Artificial Intelligence

Discover how AI is used today and how it will augment human experience in the future

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Machine Learning
Fernanda Benhami 0
Hiperpersonalización, la experiencia del cliente se lleva a nuevos niveles

Crear mejores experiencias para los consumidores, llevarlas a nuevos niveles y conectar estrechamente con ellos son las principales premisas sobre las que se fundamenta la hiperpersonalización, un término que hoy domina las sesiones de trabajo de las áreas de marketing. Su objetivo principal es combinar datos sobre el comportamiento histórico

Analytics | Artificial Intelligence | Data for Good | Internet of Things
Emily Johnson 0
Protecting the planet: 7 ways analytics supports sustainability

Analytics are vital to a safer future. As a renowned sustainability leader, SAS is committed to making a positive impact on our customers, employees, and the planet. Climate change is more important than ever, and the explosion of big data is essential to navigating this crisis. Learn how analytics is

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Thorsten Hein 0
Navigating what keeps insurance executives awake at night

Insurers, chief financial officers (CFOs) and actuaries will face overwhelming changes and challenges in the year ahead. These include compliance with new regulatory and solvency standards, pricing insurance premiums in line with inflation and other economic factors, addressing climate risk and ESG concerns, and adapting to new technologies. The impact

Artificial Intelligence
Przemysław Janicki 0
Interpretowalność modeli klasy AI/ML na platformie SAS Viya

Platforma SAS® Viya® oferuje wiele algorytmów klasy uczenia maszynowego (machine learning, ML) czy sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI) do trenowania modeli predykcyjnych (klasyfikacyjnych itp.), takich jak lasy losowe (random forest) czy wzmocnienia gradientowe (gradient boosting), jak również modele uczenia głębokiego (deep learning). Choć wielokrotnie potwierdziły one swoją przydatność w praktyce,

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Héctor Cobo 0
Detección y prevención, el mecanismo para reducir los riesgos en el sector gobierno y la banca

Las organizaciones de todos los sectores iniciaron un año 2023 más conscientes de que el entorno económico, político y social no permanece estático, y que las condiciones bajo las que operan a diario pueden cambiar con relativa frecuencia. Han aprendido a ser resilientes y prestar atención a lo que sucede

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Olivia Ojeda 0
Use-based insurance helps fleet operators obtain better rates

SAS Hackathon team, Data Hack Freaks, created an artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) based dynamic pricing approach that allows insurance providers to adjust pricing based on the changing nature of the risk behavior of their customers. This solution has three major components: The loss ratio score, telematics score

Analytics | Artificial Intelligence
Bryan Harris 0
From data-driven to AI-driven: Scaling human productivity and decision making

Given the headlines each week, it is clear that global disruption and economic volatility are not slowing down. At the same time, information overload is far exceeding human capacity. Despite these pressures, business goals remain the same: improve revenue, increase margins, operate more efficiently and meet customer expectations. So, how do

Analytics | Artificial Intelligence | Equity and Responsibility | Innovation
Kristi Boyd 0
Generative AI: Benefits, risks and a framework for responsible innovation

Generative AI (GAI) is a category of AI that can create new content, including video, audio, images and text. GAI has the potential to change the way we approach content creation. It’s gotten much attention lately. Take ChatGPT for example. The AI chatbot has captivated the public’s imagination with clever

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | Customer Intelligence | Data Management
Antonio Calvo 0
Los datos deberían ser el activo más valioso de la cuenta de resultados de la distribución y empresas de gran consumo

Actualmente los datos de la gran distribución no forman parte de la cuenta de resultados, pero es el activo que deberían monetizar con mayor urgencia. Gracias a este análisis avanzado se puede mejorar el margen de la compañía y aumentar la eficiencia de diferentes procesos. En este artículo vamos a

Analytics | Artificial Intelligence | Innovation | Machine Learning | Risk Management
Joe Nyangon 0
Managing stranded asset risks in the energy sector with analytics

As the world moves toward a low-carbon future, the power and utilities industry faces significant financial and reputational risks due to the potential stranding of resources and assets. This transition to carbon-free energy sources could render carbon-intensive assets – such as coal- and gas-fired power plants, coal mines and hydrocarbon

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data for Good | Learn SAS | Students & Educators
Ricardo Galante 0
História do SAS LAB na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Origem e benefícios do Laboratório Científico criado pelo SAS, na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. No final do ano passado, o SAS Portugal anunciou a criação de um laboratório científico - designado SAS-FCUL Lab - na FCUL - Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, com o objetivo

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
小林 泉 0

近年、AI/アナリティクス市場に巨大ITベンダーが参入してきたことと、データサイエンティストがその存在感を高めようとしてきたことがあいまって、「予測」、「予測モデル」あるいは「AI予測」、「AIモデル」という言葉が、この市場で一般的になってきました。ビジネスにおいて、データ分析による洞察に基づいてよりよい意思決定と自動化を行うことーこれを「アナリティクス」と言いますーは、筆者がこの世界に足を踏み入れた20年以上前よりもっと前から、一部の「データを武器とする企業」において行われていました。それがより多くの企業に広まってきたということです。 今回は、より多くの方が「予測」について理解を深めてきているところで、その「予測」をもう少し深く理解し、近年の世界情勢において、大きく変化が求められている業界の1つである、流通小売業や製造業のサプライチェーン課題にフォーカスしたいと思います。まさにいま、サプライチェーンの大きな課題はレジリエンス強化です。そのための解決ソリューションとしてデジタルツインが注目されていますが、デジタルツインで何をすべきかを適切に見極めるために必要なおさらいとして、そもそも不確実性とは?について頭の中を整理したいと思います。 アナリティクスとは将来の不確実性に対して勇気を出して踏み出すーつまり行動するーことである。 「予測」という概念が広まることで、「予測」が確率的であるという認知も正しく広まってきました。需要予測値は確率的なものであるため、予測値そのものだけではなく安全在庫を計算するためにその確率を活用し、解約予兆、商品のレコメンデーションへの反応、不正検知、異常検知や歩留まりなど、アナリティクスつまり予測モデルを意思決定に適用するほとんどの意思決定は、すべて確率的なものです。よく見る予測モデル以外でも同様です。最適化も多くの場合その入力となる情報が確率的にばらついているケースが多いですし、近年、古典的な最適化手法が当てはまりずらいビジネス課題、例えばサプライチェーンの最適化、リアルタイムの配送スケジューリングなどの課題やカスタマージャーニーの最適化課題に対して適用される強化学習のアプローチにおいても、将来の報酬を確率的に計算して、目の前の一手を決めているといえます。 ここで唐突に余談ですが、リスクという言葉は日本語だとネガティブな意味に使われることが多いですが、本来はポジティブでもネガティブでもなく、単に確率的なバラツキを意味しています。なのでリスクを管理するということは、単に将来に対して確率的なバラツキを特定し意思決定の要因に組み込むということです。つまりこれはアナリティクスと同義です。なので、アナリティクスとアナリシスは語感は似ていますが、意味はだいぶ異なるということになります。 不確実性の1つは過去の経験から得られる確率 これは、上述した「リスク」です。どのような事象が起きたか?それが起こる確率はどれくらいか?そのインパクトはどの程度か?などについて過去の経験に基づいて洞察が得られるものです。例えば、輸送の遅れ、需要のバラツキ、ITシステムの障害、消費者の購買行動におけるバラツキ、設備などの停止、部品の故障率や製造品質などです。このような不確実性は過去のデータを分析することで予測可能です。このタイプの不確実性を今回は、「予測可能な不確実性」と呼ぶことにします。この「予測可能な不確実性」への対処に関しては、長年の経験から、多くのケースにおいて理論が確立してアナリティクスのベストプラクティスにすでに組み込まれています。 近年ニーズが増えてきたもう一つの不確実性への対応 こちらはずばり、過去に起きてないために予測することが困難な事象です。例えば、COVID-19、自然災害、特定地域での紛争や各国の政治情勢の変化などです。海洋の変化が予測とは大きく異なり漁獲高が計画と大きく乖離して輸出の計画が崩れて困っているという事例も該当します。特にサプライチェーン管理が必要な多くの企業は、近年特にこのような事象により、サプライチェーンが突如として混乱に見舞われるという経験をされているでしょう。このような不確実性は、過去に起きてない事象であっても、あらゆる情報を収集することで将来の起こる可能性についての洞察をある程度得ることができることもあります。ソーシャルメディアを分析することで、その国の経済の先行指標としての洞察を得たり、政治的な変化の予兆につなげるという活用方法も実際にされてきています。しかし、自社のサプライチェーンに関わる世界中のあらゆる状況に対して調べつくすということは、ほとんどの企業にとっては投資対効果的に見合わないと思います。したがって、サプライチェーンにおいては、そのような事象によって混乱した状態からなるべく早く回復するために、自社のサプライチェーンの脆弱性を理解し、起こりうるシナリオを想定して、それに備えることに投資の目を向けます。このようなタイプの不確実性を今回は、「予測困難な不確実性」と呼ぶことにします。 デジタルツインでは二つの不確実性への対応が価値をもたらす デジタルツインですが、そもそもビジネスをデータに基づいた意思決定にしている世界は部分的には47年前からデジタルツインだと言えます(ちょっと強引すぎますかね)。SASは1976年に穀物の収穫高の予測を電子的統計手法で行ったのがスタートです。ITの進化、IOT技術の進化に伴いより多くのデータが観測・収集できるようになり、ビジネスの一部だけでなくより全体がデータの世界で表現できる様になりました。近年ではそれを「デジタルツイン」と呼んでいます。サプライチェーンのデジタルツインを実現して、皆様はどんな課題を解決したいでしょうか?今回取り上げた「予測可能な不確実性」と「予測不可能な不確実性」を理解することで、デジタルツインを活用した「現実世界のよりよい理解」、「その理解に基づく意思決定」、「シナリオ分析」や「シミュレーション」を適切に行うことができるようになり、将来起こりうることに対して、よりよい対処が可能となるでしょう。 この話の続きが気になる方へ SASのデジタルツインの最新の取り組みについてはまずはこちらのプレスリリースをご覧ください。 また、デジタルツインやシミュレーションについて他のユースケースなどご興味ある方は、こちらのCosmo Tech社の(英語)もお役に立つと思います。    

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud
Héctor Cobo 0
Cinco tendencias tecnológicas para este 2023

A lo largo de 2022, el mundo siguió enfrentando un entorno cambiante dominado por altibajos económicos, una crisis energética provocada por un conflicto bélico, una cadena de suministro que se reinventa, y recuperándose de los estragos de una larga pandemia global. Al mismo tiempo, los cambios culturales, ambientales y la

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | SAS Events
Lexi Regalado 0
4 ways you might not realize advanced analytics is changing the world

The word innovation often draws to mind images of self-driving cars, new phones, and shiny tech. Yet, innovation often happens behind the scenes, especially in advanced analytics. Around the world, industries like healthcare, government, banking, manufacturing, and more rely on the latest advancements in analytics. At SAS Explore, an event for

Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
WooSeong Jeon 0
사기탐지 모델에서 활용되는 SAS ‘Signature’ Approach

Payment Fraud는 금융기관의 지속적인 도전 과제입니다. 디지털 결제방식이 다양화되고 실시간 결제 금액이 증가함에 따라 실시간 사기 탐지 및 예방이 필수적인 시대가 되었습니다. 동시에 고객은 마찰 없는 고객 경험을 요구하기 때문에 사기 탐지 시스템은 사기 탐지 성능과 고객 불편 간의 균형이 잘 유지되도록 충분히 정교하게 운영되어야 합니다. 규칙기반(Rule Base) 탐지가 좋은

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | Learn SAS | Machine Learning | SAS Events
Charlie Chase 0
Solving 3 emerging challenges for retail and consumer goods supply chains

The landscape of supply chains has changed rapidly due to unforeseen disruptions.  These changes include supply chain bottlenecks, inflation and geopolitical activities across retail and consumer goods industries. Retail supply chains are under immense pressure to keep up with these rapid changes. Innovators have been quick to take advantage of

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Students & Educators
Jos van Dongen 0
SAS Energy Game: Serious gaming maakt leren leuk

Inzicht krijgen in de kracht van analytics én leren omgaan met analytische software. En dat terwijl je gewoon een spel speelt. Dat is de SAS Energy Game. Inmiddels hebben al honderden studenten het spel gespeeld en daarmee hun analytische vaardigheden versterkt. Meer mensen kennis laten maken met analytics Data is

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