SAS presenta nuovi modelli IA personalizzati per eliminare i rallentamenti nei flussi aziendali
Le nuove soluzioni leggere sono pensate aggirare gli ostacoli operativi, aumentare la produttività e generare valore
Nell’ambito del suo investimento da 1 miliardo di dollari in soluzioni settoriali, SAS, leader mondiale nei dati e nell’intelligenza artificiale, ha presentato una nuova selezione di modelli IA. Ciascun modello si occupa di un processo specifico, oneroso in termini di tempo e risorse, che può portare a un rallentamento dell’operatività aziendale.
I modelli di SAS possono essere pronti all’uso, oppure pensati per essere personalizzati. Tutti i modelli possono essere integrati in modo rapido e semplice con i sistemi esistenti, indipendentemente dalla dimensione dell’organizzazione.
Ispirati alle linee guida del Data Ethics Practice di SAS, questi modelli consentono di ottenere risultati spiegabili. Gli utenti possono così recuperare tempo, aumentare la produttività e migliorare il ritorno sull’investimento, il tutto rispettando i più alti standard di innovazione responsabile.
I modelli disponibili ora includono applicazioni per:
Trasversali a più settori:
- AI-Driven Entity Resolution.
- Document Analysis.
Sanità:
- Medication Adherence Risk.
Manifatturiero:
- Strategic Supply Chain Optimization.
Settore Pubblico:
- Payment Integrity for Food Assistance.
- Tax Compliance for Sales Tax.
“I modelli SAS si basano sugli asset fondamentali, sulle competenze e sulla proprietà intellettuale di SAS, derivanti dalla sua vasta esperienza e dalla collaborazione con i clienti per risolvere i problemi di ogni settore”, ha dichiarato Kathy Lange, Research Director presso IDC. “Grazie alla loro scalabilità e all’integrazione fluida con gli ambienti esistenti, i modelli SAS sono un’ottima opzione per chi vuole accelerare il time-to-production senza però disporre del tempo o delle competenze che servirebbero per costruire i modelli da zero”.
Un portafoglio di modelli in crescita e un’anteprima dell’IA agentica
Mentre SAS continua a guidare il futuro dell’IA per le aziende, nuovi modelli saranno presentati in base all’evoluzione delle esigenze dei clienti e del mercato.
Tra le novità previste nel 2025:
Settore bancario:
- Fraud Decisioning for Payments and Card Models.
Sanità:
- Payment Integrity for Health Care.
Manifatturiero:
- Worker Safety Monitoring.
Settore Pubblico:
- Tax Compliance for Individual Income Tax.
SAS sta ridefinendo ciò che è possibile grazie all’IA preconfigurata, e il prossimo capitolo vedrà l’introduzione di agenti IA in grado di agire autonomamente, pensati per rispondere in modo ancora più specifico alle esigenze dei settori industriali.
I data scientist possono impiegare settimane o mesi per creare e mettere a punto i data lake: archivi essenziali in grado di immagazzinare e analizzare grandi quantità di dati grezzi dei clienti nel loro formato originale, quindi di ristrutturarli e trasformarli per renderli pronti all'uso da parte dei modelli. La risposta di SAS a questo problema è un agente AI predefinito, capace di automatizzare attività complesse di preparazione dei dati, consentendo l’elaborazione in tempo reale dei modelli, senza che sia necessaria una ristrutturazione manuale dei dati.
“Crediamo che il futuro dell’IA sia in agenti che siano non solo intelligenti, ma anche responsabili, pronti all’uso e pertinenti”, ha affermato Udo Sglavo, Vicepresident Applied AI and Modeling, R&D presso SAS. “I nostri nuovi modelli per settore, costruiti su decenni di esperienza verticale e guidati da un approccio etico, rappresentano un passo deciso verso un’IA agentica: soluzioni che ragionano con cognizione di causa agiscono con uno scopo e generano impatti concreti”.
SAS
SAS è tra i leader mondiali nell’intelligenza artificiale e nei dati. Grazie al software SAS e a soluzioni specifiche per ogni settore, ogni azienda può trasformare velocemente i dati in decisioni affidabili. Con SAS hai THE POWER TO KNOW®.
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Per Kathy Lange, Research Director of IDC, "I modelli SAS sono un’ottima opzione per chi vuole accelerare il time-to-production senza però disporre del tempo o delle competenze che servirebbero per costruire i modelli da zero".