تعمل التحليلات والذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير طريقة تفاعلنا مع العالم من حولنا - زيادة الإنتاجية وتحسين الطريقة التي نتخذ بها القرارات. تتعاون SAS و Microsoft لإلهام المزيد من الثقة والثقة في كل قرار من خلال دفع الابتكار وتقديم ذكاء اصطناعي مثبت في السحابة.

في هذا العرض التوضيحي ، شاهد كيف يساعد اتخاذ القرارات الذكية والتعلم الآلي من SAS و Microsoft Contoso Bank - عميل مصرفي وهمي - على تبسيط وتقليل المخاطر في محفظة قروض الإسكان الخاصة به.

هيا بنا نبدأ.

الجزء 1: البيانات والاكتشاف

يمكن للمؤسسات أن تعمل بشكل أسرع وأكثر ذكاءً من خلال تمكين الموظفين من الكشف عن الرؤى. تعرف على كيفية مساعدة SAS و Microsoft لشركة Contoso Bank في اكتساب رؤى جديدة في محفظتها من خلال الجمع بين إدارة البيانات والتحليلات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي مع التكامل السلس في ملكية بيانات Azure.

ميزات المنتج الرئيسية:

• استخدم أدوات Power BI المضمنة مثل السرد الذكي وتحليل المشاعر لتحليل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة بسرعة.
• قم بتوصيل بيئتي SAS Viya و Microsoft Azure بتسجيل الدخول الأحادي عبر Azure Active Directory.
• قم بفهرسة مجموعات البيانات الخاصة بك عبر SAS و Microsoft في كتالوج معلومات SAS للحصول على عرض شامل لبيئة البيانات الخاصة بك.
• دمج البيانات من Azure Synapse Analytics ومصادر بيانات Azure الأخرى في مجموعة بيانات مجمعة في SAS Data Studio.
• تشرح ميزات الذكاء بدون تعليمات برمجية في SAS Visual Analytics المخرجات التحليلية باللغة الطبيعية.

الجزء 2: النموذج والنشر

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير المنظمات. تعرف على كيفية قيام SAS و Microsoft بتمكين Contoso Bank من إنشاء النماذج التنبؤية وتشغيلها بسرعة من خلال الجمع بين التحليلات المتقدمة SAS Viya وإمكانيات الذكاء الاصطناعي مع Azure Machine Learning.

ميزات المنتج الرئيسية:

• قم بإحضار النماذج من SAS Visual Analytics إلى SAS Model Studio كمرشح لاستخدام الإنتاج.
• أنشئ خطوط أنابيب يتم إنشاؤها تلقائيًا في SAS Model Studio لتحديد أفضل الميزات للنمذجة.
• تسجيل النماذج المضمنة في دفاتر Jupyter المحمولة مفتوحة المصدر في Azure Machine Learning في SAS Model Manager.
• انشر النماذج من SAS Model Manager في Azure Machine Learning لنشرها في نظام Microsoft البيئي.
• جدولة مدير نموذج SAS لمراقبة انجراف النموذج في نظام SAS أو نظام Microsoft البيئي لتحديد الوقت المناسب لإعادة تدريب النماذج.

الجزء 3: أتمتة ومراقبة

يعني بناء مؤسسة تعتمد على البيانات زيادة الإنتاجية باستخدام الأفكار والأدوات اللازمة. تعرف على كيف يمكن أن تساعد SAS و Microsoft Contoso Bank على سرعة تشغيل التحليلات وقدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ SAS Viya من خلال Power Apps و Power Automate لمساعدة الموظفين على اتخاذ قرارات أفضل.

ميزات المنتج الرئيسية:

• بناء تدفقات القرار في SAS Intelligent Decisioning لاتخاذ قرارات محسوبة بسرعة.
• استخدم AI Builder في Power Platform لاستخراج المعلومات ومعالجتها في Power Platform.
• قم بالوصول إلى محرك الوصول إلى القرار في SAS Intelligent Decisioning في التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية باستخدام Power Apps لاستيعاب البيانات وتلقي مخرجات القرار.
• اتصل بـ SAS Smart Decisioning من Power Apps و Power Automate باستخدام موصل قرار SAS.
• يمكنك تضمين Power Apps في Microsoft Teams أو الوصول إليها عبر تطبيق ويب متوافق مع الأجهزة المحمولة.

لمعرفة المزيد حول كيفية تكامل SAS Viya مع Microsoft ، تحقق من المستند التقني الخاص بنا SAS و Microsoft: تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي والتحليلات في السحابة.