SAS 迎 50 周年 深化可信任 AI 與代理型 AI 布局加速企業 AI 規模化落地，並前瞻量子 AI 新世代
在全球企業加速從生成式 AI、AI 代理（AI Agents）走向實際營運化的關鍵時刻，成立 50 週年的全球資料與 AI 領導品牌 SAS，於年度盛會 SAS Innovate 2026 宣布全面深化企業 AI 布局。以可信任 AI（Trustworthy AI）為核心，SAS 同步強化代理型 AI（Agentic AI）、治理架構、資料管理、產業應用與量子 AI（Quantum AI）等多項能力，協助企業突破概念驗證（PoC）限制，推動企業 AI 從試驗階段走向可治理、可規模化的營運應用。
深耕 50 年資料科學 以可信任 AI 作為企業決策核心
自 1976 年成立以來，SAS 從統計分析起家，逐步發展為全球企業級資料與 AI 平台的重要領導者，服務超過 150 個國家、多數《Fortune》100 大企業，長期深耕金融、製造、零售、醫療與政府等高複雜度產業。
面對 AI 快速演進，SAS 持續強調，企業真正需要的不僅是模型能力，而是兼顧透明度、治理、人工監督（human oversight）與商業落地的可信任架構。生成式 AI 雖提升互動效率，但影響企業營運的關鍵決策，仍需建立在可追溯、可稽核且具治理能力的決策系統之上。如何平衡創新速度、風險控管與法規要求，正成為企業AI投資能否成功的核心關鍵。
擴充 SAS Viya 平台能力 打造企業級 AI 營運基礎
此次 SAS Innovate 2026 的重要更新之一，是全面擴充 SAS Viya 平台的代理型 AI 能力，包括 SAS Viya Copilot、Model Context Protocol（MCP）Server 與 Agentic AI Accelerator。
透過自然語言互動、no-code 與 low-code 模式，企業可更快速建置 AI 助理與代理人，加速資料分析、模型開發與決策流程，同時降低 AI 導入門檻。MCP Server 則採用開放標準架構，讓企業內外部 AI 代理可在受控環境下安全調用 SAS 分析模型與決策能力，協助 AI 從單一工具，進一步融入跨部門營運流程。
在治理層面，SAS 同步推出 SAS AI Navigator，協助企業盤點模型、LLM 與 AI 代理使用狀況，對應內部政策與外部法規要求，因應日益普遍的影子 AI（Shadow AI）風險。SAS 將治理視為企業規模化導入 AI 的前提，而非事後補強，使企業能在推動創新的同時兼顧透明度、風險管理與法遵需求。
升級資料管理能力 建立 AI 就緒資料基礎
除 AI 模型與治理外，資料基礎建設仍是企業 AI 落地的關鍵。SAS 同步升級資料管理（Data Management）能力，強調打造 AI 就緒資料基礎，透過資料治理、資料來源與處理流程追蹤（lineage）、高效能分析與雲端原生架構，協助企業降低資料搬移成本，提升資料可用性與安全性。
SAS 強調，企業 AI 成效往往取決於資料是否具備一致性、治理能力與跨部門整合能力，而非單純模型本身。透過將分析能力直接帶到資料端，企業可在兼顧治理與安全的前提下，更快速推進AI 正式部署與規模化應用。
擴大產業 AI 應用布局 加速高價值場景落地
在產業應用層面，SAS 持續拓展產業型 AI 的應用，首波聚焦供應鏈優化、金融詐欺偵測、數位分身（Digital Twin）、職場安全管理與社會福利等場景。新版 Supply Chain Agent 可協助製造與零售業即時優化供需規劃；金融領域則透過即時詐欺模型因應深偽詐騙與數位金融犯罪；而結合數位分身、電腦視覺與合成資料的應用，可進一步提升設備效率、生產排程與職場安全管理。
透過將 AI 代理、模型與產業知識結合，SAS 正將過往強項的分析與決策能力，進一步轉化為更具自主協作能力的企業營運工具。
前瞻量子 AI 布局 提前探索下一世代企業競爭力
除現有 AI 布局外，SAS 也同步加速量子 AI 發展，預計於今年第四季推出 SAS Quantum Lab，協助企業在既有 SAS Viya 平台上探索、測試與驗證量子 AI 的商業應用潛力。不同於仍處發展初期的純量子運算，量子 AI 更強調量子硬體、傳統運算與機器學習的混合式架構，讓企業能提早布局高複雜度決策場景，如金融詐欺偵測、供應鏈最佳化、藥物研發與大型模型優化等應用。
隨著市場關注從導入成本逐步轉向商業價值驗證，量子 AI 正逐步從前瞻研究走向企業中長期數位轉型藍圖的重要一環。
SAS 持續引領企業 AI 邁向下一階段
從可信任 AI 治理、代理型 AI，到量子 AI 等新型運算架構，SAS 正以 50 年資料科學與決策專業為基礎，持續協助企業突破 AI 從概念驗證走向實際營運的關鍵門檻，助力全球企業在快速變動的 AI 時代中，同步兼顧創新、治理與規模化部署，打造未來企業決策韌性及競爭優勢。
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