Mit der aktuellen Version von SAS Viya erhöht der Business-Intelligenz–Spezialist SAS die Transparenz analytischer Modelle im Machine-Learning. So sollen Data Scientists und Fachanwender analytische Modelle leichter verstehen.
Business Intelligence liegt im Trend: „Künstliche Intelligenz kann Unternehmen wirtschaftliche Vorteile verschaffen“ erklärt David Schubmehl, Research Director for Cognitive/Artificial Intelligent Systems and Content Analytics bei IDC. „Trotzdem haben viele Anwender Bedenken beim Einsatz dieser Technologie, wenn, es um den Schutz von personenbezogenen Daten oder die Transparenz bei automatisierten Entscheidungen geht.“ Die Anbieter von Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz sollten solche Bedenken auflösen. Dabei könnten automatisierte Funktionalitäten helfen, die Lösung für Anwender transparent machen und personenbezogene Daten erkennen.“
Künstliche Intelligenz wird nachvollziehbar
Angesichts der Komplexität von Machine-Learning-Modellen lässt sich nur schwer erkennen, wie und warum Systeme bestimmte Vorhersagen treffen. Die Modelle errechnen Eintrittswahrscheinlichkeiten. Die Ergebnisse können undurchsichtig und schwer nachvollziehbar sein. Wwenn Unternehmen diesen Technologien vertrauen sollen, wollen sie verstehen, warum eine Entscheidung getroffen wurde, und sie wollen die Ergebnisse des Modells verlässlich vorhersagen können.
Wenn zum Beispiel ein Algorithmus in einer Bank eine Kreditanfrage verweigert, oder ein Personalprogramm einen potenziellen Angestelltenempfiehlt, muss nachvollziehbar sein, wie diese Entscheidung zustande kam. Dies ist gerade in stark regulierten Branchen wie etwa dem Gesundheitswesen oder den Life Sciences wichtig. Intransparente Systeme setzen die Unternehmen nicht ein.
Anwender blicken dem Algorithmus in die Karten
SAS Viya unterstützt in der aktuellen Version Advanced Analytics mit Built-in-Frameworks wie PD, LIME und ICE. Diese Features stellen die Transparenz für Unternehmen her, die mit Künstlicher Intelligenz arbeiten wollen. „Die meisten Anwendungen der Künstlichen Intelligenz basieren auf Deep Learning und Natural Language Processing“, erklärt David Tareen, Global Product Marketing Manager for Artificial lntelligence bei SAS. „Deep Learning entwickelt sich besonders schnell, gerade wenn es um die Lösung von wirtschaftlichen Problemen geht. Diese Modelle sind allerdings sehr komplex und erscheinen oft als Blackbox. Damit Unternehmen größeres Vertrauen in die Analytik bekommen, machen wir in SAS Viya nachvollziehbar wird, wie und warum ein Modell funktioniert.“
Personendaten werden erkannt und geschützt
Im Rahmen der EU-Datenschutzgrundverordnung hat der Schutz von personenbezogenen Kundendaten höchste Priorität. Diese Daten müssen erkannt, verwaltet und geschützt werden. SAS Viya automatisiert das Erkennen und datenschutzkonforme Verwalten von personenbezogenen Daten – zum Beispiel Alter, Adresse oder Zahlungsdaten – mittels einer intelligenten Markierungsoption.
Viele Unternehmen suchen nach Wegen, Vorteile zu kombinieren, die durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Analytics entstehen. In der aktuellen Version von SAS Viya können Anwender sowohl SAS Modelle als auch die Open-Source-Varianten Python und R nutzen. Außerdem ermöglicht SAS Viya nun Zugriff auf den SUSE Linux Enterprise Server.
Weltweit nutzen bereits zahlreiche Unternehmen SAS Viya und die SAS Analytics Platform – darunter zum Beispiel die Schweizer Versicherung Mobiliar, AAA Northeast (USA) oder Tieto-Tapiola Oy (Finnland). Mehr Informationen zur Verwendung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen finden sich im Whitepaper Artificial Intelligence for Executives. Jürgen Frisch
