SAS가 4월 16일부터 19일까지(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개최되는 ‘SAS 이노베이트 2024(SAS Innovate 2024)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 관련 제품과 비즈니스 사례를 대거 발표했다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업별 전문가와 오피니언 리더들이 참석하는 SAS의 연례 비즈니스 콘퍼런스다. 이번 행사에서 SAS는 데이터 분석 플랫폼인 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’에 대규모언어모델(LLM) 오케스트레이션 기능을 제공한다고 밝혔다. 이를 통해 생성형 AI(GenAI)를 활용하고자 하는 고객에게 LLM에 대한 설명력을 제공하고, 업무 프로세스에 LLM을 쉽게 통합할 수 있게 됐다. 또한 ‘SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker)’를 출시하고, 생성형 AI 구현에 필요한 합성 데이터 생성을 지원한다. 더불어 산업별로 특화된 생성형 AI 비서(assistant) 기능을 통해 신뢰성 있는 생성형 AI의 적용을 확대하며 혁신을 이어나갈 예정이다. 2023년 5월 AI 산업 솔루션 개발에 10억 달러 투자 계획을 발표했던 SAS는 그 일환으로 패키지 형태의 산업특화형 AI 모델을 공급한다고 밝혔다. SAS는 개별 라이선스 방식
SAS코리아는 다올저축은행이 자사의 AI 분석 플랫폼 'SAS 바이야(SAS Viya)'를 도입하고 데이터 분석 역량과 고객 서비스를 한층 강화한 디지털 뱅킹을 구현하게 됐다고 19일 밝혔다. 다올저축은행은 디지털 전환이라는 시대적 흐름에 따라 디지털 뱅킹을 통해 고객에게 더 편리하고 좋은 금리를 제공한다는 목표를 달성하고자 시스템 개선 작업을 진행했다. 올해 초 클라우드 기반의 효율적인 분석 환경을 제공할 수 있는 SAS의 AI 분석 플랫폼 SAS 바이야와 데이터 시각화 솔루션 'SAS 비주얼 애널리틱스'를 도입하고 아마존웹서비스에서 클라우드 네이티브 방식으로 뱅킹 분석 시스템을 구축했다. 다올저축은행에 따르면 SAS 제품 도입 이후 개인 금융과 관련된 데이터의 분석과 그를 통한 인사이트 도출 과정이 기존에 사용하던 모니터링 솔루션 기반 대비 대폭 개선됐다. 특히 클라우드 기반으로 전환한 이후 데이터 추출 시 발생했던 용량 부족 및 데이터 공유 시의 문제점들이 해소됐고, SAS 바이야의 'DB 접근 모듈'을 통해 IT 부서를 통하지 않고도 실무진들이 직접 필요한 데이터에 액세스 할 수 있게 돼 분석을 위한 데이터 수집 및 처리 속도 또한 크게 향상됐다. 김
SAS가 시장조사기관 포레스터 리서치의 최근 보고서 포레스터 웨이브 : 2023년 2분기 AI 기반 의사결정 플랫폼 보고서에서 리더로 선정됐다. 이번 보고서에서는 23개 평가 기준에 따라 AI 기반 의사결정 기술을 제공하는 상위 13개 공급업체를 평가했다. SAS는 평가 대상 업체 중 '전략' 부문에서 최고점을 획득했다. SAS는 업계 최고 수준의 분석 기술과 다양한 플랫폼 기능을 기업 의사결정 과정에 따라 원활하게 통합했다고 평가받았다. 특히 보고서는 ▲포괄적인 데이터 기능 ▲의사결정 인텔리전스 기술 ▲사용자 경험 ▲다양한 저작 도구 ▲모델옵스(ModelOps)를 SAS의 강점으로 꼽았다. 포레스터 리서치는 'SAS 바이야'의 AI 기반 의사결정을 위한 'SAS 인텔리전트 디시저닝'에 대해 5점 만점 중 4.9점으로 평가했으며, 전략 부문의 6개 평가 기준 중 ▲제품 비전 ▲시장 접근 방식 ▲지원 제품 및 서비스 ▲기능 향상 계획 ▲파트너 생태계 등 5개 항목에서 가장 높은 점수를 부여했다. 보고서는 "SAS의 대표 플랫폼인 SAS 바이야는 데이터에서 의사결정에 이르는 전 과정에 걸쳐 섬세하게 설계된 인터페이스를 제공한다"며 "SAS는 강력한 AI 기능을
SAS가 전세계 머신러닝 운영 플랫폼에 대한 IDC 마켓스케이프 보고서 '2022년도 벤더 평가'에서 리더 기업으로 선정됐다고 1일 밝혔다. IDC는 'SAS 바이야'에 포함된 머신러닝 운영(Machine Learning Operations, 이하 MLOps) 솔루션인 'SAS 모델 매니저'에 대해 "기업의 머신러닝 모델 생산을 지원하는 광범위한 서비스 및 제품을 제공한다"고 평가했다. 유연한 언어 및 모델 지원을 비롯해 강력한 거버넌스 및 생산 역량에 대해서도 SAS의 강점으로 꼽았다. IDC 마켓스케이프 보고서에 따르면, 모델 생산이 증가함에 따라 기업에서는 효과적인 협력을 통해 머신러닝 모델을 운영하며 필요에 따라 확장해 나갈 수 있는 방법에 주목하고 있다. MLOps는 기업의 머신러닝 관련 도전과제들을 해결하는 동시에, 데이터 사이언티스트, 데이터 설계자, 경영 분석가, 운영 전문가들 간의 협업과 소통을 가능하게 한다. 캐시 레인지 IDC AI 소프트웨어 리서치 연구 디렉터는 "고객들이 생산 단계에서 머신러닝 프로젝트를 구현하는 데 있어 당면하는 가장 중요한 도전 과제는 전문성 부족과 비용, 자동화 결여"라며 "MLOps 소프트웨어 및 프로세스는 엔드
클라우드 시대 기업의 경쟁력 제고 위한 AI 및 분석 기술 비전과 SAS 클라우드 전략 제시 SAS코리아가 20일 서초구 JW메리어트 서울에서 250여 명의 고객, 파트너, 산업별 전문가와 함께 'SAS 익스플로어 코리아'를 성황리에 개최했다고 21일 밝혔다. 코로나 이후 글로벌 경제와 공급망이 대혼란을 겪으며 비즈니스 운영 방식과 데이터 관리가 더욱 복잡해지고 있다. 이에 SAS 코리아는 AI를 활용한 데이터 기반의 현명한 의사결정을 돕는 SAS의 클라우드 전략을 통해 총경제적 가치를 높일 수 있는 전략과 사례를 제시했다. 첫 번째 기조연설자로 나선 강기식 딜로이트컨설팅 파트너는 디지털 시대의 클라우드 활용과 운영 방식의 변화를 소개하며 "코로나19로 우리는 언제든 다가올 수 있는 불투명한 미래에 대응하는 결단력, 민첩성, 회복력을 키우는 법을 배울 수 있었다"면서 "IT 인프라도 변화와 혁신을 거듭하고 있고, 기업의 클라우드 도입은 다양한 방식으로 확대될 것"이라고 강조했다. 디팍 라마나단 SAS 글로벌 기술 프랙티스 부문 부사장은 두 번째 기조연설에서 "클라우드 분석의 가능성에 대한 기대감이 커지면서 글로벌 선도 기업들은 클라우드 현대화를 적극적으로 검
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UPDATE: 2024년 05월 17일 11시 20분
