SAS 機器學習全年雙位數成長 攜手王道銀行打造AI進行式

全球數據分析軟體領導廠商 SAS 今公佈 2017 年成長表現，受惠於產業對人工智慧 (AI)、預測分析的需求提升， SAS 全球去年「機器學習」相關方案取得雙位數成長，而台灣市場因金融產業對反洗錢與風險管理需求大增，去年營收成長更持續超越 20%，且 SAS 台灣因內部綜合評估指標位居亞太第一，而榮獲卓越績效獎之殊榮。回應市場對 AI 需求，SAS 今攜手王道銀行展示雙方以 AI「知其所不知」真正價值，跨界線上遊戲「傳說對決」，找出客戶高度關注的議題! 展望下波 AI 佈局，SAS 直言，鑒於政策與人才相對成熟度，將會是「精密製造」。

回顧產業脈動，SAS 台灣總經理陳愷新表示: 「過去兩年產業間泛 AI 的應用如聊天機器人，多停留在預設規則的回應，並未發揮 AI 可做到學習、預測的價值」有鑒於此，SAS 團隊過去一年專注在開發以機器學習達成「知其所不知」的應用，「如與王道銀行的合作，我們讓機器以半監督式學習演算法處理高度複雜的自然語言，做出客群探勘。我們還將更進階的演算法拓展至洗錢防制、反詐欺等關聯複雜且需即時防制的犯罪行為探索，以及協助製造業預警未知異常的運轉等。聚焦新模式，讓 SAS 台灣今年再寫連續八年平均年複合營收成長 25%，榮獲 SAS 2017 亞太區卓越績效獎!」

SAS 與王道銀行從「傳說對決」玩家心聲，發現客群新貌

王道銀行半年前與 SAS 共同合作將文字分析等人工智慧技術納入客戶潛質分析中，開始訓練機器將文字客服資訊、社群論壇、網站與 APP 等通路，所有包含結構與非結構化的資料導入自然語言處理，搭配時間與社群等複雜維度，讓機器自動重複「同中求異，異中求同」的運算，產出有價值資訊的聚類，例如非直覺可察的洞察行為。而後在今年初，王道銀行於線上遊戲「傳說對決」異業合作案中，實際透過此技術，開始將文字客服資訊、玩家論壇討論串、群體辦卡關聯性等資料納入學習。

結果發現，原先預期吸引年輕新戶的聯名卡活動，在龐大湧入的客服詢問以及論壇討論中，踴躍發聲熱議的竟然是一群在王道銀行有貢獻度且具社群影響力的舊戶，他們主要關注的議題是拿虛寶，於是王道銀行立即研議推出舊戶推薦拿虛寶專案，進一步再帶動辦卡戶數與單筆消費金額提升。王道銀行數據經營部主管劉美美資深協理指出:「過往大家都仰賴歷史交易資料、大量的關鍵字來做『統計』，這對王道銀行既沒有利基也無創新差異可言。透過大數據平台，結合非結構化與開放資料探勘，加速掌握市場脈動，讓商品推薦的即時性領先同業，進而提升我們的業績。」

即時截取 秒秒運算， SAS 助精密製造業預警異常達 90% 準確

近年為加速邁入「少量多樣」與「多量多樣」的智慧製造生產模式，光去年已有超過 5 家半導體與面板廠商紛紛尋求以 SAS 機器學習技術展開「即時預警」機制。部份領導者甚至已運用 SAS 邊際運算技術與相容開放程式碼的人工智慧平台，讓高達千百道的製程中，來自相異廠商的前端機台所有資料，能秒秒即時分析，機器同步也每秒自主學習、自動優化分析模型。目前部份廠商預警異常準確度已超越 90%，SAS 台灣總經理陳愷新補充: 「製造業過往產品良率異常多只能『產後分析』，耗損的時間與金錢成本相當可觀，而精密製造這種快魚吃慢魚的產業，對『即時分析』的依賴只會愈來愈大。加以，面對中日韓市場的競爭壓力，仰賴即時智能分析的智慧製造已不再是『品牌活動』，而是『競爭課題』。」

SAS 全球連 41 年營收成長，風險管理、機器學習成長強勁

SAS 2017 年全球營收達 32.4 億美元，連續 41 年營收成長，在全球預測及進階分析市場中持續以 30.5% 的市場佔有率大幅領先競爭者。其中受惠產業對人工智慧應用的需求，機器學習相關解決方案大幅獲得兩位數成長。此外也因全球對銀行監管制度日益嚴謹，如 IFRS 9 等財務準則合規要求及反洗錢機制，讓 SAS 在風險管理及反詐欺解決方案的銷售成長分別高達 35％、以及 11％。

2018 年 1 月 1 日 SAS 亦任命原技術長 Oliver Schabenberger 同時兼任營運長，除承諾投入 26% 的營收作為研發經費，聚焦強化人工智慧產品組合，深度學習和自然語言處理等相關產品佈局外，亦獨立出「人工智慧暨機器學習卓越中心」(Center of Excellence in Artificial Intelligence and Machine Learning)，將專注打造客戶應用情境專案，作為研發單位與客戶需求的橋梁。