2024 SAS 校園黑客松在 8 月 22 日於集思台大會議中心登場！SAS 校園黑客松迄今已舉辦超過 10 年，目的為培養 AI 人才、打造職場即戰力。本屆更擴大舉辦，吸引超過 40 所大專院校及超過 200 位學生到場參與，並透過相互合作與競爭的過程，激盪 AI 分析技術的應用新方式。
「過去這三年，生成式 AI 的火紅造成一個新興浪潮，生成式 AI 可以產出報告、協助大家交作業，卻沒辦法做出預測模型、無法預測一個客戶貸款以後會不會違約，也無法判斷違約以後回收債權的機率。因此在生成式 AI 的浪潮中，更重要的是如何把 AI 應用在決策上面，所以這次 SAS 的校園黑客松競賽主軸，就是希望大家可以做到決策式 AI，」SAS 副總經理陳新銓在開場致詞時分享，「資料科學家」的價值在於必須讓企業主管相信分析的結果，並應用這個分析結果進行決策。陳新銓也強調，SAS 希望創造的是一個「平民化資料科學家」的能力，讓進階分析高手與會計、企管等非資料科學背景的工作者，都可以運用 AI 來達到分析和決策的成果，以及落實 AI 治理的目標。
隨著資料日趨複雜多樣與海量，企業難以用單一技術應對所有分析挑戰，更必須面對 AI 分析可能帶來的不信任與偏見，以及難以將 AI 分析轉化為具體價值的狀況。面對當前企業應用 AI 分析的趨勢與難題，SAS 在今年的校園黑客松，除了教學分析培訓課程、舉辦競賽、資料科學家實務經驗分享之外，也特別希望帶給同學複合式 AI 的概念，並強調其重要性以及複合式 AI 可以解決的商業難題與應用實例。
黑客松競賽主題切合時事，找到以模型為銀行「貸」來最大利潤的方式
據聯徵中心最新統計顯示，2024 年 4 月，36.8 萬人同時持有房貸和信貸，平均房貸 578 萬元、信貸 102.4 萬元，均創 2012 年以來新高。另一方面，站在發放貸款的銀行端來看，銀行法規定房貸與不動產放款總額不得超過存款與金融債總額的 30%，但實務上多以 28% 為限。日前金管會透露，37 家國銀中有 13 家超過 27%，其中 3 家超過 28% 的警戒水位。。
近期貸款熱潮使許多銀行臨近放款極限，SAS 以此為背景，期望參賽者開發精準預測模型，選擇最佳客戶發放汽車貸款，以最大化利息收入並最小化違約，達成 24 個月內總利潤最大化。
以 AI 模型助攻銀行放貸的例子，不只是今年 SAS 校園黑客松競賽設定的情境，在全球擁有超過 3,500 家金融服務客戶的 SAS，在助力銀行提升貸款效率與精準度方面，也已經創造實際落地應用的場景與效益。陳新銓分享到，SAS 協助日本三大商業銀行之一的瑞穗銀行，推出可靈活應對小額和短期貸款的線上借貸服務，讓原本由人工審查的短期貸款作業流程，可以藉由 AI 運算同時收集網路外部資料，以制定自動貸款決策、加速所有審查流程。最後，SAS 成功將瑞穗銀行核貸過程由數週縮減為 30 分鐘，並在上線兩個月內將貸款發放數從 80 筆增加至 1,000 筆，顯著提升瑞穗銀行的運營效率。
探索更多模型的創新應用場景，找到讓複合式 AI 發揮最大綜效的模式
除了與本屆校園黑客松競賽相關的金融主題外，SAS 顧問也以複合式 AI 在食品安全與庫存物流領域的創新應用場景作為舉例。顧問分享，複合式 AI 不僅僅涉及機器學習，還包含統計、資料探勘、預測、最佳化、自然語言處理 NLP 與電腦視覺等技術，這些技術都可以互相組合搭配，成為創新應用的解決方案，以更多面向地解決企業的運營問題。
SAS 顧問首先以複合式 AI 在食品安全領域的應用成果為例，分享從 2010 年到 2021 年，芝加哥衛生部門總共收集了 92,000 份用餐者回饋，其中充滿非結構化資料的文字描述，若用人工分析這些報告需要約 7,700 小時，相當於四名全職員工一年的工作量。SAS 利用 NLP 自然語言處理和機器學習進行風險分級，並以視覺化方式呈現高風險餐廳和區域，最後透過生成式 AI 回饋改善食物安全的建議。這些流程提高了分析品質，加快了工作速度，也讓芝加哥衛生部在 AI 的幫助下發現與召回含有沙門氏菌的 Trader Joe’s 堅果，以及助力慈善機構發現提供給尋求庇護者的食物並不安全的狀況，成功降低許多食安風險。
在庫存物流領域層面，雀巢與 SAS 合作，以最佳化庫存並建置物流 AI 助理。有別於過去若要實踐最佳化庫存與物流管理，企業內部的物流、配貨與供應鏈相關人員皆須具備撰寫程式的能力，在攜手 SAS 之後，透過 SAS 結合自然語言的對話 ChatBot、時序預測、最佳化預測分析倉儲系統、易懂的最佳化庫存與調度數據，以及可連結參數組合模擬結果等功能，助力雀巢內部人員可即時、輕鬆地獲取供應鏈調度細節。
「只有模型是無法解決問題的，必須幫模型再加上一些東西，才能服務終端使用者，」顧問最後提醒，透過 SAS 特別強調的生成式 AI、數位孿生與合成資料等技術整合而成的複合式 AI，不僅可以成為在校園黑客松競賽打造創新應用的工具，更是企業得以發揮最大綜效並開啟 AI 應用新場景的關鍵。
透過實戰積累 AI 應用經驗，多元發想複合式 AI 的應用潛能
隨著企業對 AI 的需求日增，SAS 不僅持續開創複合式 AI 的應用新場景，更期待透過這場校園黑客松活動，讓學生可以從更多角度思考 AI 模型的應用面向。獲得第三名的是由國立中央大學與國立陽明交通大學組成的「目標拿獎金」隊伍，該隊除了在模型優化的效果非常突出外，更在創新應用場景中納入總體經濟的變數，深獲評審肯定。第二名的隊伍為「SAS 給」，由國立臺灣大學與國立政治大學的學生組成，他們不僅在決賽簡報中詳盡描述建模的過程，更將區塊鏈、生成式 AI 的技術與模型結合，打造「動態保費定價模型」的創新應用場景，成功獲得評審青睞。
本屆校園黑客松的冠軍由來自國立清華大學統計學研究所陳煒傑，以及國立中央大學統計研究所蘇湘筠共同組成的「YC」隊獲得。他們表示，在校園環境較沒有機會碰觸大量業界實務場景資料，且資料量龐大，競賽也需在短時間內進行分析，節奏緊湊，但 SAS Viya 的直覺式操作介面，以及處理大量資料的能力讓分析更加高效，幫助他們更有效率地完成分析。
目前企業多半憑藉廠商訓練好的大語言模型，再自行生成所需的內容與資料，這是現在企業應用生成式 AI 的主要方式。至於預測、推薦系統、分群演算法、時間序列預測、最佳化求解等技術的決策式 AI，SAS 也已擁有多樣的技術與應用場景。面對當前的 AI 趨勢，如何整合決策式 AI 與生成式 AI 兩者，才是企業脫穎而出並創造落地應用新場景的關鍵。
作為生成式 AI 與決策式 AI 的整合者，SAS 除了自身所創造的企業應用外，也積極透過校園黑客松等活動深耕校園、努力共同激盪創新場景，在 AI 新時代持續擘劃以複合式 AI 驅動決策、實現最大營運綜效的具體行動方案。
