Analityka i sztuczna inteligencja (AI) zmieniają sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z otaczającym nas światem – zwiększając produktywność i poprawiając sposób, w jaki podejmujemy decyzje. SAS i Microsoft współpracują, aby wzbudzać większe zaufanie i pewność przy podejmowaniu każdej decyzji, wprowadzając innowacje i dostarczając sprawdzoną sztuczną inteligencję w chmurze.

W tym pokazie zobacz, jak inteligentne decyzje i uczenie maszynowe SAS i Microsoft pomagają firmie Contoso Bank — fikcyjnemu klientowi bankowości — uprościć i zmniejszyć ryzyko w portfelu kredytów mieszkaniowych.

Zacznijmy.

Część 1: Dane i odkrywanie

Organizacje mogą działać szybciej i mądrzej, umożliwiając pracownikom odkrywanie spostrzeżeń. Zobacz, jak SAS i Microsoft pomagają firmie Contoso Bank uzyskać nowy wgląd w jej portfolio, łącząc funkcje zarządzania danymi, analiz i sztucznej inteligencji z bezproblemową integracją z zasobami danych platformy Azure.

Kluczowe cechy produktu:

• Korzystaj z wbudowanych narzędzi usługi Power BI, takich jak inteligentne narracje i analiza nastrojów, aby szybko analizować dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.
• Połącz swoje środowiska SAS Viya i Microsoft Azure z jednokrotnym logowaniem za pośrednictwem Azure Active Directory.
• Kataloguj swoje zestawy danych w SAS i Microsoft w SAS Information Catalog, aby uzyskać całościowy wgląd w swoje środowisko danych.
• Zintegruj dane z usługi Azure Synapse Analytics i innych źródeł danych platformy Azure w połączony zestaw danych w SAS Data Studio.
• Funkcje analizy bez kodu w SAS Visual Analytics wyjaśniają wyniki analityczne w języku naturalnym.

Część 2: Modelowanie i wdrażanie

Sztuczna inteligencja ma potencjał do przekształcania organizacji. Zobacz, jak SAS i Microsoft umożliwiają firmie Contoso Bank szybkie tworzenie i operowanie modelami predykcyjnymi, łącząc zaawansowaną analizę SAS Viya i możliwości sztucznej inteligencji z usługą Azure Machine Learning.

Kluczowe cechy produktu:

• Przenieś modele z SAS Visual Analytics do SAS Model Studio jako kandydata do użytku produkcyjnego.
• Twórz automatycznie generowane potoki w SAS Model Studio, aby wybrać najlepsze funkcje do modelowania.
• Zarejestruj modele wbudowane w notesy Jupyter typu open source w ramach Azure Machine Learning w SAS Model Manager.
• Publikuj modele z SAS Model Manager w Azure Machine Learning do wdrożenia w ekosystemie Microsoft.
• Zaplanuj menedżerowi modeli SAS monitorowanie dryfowania modeli w ekosystemie SAS lub Microsoft, aby określić właściwy czas na ponowne szkolenie modeli.

Część 3: Automatyzacja i monitorowanie

Budowanie organizacji opartej na danych oznacza zwiększenie produktywności dzięki niezbędnym spostrzeżeniom i narzędziom. Zobacz, jak SAS i Microsoft mogą pomóc firmie Contoso Bank w szybkiej operacjonalizacji funkcji analitycznych i sztucznej inteligencji SAS Viya za pośrednictwem Power Apps i Power Automate, aby pomóc pracownikom w podejmowaniu lepszych decyzji.

Kluczowe cechy produktu:

• Twórz przepływy decyzji w SAS Intelligent Decisioning, aby szybko podejmować obliczone decyzje.
• Użyj narzędzia AI Builder w Power Platform, aby wyodrębnić i przetworzyć informacje w Power Platform.
• Uzyskaj dostęp do aparatu dostępu do decyzji SAS Intelligent Decisioning w aplikacjach o niskim kodzie, używając Power Apps do pozyskiwania danych i odbierania danych wyjściowych decyzji.
• Połącz się z SAS Intelligent Decisioning z Power Apps i Power Automate za pomocą łącznika SAS Decisioning.
• Osadź aplikacje zaawansowane w Microsoft Teams lub uzyskaj dostęp za pośrednictwem aplikacji internetowej przyjaznej dla urządzeń mobilnych.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak SAS Viya integruje się z Microsoft, zapoznaj się z naszą białą księgą SAS i Microsoft: kształtowanie przyszłości sztucznej inteligencji i analiz w chmurze.