方案销售副总裁Alvaro Celis表示:“SAS和微软根据银行、政府、保险、医疗保健等行业的精准需求为其量身定制了AI和高级分析功能,为我们的共同客户打造了关键的差异化优势。”

      其中的一项合作是Azure机密计算,这是一项由微软、SAS和芯片制造商AMD联合推出的新技术,旨在为内存中的高度敏感数据提供增强保护。这项技术可以显著提升客户的隐私和数据安全,尤其是在金融服务、医疗保健和政府等高度监管行业。

      运行在微软Azure上的SAS Viya将很快部署基于SEV-SNP技术的AMD EPYC™处理器,为平台新增Azure机密计算功能。这将为SAS Viya客户提供更加安全的AI和云计算平台,进一步降低违规风险并加强合规性,同时为客户提供更大的数据库来构建更强大的分析模型。新功能将首先在美国、荷兰和爱尔兰上线,随后推广至其他国家和地区。

      如欲了解适用于任何规模组织的SAS行业解决方案的更多信息,请访问www.sas.com/en_us/industry.html

      今日资讯来自于SAS Innovate大会。SAS创新大会是分析领导者SAS举办的人工智能和分析领域的盛会。了解SAS的最新消息,请关注SAS的Twitter账户@SASsoftwareNews。

    责任编辑:yuan

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