透過 SAS Data Maker 這款強大又可靠的合成資料生成服務，提升創新、生產力與品質

資料存取性

挑戰：

隱私法規限制敏感資料的存取，因此阻礙了模型訓練與測試。

合成資料如何幫上忙：
重建真實世界資料，同時不揭露任何個人隱私資訊。

成果：
加速模型開發、降低法遵風險，並促成安全的跨團隊協作。

資料不平衡

挑戰：
不平衡的資料集會讓機器學習模型偏差，造成偏誤與不可靠的預測。

合成資料如何幫上忙：
生成多樣化樣本，平衡各類別並提升公平性。

成果：
帶來更公平的模型、更有力的決策，以及更低的資料蒐集成本。

罕見事件

挑戰：
針對氣候災害或設備故障等罕見事件的資料有限，會降低預測準確度與風險準備能力。

合成資料如何幫上忙：
建立逼真的罕見事件資料，用於更好的訓練與法遵需求。

成果：
在降低資料成本的同時，提升預測可靠性與風險降低能力。

資料不足

挑戰：
真實世界資料稀少，除了會拖慢 AI 開發，也會削弱模型準確度。

合成資料如何幫上忙：
產出豐富、多元且可反映真實條件的資料集。

成果：
加速 AI 交付、提升準確度，並推動更快的創新。

詐欺偵測 & 預防

挑戰：

詐欺資料有限，加上隱私障礙，拖慢模型訓練並影響準確度。

合成資料如何幫上忙：
模擬逼真且保護隱私的詐欺情境，供模型安全訓練。

成果：
提升詐欺偵測能力、加速理賠處理，並強化抗詐韌性。

加速藥物研發與臨床試驗

挑戰：
隱私規範與病患資料有限，會拖慢研究並增加偏誤。

合成資料如何幫上忙：
生成逼真、兼顧隱私安全的病患資料集，促進更廣泛的協作。

成果：
加速藥物研發、改善臨床試驗，並確保符合法規要求。

政策制定與社會方案最佳化

挑戰：
機關缺乏可共享的公民資料，因而限制了政策分析與改善。

合成資料如何幫上忙：
建立具隱私安全的人口資料，供安全共享與模擬之用。

成果：
改善政策成效、提升效率，並強化跨機關協作。

預測性維護

挑戰：
缺乏故障資料，會削弱預測性維護模型。

合成資料如何幫上忙：
生成逼真的故障情境與營運資料。

成果：
縮短停機時間、降低成本，並提升設備可靠性。

銷售、定價與促銷最佳化

挑戰：
零散的銷售資料會掩蓋關鍵趨勢，並削弱需求預測。

合成資料如何協助：
整合並強化既有資料，從而呈現更明確的分析模式與趨勢。

成果：
透過資料驅動的洞察，提升預測、定價與獲利表現。