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人工智能下一步

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孙泠

如果说21世纪还有什么可以使生活更便利，那数据分析的影响一定当仁不让，不信看看双十一各大电商平台的商品推送，也许你会感叹它可能比你父母都了解自己，但在这背后，不管是谁，都必须承认数据分析正在重塑未来，勾勒美好生活的样子。

在SAS2018全球分析领袖峰会（AnalyticsExperience2018）上，“好奇心”与“创新”成为了出现频率最高的词汇。

从对事物的好奇到产生质变的创新，这一过程是我们的思维火花与数据分析方法碰撞的结果。站在上个世纪，我们可能无法知道现在网络的流行和移动通讯的发展让我们天涯若比邻，若时间放的再远一点，我们甚至会武断地认为翱翔宇宙是人类最不靠谱的泡沫幻想。而这一切，都在人类的创新革命中实现了。如今，数据分析正在激发未来无限的潜能。

SAS公司执行副总裁兼首席运营官及首席技术官OliverSchabenberger对于人工智能的过去、现在和未来提出了自己的看法。“对于人工智能，我们还处于起始阶段，所有未来的发展都基于我们的想象。好比工业时代蒸汽动力取代传统畜力，电气时代的电力又取代了蒸汽动力，时代更替时会有许多从前想象不到的职业涌现出来，就像现在很多大型投资公司雇佣的的软件工程师数量已经比金融交易员多了。”他认为，未来，具有通用人工智能（AGI）的硬件和软件技术将成功地执行任何人类可以完成的智力任务，并且能够从失败中学习。“30%～60%的工作将交给人工智能和自动化，比如卡车司机和出租车司机的工作。如果能够实现完全的自动驾驶，为什么必须要有人坐在驾驶员座位上？那些需要运用同情心、爱心、逻辑和创造力的工作才需要由人类担当，剩下的高频多次的简单工作完全可以交给机器。”

提取数据价值

作为全球最大的軟件公司之一，SAS公司40多年来一直专注于高端商业智能和商业数据分析，在金融行业高级商业数据分析领域占据了极高的市场份额——目前，全球前100家银行中就有99家正使用SAS数据分析软件来强化他们的数据分析能力。

除了金融，还有政府、专业服务、电信、制造等行业的一些专业数据分析和统计方案的标准算法，都出自SAS之手。澳大利亚几乎所有的政府部门都有用到SAS的解决方案。由此可见SAS至少在金融、政府这两大领域影响的不止是某一家知名公司，而是整个行业。据IDC的统计，如今SAS占据了全球高级分析和预测分析市场30.5%的份额，是第二名的两倍以上。

40多年来，SAS的整体营收保持了持续的增长。即使在开源软件大行其道的今天，略显昂贵的SAS依然是全球多数金融、医疗机构、甚至政府的首选数据分析软件。

经历了数据写在纸上的时代，到大数据、云存储，再到今天的机器学习、人工智能，SAS尽管经历了多次技术探索方向的变更，作为一家专注“分析”40余年的老牌公司，其在行业内积累的丰富数据和业务经验鲜有匹敌者。而在算法和模型愈加“自动化”的今天，这些宝贵的行业知识积累显然比技术更难复制。

SAS成立四十年来，最强的其实是算法，而不仅仅是普通意义上的BI商业智能，不仅仅是报表。

算法是什么？

算法是统计分析模型，其实就是建立在大量的数据基础之上，同时结合非常多的行业知识，来把一些普遍规律通过抽象的数据模型固化下来，从而进行分析和预测。事实上，SAS一直的主张就是提取数据价值。

在AnalyticsExperience2018第一天的开场主题演讲中，COO兼CTOOliverSchabenberger代替SAS创始人兼CEOJamesGoodnight出场，他强调SAS成立42年来，每年投入收入的25%用于研发，是行业平均水平的两倍，去年更是花费26%的收入用于数据管理、人工智能、机器学习、反欺诈、安全情报、风险管理等重点领域的研发。“我们重视统计学家和数据科学家，希望他们使用数据分析工具为政府和商业组织提供价值。但是当你观察他们的工作时会发现，这些高端人才每天需要花费大量时间来处理数据，一些数据科学家甚至会用80%的时间用于清洗数据的工作。”OliverSchabenberger认为，运用人工智能以及机器学习可以使得科学家的工作更有效率，帮助他们进行数据管理并更具可重复性，更不易出错。数据科学家们可以将每天的时间花在更高价值的工作上，比如建立模型。

打造Viya云就绪分析平台

2017年4月，SAS推出了云就绪分析平台Viya的全线产品，包括一系列可视化分析平台，同时SASViya还提供了大量机器学习和人工智能功能，以满足当前日益增长的企业智能分析需求。

SASViya首先是一个开放平台（支持包括RESTAPI、SAS语言、Python、Java、R和Lua等方式的数据操控和分析开发），同时也是一个支持多租户云部署的内存计算平台（可部署在AWS、Azure等云