全球迎數據分析時代 SAS：年產值達462兆

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【摘要2018.6.22.工商時報】AI（人工智慧）喊了這麼久，到底企業該如何讓AI落地？資料科學與機器學習平台廠商SAS（美商賽仕電腦）亞太區人工智慧首席顧問Jason Loh表示，企業若要成功接軌AI，需要打造整合開源軟體，公司內部也需有具備機器學習演算法能力的人才，才有望打造出貼近企業需求的AI應用。

SAS指出，目前全球因「數據分析技術」所帶來的年度產值已達15.4兆美元（約462兆台幣），代表已正式宣告進入「分析經濟」的世界，其中人工智慧領域更是蓬勃發展。Jason Loh表示，目前，普遍企業把與消費者互動的機制泛稱為AI，但這樣其實尚未真正發揮AI學習、預測的價值。

Jason Loh表示，AI的價值在於「靠數據幫助商業決策自動化、智慧化」，而要做到這一點，需先累積數據並做出不同的分析模型。企業要導入AI，應先檢視自己的分析成熟度，再來定位AI發展方向。

SAS全球人工智慧卓越中心副總裁Radhika Kulkarni則表示，「數據（Data）是新一代天然資源，而洞察（Insight）則成了貨幣」。若企業能快速得到洞察，就能讓商業決策更快速、更聰明，也可造就出更多未知的產值。「AI的精髓在於透過學習，讓連結這些分析與決策的流程轉為自動化。這樣一來，企業在面臨詐欺偵測、產線預警維護及客群探勘時，就可更精準快速。」

Jason Loh觀察亞洲各國企業導入AI人工智慧多年，他指出，五年、十年前還要跟企業講解什麼是分析、什麼是數據挖掘，現在已經不需要說服企業AI的力量，「客戶會直接問應用有哪些？

我有這些需求，你們能不能做到？」目前台灣企業導入AI的狀況，以銀行金融業腳步最快，高科技製造業因本就具備不少蒐集資料的感測器，數據相對完備，導入AI的公司也越來越多。另外，因應智慧城市發展，政府部門也開始浮現AI相關的需求。

至於企業要讓AI落地有哪些關鍵？Jason Loh認為，企業需要有具有整合開源軟體的平台。他舉例，過去SAS的競爭對手只有IBM、微軟等，後來因人工智慧趨勢崛起，Google、騰訊、阿里巴巴等對手冒出頭，並提供開源的人工智慧軟體。這些開源工具雖然好上手，但穩定性卻不夠、彼此之間也無法整合，導致部署在終端時不易。這時候，企業若擁有分析工具與能管理開源軟體的平台，將可解決導入AI的一大痛點。