Na czasieSAS oferuje rozwiązania branżowe oparte na generatywnej sztucznej inteligencji > redakcja Opublikowane 5 października 20230 0 72 Podziel się Facebook Podziel się Twitter Podziel się Google+ Podziel się Reddit Podziel się Pinterest Podziel się Linkedin Podziel się Tumblr Close up of laptop with digital business interface on screen. Blurry background. Technology and success concept. 3D Rendering Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GAI) staje się nieodłączną częścią nowoczesnego krajobrazu technologicznego. W obliczu tego dynamicznego wzrostu firma SAS wprowadza na rynek innowacyjne rozwiązania oparte na danych syntetycznych, cyfrowych bliźniakach i dużych modelach językowych. Ten krok jest reakcją na przewidywany, znaczący wzrost rynku generatywnej AI, który będzie miał ogromne znaczenie w sektorach bankowości, high tech, nauki i handlu detalicznego.Według raportu McKinsey & Company, rynek generatywnej sztucznej inteligencji ma potencjał rosnąć o miliardy dolarów rocznie. Dlatego też SAS, będąc kluczowym graczem w dziedzinie analizy danych, planuje znaczące inwestycje o wartości miliarda dolarów, aby unikalne rozwiązania oparte na GAI trafiły na rynek.Dan Vesset, wiceprezes grupy ds. analityki i zarządzania informacjami w IDC, podkreśla, że SAS podejmuje te inwestycje w sposób odpowiedzialny i etyczny. W dzisiejszym świecie biznesu, szybkość podejmowania decyzji ma kluczowe znaczenie. Firmy inwestują znaczne środki w sztuczną inteligencję, analitykę i zarządzanie danymi. W tym kontekście firma SAS wyróżnia się swoim podejściem, szczególnie w obszarach obsługujących dane wrażliwe, takich jak bankowość i ochrona zdrowia.SAS jest aktywnie zaangażowane w sektory przemysłu, medycyny i bankowości. Wspiera klientów w wdrażaniu projektów cyfrowych bliźniaków, a także w generowaniu danych syntetycznych. Ponadto, firma prowadzi badania nad zastosowaniem dużych modeli językowych (LLM) w branżach specyficznych, zapewniając klientom wiarygodne i bezpieczne rozwiązania.Bryan Harris, wiceprezes wykonawczy SAS i dyrektor ds. technologii, podkreśla, że wartość generatywnej sztucznej inteligencji polega na szerokiej wiedzy branżowej i najnowocześniejszych technologiach. Oprogramowanie SAS® odgrywa kluczową rolę w działalności klientów, dlatego firma zawsze stawia na najwyższą jakość swoich rozwiązań.Oferta SAS w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji obejmuje:Generowanie danych syntetycznych: Firma jest liderem w rozwoju generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN), które umożliwiają tworzenie statystycznie zgodnych danych tabelarycznych. To rozwiązanie pomaga w utrzymaniu prywatności, ograniczeniu uprzedzeń i uwzględnieniu rzadkich scenariuszy. Jest to szczególnie ważne w branżach takich jak ochrona zdrowia, nauki przyrodnicze, bankowość, ubezpieczenia, handel detaliczny i produkcja.Cyfrowe bliźniaki: Symulacja i optymalizacja złożonych systemów i środowisk pozwala organizacjom przygotować się na potencjalne zakłócenia i zwiększyć swoją odporność. Cyfrowe bliźniaki rzeczywistego systemu pozwalają organizacjom lepiej planować i podejmować strategiczne decyzje.Duże modele językowe: Kluczowe elementy GAI, które muszą być dostosowane do konkretnych branż, zachowując jednocześnie poufność informacji. Dzięki doświadczeniu SAS w zakresie sieci neuronowych i uczenia głębokiego, klienci mogą szybciej uzyskać korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji.SAS nawiązało również strategiczną współpracę z Microsoft, której celem jest integracja generatywnej sztucznej inteligencji z korporacyjnymi zadaniami i analityką. To innowacyjne partnerstwo ma zapewnić klientom większą produktywność i bezpieczeństwo w rozwijaniu sztucznej inteligencji.Podsumowując, SAS stawia na innowacyjne rozwiązania oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, co jest zgodne z dynamicznym rozwojem tego sektora. Ich inwestycje i zaangażowanie w rozwijanie GAI przyniosą korzyści klientom w różnych branżach, umożliwiając im osiągnięcie większej produktywności, innowacyjności i konkurencyjności. To kolejny krok ku przyszłości technologii, która zmienia sposób, w jaki patrzymy na dane i analizy.