서울–(뉴스와이어2023년 9월 13일 — 글로벌 인공지능(AI) 및 분석 선두주자 SAS가 9월 11일부터 14일(현지시간)까지 미국 라스베이거스에서 사용자를 위한 글로벌 연례행사 ‘SAS’를 개최한다. ‘SAS Explore 2023’에서는 Generative AI 기술 전략 로드맵과 최신 SaaS(Software as a Service) 제품 및 비즈니스 사례가 발표됐다.
SAS는 산업별 솔루션을 통해 생성적 AI 가치를 강화합니다.
글로벌 컨설팅 회사인 McKinsey & Company는 생성 AI가 은행, IT, 생명과학, 소매 등 산업에서 연간 수십억 달러의 매출 성장을 견인할 것으로 예측합니다. 산업 부문 분석 솔루션에 주력하는 SAS는 지난 5월 산업별 솔루션 개발에 향후 3년간 10억 달러를 투자할 계획을 발표했으며, 그 노력의 일환으로 생성 AI 기술 개발에 주력하고 있습니다.
금융 및 의료 산업에서는 SAS가 고객과 협력하여 합성 데이터를 생성하고, 제조 및 물류 산업에서는 SAS가 고객과 지속적으로 협력하여 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고 있습니다. 또한, 산업별 생성 AI 지원, 대규모 언어 모델(LLM) 적용 등을 통해 고객에게 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는 방법을 광범위하게 연구하고 있습니다.
SAS 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자(CTO)인 브라이언 해리스(Bryan Harris)는 “제너레이티브 AI의 가치를 실현하려면 심층적인 업계 전문 지식, 최첨단 AI 기술, 포괄적인 거버넌스가 필요합니다.”라고 말했습니다. “우리는 제품 포트폴리오를 통해 이 모든 것을 제공합니다.”라고 그는 설명했습니다. 그는 이어 “SAS 제품을 사용하는 고객이 매우 정확한 정보를 활용하여 비즈니스를 처리할 수 있도록 정확하고 설명 가능하며 신뢰할 수 있는 생성 AI를 통합하기 위해 산업별 솔루션에 10억 달러를 투자할 것입니다. 이어 “이를 실현할 수 있도록 지원하겠다”고 덧붙였다.
SAS Explore 2023에서 SAS는 신뢰할 수 있는 생성 AI를 위해 다음과 같은 혁신을 도입했습니다.
· 합성 데이터 생성: SAS는 기계 학습 목적으로 실제 환경의 복잡성을 반영하는 데이터를 생성하기 위해 ‘GAN(Generative Adversarial Network)’에 대한 확장을 개발했습니다. 이 특허 기능은 개인 정보 보호, 편향 완화 및 희귀 이벤트 기반 모델링을 가능하게 하며 디지털 트윈의 기초입니다. SAS의 합성 데이터 생성 혁신은 예측 모델을 크게 향상시키는 동시에 의료, 생명 과학, 은행, 보험, 소매 및 제조 산업 전반에 걸쳐 통찰력을 얻는 데 드는 비용을 절감합니다.
· 디지털 트윈: 기업은 공급망 및 제조 현장과 관련된 복잡한 시스템을 시뮬레이션하고 최적화하여 비즈니스 중단 상황에 대비하고 탄력성을 향상시킬 수 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 트윈을 구축함으로써 기업은 만일의 사태에 대비하고 미래를 빠르게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 보다 전략적인 결정을 내리고 비즈니스 가치를 높이며 위험과 손실을 줄일 수 있습니다. SAS는 연방 공공 서비스 재무(Federal Public Service Finance), Wienerberger 및 기타 기관과 협력하여 운영을 최적화하고 문제 진단을 개선하며 사전 유지 관리 조치를 개선합니다.
· 대규모 언어 모델(LLM): 대규모 언어 모델은 생성 AI의 핵심 요소입니다. 생성 AI가 기업에 실질적인 가치를 제공하려면 개인 정보를 보호하면서 업계 관행에 맞게 기본 모델을 미세 조정할 수 있어야 합니다. SAS는 신경망, 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리 분야의 전문 역량을 보유하고 있어 제너레이티브 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있는 기반을 제공합니다. 예를 들어, SAS는 통합 마케팅 솔루션인 SAS Customer Intelligence 360 내에 생성적 AI 모델을 통합하는 기능을 제공하여 마케팅 담당자가 계획, 콘텐츠 생성, 운영 계획 설계를 단순화할 수 있도록 지원합니다.
SAS와 전략적 파트너인 Microsoft는 생성 AI의 생산성 향상에 중점을 두고 있습니다.
SAS와 Microsoft는 AI 개발을 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 보안 수단을 제공하는 동시에 고객에게 향상된 생산성을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
대규모 언어 모델은 많은 양의 데이터를 사용하여 대화 경험을 제공할 수 있지만 정량적 계산을 엔터프라이즈 시스템에 통합하도록 설계되지 않았습니다. SAS는 이 문제를 해결하기 위해 Microsoft와 긴밀히 협력할 계획입니다.
SAS와 마이크로소프트는 마이크로소프트 Azure OpenAI 서비스와 기업 의사결정을 위한 SAS의 기업 작업 오케스트레이션 및 분석을 결합한 생성적 AI 통합 기술을 공동 개발하고 있으며, 미공개 프리뷰는 2023년 4분기로 예정되어 있습니다. 예.
SAS, 신속한 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 SaaS 제품 출시
이번 행사에서 SAS는 AI 및 분석 플랫폼 ‘SAS Viya’의 확장된 기능을 공개했다. 오늘 발표된 새로운 기능은 AI 모델과 애플리케이션을 신속하게 구축하고, 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅에 대한 즉각적인 액세스를 제공하는 경량 개발 환경을 제공합니다.
‘SAS Byya’ 생태계가 제공하는 새로운 제품은 다음과 같습니다.
· SAS Viya 워크벤치클라우드 네이티브 방식으로 코드를 빠르게 실행하고 실행하는 경량 개발 환경입니다. 다중 언어 아키텍처를 제공하므로 사용자는 Python, R, SAS 등 원하는 언어로 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 이를 개발하고 운영 환경에 신속하게 적용합니다.
‘SAS Byya Workbench’는 향후 Jupyter Notebook, Visual Studio Code, SAS Enterprise Guide 등 3가지 유형의 클라이언트를 추가할 계획입니다. ‘SAS 바이야 워크벤치’는 2024년 초 정식 출시될 예정이다.
· SAS 앱 팩토리AI 기반 애플리케이션을 빠르고 저렴하게 개발할 수 있는 애플리케이션 개발 환경입니다. 이 플랫폼은 React, TypeScript 및 Postgres 기반 환경에서 클라우드 기반 기술 스택의 설정 및 통합 프로세스를 자동화하여 개발자가 모델 및 AI 기반 애플리케이션 제품화에 집중할 수 있도록 합니다. ‘SAS 앱 팩토리’는 2024년 정식 출시 예정이다.
AI 및 분석을 서비스로 제공
풍력, 태양광 등 신재생에너지 사용이 증가함에 따라 공공사업자는 다각화된 에너지 포트폴리오의 공급 균형을 맞춰야 합니다. ‘SAS 에너지 예측 클라우드’는 ‘SAS App Factory’를 이용해 개발된 최초의 제품으로, 유틸리티 기획자와 관리자가 방대한 양의 데이터를 통합해 전력 수요와 공급에 대한 예측적 통찰력을 제공할 수 있도록 해준다. AI 및 분석 기반 모델 생성을 지원합니다. 이를 통해 공공 유틸리티 회사는 비용을 절감하면서 안정적인 에너지 공급을 유지할 수 있습니다.
예를 들어, 미국 최대 규모의 지역 전력회사인 로스앤젤레스 수자원국(LADWP)은 극심한 기후 변화가 고객의 에너지 수요에 미치는 영향을 효과적으로 평가할 수 있는 방법이 필요했습니다. LADWP는 관리자, 기획자 및 엔지니어가 기후 변화 및 미래 기상 시나리오의 영향을 평가할 수 있도록 ‘SAS 에너지 예측 클라우드’를 도입했습니다. 이를 통해 LADWP는 필요에 따라 소프트웨어 사용량을 확장하거나 축소하여 사내 컴퓨팅 요구 사항을 줄이는 동시에 최대 에너지 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
CTO 브라이언 해리스(Brian Harris)는 “오늘날의 치열한 경쟁 환경에서는 기업이 보다 성과 지향적인 결과에 집중해야 하며, AI는 인간의 생산성을 확장할 수 있는 매우 중요한 요소가 되고 있습니다.”라고 말했습니다. “SAS는 생산성과 혁신을 향상시키기 위해 최선을 다하고 있습니다.” “우리는 데이터 과학자와 개발자의 요구 사항을 충족하는 다양한 제품을 통해 SAS Byya 생태계를 계속해서 발전시켜 나갈 것입니다.”
SAS는 신뢰할 수 있는 AI에 대한 자사의 입장을 표현하기 위해 생성 AI 사용을 설명하는 회사 정책을 발표했습니다. 이에 대한 자세한 내용은 SAS 홈페이지여기에서 확인하실 수 있습니다.
웹사이트: http://www.sas.com/한국
