当前，云计算、物联网、人工智能等新兴技术层出不穷，每个技术从概念到实践都是新一轮科技创新和产业革命，为经济发展带来全新机遇。其中，人工智能这一新兴技术发展尤为迅猛。
　　众所周知，AI最主要的构建模块是机器学习、深度学习和神经网路，而这些构建模块本身的核心具有大量参数的分析模型，所以AI的本质在于分析。
　　“不管是传统的数据分析，还是用AI推动，AI都是促进了人们对于分析应用的需求。”SAS大中华区总裁吴辅世表示，先打下数据基础，然后通过AI的分析、学习能力，深度发掘数据的价值协助其不断的训练优化模型，是SAS一直在贯彻的战略思维。
　　深耕AI战略布局
　　其实，早在数十年前SAS便将人工智能和机器学习应用到分析当中，并帮助企业解决问题并创造价值。同时，数十年的AI经验，也让SAS见证了AI为企业带来巨大的改变。
　　首先是分析探索的变化，在这个过程中，利用算法和工具，实现了从数据中找到答案，让企业认识到数据的价值所在。
　　其次是来自于AI人才需求的变化，有这样一个数据表明，在金融业，具备机器学习和数据分析能力的一线员工需求达到了50%到60%，人才断层严重，是接下来AI发展的需要面对的严重挑战。
　　针对下一代人才培养，SAS坚信人才是数据分析行业最重要的资产，并为未来大数据人才提供更精准的资源。截至目前，SAS已经与全球各国的高校展开合作，支持了统计分析及相关科学超过70种硕士学位认证和170项其他认证项目，其中也包括北大、清华、人大、浙大、复旦等中国著名高校。
　　最后一个变化，则是来自于传统的量的专题分析正在转变成综合性的、端到端的分析系统。
　　为了视线综合运用AI和深度学习系统的建设，实际上企业也必须要面对几个难点：第一必须是平面化，以全部交互的方式，实现可视化；第二个是要实现综合的分析应用，企业需要了解他们真正的痛点在哪里；第三个是在线部署。所以在整个AI、机器学习里，需要一个决策管理的引擎。
　　“Viya就是这样的一个平台，”SAS中国区解决方案总经理钱立强将Viya定义为SAS公司40年来的“梦想”，是因為在他看来，Viya可以将实时的决策一键部署，并为客户及时推出经过市场分析总结出的相应解决方案，更难能可贵的是，在整个过程中所产生的数据内存非常小，这样可以让其更有效率的进行部署执行。
　　如今，SAS积极拥抱人工智能并为数据分析带来技术突破，在数据分析推动经济发展的趋势下，企业需要具备端到端功能的数据分析平台，以解决贯穿于数据准备、数据管理以及模型创建和部署当中的问题。
　　SAS的市场策略
　　AI、物联网等新的科技的驱动力，让传统大数据的分析具有了更大的发展前景，当然，新的竞争和挑战也会如约而至。
　　除了在金融、制造等强势行业取得了依旧丰硕的成果，SAS中国更在政府市场取得了突破性进展——2017年，SAS在政府市场先后和贵阳市及深圳市政府建立战略合作，推动大数据分析的创新中心项目。这些关键性的政府项目，将以创新来推动中国的经济转型和产业升级，具有非常深远的战略意义。
　　接下来，SAS会更加聚焦、专注于自己擅长的领域。与此同时，吴辅世表示，SAS也会针对中国市场作出战略调整。“SAS拥有很多在全球的成功案例，借助这些经验，SAS将会结合中国的市场情况，与更多潜在的用户分享、交流，这同时也是推动SAS在中国市场增长是很好的机会。”
　　另一方面，需要加强渠道的建设。在吴辅世看来，SAS想要保持中国市场的增长率，就必须要扩大其覆盖和服务的范围，而这离不开合作伙伴的支持。
　　写在最后
　　随着企业数字化的转型，传统的战略中心也从产品变成为客户，这种关系的转变，也让客户拥有了主动选择的权利。
　　当然，这一切的前提是建立在良好的产品本身。“SAS在创新研发方面，始终是非常积极的态度，”吴辅世在接受笔者采访时表示，SAS在全球每年都将26%的营收用于产品研发的投入以及探索新的产品，希望借助智能分析以及知的力量，让每个人都能成为数据分析师，能够基于新数据和新发现做出最佳决策。