近日,SAS荣获由《亚洲风险》杂志颁发的2023年度最佳IFRS 17解决方案大奖。亚洲风险大奖是亚洲风险管理领域历史最悠久的奖项之一,旨在表彰那些“以有效和创新的方式服务于金融机构的解决方案提供商”。
近一年来,SAS扩展了风险管理解决方案,进一步丰富了产品线,赢得了亚洲风险大奖的高度认可。值得注意的是,SAS于2022年收购了专业的风险软件提供商Kamakura,并在今年宣布将投资10亿美元进一步开发行业解决方案。
最近获得的其他奖项包括:
•跃升至Chartis风险技术百强榜(RiskTech 100®)第二位
•荣获由《亚洲银行家》颁发的2023年度“中国最佳合规风险技术实施”奖
•首次获评Chartis资产负债管理(ALM)解决方案象限®领导者
•赢得Risk.net五项2023风险技术奖
2023年,国际财务报告准则第17号(IFRS 17)在亚洲几个主要国家和地区得到了广泛实施。SAS®IFRS 17解决方案也赢得了来自行业和客户的赞誉。
孟泰人寿保险有限公司(Muang Thai Life Assurance PCL)会计部执行副总裁Pornprapa Komonsuti表示:“我们之所以选择SAS,是因为他们拥有端到端的整体解决方案,能够满足我们全部的IFRS 17合规需求。”
“SAS解决方案的丰富功能和技术成熟度给我们留下了深刻印象,例如无缝编排的工作流程和持续的数据验证,简化了从数据采集到生成报告的整个流程。SAS 拥有丰富的实施经验,并提供专业的技术支持服务,确保了项目的顺利实施。”
为保险公司赋能,应对行业变革
今天的保险公司必须符合严格的新合规标准,管理海量相关数据,并与内外部利益相关者和监管机构保持沟通协作。为了满足IFRS 17的相关要求,选择功能全面的、具有细粒度分析和强大数据管理能力的解决方案是至关重要的。
去年,SAS在其IFRS 17解决方案中集成了下列功能:
•财务预测能力——可根据IFRS 17准则预测未来各种情境下的财务状况和业绩。
•图形化配置界面——方便用户维护配置项,并区分全局和本地配置。
•增强型端到端工作流——可将数据回滚到流程中断的位置继续处理,而无需从头开始运行。
•“存档和恢复”设置——用于已审批结束的业务周期,可释放服务器资源并提高性能。
“近十年来,保险公司面临的最大挑战之一,就是采用新的负债估值和财务披露准则。”SAS高级副总裁兼风险研究与定量解决方案主管Troy Haines表示。
“在这个新的合规时代,SAS IFRS 17解决方案可以说是由那些奋战在第一线的保险业和风险管理人士共同塑造的。我们已经将财务和风险管理整合到同一个生态系统之中,该生态系统包含了财务报告生命周期的每一个环节。所有这些都旨在促进现代化保险公司的合规性和业务增长。”
想知道SAS IFRS 17解决方案如何助您简化财务报表和审计报告吗?了解更多信息,请访问www.sas.com/ifrs17。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。