Heidelberg, 6. Mai 2026 – SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz (KI), baut sein Portfolio an branchenspezifischen KI-Agenten und -Modellen aus. Die neuen Branchen-Beschleuniger helfen Unternehmen und der öffentlichen Verwaltung, KI-Anwendungen schneller in bestehende Prozesse zu integrieren. Die Agenten und Modelle sind Teil eines Investitionsprogramms, bei dem das Unternehmen eine Milliarde US-Dollar gezielt für die Entwicklung von Branchenlösungen einsetzt.
Der Supply Chain Agent adressiert die Absatz- und Produktionsplanung in Fertigungsunternehmen, und optimiert insbesondere den Sales-&-Operations-Planning-Prozess (S&OP). Dieser ist aufgrund von Tausenden von Lieferketten extrem komplex und wird deshalb häufig nur monatlich durchgeführt – zumal viele Unternehmen hier weiterhin mit Spreadsheets arbeiten. Hier setzt der KI-Agent an: Er kann Nachfrage-, Angebots- und Betriebsdaten fortlaufend auswerten und Planer dabei unterstützen, Szenarien wie Nachfragerückgänge oder veränderte Materialverfügbarkeit zu simulieren. Die Interaktion erfolgt über eine Chat-Oberfläche; Entscheidungen und Empfehlungen werden für Anwender nachvollziehbar erläutert.
„Aktuelle vorgefertigte Agenten im Markt befassen sich in der Regel mit Basisprozessen von Unternehmen. Der Supply Chain Agent von SAS hingegen unterstützt einen sehr spezifischen, hochkomplexen Prozess. Das kann einen erheblichen Mehrwert schaffen“, sagt Kathy Lange, Research Director AI, Data and Automation Software bei IDC.
Effizientere Betrugsbekämpfung bei Banken und Versicherungen mit spezifischen KI-Modellen
Im Finanzsektor setzt SAS auf Modelle zur Betrugserkennung. SAS Fraud Decisioning for Payments hilft Banken und Versicherungen dabei, Betrugsversuche bei Transaktionen direkt in Echtzeit zu erkennen. Die Modelle basieren unter anderem auf Datenmustern, die aus einem Konsortium globaler Finanzinstitute abgeleitet sind. Sie decken verschiedene Betrugsformen ab, darunter Kreditkarten-, Debitkarten-, Geldautomaten- und Wallet-Betrug sowie neuere Muster wie Geldkurier-Erkennung.
„Wenn Unternehmen Ad-hoc-AI-Frameworks zusammenstückeln müssen, verlieren sie oft den Wettbewerbsvorteil, den sie sich von ihrer Investition in KI erhoffen“, erklärt Manisha Khanna, Global Market Strategy Lead Applied AI bei SAS. „Die Branchen-Beschleuniger sind darauf ausgelegt, konkrete Probleme auch in regulierten Umgebungen zu adressieren und mit bestehenden Daten zu arbeiten.“
Digitale Zwillinge für die Anlagensteuerung
Im industriellen Umfeld nutzt SAS digitale Zwillinge, die in der Unreal Engine von Epic Games erstellt werden. Sie ermöglichen es, Anlagen virtuell abzubilden und Prozessvarianten zu simulieren. Ein Anbieter von Sterilisationsdienstleistungen für medizinische Geräte beispielsweise setzt einen solchen digitalen Zwilling ein, um Engpässe in der Anlagenlogistik zu analysieren und Abläufe zu optimieren.
Synthetische Daten für mehr Arbeitssicherheit
Ein weiteres Anwendungsfeld ist Sicherheit am Arbeitsplatz. Mit SAS Worker Safety kombiniert das Unternehmen digitale Zwillinge, synthetische Daten und Computer Vision. Damit können Modelle für Situationen trainiert werden, für die reale Bilddaten nur begrenzt oder gar nicht verfügbar sind, etwa seltene Unfälle oder Fehlverhalten im Umgang mit Schutzausrüstung -ohne jede Nutzung personenbezogener Daten.
Nach dem Training lassen sich diese Modelle auf allen Kameras innerhalb einer Einrichtung einsetzen, um Echtzeit-Warnmeldungen auszugeben. In einem OP oder Labor beispielsweise erkennt das System so eine verrutschte Maske oder einen fehlenden Handschuh, bevor die Sicherheit gefährdet wird.
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