「過去,企業想靠AI獲益,就得自建AI。現在,企業則是買AI服務來優化業務,生成式AI亦是。」SAS技術長Byan Harris在今年度Innovate 2024大會開幕式上,一語道出企業AI需求轉向,這個轉向,也正是老牌數據分析大廠SAS產品布局的重要參考。
於是,在今年大會上,他們以生成式AI深化AI產品策略,不只端出智能開發助理、高品質的合成資料產生器,還有生成式AI加持的新產品與新功能,如AI開發工具、開箱即用的AI模型套件等。他們如何從統計分析起家,運用生成式AI鞏固AI產品線?
從數據分析起家,近年轉型為AI供應商
很難想像六十多年前的1960年代,臺灣才剛進入電視時代,遠在太平洋另一端的美國,就有8所南部大學聯手,要開發一套通用統計軟體,來分析多樣的農業數據。
這項軟體開發專案以北卡羅來納州立大學為首,因為他們擁有當時先進的大型主機,有足夠算力處理巨量資料。1976年,他們成立同名軟體公司、正式開賣第一代統計分析系統(Statistical Analysis System),賽仕電腦(SAS)從此誕生。往後的數十年,他們成為財富500強企業的愛用品牌,在臺灣還有500多家產業用戶。
2016年是一個重要轉捩點。他們推出新一代主力產品雲端資料分析平臺SAS Viya,提供視覺化分析統計、資料探勘和機器學習應用,甚至整合當時熱門的IoT數據分析,打下後來AI產品布局的重要基礎。
之後,他們以Viya為主軸,持續擴大AI產品和功能,尤其增添模型生命周期管理功能與服務,從建模前的資料處理、建模時的模型選擇、模型訓練、AI部署和上線後監控等環節,甚至是AutoML等自動化處理機制,也都包含在內,轉型成了AI生命周期管理工具的供應商。
在產品形式上,他們瞄準3大類角色需求,包括自建AI者、解決方案購買者、模型訂閱者,來打造相對應的產品和服務。比如,SAS針對需要自建模型的企業,就提供了建模平臺,來讓企業使用。針對有設備管理需求的企業,則提供維修預測解決方案。又或是企業需要輕量化模型來優化供應鏈作業,SAS也推出API模型訂閱服務,來讓業者整合至既有的技術生態圈中。
生成式AI策略亮點1:多功能開發助理
這還不夠。面對生成式AI迅速爆紅,SAS隨之調整AI產品發展方向,先是在2023年年會上宣布大型語言模型(LLM)新策略,要將微軟Azure OpenAI服務整合至Viya生態系。
於是,今年他們實作出生成式AI產品,首先是在大會上發表的多功能SAS Viya Copilot智能開發助理。Bryan Harris說明,為確保LLM正確回答,SAS早已建立一套機制,能將使用者輸入的問題,對比系統內建儲存的提示(Prompts)和企業知識庫,並以SAS計量引擎來強化LLM的回答邏輯,確保問答內容高度一致,滿足企業實務需求。
有了這份保障,SAS首度亮相的生成式AI智能助理Viya Copilot,可執行資料清理、資料探勘、機器學習建模、統計分析、程式碼生成等任務,甚至還能客製化,供企業打造符合各產業需求的小幫手,提高開發者、資料科學家和業務使用者的生產力。
SAS全球AI與GenAI產品策略負責人Marinela Profi進一步舉例,Viya Copilot可幫助使用者思考分析應用新情境,比如,使用者想從既有資料集中,找出可行的分析應用,這時就能詢問Viya Copilot「目前有哪些可分析的資料集」,助理搜尋資料庫後即顯示可用資料集,如美國每日空氣品質資料集和每月空氣品質資料。
此時,使用者可點選想要分析的資料集,假設是美國每月空氣品質資料集,Viya Copilot就會給出可行的分析點子,如趨勢分析、地理分析、季節分析或州與州的對比等。使用者點選其中一項後,系統會產出相對應的分析圖表,供使用者參考或詢問後續分析應用問題。資料科學出身的Marinela Profi補充,智能助理的這種用法不只加速資料清理工作,還支援多種語言,如義大利文、西班牙文、中文、阿拉伯文和英文等。
除了給分析情境點子,Viya Copilot還能根據資料集給出建模建議,比如時間序列預測、迴歸分析、廣義線性模型、機器學習等。使用者只要點選提供的建議,智能助理就會快速執行、給出結果。甚至,使用者還能透過Viya Copilot生成儀表板,來呈現這些建模或分析成果,供內部決策高層參考。
不只如此,Marinela Profi點出,使用者還能順著前面執行的分析結果或建模結果,要求Viya Copilot顯示這些結果的原始程式碼,並在SAS Studio開發環境中開啟。之後,使用者也能在開發環境中使用智能助理,來處理程式碼任務,如常見的程式碼生成、解釋、除錯、精進和轉換(如將Python轉為SAS語言)等,甚至還能「發想」,要助理給出可行的應用建議。
Marinela Profi現場實作,智能助理根據給定的程式碼,如前述建模結果的程式碼,來提供幾種發想建議,像是修正預測模型、調整預測期、增強視覺化和錯誤分析等。使用者只要點選其中一項,智能助理就會進行下一個任務。
甚至,「你還能客製化打造自己產業專屬的智能助理!」她表示,使用者可打開客製化視窗,輸入想要的助理名稱、任務描述,再上傳一些企業文件,就能快速打造客製化的Viya Copilot助理,如保險、銀行、醫療等產業專用助理。她強調,企業資料皆保留在企業端,並不會上傳至SAS端。
目前這個Viya Copilot助理開放特定用戶預覽使用。
生成式AI亮點2:合成資料產生器
今年度大會上揭露的另一款生成式AI亮點產品,是一款無程式碼/低程式碼的合成資料產生器Data Maker,可用來快速生成高品質的合成資料。一如智能助理,SAS在去年年會上,就預告合成資料工具的研發。當時,他們擴展生成式對抗網路(GAN)演算法、優化預測模型,今年則正式發布用來生成合成資料的工具。
Bryan Harris表示,他們開發這款工具的目的,是因為真實世界資料的運用面臨許多挑戰,比如取得成本高、數量不足、有隱私疑慮或存在偏差(Bias)。於是,為解決痛點、讓使用者有足夠的高品質資料來打造AI應用,SAS 設計出Data Maker。
這款工具可讓使用者生成高品質的合成資料,還兼顧資料隱私與安全,更有利於後續的AI模型訓練和分析應用。Marinela Profi接著說明,在操作上,使用者上傳真實的範本資料後,即可點選生成合成資料。產出合成資料的同時,系統也會自動給出合成資料的品質分數,以及與上傳資料的相關性、分布、差異和合成資料樣本等細節,供使用者檢視比對。而產出的合成資料,會以csv形式提供,使用者可下載用於其它用途。目前,這個產生器已對特定使用者開放預覽測試。
美國紙張木材製造龍頭大廠Georgia-Pacific的AI資深總監Sam Coyne還現身說法,他們自行打造一款ChatGP智慧助理,底層採用AWS機器學習服務、SAS智能決策服務,再加上建模、知識處理等工具輔助,打造出上層的智能助理,進一步納入合成資料產生器,來產出合成的木頭影像,可用來加強AI影像辨識能力。
除了Viya Copilot和合成資料產生器,SAS針對生成式AI強化分析平臺支援能力、新添不少GenAI功能。比如,Viya平臺新增生成式AI調度機制,能將現有平臺系統整合更多外部生成式AI模型,來讓使用者用LLM打造所需工具。同時,SAS行銷科技工具Customer Intelligence 360在去年增加即時行銷計畫、客戶旅程設計和創意開發等生成式AI功能的基礎上,今年進一步新添3大新GenAI特點,包括可用自然語言提示來鎖定推薦的受眾群體、可用問答方式來理解受眾數據,以及生成式AI建議的Email標題等。
生成式AI亮點3:AI開發工具
另一方面,用生成式AI深化雲端資料分析平臺主線之餘,SAS在2023年大會就預告,將擴展AI開發工具產品線,包括2大低門檻AI應用開發工具Workbench和App Factory,要搶進AI開發市場。
在今年技術年會上,Bryan Harris進一步宣布AI應用開發工具Workbench正式上線,這是一款隨選的雲端開發分析環境,使用者可用偏好的程式語言,如SAS、Python來建模與分析,今年預計還會新添R語言。
尤其Viya Workbench主打自助式服務,開發者可按需求來進行資料分析和建立機器學習模型,而且模型程式撰寫、程式碼最佳化和測試等過程都能簡化,比如透過SAS分析程式(PROC)和Python API來加速模型開發,或結合Python函示庫來提高執行效能,還不需大幅更改Python程式。該工具能在更短時間啟動處理大型資料集和複雜運算,減少原本所需的IT成本。
如同其他AI開發工具,Viya Workbench可用來建模、訓練和評估模型,它也添加生成式AI優化,開發者可用自然語言提示,來生成SAS語言的程式碼、進一步編輯,或進行程式語言轉換,來加速開發作業。除了在SAS自家平臺使用,Viya Workbench還將在今年第2季透過Amazon AWS Marketplace提供,未來還會擴大到更多雲端供應商和SaaS部署選項。
生成式AI亮點4:開箱即用AI模型套件
不只是AI開發工具的擴張,這次,Bryan Harris也根據2023年預告的模型即產品(Models as Products)模式,即結合自家多年顧問經驗、智財和資產來打造產業專屬AI模型產品,進一步宣布推出SAS Models模型服務,也就是一款AI模型套件。呼應了開場那句「現在,企業透過購買AI服務來盡可能優化業務」的需求轉向,也是因應「模型訂閱者」需求的新產品。
這款AI模型套件,「是我們先前宣布投資十億美元發展產業服務的承諾之一。」SAS AI暨進階分析副總裁Udo Sglavo指出,這個套件採個人授權制,內含一系列輕量級、為不同產業設計的AI模型,並結合SAS自家解決方案,如平臺服務,可用來加速企業部署AI的工作流程。
AI模型套件的目的,是要讓企業以更低門檻、更彈性的方式來打造AI應用,且有別於傳統耗費多時的AI實作流程,AI模型套件中包含的模型經特別設計,可快速整合企業系統,快速實現可信任AI、部署上線。
SAS強調,目前市場主流大多聚焦以LLM為主的生成式AI,但實際狀況是,LLM只是真實世界中正式部署AI的一小部分。因此,他們這次推出的AI模型套件不單只是LLM,還針對特定產業設計專屬模型,如欺詐偵測、供應鏈優化、企業/組織管理、文件對話和醫療照護支付整合等。
Udo Sglavo現場揭露一款文件視覺(Document Vision)模型,可將非結構化資料轉換成結構化資料,比如將包含手寫資訊和表格圖片的PDF文件,轉換為JSON檔案或SAS資料集、Parquet檔案等,還能進一步整合至SAS Viya平臺,以便進行後續分析應用。這是AI模型套件中第一波揭露的模型之一,預計今年晚些時候正式上線。
AI模型套件主打降低使用門檻、開箱即用。Udo Sglavo進一步說明,這個模型套件中的模型,可應用於各種產業和情境,像是金融、物流、製造、政府機構、醫療、法律和稅務等領域,甚至能讓不具專業技能的使用者透過自然語言提示,來執行分析任務,大幅降低使用門檻。
這項產品的發布,正是SAS去年提出的模型即產品模式實踐,也是另一款具備生成式AI特點的重要產品。
Viya Copilot功能
功能1:分析建議
使用者可透過Viya Copilot助理找出可行的建模或分析應用,比如先請助理找出合適的資料集,再請助理給出可行的建模/分析方式,擇一點選即可獲得結果。(圖片來源/SAS)
功能2:程式碼建議
使用者可要求助理將前述的建模或分析結果,以程式碼方式呈現,並能在SAS開發環境開啟。之後,使用者一樣能使用智能助理,來執行多種程式碼功能。(圖片來源/SAS)
功能3:客製化
除了常見的分析和程式碼功能,使用者還能客製化,打造產業專屬的智能助理。只要輸入名稱、任務描述和上傳一些企業資料,就能建立客製化開發助理。(圖片來源/SAS)
合成資料工具
合成資料產生器
使用者上傳一份真實範例資料,這款合成資料產生器就能生成合成資料,並給出品質分數,以及與真實資料的相關性、分布等數據。(圖片來源/SAS)
合成資料應用實例
紙張木材製造龍頭廠商Georgia-Pacific在自行開發的智能助理ChatGP中,結合這款合成資料產生器,可用來生成木樁圖像,來強化AI模型辨識能力。(圖片來源/SAS)
非結構化資料轉換模型
新推文件視覺模型
SAS在新推的AI模型套件中揭露一款文件視覺模型,可將包含手寫資訊和圖表的PDF等非結構化資料,轉換為結構化資料。(圖片來源/SAS)
PDF表格轉成JSON格式
該模型可將前述PDF文件,轉換為JSON格式檔案,供使用者進行後續分析應用或其他處置。(圖片來源/SAS)
PDF表格輸出成Parquet格式
不只是JSON檔案,文件視覺模型還能將PDF資料轉換為其他格式,如符合SAS平臺本身規格的檔案,或是Parquet格式檔案。該模型預計今年正式上線。(圖片來源/SAS)
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