Datele care salvează vieți și businessuri

Reading Time: 4 minute

Oceanul de date în care ne scăldăm are nevoie tot mai mare de hărți inteligente pentru a-l putea naviga. SAS are un buget de 1 miliard de dolari pentru R&D în domeniul inteligenței artificiale pentru analiza datelor, iar Ștefan Baciu, Country Sales Leader SAS Romania & Rep. Moldova, ne-a detaliat aplicațiile practice ale tehnologiilor astfel dezvoltate.

Care este impactul inteligenței artificiale în zona software-ului de analiză de date?

Tehnologiile de tip AI au ca principală trăsătură capacitatea de a se autoadapta și îmbunătăți acuratețea răspunsului pe baza datelor noi introduse in sistem. Impactul poate fi impresionant în domenii multiple, de la interacțiunea cu clienții la înțelegerea imaginilor și capacitatea de reacție în milisecunde sau posibilitatea de a recunoaște tiparele unor tranzacții financiare potențial suspicioase. Soluțiile bazate pe inteligența artificială reprezintă următorul nivel evolutiv în domeniul software-ului tradițional de analiză de date.

Băncile sunt printre clienții cei mai importanți în zona big data. Care sunt tehnologiile cele mai solicitate în industria financiar-bancară?

Băncile sunt într-adevăr cele mai interesate de aceste soluții deoarece obiectivul lor este să poată oferi produse personalizate fiecărui segment de clienți în parte. Și vorbim de posibilitatea de a personaliza oferte pentru “segments of one”. Și asta în timp real, pe toate canalele în mod unitar. Tot în domeniul financiar-bancar toate reglementările din zona de risc sau antifraudă necesită un suport de monitorizare, reacție și raportare foarte avansat și sofisticat. Și aici ajutăm foarte multe din băncile locale sau din regiune, nu doar să fie compliant, ci să fie cu unul sau doi pași înaintea tuturor acestor potențiale riscuri.

Cum poate beneficia domeniul medical de noile tehnologii de analiză de date?

În domeniul medical, aplicabilitatea acestor tehnologii este foarte amplă, în momentul de față soluțiile de acest tip pot crește de exemplu eficacitatea unui tratament cu un procent masiv printr-o personalizare avansată per pacient sau pot recunoaște pe baza radiografiilor diferite tipuri de cancer. Tehnologia este în măsură să analizeze volume imense de date, să extragă specificul fiecărui caz în parte, să facă asocieri și să identifice pattern-uri, precum și să calculeze rata de succes a unui tratament comparativ cu altul. Bineînțeles, decizia finală aparține medicului, însă tehnologia oferă un sprijin uneori esențial.

Cum arată businessul SAS pe piața din România, ce previziuni aveți pentru 2020?

Businessul SAS în România este în creștere constantă, în 2019 ne-am bucurat de încrederea unor noi clienți din industrii precum asigurări sau telecomunicații și am inițiat proiecte interesante: de exemplu combaterea fraudelor în asigurări cu ajutorul soluțiilor avansate de investigare și analytics. Clienții existenți, cu precădere cei din banking, s-au concentrat pe continuarea strategiilor centrate pe client și și-au îmbunătățit cu ajutorul soluțiilor SAS capacitatea de a înțelege și răspunde în timp real cu oferte personalizate fiecărui tip de client. Pentru anul în curs suntem angajați în discuții avansate pentru a concretiza proiecte pe subiectele AML (Anti Money Laundry), Risk Management sau demand forecasting pentru industriile de retail și distribuție. Din punctul de vedere al personalului, anul 2020 este un an de consolidare a echipei, având în vedere ca anul trecut ne-am mărit numărul de colegi. Toți angajații SAS Romania au nivelul de expert pentru portofoliul de soluții de care sunt responsabili, dar dincolo de pregătirea tehnică au o experiență vastă în proiecte reale, critice pentru majoritatea clienților
noștri.

Care sunt principalele direcții de business pe piața din România?

Piața din România este într-un proces accelerat de maturizare și digitalizare, noi oferim suportul necesar pentru a lua cele mai adecvate decizii într-o multitudine de industrii sau departamente dintr-o organizație. Digitalizare fără advanced analytics ar reprezenta o formă fără fond. În momentul de față, poate și datorită noilor reglementări legislative, observăm un interes crescut pentru soluții de tip AML și antifraudă, dar și în soluții care facilitează apropierea față de clienți și întelegerea în profunzime a nevoilor acestora (customer segmentation, next best offer, social network analysis, churn prediction, marketing automation & campaign management etc.). De asemenea, presiunea pe reducerea costurilor ne aduce în fața multor clienți pentru discuții din zona de estimare a cererii și profitabilității, optimizarea prețurilor, achizițiile strategice etc.

Big DATA la neonatologie

Aproximativ 10% dintre toți copiii se nasc prematur. Deși rata de supraviețuire continuă să se îmbunătățească, dezvoltarea neuropsihologică a acestora rămâne o preocupare majoră. Când un copil se naște prematur este internat la secția de terapie intensivă de neonatologie a unui spital. Pentru a urmări sănătatea copilului, acesta este conectat la numeroase dispozitive. Niciun alt departament din spital nu colectează mai multe date decât departamentul de neonatologie. Echipa de cercetători de la Centrul Universitar Medical din Utrecht, Olanda, a dezvoltat un algoritm inteligent, un model statistic cu ajutorul tehnologiei SAS, care poate susține sau nega suspiciunea unei infecții la copiii prematuri, cum ar fi septicemia. Acest algoritm poate preveni utilizarea inutilă a antibioticelor la copiii născuți prematur. Conform datelor colectate de UMC Utrecht în ultimii 10 ani, 60% dintre bebeluși au fost tratați inutil cu antibiotice, cu toate consecințele pe care le presupune tratamentul: dependența de medicament și implicațiile financiare. Mai mult, fiecare copil cu septicemie trebuie să rămână internat în spital cu o săptămână în plus. Modelul dezvoltat cu ajutorul SAS are o acuratețe de 90% în estimarea prezenței bacteriei care cauzează septicemie în corpul unui bebeluș născut prematur. Această cifră este considerabil mai mare decât predicțiile realizate de medici, bazate pe examinarea fizică a pacientului și simptomele prezentate, care au o acuratețe de 40%.

Articolul a fost inițial publicat în Biz nr. 341 (20 martie – 15 aprilie 2020). Dacă dorești să primești Revista Biz prin curier, abonează-te aici.