“四年前我们在达拉斯宣布了对人工智能进行10亿美元投资，最重要的成果是SAS Viya的降本增效；而这一次，我们宣布了未来3年内针对特定行业解决方案的新10亿美元投资计划，这是自然的下一步，因为这些解决方案都将在Viya上运行。”日前，SAS首席执行官Jim Goodnight在奥兰多举行的SAS Innovate大会上解释说，从经济衰退、供应链紧张，到劳动力短缺和监管政策的变化，企业正面临着越来越多的挑战。只有充分利用行业分析洞察，才能发现挑战中所蕴藏的机遇，才有让组织变得更有韧性。
值得一提的是，不仅仅是分析领域的领头羊SAS，相近领域的管理软件供应商无论是SAP还是用友，近期也都对行业解决方案加大了投资。这一趋势在笔者看来并不意外，因为数字化转型其实是从底层IaaS开始的，从基础架构到最终行业应用需要一个过程，而如今，特别是在ChatGPT都开始ready的时代，行业变革必然水到渠成。
加大行业投资应对风险
金融业是SAS加大行业投资的一个典型代表。我们知道，这两年全球经济衰退、供应链紧张、监管政策在变化，企业正面临着许多挑战。
“利率和流动性风险最近一直是人们关注的焦点，实际上，通胀压力和更高的利率往往会在未来几年对企业信贷风险产生深远影响。”SAS风险投资组合主管Per Stas Melnikov表示，并非所有的分析都是平等的，在财务风险管理中，细节非常重要。
为此，SAS成立了一个应用定量金融中心，并且收购了定量风险管理领域最著名的金融综合资产负债表管理公司Kamakura，大大扩展了SAS在综合资产负债表管理领域的能力。目前，SAS资产负债管理解决方案（ALM）已经在SAS Viya平台上线，帮助银行预测并降低流动性和资产负债表风险——正是这些风险引发了近期几家银行的破产。
此外，Kamakura卓越的量化风险管理层的加入也让SAS如虎添翼。据悉，SAS应用定量金融中心由Kamakura创始人Don van Deventer和康奈尔大学教授兼Kamakura研究总监Robert Jarrow共同主持，Robert Jarrow现在是SAS风险研究和定量解决方案部门的成员。该中心将推动创新，为金融服务公司提供灵活、快速和高性能的风险管理解决方案，和市场上最值得信赖的风险分析，解决最棘手的金融风险问题。
值得一提的是，SAS Viya平台还引入了一个基于历史可追溯到1990年的专有违约数据集的KRIS风险信息服务，为182个国家的41000多家上市公司提供每日更新的、对违约概率、隐含和预测信用评级以及预测信用违约掉期利差的全期结构见解。
实现成本效益大幅提升
相对应地，从Kamakura角度来看，并入SAS，不仅仅是看中了SAS Viya平台一体化的风险与金融管理能力，更看中了SAS Viya人工智能（AI）和分析平台的性能优势——SAS过去三年在SAS Viya上进行10亿美元AI投资所取得的成果。
“通过在Kamakura的IP中加入SAS云原生的Viya技术、风险管理领域能力和直观易用的用户界面，最终将催生引发市场变革的顶级ALM 产品。”van Deventer认为，加入SAS大家庭意味着Kamakura将开启创建32年以来的新篇章。根据Futurum集团新的基准研究显示，SAS Viya人工智能（AI）和分析平台的速度是其他商业和开源平台的30倍，并且具备更强的可扩展性，能够处理更大规模、更为复杂的数据。
据介绍，在全部算法、数据规模和工作负载等指标上，SAS Viya的平均速度是基于Spark的数据/AI平台的49倍。在某些场景下，SAS Viya的速度最高可达后者的326倍。在所有测试场景中，SAS Viya的平均速度是所有其他AI/ML解决方案的30倍。
“Futurum集团的研究结果证实了客户一直以来的反馈：SAS Viya 在云端具有非常高的运行效率，在业务运行期间可以充分的利用CPU资源。”SAS执行副总裁兼首席技术官Bryan Harris表示：“SAS 研发部门通过大量投资来提升云平台的经济收益，以帮助那些希望快速采用云计算、分析和 Al 的客户。这些独立研究结果证明，我们为客户带来了颠覆性的收益，在大幅提升性能的同时，又实现了降本增效的目的。”
如今，SAS Viya作为一个云原生的AI平台，便于客户对大规模复杂数据进行分析，并具备良好的可扩展性。据悉，对于超过3亿个数据点的模型训练，SAS Viya完胜所有其他平台；得益于SAS Viya在训练和评分模型方面的速度和可扩展性，相较于使用其他平台，SAS Viya用户的成本可降低86%以上。
加速分析民主化行业落地
正是基于SAS Viya的云原生架构特性，让SAS Viya支持低代码、无代码和代码选项参与分析过程，这样可以满足所有不同行业经验、工作角色和技能水平的人都可以通过先进分析的力量完善和创新SAS行业解决方案的需求。
比如说，在医疗健康领域，无论是将病患数据转化为可供分析的群组数据，还是向构建以价值为基础的医护和支付模型，SAS为临床医生和业务分析师提供了直观易用的点击式界面，帮助他们推进医疗健康转型，并从数据中发现行业趋势。
实际上，SAS Health还支持临床研究，开发新型药物和治疗方法。例如，约90%的临床试验都无法在规定时间内完成招募目标，而SAS临床招募模拟解决方案使用了强大的分析功能来制定招募计划，避免招募目标失利导致临床试验的无限期拖延。如今，SAS Health从加速开发挽救生命的疗法到改善患者疗效和体验，提供了一整套应用程序和AI解决方案。
而在零售和快消领域，由SAS Viya分析平台和机器学习提供支持的SAS智能规划云可以帮助企业迅速地将数据转化为价值，更好地预测和满足客户需求并应对运输中断的问题。
在保险领域，保险公司根据市场变化需要快速、准确和公正的溢价定价，对于维持公司偿付能力和竞争力至关重要。SAS动态精算建模解决方案利用机器学习，优化了数据准备过程并提供了高度灵活的建模能力，能够帮助保险公司为客户提供公平的保费定价。
换句话说，基于SAS Viya，SAS数据科学家、统计学家和软件开发人员可以在更广阔的空间以更低的成本与具有特定行业经验的顾问、系统工程师和营销人员开展协作，满足各行各业客户的需求。
“2022年，SAS Viya的销售额增长了23%。”SAS高级分析副总裁Per Udo Sglavo表示，SAS Viya作为SAS的云原生、大规模并行的人工智能和分析平台，是公司整体方案的关键部分。未来SAS投资10亿美元进行开发的所有行业AI解决方案也都将运行在Viya上。
可以看出，正是由于上一个10亿美元三年投资计划在SAS Viya上的成功，SAS启动了这次的10亿美元新三年投资计划。而这项投资的关键不仅仅在于行业深入，更在于其紧跟数据分析民主化的趋势，通过将高级分析的力量赋予更多行业业务人员，让分析在各行各业无处不在，让更多的组织和社会从中受益。
文／余文
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