“我们将基于50年的行业积累，提供面向业务决策的数据应用解决方案。”

在企业AI数据分析平台竞争持续升温的背景下，SAS正将行业经验和治理能力作为自身差异化的核心卖点。

近日，在首尔举行的“SAS Innovate on Tour 2026”媒体圆桌会上，SAS亚太区客户咨询业务副总裁Deepak Ramanathan这样概括了公司的数据与AI战略。

据Deepak Ramanathan介绍，SAS自1976年成立以来，长期深耕银行、制造、公共部门、医疗健康和生命科学等强监管行业。公司最初从临床分析起步，随后逐步将分析能力拓展至银行、政府、医疗健康、生命科学和制造等多个领域。

他表示，SAS“卖的不是平台本身，而是解决各行业实际问题的应用”。以银行业为例，SAS提供面向首席风险官（CRO）的信用与决策解决方案、反洗钱解决方案，以及供应链智能解决方案等。

同场出席活动的SAS全球行业与解决方案营销负责人Mark Demers也表示，很多企业都在强调自身具备分析企业数据的能力，但SAS真正的差异化在于“面向决策”以及“行业化解决方案”。他指出，SAS过去50年的发展脉络，正是围绕倾听客户需求、持续打磨行业方案展开；公司内部也汇聚了大量拥有银行、公共部门、制造等一线经验的人才。

此次发布的合成数据解决方案Data Maker，也被SAS视为强化行业化能力的重要一环。

Deepak Ramanathan表示，Data Maker既可用于生命科学企业生成合成数据，也可应用于金融欺诈和数字身份欺诈检测等场景。在他看来，SAS推动AI落地并不止于提供平台，而是围绕客户面临的具体业务问题推进应用。

除行业能力外，AI治理同样是SAS此次重点强调的方向。SAS推出的企业级AI治理平台SAS AI Navigator，可帮助企业对大型语言模型（LLM）、AI代理、开源模型以及SAS自研模型等各类AI资产和应用场景进行统一纳管和可视化管理。

Deepak Ramanathan表示，SAS的治理能力不仅覆盖自有模型，也面向客户使用的开源模型和各类LLM，同时提供代理框架支持。对企业而言，在推进AI应用时，最先需要补上的往往是数据管理和AI治理能力。

产品层面，SAS还对云端数据与AI平台Viya进行了升级。

此次升级的重点之一，是进一步拓展Viya与主要外部数据平台的集成。SAS表示，这意味着Viya用户可以在现有数据平台环境中直接调用SAS的分析能力，而无需改变原有的数据基础设施。

在Viya平台本身，SAS同样突出行业化定位。Deepak Ramanathan表示，SAS基于Viya，将行业应用以预封装的端到端形式交付，并按照特定岗位和职能进行设计。以银行业为例，公司提供面向首席风险官（CRO）的信用与决策解决方案、面向反金融犯罪管理场景的反洗钱解决方案，以及面向营销负责人的客户智能解决方案。

此外，SAS还发布了内置于Viya平台的对话式AI助手Viya Copilot，帮助专业人员在分析工作流中使用AI。Viya Copilot采用SAS自主训练的模型，并基于Microsoft Azure提供。

Mark Demers补充称，SAS也在评估通过其他云服务提供相关能力，以及推出本地部署（on-premises）方案。在韩国市场，随着金融行业网络隔离监管有所放宽，SAS正关注金融机构将选择何种云服务；与此同时，为拓展韩国公共市场，公司也在筹备与韩国本土云服务商开展合作。