SAS автоматизирует машинное обучение, чтобы упростить ИИ-решения

Пресс-релиз. На конференции Analytics Experience 2019 в Милане компания сообщила о том, как продвигается инвестиционный план и как на изменения реагируют клиенты.

SAS усиливает решения на основе ИИ, чтобы помочь компаниям повысить эффективность работы с помощью автоматизации. Занимаясь технологиями углубленной аналитики и машинного обучения более 40 лет, SAS весной текущего года уже объявляла о планах инвестировать 1 млрд долларов США в развитие своих ИИ-технологий. Объявлены некоторые шаги и результаты.

Разработан ряд дополнений и обновлений платформы SAS Viya. Теперь она содержит такие возможности, как автоматизированное управление данными, автоматизированное машинное обучение и продвинутые функции интерпретации моделей. Это сделано, чтобы технологии ИИ стали прозрачнее и доступнее для всех пользователей.

Обновленная SAS Viya выйдет в 4 квартале 2019 года. Новые включенные в нее возможности ИИ и углубленной аналитики будут доступны как специалистам в области данных, так и бизнес-пользователям. SAS автоматизирует весь жизненный цикл аналитики – от обработки данных до проектирования объектов и выбора алгоритмов в один клик. Новые функции упрощают и ускоряют этапы подготовки данных и построения моделей машинного обучения, которые раньше проходили в ручном режиме, требовали времени и отдельных компетенций от пользователя.

«SAS следит за последними достижениями и методологиями, которые позволяют оценить интерпретируемость моделей машинного обучения, и внедряет их в повседневную практику. Многие эти методологии уже реализованы в платформе SAS Viya, и их можно использовать. Теперь даже в визуальном интерфейсе пользователя приложения SAS Visual Data Mining and Machine Learning есть специальная секция, посвященная интерпретируемости моделей», - говорит Александр Ефимов, директор дирекции аналитических и индустриальных решений SAS Россия/СНГ.

Также SAS продолжает реализацию концепции об открытой платформе, где можно развертывать любые модели и приложения. Ряд новых доработок в SAS Model Manager позволяет развертывать на SAS Viya ИИ-модели с открытым исходным кодом.

Британская страховая компания Admiral борется с мошенничеством с помощью ИИ

Мошеннические заявки на возмещение – серьезная проблема в Великобритании. Это касается всей отрасли, страховых компаний и их клиентов, которым приходится платить больше страховых взносов. По данным Cifas, ведущей британской службы по предотвращению мошенничества, количество ложных страховых заявок выросло на 27% в 2018 году по сравнению с предыдущим годом, а на автомобили и мотоциклы – на 45%.

На базе ИИ-технологий SAS компания Admiral разработала порталы о мошенничестве, которые устраняют необходимость в ручном поиске инцидентов, экономят значительное время и ресурсы и обнаруживают больше мошеннических случаев, чем ранее. Страховые следователи и аналитики по борьбе с мошенничеством теперь работают из единого централизованного центра, обмениваясь данными по всей компании и применяя сложную аналитику для выявления и предотвращения мошенничества. За последний год этот подход помог снизить выплаты по мошенническим претензиям на 6 млн фунтов. Общий же экономический эффект от использования системы превысил 31 млн фунтов, поскольку тема мошенничества напрямую связана с репутацией страховщика и доверием клиентов.

«Мы использовали аналитический механизм страхового мошенничества от SAS для применения нескольких методов. Помимо автоматизированных бизнес-правил, это машинное обучение, искусственный интеллект, интеллектуальный анализ текста, поиск в базе данных, обнаружение аномалий и анализа по социальным взаимосвязям, – делится деталями Сара Ланг, руководитель отдела бизнес-аналитики в Admiral. – Мы встроили аналитику в противодействие мошенничеству и работу с неправомерными претензиями. Постоянный цикл обратной связи гарантирует, что мы поддерживаем модели и весь процесс актуальными, выявляя мошенничество в большем количестве случаев быстрее, одновременно повышая лояльность наших клиентов».

SAS выводит модели с открытым исходным кодом за стены лаборатории

Новое приложение оптимизирует управление аналитическими моделями, чтобы решить проблему «последней мили».

Компания SAS объявила о выпуске нового приложения SAS® Open Model Manager, которое поможет развертывать аналитические модели с открытым исходным кодом, а затем вести мониторинг их работы, контролировать эффективность и своевременно выявлять признаки устаревания. Решение создавалось специально для сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом, поэтому для его запуска и работы с ним никакие другие технологии SAS не требуются.

Многие организации испытывают проблемы с так называемой «последней милей» в аналитике, когда разработка решения не завершается его выводом в эксплуатацию. Отчасти это связано с трудоемкостью ручных процессов, отчасти – с нестабильным взаимодействием между ИТ-подразделениями и бизнес-пользователями. Согласно исследованию IDC (Опрос и интервью IDC Advanced и Predictive Analytics, 2017-2019), менее половины организаций могут утверждать, что они в достаточной мере используют свои аналитические модели, и только 14% говорят, что результаты работы их аналитиков и data scientists задействованы полностью. Таким образом, в подавляющем большинстве организаций потенциал аналитики остается сильно недоиспользованным.

Решение SAS Open Model Manager помогает в единой среде наладить работу data scientists и ИТ-специалистов, налаживая процессы внедрения и контроля моделей с открытым исходным кодом, включая популярные Python и R. Встроенная подсистема отчетности позволяет пользователям оценивать эксплуатационные характеристики моделей, сравнивать их и быстро принимать решения относительно сохранения или удаления старых моделей и разработки новых.

Публикация и категоризация моделей может проходить в различных операционных средах как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Решение также упрощает учет и управление моделями, помогая пользователям лучше понимать функционал и эксплуатационные характеристики внедренных моделей в динамике.

Доступ к решению SAS Open Model Manager и его развертывание будет осуществляться с помощью контейнерных технологий, в том числе Docker и Kubernetes. Это обеспечивает портативность, легкость и возможность запустить решение в частном или публичном облаке.

Несколько дней назад SAS также объявляла о ModelOps, другом компоненте, призванном решить проблему «последней мили». Это пакетное предложение позволяет организациям управлять моделями и масштабировать их в соответствии с требованиями, а также непрерывно вести мониторинг их работы, выявлять признаки снижения эффективности и оперативно вносить корректировки.

Решение SAS Open Model Manager анонсировали в Милане на организованной SAS конференции по бизнес-технологиям и аналитике данных Analytics Experience. Выход запланирован на ноябрь 2019 года.

SAS уверенно удерживает первенство на рынке углубленной и предиктивной аналитики

Согласно отчету IDC Worldwide Big Data and Analytics Software 2018 Market Shares: Demand Across All Use-Case Patterns, по итогам измерений и оценок за 2018 год компания SAS снова стала безусловным лидером на рынке углубленной и предиктивной аналитики. Доля рынка SAS оценивается в 27,7%, что в два раза больше, чем у ближайшего конкурента. По данным IDC, эту позицию SAS удерживает более 20 лет – с 1997 года, когда впервые был составлен рейтинг вендоров углубленной и предиктивной аналитики.

«По мере роста объема и сложности данных и ускорения всех процессов компании стремятся быстрее принимать более качественные и точные бизнес-решения. Так что потребность в углубленной и предиктивной аналитике, такой как у SAS, все выше, – говорит Чандана Гопал, менеджер по исследованиям в области бизнес-аналитики в IDC. – SAS продолжает усиливать свои решения в области искусственного интеллекта и инвестирует в развитие технологий, лежащих в его основе – в машинное обучение, обработку естественного, компьютерное зрение. Лидер аналитики сохраняет приверженность идее о том, что данные могут приносить большую ценность и помогают реализовать потенциал. Мы видим, что компания SAS попрежнему сосредоточена на удовлетворении растущей потребности рынка в мощной аналитике».

SAS реинвестирует в развитие и научные разработки в два раза больше, чем другие технологические корпорации. В 2018 году SAS направила 26% своего общего дохода на разработку программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей, управления данными и аналитики. А весной текущего года компания объявила о планах инвестировать в ИИ 1 млрд. долларов США.

«Углубленная аналитика становится основой для решений, которые помогают компаниям трансформироваться и работать на качественно новом уровне, более результативно, с учетом интересов всех сторон – от акционеров и конечного потребителя до рядового сотрудника, – сказал Александр Ефимов, директор дирекции аналитических и индустриальных решений, SAS Россия/СНГ. – SAS стремится сделать аналитику понятной и помогает в работе с данными всем категориям пользователей – топменеджерам, линейным руководителями и сотрудникам подразделений и, конечно, data scientists и профессиональным математикам. Мы считаем, что аналитика должна быть прикладной и должна на практике каждый день давать положительный эффект. Это помогает лучше и с большей отдачей пользоваться данными и облегчает процессы принятия решений».

Также недавно было объявлено, что SAS занимает второе место на рынке программного обеспечения для ИИ в соответствии с отчетом IDC Worldwide Analytic Artificial Intelligence Software Platform Market Shares, 2018: устойчивый рост – движение к производству. В докладе отмечается, что скорость роста SAS в этом направлении составила более 105%, это втрое быстрее рынка.

Узнайте о том, как клиенты SAS добиваются успеха с помощью углубленной аналитики.

Сообщение было сделано сегодня в Милане на конференции Analytics Experience, посвященной аналитическим технологиям и бизнесу будущего. Мероприятие организовано SAS и проводится ежегодно, собирая больше 1000 делегатов и несколько тысяч онлайн-участников.