SAS, lider rozwiązań z zakresu analityki i sztucznej inteligencji, zapewnia swoim klientom większą wydajność i produktywność poprzez silną orkiestrację dużych modeli językowych (LLM) z platformą SAS® Viya®. Ponadto firma wprowadza własny generator danych syntetycznych SAS Data Maker oraz specyficznych dla branży asystentów GenAI.
Naczelną zasadą SAS jest to, że każdy powinien być w stanie przetwarzać dane i wykonywać złożone operacje analityczne na każdym etapie cyklu życia danych i analityki. Kluczowe znaczenie w tym procesie demokratyzacji ma generatywna sztuczna inteligencja. Jednak większość liderów nie rozumie technologii AI i tego, w jaki sposób mogą ją zastosować. Posiadanie zaufanej platformy danych i sztucznej inteligencji eliminuje niepewność i przyspiesza podróż w kierunku generatywnej sztucznej inteligencji. – powiedział Wiktor Markiewicz, starszy analityk ds. badań rynkowych w IDC.
Georgia-Pacific i Wienerberger wykorzystują możliwości AI i GenAI na platformie SAS Viya
Producent Georgia-Pacific jest klientem SAS korzystającym z platformy Viya. „Kiedy pojawiają się problemy z naszym sprzętem lub procesem produkcyjnym, wykorzystujemy dane z czujników, reguły biznesowe, systemy rekomendacji i generatywną sztuczną inteligencję. Pozwala nam to podjąć odpowiednie działania i rozwiązać problem. Analityka strumieniowa i inteligentne wsparcie SAS Viya pomagają nam uzyskać natychmiastową wartość poprzez podejmowanie właściwych decyzji, gdy pojawiają się takie zdarzenia. – powiedział Roshan Shah, Vice President, Collaboration & Support Center, Georgia-Pacific.
Jednym z głównych atutów SAS jest głęboka wiedza branżowa. Rozumiemy produkcję i wyjątkowe wyzwania stojące przed Georgia-Pacific. Pomagamy im odpowiednio skalować orkiestrację dużych modeli językowych (LLM) i strategię specyficznego dla branży asystenta GenAI. Dzięki temu pracownicy firmy mogą korzystać z najnowocześniejszych aplikacji do rozwiązywania problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym. – powiedział Bryan Harris wiceprezes wykonawczy i CTO SAS.
Globalny producent cegieł Wienerberger również wykorzystuje sztuczną inteligencję dostarczaną przez SAS. Firma wykorzystuje platformę SAS na Microsoft Azure do zmniejszania zużycia energii, redukcji emisji gazów cieplarnianych i poprawy jakości produktów.
Używamy analityki AI i IoT od SAS do łączenia wszystkich naszych strumieni danych i analizowania całego procesu produkcyjnego. SAS Analytics pomaga naszym inżynierom i pracownikom uzyskać cenne informacje o każdym etapie produkcji i zidentyfikować konkretne wartości docelowe, aby procesy suszenia i wypalania cegieł były bardziej ekonomiczne. – mówi Florian Zittmayr, Team Lead for Data Science w Wienerberger.
Z kolei jeden z globalnych producentów dóbr konsumpcyjnych wykorzystuje możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w SAS Viya do optymalizacji przestrzeni magazynowej, alokacji przesyłek przychodzących i porównywania scenariuszy „co jeśli” w oparciu o popyt na produkt. SAS pomógł firmie opracować cyfrowego asystenta opartego na LLM, poprzez dynamiczną aktualizację pulpitów nawigacyjnych SAS Visual Analytics. Teraz, dzięki dogłębnej analizie, zespoły łańcucha dostaw mogą zaoszczędzić czas i poprawić wykorzystanie przestrzeni magazynowej. Ten konwersacyjny asystent pozwala zarówno użytkownikom technicznym, jak i biznesowym na generowanie szybkich i dokładnych wyników oraz usprawnienie procesu podejmowania decyzji przy użyciu godnej zaufania, zrozumiałej analityki SAS.
SAS Viya wyróżnia się dzięki aplikacjom branżowym
Podczas gdy organizacje odkrywają możliwości GenAI, SAS skupia się na identyfikacji jej branżowych i etycznych zastosowań. Firma umożliwia bezpieczną identyfikację, zwiększa produktywność oraz zapewnia wiarygodne wyniki w różnych branżach i środowiskach regulacyjnych. Generatywna sztuczna inteligencja jest obecna w wiodących produktach SAS, takich jak Viya i SAS Customer Intelligence 360:
• Orkiestracja GenAI: Viya integruje zewnętrzne modele GenAI z istniejącymi procesami biznesowymi i systemami, orkiestrując LLM dla kompleksowych przypadków użycia w przedsiębiorstwie. Możliwości te są teraz dostępne w SAS Viya.
• Viya Copilot: Osobisty asystent, który zwiększa produktywność programistów, analityków danych i użytkowników biznesowych poprzez przyspieszenie zadań analitycznych, biznesowych i branżowych. Viya Copilot oferuje różnorodne narzędzia do zadań takich jak generowanie kodu, czyszczenie danych, eksploracja danych, planowanie marketingowe, projektowanie ścieżek podróży klienta i analiza luk w wiedzy. Pierwsza iteracja Viya Copilot jest dostępna w ramach wersji testowej.
• SAS Data Maker: Rozwiązuje wyzwania związane z prywatnością i niedoborem danych, generując wysokiej jakości syntetyczne dane tabelaryczne bez zagrożeń dla wrażliwych informacji. Zwiększa ochronę prywatności danych organizacji. SAS Data Maker jest już dostępny w wersji private preview.
• Zaangażowanie klienta: SAS konsekwentnie wprowadza możliwości GenAI do swojego flagowego rozwiązania MarTech, SAS Customer Intelligence 360, aby pomóc marketerom podnieść jakość obsługi klienta. SAS Customer Intelligence 360 oferuje wsparcie w postaci GenAI w zakresie usprawniania planowania marketingowego, projektowania podróży klienta oraz tworzenia treści i kreacji. SAS wprowadza teraz trzy nowe możliwości w SAS Customer Intelligence 360 dla marketerów: wykorzystanie GenAI do budowania rekomendowanych grup odbiorców w oparciu o podpowiedzi w języku naturalnym, czat do interpretacji danych odbiorców oraz usługę sugestii GenAI dla tematów wiadomości e-mail.
Generatywna sztuczna inteligencja w SAS Viya to m.in.:
• Przyspieszenie innowacji: Płynna integracja modeli GenAI z procesami decyzyjnymi, aplikacjami AI/ML i istniejącymi procesami biznesowymi za pomocą narzędzi do podejmowania decyzji, takich jak SAS Intelligent Decisioning.
• Ochrona danych: Wspieranie prywatności i bezpieczeństwa użytkowników za pomocą solidnych środków jakości danych, w tym generowania danych syntetycznych, minimalizacji danych, anonimizacji i szyfrowania, dzięki czemu poufne informacje pozostają chronione.
• Tworzenie wiarygodnych i zrozumiałych wyników: Eksperci od danych mogą stosować techniki przetwarzania języka naturalnego do wstępnego przetwarzania danych i wyjaśniania wygenerowanych wyników, minimalizując halucynacje i koszty tokenów.
• Lepsze zarządzanie: Wykorzystanie wbudowanych narzędzi do tworzenia przepływów pracy, które zatwierdzają cykl życia LLM, w tym zarządzanie ryzykiem modelu.
• Podejmowanie bardziej precyzyjnych decyzji: Krytyczne dla skutecznego rozumowania GenAI możliwości podejmowania decyzji na podstawie danych liczbowych są wbudowane w platformę Viya.
