AI로 지속 가능한 비즈니스 가치 실현
분석의 가속화
분석에 소요되는 시간을 단축하여 인사이트를 빠르게 업무에 적용할 수 있습니다.
운영의 가속화
운영 시스템을 효율화하고 셀프러닝을 통해 스마트한 상태를 유지하도록 지원합니다.
분석의 대중화
분석 능력에 상관없이 모든 사용자가 비즈니스 가치를 실현할 수 있습니다.
전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. AI 기술이 산업 전반에 빠르게 확산되면서 모두가 AI로 인한 장밋빛 미래를 예상하지만, 실제 대부분의 기업은 불명확한 AI 적용 및 구현 범위 그리고 이를 활용하는 사용자 문제등으로 AI의 가치를 비즈니스에 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
기업이 데이터 기반의 의사결정을 하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 하며 누구나 손쉽게 활용 가능해야 합니다. 기업의 목표는 분석이나 AI 구현이 아닌 비즈니스 가치를 실현하기 위한 수단이기 때문입니다. SAS AI-Enhanced Analytics는 기업이 중요한 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 세 가지 관점에서 비즈니스를 지원합니다.
SAS AI-Enhanced Analytic 분석 라이프 사이클 전반에 AI를 적용 하다
데이터
데이터 수집, 클렌징, 품질 측정, 전처리 등을 수행하는 데이터
분석
시각적 탐색, 피처 엔지니어링, 모델링을 포함한 분석
적용
최종 선택된 최적의 모델을 운영시스템에 적용 및 모니터링하는 적용
SAS는 기업 조직 전체에서 데이터 기반의 의사결정을 통한 비즈니스 가치를 극대화 하기 위하여 비즈니스 라이프사이클 전반인 데이터(Data)-분석(Discovery)-적용(Deployment) 영역 모두에 AutoML 분석 기능을 확대 제공합니다. SAS AI-Enhanced Analytics를 통하여 기존 경험하지 못하였던 신속한 분석 결과 생성 및 적용, 조직의 분석 역량 강화, 분석 모델의 품질 및 생산성 향상 그리고 조직 전체로의 분석 적용 범위 확대를 경험하실 수 있습니다.
AutoML이 주도 하는 분석 인사이트 - AI Enhanced Analytics
AutoML 개념을 크게 확장하여 분석 프로세스 전반(데이터 - 분석 - 적용)에 도움을 제공하는 다양한 머신러닝 자동화 기술을 지원하는 SAS만의 AI-Enhanced Analytics를 소개합니다. 전문가를 위한 엔터프라이즈 기능과 일반 사용자를 위한 분석 편의 기능은 물론이고, 전문가와 일반 사용자 간의 협업 기능 제공을 통해, 사용자는 AI 기반 의사결정 지원을 더욱 빠르고 효율적으로 진행할 수 있습니다.
성공적인 AI 모델 구현: CIO를 위한 10가지 팁
인공 지능(AI)은 디지털 트랜스포메이션의 핵심입니다. AI를 성공적으로 배포하기 위해서는 조직의 획기적인 변화가 필요합니다. 이를 위해 주요 정보 책임자(CIO)들은 조직의 성공적인 변화를 위하여 다양한 변화를 모색해야 합니다. 비즈니스 성과에 초점을 맞추고 협업 팀 구성 모델을 수용하며, 적응형 개발과 구축 방식을 도입하여 변화를 주도해야 합니다.
인간과 인공지능(AI) 간의 의사소통에 대해 알아야 할 모든 것
기업의 목표가 무엇이든, 인간과 기계가 동일한 언어를 소통하고 분석되는 데이터에서 의미를 발견하려면 자연어 처리(NLP)가 필요합니다. 자연어 처리(NLP)를 통해 기계는 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 신속하게 선별하여 주요 아이디어와 주제를 식별하고, 떠오르는 트렌드를 발견하고, 감정을 분석하고, 단어 간의 상관 관계를 식별 할 수 있어야 합니다.
인공지능(AI)은 어떻게 산업의 미래를 바꾸는가: 지능형 조직으로 나아가기 위한 새로운 과제
인공지능(AI)를 성공적으로 구현하기 위해 리더들이 대비해야 하는 변화에는 무엇인가? AI는 CIO와 CTO에게 새로운 과제를 안겨줍니다. AI 도입은 CIO와 CTO의 다양한 기술 관련 의사 결정 과정에서 많은 영향을 끼칠 것입니다. CIO와 CTO들은 인프라와 사이버 보안에서부터 데이터 관리 및 개발 프로세스에 이르기까지, 다양한 영역의 기반 기술 역량을 강화하는 데 우선적으로 집중해야 합니다.
분석을 활용한 AI 투자 효과 극대화 방법
기업이 제품과 서비스를 운영, 확장 및 차별화하는 데 있어 분석을 실용화하는 능력은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 기업은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI의 잠재력을 탐구하는 동시에 해당 모델을 통제되고 신뢰할 수 있을 만큼 자동화된 방식으로 프로덕션 환경에 투입할 지속 가능한 방법을 찾아야 합니다.
