Analitika in umetna inteligenca (AI) spreminjata naš način interakcije s svetom okoli nas – povečujeta produktivnost in izboljšujeta način sprejemanja odločitev. SAS in Microsoft sodelujeta, da bi spodbudila večje zaupanje v vsako odločitev s spodbujanjem inovacij in zagotavljanjem preizkušene umetne inteligence v oblaku.

V tej predstavitvi si oglejte, kako inteligentno odločanje in strojno učenje družb SAS in Microsoft pomagata banki Contoso – fiktivni bančni stranki – poenostaviti in zmanjšati tveganje v portfelju stanovanjskih posojil.

Začnimo.

1. del: Podatki in odkritje

Organizacije lahko delujejo hitreje in pametneje, če zaposlenim omogočijo odkrivanje vpogledov. Oglejte si, kako SAS in Microsoft pomagata Contoso Bank pridobiti nov vpogled v njen portfelj z združevanjem zmogljivosti upravljanja podatkov, analitike in umetne inteligence z brezhibno integracijo v podatkovno posest Azure.

Ključne lastnosti izdelka:

• Za hitro analizo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov uporabite vgrajena orodja Power BI, kot so pametne pripovedi in analiza razpoloženja.
• Povežite svoja okolja SAS Viya in Microsoft Azure z enotno prijavo prek Azure Active Directory.
• Katalogizirajte svoje nabore podatkov v SAS in Microsoftu v SAS Information Catalog za celovit pogled na vaše podatkovno okolje.
• Integrirajte podatke iz storitve Azure Synapse Analytics in drugih podatkovnih virov Azure v združen nabor podatkov v SAS Data Studio.
• Obveščevalne funkcije brez kode v SAS Visual Analytics pojasnjujejo analitične rezultate v naravnem jeziku.

2. del: Modeliranje in uvedba

AI ima potencial za preoblikovanje organizacij. Oglejte si, kako SAS in Microsoft omogočata Contoso Bank, da hitro zgradi in operacionalizira napovedne modele z združitvijo napredne analitike in zmogljivosti AI SAS Viya s strojnim učenjem Azure.

Ključne lastnosti izdelka:

• Prenesite modele iz SAS Visual Analytics v SAS Model Studio kot kandidate za produkcijsko uporabo.
• Ustvarite samodejno ustvarjene cevovode v SAS Model Studio, da izberete najboljše funkcije za modeliranje.
• Registrirajte modele, zgrajene v odprtokodnih zvezkih Jupyter znotraj Azure Machine Learning v SAS Model Manager.
• Objavite modele iz SAS Model Managerja v Azure Machine Learning, ki bodo uvedeni v Microsoftov ekosistem.
• Načrtujte upravitelja modelov SAS za spremljanje premika modela v ekosistemu SAS ali Microsoft, da prepoznate pravi čas za ponovno usposabljanje modelov.

3. del: Avtomatizacija in nadzor

Gradnja organizacije, ki temelji na podatkih, pomeni povečanje produktivnosti s potrebnimi vpogledi in orodji. Oglejte si, kako lahko SAS in Microsoft pomagata Contoso Bank hitro operacionalizirati zmogljivosti analitike in umetne inteligence SAS Viya prek Power Apps in Power Automate, da bi zaposlenim pomagali sprejemati boljše odločitve.

Ključne lastnosti izdelka:

• Zgradite tokove odločitev v SAS Intelligent Decisioning za hitro sprejemanje izračunanih odločitev.
• Uporabite AI Builder v Power Platform za pridobivanje in obdelavo informacij v Power Platform.
• Dostopajte do mehanizma za dostop do odločitev SAS Intelligent Decisioning v aplikacijah z nizko kodo z uporabo Power Apps za vnos podatkov in prejemanje izhodov odločanja.
• Povežite se s SAS Intelligent Decisioning iz Power Apps in Power Automate s priključkom SAS Decisioning.
• Vdelajte Power Apps v Microsoft Teams ali dostopajte prek mobilne prijazne spletne aplikacije.

Če želite izvedeti več o tem, kako se SAS Viya integrira z Microsoftom, si oglejte našo belo knjigo SAS in Microsoft: Oblikovanje prihodnosti umetne inteligence in analitike v oblaku.