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SAS 深化與 Microsoft 的戰略合作夥伴關係，利用合成數據、數碼對映和大型語言模型，在市場上脫穎而出。
拉斯維加斯2023年9月14日 /美通社/ — SAS EXPLORE – 正當全球為生成式 AI 的無限可能感到無比雀躍之際，技術史的新一章即將抒寫。McKinsey & Company 預測，
SAS 對行業解決方案的投資包括集成值得信賴的生成式 AI 功能，這些功能準確、可解釋且可防禦。
IDC 分析和資訊管理集團副總裁 Dan Vesset 表示：「SAS 就生成式 AI、合成數據、數碼對映模擬及大型語言模型的做法是有意為之，且理所當然。這些能力無比重要，能加快決策速度，讓一眾高層制定目標，更好分現對最新人工智能、分析和數據方案的投資。SAS 在倡導道德人工智能方面享有盛譽，能夠就這些變革性技術為客戶提供良好指導。這對於需要處理敏感數據的行業客戶來說，包括銀行和醫療保健，這一點尤其重要。」
深入了解 SAS 為企業轉型構建生成式 AI 戰略。
SAS 持續與客戶合作，攜手在製造和物流領域共建數碼對映模擬。針對合成數據生成，SAS 正與銀行和醫療保健行業的客戶合作。SAS 亦正廣泛研究大型語言模型 (LLM) 在行業問題中的應用，主要專注為客戶提供可信且安全的分析結果。
SAS 執行副總裁兼技術總監 Bryan Harris 說道：「從生成式 AI 中實現價值需要深厚的行業專業知識、最先進的 AI 功能以及頂尖的端到端管治能力。SAS 在產品組合中以獨特的方式提供了以上所有要素。我們對行業解決方案的 10 億美元投資中包括集成值得信賴的生成式 AI 功能，這些功能準確、可解釋且可防禦。SAS® 軟件通常對客戶的業務至關重要，因此我們絕不能得過且過。」
SAS Explore 期間，一眾 SAS 領導者展示了公司在構建值得信賴的生成式 AI 方面的創新進展。尤其是：
- 合成數據生成。SAS 率先對生成對抗網絡 (GAN) 進行了專利擴展，以創建統計上一致的表格數據，反映現實世界環境的複雜性。此功能可保護私隱、緩解偏見和增強罕見事件，並為數碼對映提供基礎。SAS 在這一領域的創新革新了預測模型，同時降低了醫療保健、生命科學、銀行、保險、零售和製造等行業的洞察成本。
- 數碼對映。為了應對中斷和提高韌性，企業需模擬和優化供應鍊和製造車間等複雜系統。構建物理系統的數碼對映能使企業幻想各種可能，從而更迅速實現未來。這會帶來更多的戰略決策、增加價值並降低風險和損失。例如，SAS 與一眾企業，包括Federal Public Service Finance聯邦公共服務財政部和 Wienerberger 合作，一同優化運營、更好地診斷問題並改進預測性維護措施。
- 大型語言模型。大型語言模型是生成式 AI 的關鍵要素。為了給企業帶來真正的價值，這些基礎模型必須根據行業用例進行微調，同時保護數據私隱。SAS 在神經網絡、深度學習、強化學習和自然語言處理方面的專業知識，可加快生成式 AI 為客戶創造價值的時間。例如，SAS 客戶已經可以透過 SAS Customer Intelligence 360 集成，使用生成式 AI 模型的強大功能。它可以幫助營銷人員簡化規劃、內容創建和旅程設計活動。
SAS 和戰略合作夥伴 Microsoft 專注於生成式 AI 生產力 SAS 和 Microsoft 致力為客戶提高生產力，同時在 AI 開發方面提供可信且安全的保障。
Microsoft 全球合作夥伴開發總監 Brad Carlstedt 表示：「我們得悉 SAS 在行業解決方案方面表現卓越，擁有廣泛的專業知識。對此，我們很高興能夠加深這項新興技術的合作夥伴關係。透過利用 Azure OpenAI 技術，我們將能幫助全球企業提高生產力和開發團隊的信心。」
大型語言模型的優勢在於他們能夠從海量數據集中創建對話體驗，然而，它們並不是為集成企業系統的定量計算而設計。這是 SAS 和 Microsoft 合作為企業解決問題的最後一個關鍵挑戰。
SAS 和 Microsoft 正在聯合開發一種生成式 AI 集成，將 Microsoft Azure OpenAI 的規模與 SAS 的企業任務編排以及企業用於製定運營決策的現有分析結合。生成式 AI 集成將於 2023 年第 4 季度以私人預覽版形式提供。
SAS 正在與客戶合作，開發生成式 AI 工作流程，旨在為銀行、保險、製造、零售和整個公共界別等關鍵行業提供特定解決方案。
為了支持我們對值得信賴的人工智能的承諾，SAS 發布了一項公司政策，提供有關使用生成式 AI 的指南。在有責任的創新 | SAS 了解更多資訊。
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