La sua SAS Platform permette alle aziende di trasformare l’analisi dei dati in azione, automatizzando attività complesse
Con l’obiettivo di offrire ancora più innovazione per l’intelligenza artificiale (IA), in particolare in ambito machine learning (ML), computer vision, elaborazione del linguaggio naturale (NPL) e altre tecnologie a supporto dell’IA, SAS ha annunciato un ulteriore arricchimento della propria piattaforma di analisi.
Nello specifico, la SAS Platform beneficia del recente annuncio di investimenti per 1 miliardo di dollari in Intelligenza Artificiale, grazie al quale SAS sta perfezionando un software di computer vision che permetterà alle aziende di sfruttare i dati visivi per migliorare i risultati di business.
Un cambio di passo per data scientist, manager e responsabili aziendali
Con l’ultima versione della piattaforma, SAS automatizza tutte quelle attività complesse necessarie per costruire modelli analitici performanti. Le attività di pulizia e trasformazione dei dati, come la selezione delle migliori variabili, la costruzione, il confronto, l’implementazione e l’addestramento dei modelli, sono automatizzate utilizzando best practice.
La piattaforma SAS e, poi, in grado di confrontare automaticamente migliaia di modelli analitici aiutando a scegliere la soluzione migliore per un determinato problema di business. Grazie al natural language generation (NLG), i risultati analitici sono visualizzati in un linguaggio semplice, in questo modo utenti anche non tecnici possono interpretarli facilmente e prendere decisioni di business più velocemente.
Tutto questo aiuta a democratizzare l’analisi dei dati: business user e manager possono infatti utilizzare l’intelligenza artificiale insieme a data scientist ed esperti di analytics, e capire come e perché l’analisi abbia prodotto determinati risultati.
Analytics e Intelligenza Artificiale per tutti
La SAS Platform rende l’IA più accessibile grazie a:
- Una nuova insight area che fornisce un executive summary di alto livello per raccontare quale analisi è stata eseguita e come.
- Migliore interpretabilità dei modelli di IA grazie alle funzionalità di NLG.
- Interfacce di programmazione aperte (API) che gli sviluppatori possono utilizzare per accedere ai dati e creare applicazioni web personalizzate.
- Contenuti di valore incorporati nel portfolio SAS – Soluzioni come SAS Visual Investigator e il nuovo SAS Mobile Investigator sono a disposizione anche in mobilità.
Automatizzare le decisioni su larga scala
SAS gestisce, analizza e rende operativi grandi volumi di dati per automatizzare le decisioni quotidiane e applicare analisi sofisticate alle interazioni in tempo reale con il cliente finale.
La soluzione SAS Intelligent Decisioning unisce business rules management, decision processing, real-time event detection, decision governance e advanced analytics per facilitare l’automazione e la gestione delle decisioni in tutta l’azienda. Funzionalità che spingono verso il marketing personalizzato, la next-best action, i servizi di credito e la prevenzione delle frodi.
Queste novità fanno parte dell’investimento di 1 miliardo di dollari in Intelligenza Artificiale annunciato da SAS. Nei prossimi tre anni, l’investimento servirà a creare software di analytics ancora più potenti e avanzati. SAS sta inoltre investendo in programmi di formazione per dotare business user e data scientist della tecnologia e delle competenze necessarie per attivare progetti di IA.
Come riferito in una nota ufficiale da Oliver Schabenberger, Executive Vice President, Chief Operating Officer e Chief Technology Officer SAS: “Troppe aziende approcciano l’IA come fosse un progetto scientifico, rimanendo bloccate, e non dispongono del know-how necessario per fare il salto verso un modello di machine learning capace di influenzare significativamente il business. Migliaia di ricercatori e data scientist di SAS supportano i clienti nella definizione di strategie volte a trasformare i dati in informazioni di valore, e le nostre numerose opportunità di training e formazione permettono di sviluppare competenze specifiche nelle organizzazioni. Stiamo semplificando la nostra tecnologia per consentire a tutti gli utenti, indipendentemente dal loro livello di competenza, di sfruttare l’IA e il machine learning per innovare. Stiamo rendendo reale l’intelligenza artificiale”.
