(新聞稿由 iPR Ogilvy & Mather 提供)

從事數據挖掘的想必用過 SAS 的軟件,而 SAS 最近亦宣布旗下的 Viya 引入人工智能功能,協助企業利用AI將數據分析自動化,確保數據私隱。

SAS香港區總經理兼中國區金融服務總經理何偉信表示:「對於 SAS 來說,AI的應用絕非新鮮事,有關技術早已成為我們軟件中的重要部分。一直以來,SAS 為銀行及金融、零售、醫療保健,以至運動等各行各業的客戶,提供開放且具彈性的分析平台,協助他們邁進AI應用新里程。我們不但致力在 SAS 所有的解決方案中加入如機器學習和深度學習等AI技術,並協助客戶了解這些愈趨先進的嶄新技術背後之運作,以及其所帶來的效益。最新的升級版 SAS Viya 協助客戶把握持續發展AI技術,以應付日新月異的業務挑戰及需要。」

AI產生的決策透明度

隨著機器學習的模型漸趨複雜,其作出某些預測的原因亦愈來愈難以解釋。這些模型有機會能提供答案,但或會欠缺透明度及難以解讀。要建立對AI及機器學習的信任,當中的關鍵—是其解讀能力-即其理解決策原因的能力,以及對模型結果的持續預測能力。

例如,當AI支援的金融工具拒絕一項按揭申請,抑或是AI支援的人力資源應用程式提出招聘建議時,我們應要理解AI系統為何作出有關的建議尤其重要。在醫療保健和生命科學等受監管行業中,欠缺透明度成為應用AI技術的一大障礙。

現時,SAS Viya擁有內置框架的高級分析效能,如PD、LIME 及 ICE,有助企業在部署AI方案時能確保其透明度及公平性。

較高的數據私隱度

保障客戶的個人資料(PI)成為企業的首要任務,以符合私隱條例如「一般數據保護條例」(GDPR)。由於數據量與日俱增,企業需要識別及更有效地管理及保護個人資料。

透過全新的智能標記效能,SAS Viya可以自動識別和管理個人資料,如年齡、地址及財務資料。 只要識別出數據,平台便可以根據私隱條例和法規進行標記和管理。

整合開源方法

隨著人工智能和機器學習的嶄新技術急速發展,企業需要尋找方法去統一其人工智能和分析工具。 SAS Viya 的嶄新功能讓使用戶將 Python、R 和 SAS 模型整合至 SAS Viya 中。新版本亦支援 SUSE Linux Enterprise Server。