在數位轉型及綠色永續的浪潮下，各產業紛紛積極運用AI分析各項營運數據，強化轉型動能。數據分析大廠SAS台灣總經理陳愷新建議，透過專業且完整的營運團隊，協助企業將AI分析平台整合上雲，可大幅減少部署時間和人力成本，快速地讓AI在營運端發揮效益，助力企業敏捷、快速地回應市場需求，優化流程、提升營運績效，邁向低碳轉型未來。
SAS協助有效導入AI 加快企業AI投資效益
AI不僅是近年產業熱門關鍵字，也是各領域致力的方向，產業紛紛積極部署AI模型，強化營運分析與預測，進而掌握新商機。SAS（美商賽仕電腦軟體）日前睽違三年舉辦線下的分析盛會「2022 SAS用戶交流年會」，總經理陳愷新提到在AI與高速運算加速發展下，台灣身為半導體業高速運算晶片產製與技術研發的重要基地，應為晶片提供更好的AI演算法與應用，將優勢發揮到極致。他也看到台灣各產業包括金融業、製造業、流通業、醫療體系、政府部門等，都積極運用AI平台來優化營運效能、成長力道強勁，身為全球數據分析領導者，SAS將積極協助各產業，更容易導入及部署AI，讓AI投資效益更快展現。
優化營運與決策的根基──可觀測性的運用
根據波士頓顧問公司（BCG）針對800多位全球企業IT部門做的調查顯示，IT經理人將持續增加公司在AI機器學習、雲端服務、分析及資安架構、系統開發與整合上的投資；Gartner剛發布的「2023年十大策略科技發展趨勢」則預測，包含可觀測性的運用（Applied Observability）、AI信任、風險及安全管理（AI TRiSM），以及近年備受關注的永續發展科技（Sustainability Technology）和自適應AI（Adaptive AI）都是明年的焦點。
可觀測性的運用指的就是持續透過資料收集，協助企業優化決策；此外透過積極投入AI營運化、重視AI透明與管理，都是企業強化優勢的方法。目前台灣已有七家銀行使用SAS即時決策平台做自動核貸、刷卡額度控管等工作，SAS也為保險業提供獲客、核保、理賠、客戶服務等決策智慧。此外澳洲一間電信公司使用SAS平台自動偵測電信詐欺案件，每年可節省約500萬美元。SAS要強調的是，無論做優化客戶體驗，或是主動風險偵測，SAS皆可提供可信賴的整合工具與環境。
陳愷新進一步說明：「我們將可觀測的資料視為重要資產，協助客戶在緊密協作的資訊架構下，整合跨部門的業務運用，快速支援營運決策及行動。例如原本保險業過往資料整合較散落，但從接軌IFRS 17（國際會計準則17號公報）之後，更有利於整理出更完整的資料，SAS在這樣的框架下更能協助保險業者踏上資料分析轉型旅程！」
有效協助AI營運化 轉換為有商業價值的決策
由於AI 模型從開發到運用需經長期的規劃與部署，即使期望透過ModelOps（模型營運化）來縮減開發和維運流程，但每個企業組織模型使用情境、架構、文化不盡相同，且AI應用場景多元，包含行銷、風控、服務等AI模型可能超過上百個，企業要維持模型的準確度與部署至營運端的旅途上充滿著挑戰。
若想實踐ModelOps並因地制宜，企業必須具備足夠彈性的開發平台。SAS的「模型管理解決方案」將模型管理規模化，確保AI更容易被導入企業及部署至業務運用場景、加快組織的AI投資效益、解決真實商業問題。舉例SAS協助台灣知名金控建置自動化、透明化的ModelOps，讓上百個監控AI模型作業從三天縮短到數分鐘內完成監控與回饋，精準實現AI規模化應用，方能讓AI展現其價值，進一步提升企業決策信心。
新世代雲端全託管服務 優化整體 AI 導入效能
提及AI就不能忽略雲端趨勢議題。全球知名市場研究公司IDC指出，企業對大數據與分析領域的基礎建設，預估2023年雲端上的投資將首度超越傳統的地端部署，2020至2024年各產業雲端投資比例平均上升20%，足見雲端服務彈性和可擴充性，都比起傳統主機代管具有較高的優勢，已受到企業重視與認同。
也就是說，企業若想加快AI投資報酬效益、將模型快速部署至營運環境當中，其中一個關鍵是在雲端平台運行AI，不僅更加精確具時效性，更可達成決策敏捷化的目標。SAS軟硬體全託管解決方案（Hosted-Managed Service，HMS）即是根據不同客戶的使用情境做客製化設計、優化商業分析生產力、強化系統穩定性。例如SAS協助澳洲某大銀行，架設信用卡詐欺偵測系統於HMS上，經SAS Cloud做最佳效能調校後，其性能測試指標可從250TPS達2,000TPS，除了替該銀行之系統提供99%可用性，並節省一百萬澳幣的成本！
陳愷新認為，全球疫後經濟復甦勢必更聚焦於ESG永續發展，SAS將持續透過AI、即時決策平台以及IT營運上雲等解決方案，協助企業在競爭激烈的環境中搶得先機，做出最有利的營運策略，獲得最佳低碳轉型效益！
