SAS 台湾总经理陈恺新在 15 日媒体茶叙中提到未来发展策略时表示，近年产业间的人工智能技术应用多停留在预设规则的回应，如聊天机器人，并未真正发挥 AI 的价值，而 SAS 将朝向预测机械意外甚至人类行为意图的应用方向发展，展现更好的应用。
陈恺新表示，SAS 近期与王道银行合作，利用 AI 技术来进行客户潜质分析的应用，让机器以半监督式学习算法处理高度复杂的自然语言，有效的做出客群探勘。甚至还能将更进阶的算法拓展至洗钱防制、反诈欺等关联复杂且需即时防制的犯罪行为探索，还有协助制造业预警未知异常等应用。
陈恺新指出，SAS 目前算是世界前十大的软件公司，从 40 年前对 AI 演算就有着力，但受限于当时硬件技术尚未完备，进展有限，然而近年来 AI 技术百花齐放，SAS 当然也更积极进行研发，并展现出真正的生产力。目前 SAS 的 Analytics for IoT 技术，可以透过收集感测器的数据，即时计算机器运作情况及可能产生的错误，透过预测风险避免造成更大的损失。
SAS 业务支援部副总经理陈新铨强调，这样的技术可以很普遍的应用在制造业，依 SAS 目前的成功案例，运用 AI 的方法论可以降低设备停机时间近 6 倍，预测在现有环境因素下何时会发生意外，而像是在半导体制程上，运用影像辨识来寻找瑕疵，也能大大缩短作业时间，且这样自动化侦测技术不仅在研发及制造上，还包括后端的客户服务等都能有所应用。
（Source：SAS）
非结构化资料是关键
虽然目前这样的技术在国外应用较广泛，不过实际上亚洲方面相关业务成长也相当不错。陈恺新表示，台湾的金融业者已纷纷开始引进机器学习，不过如王道银行的案例又略有不同。除了基本年龄、性别、职业等结构化资料外，如社群上的常见关键字，及用户客诉时的用词等内容，也都可以成为分析对象，透过对非结构性资料的分析，更好的描绘出客户的面向及意图。
王道银行资深协理刘美美也指出，以往大家都仅仰赖历史交易及关键字来做统计，然而结合非结构化与开放资料探勘，才能更了解客户需求，加速掌握市场脉动领先同业。例如王道银行透过各方面的资料分析，了解到虚拟宝物是其活跃客户最关注的标签，所以令公司能迅速的推出相关专案，进一步再带动办卡户数与单笔消费金额提升。未来会更深入 AI 布局，建立客户 DNA，预测客户的下一步。
不过未来更重要的不仅如此，SAS 还打算进一步发展高度自然语言处理，不仅监测异常的金融交易数据，还包括透过各种影音资料，了解人类的行为，预测犯罪的可能，并应用在洗钱防制、反诈欺等金融内控领域。目前也正与国内各大行库合作，透过机器学习建立新的内控系统，更积极的防范不法行为。
（首图来源：shutterstock）
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