SAS RAM stroomlijnt verwerking van ongestructureerde data

In dit artikel:

SAS lanceert Retrieval Agent Manager (RAM), een no-code platform dat ongestructureerde bedrijfsdata omzet in directe, bruikbare inzichten en zo de kloof tussen GenAI-beloften en operationele resultaten wil dichten. RAM bouwt op het Retrieval Augmented Generation-principe: het doorzoekt en indexeert documenten automatisch, test verschillende configuraties en kiest de beste instellingen voor snelle integratie via API’s of chatinterfaces. Voor complexere taken voegt het een agentic AI-laag toe die workflows kan automatiseren.

De oplossing richt zich op concrete bedrijfsuse-cases: fraudeteams detecteren binnen seconden verdachte patronen, schade-experts in verzekeringen vinden snel relevante dossierinformatie voor snellere uitkeringen, contactcenters verlagen wachttijden en houden antwoorden consistent, de zorg haalt sneller inzicht uit patiëntendossiers en klinische protocollen, en de maakindustrie kan predictief onderhoud verbeteren door handleidingen en rapporten te analyseren.

SAS benadrukt betrouwbaarheid en privacy: RAM gebruikt uitsluitend de eigen documenten van een organisatie, toont transparant welke brondocumenten antwoorden ondersteunen en gebruikt geen klantdata om de gebruikte LLM’s te trainen. Data en model blijven gescheiden totdat een antwoord wordt gegenereerd, zodat gevoelige informatie niet onbedoeld de organisatie verlaat.

Achterliggend probleem is dat meer dan 80% van bedrijfsdata ongestructureerd is en blijft groeien, terwijl bestaande, code-intensieve oplossingen vaak inconsistent presteren. Met RAM biedt SAS een stapsgewijze, plug-and-play route om AI-investeringen om te zetten in meetbare waarde, van eenvoudige chatbots tot geavanceerde AI-agents. De komende maanden moet uitwijzen of deze no-code benadering daadwerkelijk schaalbare doorbraken voor organisaties oplevert.