□记者 王薇
5月24日，2018年第六届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会（SAS Forum China 2018）在北京举办。本届峰会以“激发非凡”为主题，聚焦“云分析、大数据分析、物联网、移动社交、智能制造、实时营销决策、实时反欺诈、开放平台”等热点话题，通过创新思维、实战案例，揭示数据背后真正的商业价值，激发各行业所蕴藏的潜能。
据IDC发布的2017年大数据白皮书预测，2025年全球大数据规模将增长至163ZB，相当于2016年的10倍，预示大数据将继续表现出更为强健的增长态势。尽管如此，数据本身并不是价值的生产者，而是价值的载体，只有通过分析才能发掘出其背后真正的价值。
“如果说分析是驱动经济转型的引擎，就有理由将分析的力量分享给更多人，这正是SAS一直以来所做的。我们主张‘人人都是分析师’，意味着每个人无论背景如何都享有使用分析的权益，每个企业无论规模大小都能从分析中获得同样利益。”SAS高级副总裁兼全球研发负责人Stuart Nisbet在主题演讲时表示。数据无处不在，分析不分你我，从数据背后挖掘出价值的多少，取决于分析方式上的创新，借此为实体经济赋能，实现新经济，即分析经济的稳步增长。
现在，云计算、物联网、人工智能等新兴技术层出不穷，每个技术从概念到实践都是新一轮科技创新和产业革命，为经济发展带来全新机遇。其中，人工智能这一新兴技术发展尤为迅猛，不断扩张的市场规模更是令人震撼。根据Gartner最新发布的预测报告，2018年全球人工智能市场规模将高达1.2万亿美元，较2017年增长70%之多。人工智能势必成为未来最具颠覆性的创新技术。
早在很多年前，SAS便将人工智能和机器学习应用到分析当中，帮助企业解决问题并创造价值，如今，SAS拥抱人工智能并为数据分析带来技术突破。例如在数据分析推动经济发展的趋势下，企业需要具备端到端功能的数据分析平台，以解决贯穿于数据准备、数据管理以及模型创建和部署当中的问题。SAS®平台及其SAS®ViyaTM 新嵌入的人工智能技术，为数据科学家、商业用户和管理人员提供了将原始数据转化为智能情报的开放性解决方案。
凭借在数据分析领域的多年深耕，Stuart Nisbet认为：“我们目前所生活的世界正在向高度智能化升级，智能将渗透物联网并贯穿整个分析生命周期，SAS拥抱人工智能，在产品组合和解决方案中嵌入机器学习、深度学习等创新技术，助推分析经济增长。”
谈到SAS在人工智能的嵌入方面的进步，Stuart Nisbet以汽车为例介绍：“有关人工智能嵌入系统，SAS在8年前投资了一项技术，事件流处理引擎，他可以吞吐大量的事件，这个事件包括很简单的，比如车里的传感器和比较复杂一点的网络中的流量，或者网络安全问题，我们开始将深度学习应用到物联网的边缘，我们把这叫做边缘分析。我们也可以把分析用于非常小的芯片，这个芯片可能小到像一张信用卡一样甚至更小，可以在车里或者家电中。我们同时还会做大量的训练，让小的芯片有能力即时处理数据，并不断从数据处理中学习并且改进这个模型。比如可以识别并且处理卡车里面的温度传感器，油压传感器震动等等数据。在经过长时间观察后，当一系列传感器数据组合，如果暗示这个卡车有问题了，我们可以分析在卡车故障之前就找到问题所在。”
谈到人工智能和大数据分析方面的应用，SAS大中华区总裁吴辅世介绍：“这几年以来有很多银行采用我们大数据分析能力，再用神经网络建成反欺诈模型。一般的欺诈行为会不断演进，我们的模型就要不断的优化，通过自学习的能力能及时侦测，实时阻断交易。在去年的论坛上，一家主要银行做重点分享时谈到在实施了实时交易反欺诈系统，用了神经网络运营之后一年之内减少了好几个亿欺诈的损失。因为我们运用到新一代人工智能的技术，机器学习的技术带来的便利性，带来的投资效益非常明显，所以整体来讲，我们可以看到在中国，接下来有更多的发展商机。”
在汽车领域，早在2016年SAS就因协助广汽汇理汽车金融建立“反欺诈系统”，而与广汽汇理联合荣获“年度最佳风险数据与分析技术实施成就奖”。自2015年反欺诈系统上线以来，已成功防范了约90%的组织性欺诈申请。该反欺诈系统设计主要使用SAS网络分析解决方案（SNA）及DataFlux，实时模式下通过WEBservice接口与决策引擎进行交互，由决策引擎从央行报告查询系统等系统抽取数据，调用SAS模块返回模糊匹配结果。同时还设计了与实时调用模式并行的夜间跑批模式，来解决实时模式不能覆盖的业务场景。
在保险领域，根据美国注册舞弊审查师协会（ACFE）的数据，保险公司遭受损失的中位数为10.7万美元。美国最早做车险业务的相互保险公司Amica借助SAS迅速发现疑似欺诈活动，并让客户放心。Amica 理赔部门的商业智能经理Ray Zientara说:“在保险行业，客户满意度是通过理赔服务的便利性来衡量的，Amica引以为傲正是其一流的服务。我们的反欺诈分析框架可帮助我们有效地调配调查资源，而且不会妨碍合法索赔的处理，这很重要。”
SAS CEO Jim Goodnight坚信，“好奇心是人类进步的核心”。 Stuart Nisbet也表示：“我们需要好奇心面对新的问题，而不是第一次尝试不成功就放弃。我们在尝试识别第一张图片的时候花了很久的时间，现在我们已经每秒识别300到500张图片。所以，你看到我们面临的问题也是一步一步变得更加复杂，更加难解决。作为人类，作为一个行业，我们要想继续发展就必须有好奇心，并且持续投入，尝试新的想法，面对新的问题。”“人工智能或者人造神经网络的概念，也是模拟人类大脑中的神经网络。现在人工智能神经网络可能分为六到九层甚至十层，有几百万个神经元，但是人类大脑远不止十几层，它的神经元细胞达到几百亿。我们利用人工智能是利用科技打开新的大门，创造新的机遇，一开始神经网络很有限制，后来通过新数字化革命，通过算力的提高，通过图像识别，视频识别，通过新的特殊的硬件等等，包括Viya在神经网络，在机器学习语音到文字的转换，包括视频跟图像的处理等等，其实我们用的是旧有的科技，但是通过数字转型我们使旧有的科技革新达到更好的成果。”
本届峰会吸引超过1000位数据领域专家、用户、媒体出席，汇集了金融、制造业等行业精英，共同针对机器学习、深度学习、人工智能、认知计算、边缘计算等热门技术领域进行深入探讨。