Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
SAS автоматизирует машинное обучение, чтобы упростить ИИ-решения

22, октябрь 2019  —  SAS усиливает решения на основе ИИ, чтобы помочь компаниям повысить эффективность работы с помощью автоматизации. Занимаясь технологиями углубленной аналитики и машинного обучения более 40 лет, SAS весной текущего года уже объявляла о планах инвестировать 1 млрд долларов США в развитие своих ИИ-технологий. Объявлены некоторые шаги и результаты.

Разработан ряд дополнений и обновлений платформы SAS Viya . Теперь она содержит такие возможности, как автоматизированное управление данными, автоматизированное машинное обучение и продвинутые функции интерпретации моделей. Это сделано, чтобы технологии ИИ стали прозрачнее и доступнее для всех пользователей.

Обновленная SAS Viya выйдет в 4 квартале 2019 года. Новые включенные в нее возможности ИИ и углубленной аналитики будут доступны как специалистам в области данных, так и бизнес-пользователям. SAS автоматизирует весь жизненный цикл аналитики – от обработки данных до проектирования объектов и выбора алгоритмов в один клик. Новые функции упрощают и ускоряют этапы подготовки данных и построения моделей машинного обучения, которые раньше проходили в ручном режиме, требовали времени и отдельных компетенций от пользователя.

«SAS следит за последними достижениями и методологиями, которые позволяют оценить интерпретируемость моделей машинного обучения, и внедряет их в повседневную практику. Многие эти методологии уже реализованы в платформе SAS Viya, и их можно использовать. Теперь даже в визуальном интерфейсе пользователя приложения SAS Visual Data Mining and Machine Learning есть специальная секция, посвященная интерпретируемости моделей », - говорит Александр Ефимов, директор дирекции аналитических и индустриальных решений SAS Россия/СНГ.

Также SAS продолжает реализацию концепции об открытой платформе, где можно развертывать любые модели и приложения. Ряд новых доработок в SAS Model Manager позволяет развертывать на SAS Viya ИИ-модели с открытым исходным кодом.

Британская страховая компания Admiral борется с мошенничеством с помощью ИИ

Мошеннические заявки на возмещение – серьезная проблема в Великобритании. Это касается всей отрасли, страховых компаний и их клиентов, которым приходится платить больше страховых взносов. По данным Cifas , ведущей британской службы по предотвращению мошенничества, количество ложных страховых заявок выросло на 27% в 2018 году по сравнению с предыдущим годом, а на автомобили и мотоциклы – на 45%.

На базе ИИ-технологий SAS компания Admiral разработала порталы о мошенничестве, которые устраняют необходимость в ручном поиске инцидентов, экономят значительное время и ресурсы и обнаруживают больше мошеннических случаев, чем ранее. Страховые следователи и аналитики по борьбе с мошенничеством теперь работают из единого централизованного центра, обмениваясь данными по всей компании и применяя сложную аналитику для выявления и предотвращения мошенничества. За последний год этот подход помог снизить выплаты по мошенническим претензиям на 6 млн фунтов. Общий же экономический эффект от использования системы превысил 31 млн фунтов, поскольку тема мошенничества напрямую связана с репутацией страховщика и доверием клиентов.

« Мы использовали аналитический механизм страхового мошенничества от SAS для применения нескольких методов. Помимо автоматизированных бизнес-правил, это машинное обучение, искусственный интеллект, интеллектуальный анализ текста, поиск в базе данных, обнаружение аномалий и анализа по социальным взаимосвязям, – делится деталями Сара Ланг, руководитель отдела бизнес-аналитики в Admiral. – Мы встроили аналитику в противодействие мошенничеству и работу с неправомерными претензиями. Постоянный цикл обратной связи гарантирует, что мы поддерживаем модели и весь процесс актуальными, выявляя мошенничество в большем количестве случаев быстрее, одновременно повышая лояльность наших клиентов ».

Промышленный прорыв, основанный на искусственном интеллекте

Итальянский стартап Yolo создать новую модель работы в отрасли с помощью решений ИИ от SAS. Цифровая страховая платформа этой компании предоставляет доступ по требованию к полисам для путешествий, товаров, здоровья и домашних животных. Платформа Yolo Platform, основанная на машинном обучении SAS, может на лету настраивать краткосрочное страховое предложение для клиента.

« Мы локальная цифровая компания, и опыт клиентов от общения с нами имеет первостепенное значение, – сказал Джанлука Де Кобелли, соучредитель и генеральный директор Yolo Group. - Благодаря SAS наша платформа может обрабатывать запрос клиента на страхование отпуска или смартфона, используя все доступные данные в режиме реального времени, что позволяет нашим коммерческим и корпоративным партнерам предоставлять своим клиентам индивидуальный мобильный опыт ».

Продолжение партнерства с IBM

Впервые ноябрьский релиз SAS Viya будет работать на архитектуре чипа IBM POWER9. Он поддерживает все функциональные возможности SAS Viya, включая ускорение вычислений на графическом процессоре для машинного обучения, глубокое обучение, а также обучение ИИ и способность делать логические выводы. А также расширяет возможности запуска приложений SAS на любой облачной платформе.

« SAS и IBM сотрудничают уже более 40 лет . Мы вместе решили некоторые из самых сложных алгоритмических задач. IBM Power Systems представляет ценность для общих клиентов, чьи бизнес-задачи требуют не только аналитики SAS, но и высокой скорости передачи данных », – сказал Кен Гагаган, старший директор по вычислительным услугам для исследований и разработок в SAS.

Будущее в искусственном интеллекте: рост и возможности

«SAS продолжает улучшать свои решения в области искусственного интеллекта, в соответствии с запросами пользователей и планом инвестиций . Мы стремимся сделать аналитику доступной и понятной. Сейчас мы работаем над тем, чтобы пользователи могли в автоматическом режиме управлять своими данными, быстро строить модели машинного обучения и, конечно, быстрее принимать эффективные решения. Новейшие усовершенствования наших ИИ-решений направлены на автоматизацию множества ручных и сложных шагов, которые нужно выполнить, чтобы построить и интерпретировать модель машинного обучения », - говорит Оливер Шабенбергер, операционный директор SAS.

Инвестиции идут на исследования и разработки, на разработку новых учебных программ, а также на развитие экспертов, которые непосредственно участвуют в проектах внедрения ИИ, как в Admiral и Yolo.

Компания намерена наращивать возможности, качество и доступность своих ИИрешений и выйти на первое место в сегменте ИИ. По итогам 2018 года доля SAS оказалась второй на рынке. При этом, согласно исследованию IDC, компания выросла в сегменте ИИ почти на 105% , что в три раза быстрее, чем остальной рынок.

Сообщение было сделано сегодня в Милане на конференции Analytics Experience, посвященной аналитическим технологиям и бизнесу будущего. Мероприятие организовано SAS и проводится ежегодно, собирая больше 1000 делегатов и несколько тысяч онлайн-участников.

Справочная информация

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT-компанией, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики. Сегодня в ее офисах по всему миру работают около 14   тысяч сотрудников. Клиентами SAS являются более 83 тысяч организаций в 158 странах мира. Среди них – 92 компании из первой сотни лидеров, включенных в список «2018 FORTUNE Global 500®».

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), 9   страховых компаний (Ингосстрах, Ренессанс Страхование, ВСК и др.), РЖД, « Аэрофлот », лидеры розничной торговли, государственные организации, крупнейшие компании из телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора.

Страница SAS Россия в Facebook: http://www.facebook.com/SASRussia

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости SAS

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.