Analytik und künstliche Intelligenz (KI) verändern die Art und Weise, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren – sie steigern die Produktivität und verbessern die Art und Weise, wie wir Entscheidungen treffen. SAS und Microsoft arbeiten zusammen, um mehr Vertrauen in jede Entscheidung zu schaffen, indem sie Innovationen vorantreiben und bewährte KI in der Cloud bereitstellen.

Sehen Sie sich in dieser Demo an, wie intelligente Entscheidungsfindung und maschinelles Lernen von SAS und Microsoft der Contoso Bank – einem fiktiven Bankkunden – dabei helfen, ihr Wohnungsbaudarlehensportfolio zu vereinfachen und Risiken zu reduzieren.

Fangen wir an.

Teil 1: Daten und Entdeckung

Unternehmen können schneller und intelligenter arbeiten, indem sie es Mitarbeitern ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen. Erfahren Sie, wie SAS und Microsoft der Contoso Bank dabei helfen, neue Einblicke in ihr Portfolio zu gewinnen, indem sie Datenverwaltungs-, Analyse- und KI-Funktionen mit nahtloser Integration in den Azure-Datenbestand zusammenführen.

Key Produktmerkmale:

• Verwenden Sie integrierte Power BI-Tools wie intelligente Erzählungen und Stimmungsanalysen, um strukturierte und unstrukturierte Daten schnell zu analysieren.
• Verbinden Sie Ihre SAS Viya- und Microsoft Azure-Umgebungen mit Single Sign-On über Azure Active Directory.
• Katalogisieren Sie Ihre Datensätze über SAS und Microsoft hinweg im SAS Information Catalog, um eine ganzheitliche Ansicht Ihrer Datenumgebung zu erhalten.
• Integrieren Sie Daten aus Azure Synapse Analytics und anderen Azure-Datenquellen in ein kombiniertes Dataset in SAS Data Studio.
• No-Code-Intelligence-Funktionen in SAS Visual Analytics erläutern Analyseausgaben in natürlicher Sprache.

Teil 2: Modellieren und Bereitstellen

KI hat das Potenzial, Organisationen zu verändern. Erfahren Sie, wie SAS und Microsoft es der Contoso Bank ermöglichen, Vorhersagemodelle schnell zu erstellen und zu operationalisieren, indem sie erweiterte Analyse- und KI-Funktionen von SAS Viya mit Azure Machine Learning kombinieren.

Key Produktmerkmale:

• Bringen Sie Modelle aus SAS Visual Analytics als Kandidaten für den Produktionseinsatz in SAS Model Studio.
• Erstellen Sie automatisch generierte Pipelines in SAS Model Studio, um die besten Funktionen für die Modellierung auszuwählen.
• Registrieren Sie Modelle, die in Open-Source-Jupyter-Notebooks innerhalb von Azure Machine Learning in SAS Model Manager erstellt wurden.
• Veröffentlichen Sie Modelle aus SAS Model Manager in Azure Machine Learning, um sie im Microsoft-Ökosystem bereitzustellen.
• Planen Sie den SAS-Modellmanager, um die Modelldrift im SAS- oder Microsoft-Ökosystem zu überwachen, um den richtigen Zeitpunkt für das erneute Trainieren von Modellen zu ermitteln.

Teil 3: Automatisieren und überwachen

Der Aufbau einer datengesteuerten Organisation bedeutet, die Produktivität mit den erforderlichen Erkenntnissen und Tools zu steigern. Erfahren Sie, wie SAS und Microsoft der Contoso Bank dabei helfen können, die Analyse- und KI-Funktionen von SAS Viya über Power Apps und Power Automate schnell zu operationalisieren, damit Mitarbeiter bessere Entscheidungen treffen können.

Key Produktmerkmale:

• Erstellen Sie Entscheidungsabläufe in SAS Intelligent Decisioning, um schnell kalkulierte Entscheidungen zu treffen.
• Verwenden Sie AI Builder in Power Platform, um Informationen in Power Platform zu extrahieren und zu verarbeiten.
• Greifen Sie in Low-Code-Anwendungen auf die Decision Access Engine von SAS Intelligent Decisioning zu, indem Sie Power Apps verwenden, um Daten aufzunehmen und Entscheidungsergebnisse zu erhalten.
• Verbinden Sie sich mit SAS Intelligent Decisioning von Power Apps und Power Automate mit dem SAS Decisioning Connector.
• Betten Sie Power Apps in Microsoft Teams ein oder greifen Sie über eine für Mobilgeräte optimierte Web-App zu.

Weitere Informationen zur Integration von SAS Viya in Microsoft finden Sie in unserem Whitepaper SAS und Microsoft: Die Zukunft von KI und Analytik in der Cloud gestalten.