优享资讯 | SAS技术长重磅揭露生成式AI产品策略

新聞 | iThome ( ) • 2024-05-17 07:31

SAS技术长Bryan Harris在今年度Innovate 2024大会上，揭露生成式AI产品策略，包括智能开发助理Viya Copilot、合成资料产生器Data Maker、分析平台的更多GenAI功能，另也宣布AI开发工具新产品，如Workbench和AI模型套件。（图片来源／SAS）

「过去，企业想靠AI获益，就得自建AI。现在，企业则是买AI服务来优化业务，生成式AI亦是。」SAS技术长Byan Harris在今年度Innovate 2024大会开幕式上，一语道出企业AI需求转向，这个转向，也正是老牌数据分析大厂SAS产品布局的重要参考。

于是，在今年大会上，他们以生成式AI深化AI产品策略，不只端出智能开发助理、高品质的合成资料产生器，还有生成式AI加持的新产品与新功能，如AI开发工具、开箱即用的AI模型套件等。他们如何从统计分析起家，运用生成式AI巩固AI产品线？

从数据分析起家，近年转型为AI供应商

很难想像六十多年前的1960年代，台湾才刚进入电视时代，远在太平洋另一端的美国，就有8所南部大学联手，要开发一套通用统计软体，来分析多样的农业数据。

这项软体开发专案以北卡罗来纳州立大学为首，因为他们拥有当时先进的大型主机，有足够算力处理巨量资料。1976年，他们成立同名软体公司、正式开卖第一代统计分析系统（Statistical Analysis System），赛仕电脑（SAS）从此诞生。往后的数十年，他们成为财富500强企业的爱用品牌，在台湾还有500多家产业用户。

2016年是一个重要转捩点。他们推出新一代主力产品云端资料分析平台SAS Viya，提供视觉化分析统计、资料探勘和机器学习应用，甚至整合当时热门的IoT数据分析，打下后来AI产品布局的重要基础。

之后，他们以Viya为主轴，持续扩大AI产品和功能，尤其增添模型生命周期管理功能与服务，从建模前的资料处理、建模时的模型选择、模型训练、AI部署和上线后监控等环节，甚至是AutoML等自动化处理机制，也都包含在内，转型成了AI生命周期管理工具的供应商。

在产品形式上，他们瞄准3大类角色需求，包括自建AI者、解决方案购买者、模型订阅者，来打造相对应的产品和服务。比如，SAS针对需要自建模型的企业，就提供了建模平台，来让企业使用。针对有设备管理需求的企业，则提供维修预测解决方案。又或是企业需要轻量化模型来优化供应链作业，SAS也推出API模型订阅服务，来让业者整合至既有的技术生态圈中。

生成式AI策略亮点1：多功能开发助理

这还不够。面对生成式AI迅速爆红，SAS随之调整AI产品发展方向，先是在2023年年会上宣布大型语言模型（LLM）新策略，要将微软Azure OpenAI服务整合至Viya生态系。

于是，今年他们实作出生成式AI产品，首先是在大会上发表的多功能SAS Viya Copilot智能开发助理。Bryan Harris说明，为确保LLM正确回答，SAS早已建立一套机制，能将使用者输入的问题，对比系统内建储存的提示（Prompts）和企业知识库，并以SAS计量引擎来强化LLM的回答逻辑，确保问答内容高度一致，满足企业实务需求。

有了这份保障，SAS首度亮相的生成式AI智能助理Viya Copilot，可执行资料清理、资料探勘、机器学习建模、统计分析、程式码生成等任务，甚至还能客制化，供企业打造符合各产业需求的小帮手，提高开发者、资料科学家和业务使用者的生产力。

SAS全球AI与GenAI产品策略负责人Marinela Profi进一步举例，Viya Copilot可帮助使用者思考分析应用新情境，比如，使用者想从既有资料集中，找出可行的分析应用，这时就能询问Viya Copilot「目前有哪些可分析的资料集」，助理搜寻资料库后即显示可用资料集，如美国每日空气品质资料集和每月空气品质资料。

此时，使用者可点选想要分析的资料集，假设是美国每月空气品质资料集，Viya Copilot就会给出可行的分析点子，如趋势分析、地理分析、季节分析或州与州的对比等。使用者点选其中一项后，系统会产出相对应的分析图表，供使用者参考或询问后续分析应用问题。资料科学出身的Marinela Profi补充，智能助理的这种用法不只加速资料清理工作，还支援多种语言，如义大利文、西班牙文、中文、阿拉伯文和英文等。

除了给分析情境点子，Viya Copilot还能根据资料集给出建模建议，比如时间序列预测、回归分析、广义线性模型、机器学习等。使用者只要点选提供的建议，智能助理就会快速执行、给出结果。甚至，使用者还能透过Viya Copilot生成仪表板，来呈现这些建模或分析成果，供内部决策高层参考。

不只如此，Marinela Profi点出，使用者还能顺著前面执行的分析结果或建模结果，要求Viya Copilot显示这些结果的原始程式码，并在SAS Studio开发环境中开启。之后，使用者也能在开发环境中使用智能助理，来处理程式码任务，如常见的程式码生成、解释、除错、精进和转换（如将Python转为SAS语言）等，甚至还能「发想」，要助理给出可行的应用建议。

Marinela Profi现场实作，智能助理根据给定的程式码，如前述建模结果的程式码，来提供几种发想建议，像是修正预测模型、调整预测期、增强视觉化和错误分析等。使用者只要点选其中一项，智能助理就会进行下一个任务。

甚至，「你还能客制化打造自己产业专属的智能助理！」她表示，使用者可打开客制化视窗，输入想要的助理名称、任务描述，再上传一些企业文件，就能快速打造客制化的Viya Copilot助理，如保险、银行、医疗等产业专用助理。她强调，企业资料皆保留在企业端，并不会上传至SAS端。

目前这个Viya Copilot助理开放特定用户预览使用。

生成式AI亮点2：合成资料产生器

今年度大会上揭露的另一款生成式AI亮点产品，是一款无程式码／低程式码的合成资料产生器Data Maker，可用来快速生成高品质的合成资料。一如智能助理，SAS在去年年会上，就预告合成资料工具的研发。当时，他们扩展生成式对抗网路（GAN）演算法、优化预测模型，今年则正式发布用来生成合成资料的工具。

Bryan Harris表示，他们开发这款工具的目的，是因为真实世界资料的运用面临许多挑战，比如取得成本高、数量不足、有隐私疑虑或存在偏差（Bias）。于是，为解决痛点、让使用者有足够的高品质资料来打造AI应用，SAS 设计出Data Maker。

这款工具可让使用者生成高品质的合成资料，还兼顾资料隐私与安全，更有利于后续的AI模型训练和分析应用。Marinela Profi接著说明，在操作上，使用者上传真实的范本资料后，即可点选生成合成资料。产出合成资料的同时，系统也会自动给出合成资料的品质分数，以及与上传资料的相关性、分布、差异和合成资料样本等细节，供使用者检视比对。而产出的合成资料，会以csv形式提供，使用者可下载用于其它用途。目前，这个产生器已对特定使用者开放预览测试。

美国纸张木材制造龙头大厂Georgia-Pacific的AI资深总监Sam Coyne还现身说法，他们自行打造一款ChatGP智慧助理，底层采用AWS机器学习服务、SAS智能决策服务，再加上建模、知识处理等工具辅助，打造出上层的智能助理，进一步纳入合成资料产生器，来产出合成的木头影像，可用来加强AI影像辨识能力。

除了Viya Copilot和合成资料产生器，SAS针对生成式AI强化分析平台支援能力、新添不少GenAI功能。比如，Viya平台新增生成式AI调度机制，能将现有平台系统整合更多外部生成式AI模型，来让使用者用LLM打造所需工具。同时，SAS行销科技工具Customer Intelligence 360在去年增加即时行销计划、客户旅程设计和创意开发等生成式AI功能的基础上，今年进一步新添3大新GenAI特点，包括可用自然语言提示来锁定推荐的受众群体、可用问答方式来理解受众数据，以及生成式AI建议的Email标题等。

生成式AI亮点3：AI开发工具

另一方面，用生成式AI深化云端资料分析平台主线之余，SAS在2023年大会就预告，将扩展AI开发工具产品线，包括2大低门槛AI应用开发工具Workbench和App Factory，要抢进AI开发市场。

在今年技术年会上，Bryan Harris进一步宣布AI应用开发工具Workbench正式上线，这是一款随选的云端开发分析环境，使用者可用偏好的程式语言，如SAS、Python来建模与分析，今年预计还会新添R语言。

尤其Viya Workbench主打自助式服务，开发者可按需求来进行资料分析和建立机器学习模型，而且模型程式撰写、程式码最佳化和测试等过程都能简化，比如透过SAS分析程式（PROC）和Python API来加速模型开发，或结合Python函示库来提高执行效能，还不需大幅更改Python程式。该工具能在更短时间启动处理大型资料集和复杂运算，减少原本所需的IT成本。

如同其他AI开发工具，Viya Workbench可用来建模、训练和评估模型，它也添加生成式AI优化，开发者可用自然语言提示，来生成SAS语言的程式码、进一步编辑，或进行程式语言转换，来加速开发作业。除了在SAS自家平台使用，Viya Workbench还将在今年第2季透过Amazon AWS Marketplace提供，未来还会扩大到更多云端供应商和SaaS部署选项。

生成式AI亮点4：开箱即用AI模型套件

不只是AI开发工具的扩张，这次，Bryan Harris也根据2023年预告的模型即产品（Models as Products）模式，即结合自家多年顾问经验、智财和资产来打造产业专属AI模型产品，进一步宣布推出SAS Models模型服务，也就是一款AI模型套件。呼应了开场那句「现在，企业透过购买AI服务来尽可能优化业务」的需求转向，也是因应「模型订阅者」需求的新产品。

这款AI模型套件，「是我们先前宣布投资十亿美元发展产业服务的承诺之一。」SAS AI暨进阶分析副总裁Udo Sglavo指出，这个套件采个人授权制，内含一系列轻量级、为不同产业设计的AI模型，并结合SAS自家解决方案，如平台服务，可用来加速企业部署AI的工作流程。

AI模型套件的目的，是要让企业以更低门槛、更弹性的方式来打造AI应用，且有别于传统耗费多时的AI实作流程，AI模型套件中包含的模型经特别设计，可快速整合企业系统，快速实现可信任AI、部署上线。

SAS强调，目前市场主流大多聚焦以LLM为主的生成式AI，但实际状况是，LLM只是真实世界中正式部署AI的一小部分。因此，他们这次推出的AI模型套件不单只是LLM，还针对特定产业设计专属模型，如欺诈侦测、供应链优化、企业／组织管理、文件对话和医疗照护支付整合等。

Udo Sglavo现场揭露一款文件视觉（Document Vision）模型，可将非结构化资料转换成结构化资料，比如将包含手写资讯和表格图片的PDF文件，转换为JSON档案或SAS资料集、Parquet档案等，还能进一步整合至SAS Viya平台，以便进行后续分析应用。这是AI模型套件中第一波揭露的模型之一，预计今年晚些时候正式上线。

AI模型套件主打降低使用门槛、开箱即用。Udo Sglavo进一步说明，这个模型套件中的模型，可应用于各种产业和情境，像是金融、物流、制造、政府机构、医疗、法律和税务等领域，甚至能让不具专业技能的使用者透过自然语言提示，来执行分析任务，大幅降低使用门槛。

这项产品的发布，正是SAS去年提出的模型即产品模式实践，也是另一款具备生成式AI特点的重要产品。

Viya Copilot功能