當你走進銀行，上方的影像辨識感測裝置（Sensor）開始辨識你的性別、年紀，臉上表情來猜測你今天的心情；接著眼球辨識器會感測你的眼球正在關注什麼資訊、停留多久，銀行藉此得知你對什麼樣的資訊感興趣；這是未來「智慧銀行」的雛形，銀行可以根據這些從各式感測裝置（Sensor）收集來的資訊，增加對客戶的了解，進而提供客戶真正需要的資訊，透過即時的互動，做到個人化的精準行銷。
惟這些無所不在的感測裝置，所編織成的物聯網（IoT），就像人的四肢的一樣，可以即時搜集許多資料，但這些資料要變成有用的決策資訊，得靠後端的大腦，也就是熱門的大數據（Big Data）分析應用。
物聯網已被視為第四次科技革命，根據顧能Gartner預測，2016年全球聯網設備將達到64億台，到2020更將擴大到260億台。而早在物聯網風潮掀起時，分析大廠SAS就已開始探索來自感測裝置與其他設備的資料。
不只針對金融業，物聯網分析（SAS Analytics for IoT）技術也可應用在製造業、能源業、零售業等各個行業。例如在製造業，透過收集連接到設備的感測器所產生的資料並解讀這些資訊，不但可提升製程良率,甚至於也可預測工廠設備維修保固之需求。SAS 物聯網分析可幫助企業解讀快速產生及積累的資料，協助客戶根據資料做出正確決策，以提高產品安全性和品質、減少人身傷害等，並轉化成真正的利潤。近來世界上一些大型製造業、例如奇異電器、福特汽車等,都陸續導入SAS相關的物聯網大數據分析方案。
<出處:經濟日報>
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