Аналітика та штучний інтелект (ШІ) змінюють наш спосіб взаємодії з навколишнім світом – підвищують продуктивність і покращують спосіб прийняття рішень. SAS і Microsoft співпрацюють, щоб викликати більшу довіру та впевненість у кожному рішенні, стимулюючи інновації та надаючи перевірений штучний інтелект у хмарі.

У цій демонстрації подивіться, як інтелектуальне прийняття рішень і машинне навчання від SAS і Microsoft допомагають Contoso Bank – фіктивному банківському клієнту – спростити та зменшити ризики у своєму портфелі житлових кредитів.

Давайте розпочнемо.

Частина 1: Дані та відкриття

Організації можуть працювати швидше та розумніше, дозволяючи співробітникам отримувати інформацію. Подивіться, як SAS і Microsoft допомагають Contoso Bank отримати нове розуміння свого портфоліо, об’єднавши можливості керування даними, аналітику та штучний інтелект із бездоганною інтеграцією в базу даних Azure.

Основні характеристики продукту:

• Використовуйте такі вбудовані інструменти Power BI, як розумні наративи та аналіз настроїв, щоб швидко аналізувати структуровані та неструктуровані дані.
• З’єднайте середовища SAS Viya та Microsoft Azure за допомогою єдиного входу через Azure Active Directory.
• Каталогізуйте свої набори даних у SAS і Microsoft в інформаційному каталозі SAS для цілісного уявлення про середовище даних.
• Інтегруйте дані з Azure Synapse Analytics та інших джерел даних Azure у об’єднаний набір даних у SAS Data Studio.
• Інтелектуальні функції без коду в SAS Visual Analytics пояснюють аналітичні результати природною мовою.

Частина 2: Моделювання та розгортання

ШІ має потенціал трансформувати організації. Подивіться, як SAS і Microsoft дозволяють Contoso Bank швидко створювати та вводити в дію прогнозні моделі, об’єднуючи розширену аналітику SAS Viya та можливості ШІ з машинним навчанням Azure.

Основні характеристики продукту:

• Перенесіть моделі з SAS Visual Analytics у SAS Model Studio як кандидата на виробниче використання.
• Створіть автоматично згенеровані конвеєри в SAS Model Studio, щоб вибрати найкращі функції для моделювання.
• Реєструйте моделі, створені в блокнотах Jupyter з відкритим вихідним кодом, у Azure Machine Learning у SAS Model Manager.
• Публікуйте моделі з SAS Model Manager в Azure Machine Learning для розгортання в екосистемі Microsoft.
• Заплануйте диспетчер моделі SAS для моніторингу дрейфу моделі в екосистемі SAS або Microsoft, щоб визначити правильний час для перенавчання моделей.

Частина 3: Автоматизація та моніторинг

Побудова організації, що керується даними, означає підвищення продуктивності за допомогою необхідної інформації та інструментів. Подивіться, як SAS і Microsoft можуть допомогти Contoso Bank швидко запровадити аналітику та можливості ШІ SAS Viya за допомогою Power Apps і Power Automate, щоб допомогти співробітникам приймати кращі рішення.

Основні характеристики продукту:

• Створюйте потоки рішень у SAS Intelligent Decisioning, щоб швидко приймати розраховані рішення.
• Використовуйте AI Builder у Power Platform для отримання та обробки інформації в Power Platform.
• Отримайте доступ до системи доступу до рішень SAS Intelligent Decisioning у програмах із низьким кодом за допомогою Power Apps для прийому даних і отримання виходів рішень.
• Підключіться до SAS Intelligent Decisioning із Power Apps і Power Automate за допомогою конектора SAS Decisioning.
• Вставте Power Apps у Microsoft Teams або отримайте доступ через веб-програму, зручну для мобільних пристроїв.

Щоб дізнатися більше про те, як SAS Viya інтегрується з Microsoft, перегляньте наш офіційний документ SAS і Microsoft: формування майбутнього ШІ та аналітики в хмарі.