SAS技術長重磅揭露生成式AI產品策略

SAS技術長Bryan Harris在今年度Innovate 2024大會上，揭露生成式AI產品策略，包括智能開發助理Viya Copilot、合成資料產生器Data Maker、分析平臺的更多GenAI功能，另也宣布AI開發工具新產品，如Workbench和AI模型套件。（圖片來源／SAS）

「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