Intelligenza Artificiale

Composite AI

Supera i confini dell'innovazione. Affronta qualsiasi sfida

Hexagon pattern with dots and circles - transparent background

Conosci la composite AI

Perché scegliere la Composite AI?

Innova più velocemente, massimizzando il valore, per ottenere risultati migliori. La Composite AI porta i benefici dell’AI sia ai tuoi clienti che alla tua organizzazione.

Accelera l'innovazione

LA SFIDA

Le organizzazioni devono oggi confrontarsi con problemi di crescente complessità, alimentati da grandi quantità di dati eterogenei. Per risolverli è necessaria una combinazione di approcci analitici innovativi.

Il vantaggio di SAS Composite AI

SAS Viya offre funzionalità di AI e di advanced analytics in un'unica piattaforma che copre l'intero ciclo di vita degli analytics end-to-end.

Empowerment per tutti

LA SFIDA

Le organizzazioni spesso non dispongono (e faticano a reperire) le competenze specialistiche necessarie per affrontare tutte le sfide legate agli analytics.

Il vantaggio di SAS Composite AI

La composite AI è per tutti, non solo per i data scientist, con interfacce low-code/no-code disponibili per gli utenti meno esperti. "Democratizza l'accesso ai dati e all'analisi, riducendo al minimo la dipendenza da risorse qualificate costose e difficili da reperire."

Spiegabilità e Fiducia

LA SFIDA

I modelli di AI non spiegabili possono generare sfiducia e timori di pregiudizi.

Il vantaggio di SAS Composite AI

"L'Explainability è integrata in SAS, fornendo lineage e interpretabilità dei modelli spiegati in linguaggio business."

Velocizzare il time to value

LA SFIDA

Se da un lato strumenti, framework e tecnologie diverse possono alimentare l'innovazione e la creatività, dall'altro questo approccio frammentato comporta un livello di complessità che rende difficile trasformare gli analytics in valore.

Il vantaggio di SAS Composite AI

Operando su un'unica piattaforma, puoi ridurre i costi e il rischio di fallimento del progetto, accelerando l'innovazione e il time to value grazie a un più rapida deployment del modello.

Perché scegliere SAS per la composite AI?

  • La composite AI, secondo Gartner, è la "combinazione di diverse tecniche di AI per ottenere il miglior risultato". Un altro termine per definire questo aspetto è "multidisciplinary analytics," un ambito in cui SAS supporta i clienti da molti anni..​ Gartner 2020 Hype Cycle for Emerging Technologies
  • Entro il 2024, il 70% delle organizzazioni che si affidano esclusivamente al ML per le iniziative di AI spenderà di più per modello rispetto a quelle che utilizzano tecniche di composite AI. Gartner Predicts 2022: Artificial Intelligence Core Technologies
  • SAS mette a disposizione della composite AI diverse tecnologie e applicazioni già pronte all'uso. Non si tratta solo di machine learning; è una combinazione di tecniche – statistica, data mining, forecasting, ottimizzazione, Natural Language Processing (NLP), computer vision e altre ancora – a seconda del problema di business che si sta cercando di risolvere. SAS li fornisce tutti in un'unica piattaforma, un approccio che la rende unica nel panorama dell’AI e degli analytics.

    TESTIMONIANZE

    Scopri chi lavora in modo più smart grazie a SAS

    • Offrire un'esperienza vincente ai fan con predictive analytics AI

      Gli Orlando Magic utilizzano i dati dell'app mobile e il machine learning di SAS per personalizzare le campagne di marketing e analizzare i dati della partita.

    • Costruire un patrimonio di inclusione con la tecnologia basata sui dati

      Gli Special Olympics World Games di Abu Dhabi utilizzano analytics e AI di SAS per garantire la sicurezza degli atleti e il coinvolgimento dei fan.

      IN PRIMO PIANO

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      "Quale tecnica di AI dovrei utilizzare?" La risposta migliore è spesso una combinazione di più tecniche e tecnologie.

      L’approccio di SAS alla Composite AI

      Computer Vision

      Rileva le anomalie in modo più rapido e preciso rispetto all'occhio umano.

      Forecasting

      Produci previsioni più accurate — e in numero maggiore — utilizzando l’AI per automatizzare le analisi di serie temporali su larga scala.

      Natural Language Processing

      Comprendi, interpreta ed emula il linguaggio umano grazie a tecniche come la scoperta dei temi, l’estrazione di entità, l’analisi del sentiment e altro ancora.

      Machine learning e deep learning

      Evolvi costantemente e rispondi al cambiamento, affrontando i problemi analitici più complessi grazie ai progressi del deep learning, dall’innovazione algoritmica alle nuove reti neurali e a una maggiore capacità computazionale.

      Ottimizzazione

      Trova soluzioni ottimali a problemi complessi di business e di pianificazione, operando nel rispetto dei limiti delle risorse e di altre restrizioni pertinenti.

      Statistica

      Intervieni sulle osservazioni a livello di granularità utilizzando le tecniche di modellizzazione analitica più appropriate.