Phân tích và Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh – tăng năng suất và cải thiện cách chúng ta đưa ra quyết định. SAS và Microsoft đang hợp tác để khơi dậy niềm tin và sự tự tin lớn hơn trong mọi quyết định bằng cách thúc đẩy đổi mới và cung cấp AI đã được chứng minh trên đám mây.

Trong bản demo này, hãy xem cách ra quyết định thông minh và học máy từ SAS và Microsoft giúp Ngân hàng Contoso – một khách hàng ngân hàng hư cấu – đơn giản hóa và giảm thiểu rủi ro trong danh mục cho vay mua nhà của mình như thế nào.

Băt đâu nao.

Phần 1: Dữ liệu và khám phá

Các tổ chức có thể hoạt động nhanh hơn và thông minh hơn bằng cách cho phép nhân viên khám phá những hiểu biết sâu sắc. Xem cách SAS và Microsoft giúp Ngân hàng Contoso có được thông tin chuyên sâu mới về danh mục đầu tư của mình bằng cách kết hợp các chức năng quản lý, phân tích và AI với khả năng tích hợp liền mạch vào kho dữ liệu Azure.

Các tính năng chính của sản phẩm:

• Sử dụng các công cụ Power BI tích hợp sẵn như tường thuật thông minh và phân tích cảm xúc để phân tích nhanh chóng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
• Kết nối môi trường SAS Viya và Microsoft Azure của bạn bằng đăng nhập một lần qua Azure Active Directory.
• Lập danh mục các tập dữ liệu của bạn trên SAS và Microsoft trong Danh mục thông tin SAS để có cái nhìn toàn diện về môi trường dữ liệu của bạn.
• Tích hợp dữ liệu từ Azure Synapse Analytics và các nguồn dữ liệu Azure khác vào tập dữ liệu kết hợp trong SAS Data Studio.
• Các tính năng thông minh không cần mã trong SAS Visual Analytics giải thích kết quả phân tích bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Phần 2: Mô hình và triển khai

AI có tiềm năng biến đổi các tổ chức. Xem cách SAS và Microsoft hỗ trợ Ngân hàng Contoso nhanh chóng xây dựng và vận hành các mô hình dự đoán bằng cách kết hợp khả năng phân tích nâng cao và AI của SAS Viya với Azure Machine Learning.

Các tính năng chính của sản phẩm:

• Đưa các mô hình từ SAS Visual Analytics vào SAS Model Studio làm ứng cử viên cho mục đích sử dụng sản xuất.
• Tạo các quy trình được tạo tự động trong SAS Model Studio để chọn các tính năng tốt nhất cho mô hình hóa.
• Đăng ký các mô hình được tích hợp trong sổ ghi chép Jupyter nguồn mở trong Azure Machine Learning vào Trình quản lý mô hình SAS.
• Xuất bản các mô hình từ Trình quản lý mô hình SAS trong Azure Machine Learning để triển khai trong hệ sinh thái Microsoft.
• Lên lịch trình quản lý mô hình SAS để theo dõi sự trôi dạt của mô hình trong hệ sinh thái SAS hoặc Microsoft nhằm xác định thời điểm thích hợp để đào tạo lại các mô hình.

Phần 3: Tự động hóa và giám sát

Xây dựng một tổ chức dựa trên dữ liệu có nghĩa là tăng năng suất với những hiểu biết và công cụ cần thiết. Xem cách SAS và Microsoft có thể giúp Ngân hàng Contoso nhanh chóng vận hành các khả năng phân tích và AI của SAS Viya thông qua Power Apps và Power Automate để giúp nhân viên đưa ra quyết định tốt hơn.

Các tính năng chính của sản phẩm:

• Xây dựng các luồng quyết định trong Quyết định thông minh của SAS để đưa ra các quyết định được tính toán một cách nhanh chóng.
• Sử dụng AI Builder trong Power Platform để trích xuất và xử lý thông tin trong Power Platform.
• Truy cập công cụ truy cập quyết định của Quyết định thông minh SAS trong các ứng dụng mã thấp bằng cách sử dụng Power Apps để nhập dữ liệu và nhận đầu ra quyết định.
• Kết nối với Quyết định thông minh SAS từ Power Apps và Power Automate bằng trình kết nối Quyết định SAS.
• Nhúng Power Apps vào Microsoft Teams hoặc truy cập thông qua ứng dụng web thân thiện với thiết bị di động.

Để tìm hiểu thêm về cách SAS Viya tích hợp với Microsoft, hãy xem sách trắng của chúng tôi SAS và Microsoft: Định hình tương lai của AI và phân tích trên đám mây.