SAS KOREA 이노베이트 온 투어 참석 후기

생각보다 볼거리도 많고 유익한 세션이 많았다.

따로 교육해주는 것도 좋았고 서비스도 굉장했던 편.

앞으로 이런 행사가 자주 있었으면 좋겠다.

아래부터는 세션별 기록

세션 1: Outcomes that outperform

인터넷 데이터 기반의 LLM은 bias가 발생할 확률이 있음(OpenAI 등과 같은 생성형 AI)

해결방법으로는 Bias 없도록 강조할 수 있으나 한계가 있음

이 때 AgentAI로의 전환이 필요함

Human in (인간 개입 o)과 Human out이 있음, 후자의 경우 Fraud 탐지에 괜찮을 것

AI Agent와 대화하며 왜 대출이 거절되었는지 판단 근거등을 파악할 수 있음 (Agent Flow)

디지털 트윈 기술도 앞으로 같이 적용되면서 발전될 것 - 시뮬레이션 환경이 구축 가능함 (보고 / 이해 / 최적화)

적당한 예시로 게임이 있음

게임 엔진과 AI와의 결합을 시도 (언리얼엔진 - 에픽게임즈 + AI - SAS)

Georgia-Pacific 회사 사례가 있음 - 제조회사의 안전, 공정, 최적화에 적용 (물류동선 최적화)

**여긴 내 생각 - 제조, 물류쪽에선 로봇 위주 움직임이니 언리얼엔진 환경을 좀 더 효율적으로 설계 및 시뮬레이션할 수 있을 것임 + 하지만, 금융 쪽의 디지털 트윈은 어떻게 구현할 것인가?

다른 세션에서 크게 건져낼 만한 내용은 없었다.

추가로 본다면 합성 데이터(Augementation): 생성형 AI로 합성 고객 데이터를 생성한 것

sasviya.ml (sas viya의 ml 패키지)

데이터 분석 시 사용할 정의는 무조건 지정할 것(타켓, 범주형, 수치형, 변수, 이벤트 등)

데이터 분포는 정규분포와 비교해 볼 것

학교 ID가 있으면 SAS work bench 사용이 가능함