银行业为什么喜欢用 sas 而不是 python？
在我看来，银行业在选择数据分析工具时，比起Python，SAS更受欢迎，这背后其实有很多具体的原因。不能简单地说SAS就一定比Python好，而是说在银行这种对稳定性、合规性、以及历史沉淀要求极高的行业里，SAS的某些特质更加契合他们的核心需求。
首先，历史和稳定性是SAS的一大优势。你可以想象一下，银行处理的数据规模有多大，涉及的业务有多么关键？这些系统的稳定性和可靠性是生命线。SAS已经在这个行业耕耘了几十年了，可以说是“身经百战”，无数大型银行的核心风险管理、反欺诈、信贷审批等系统都是基于SAS构建的。这意味着它的算法、功能经过了长时间、大规模的实际验证，很少会出现意想不到的bug或者兼容性问题。相比之下，Python虽然发展迅速，生态也非常活跃，但它作为一个更年轻的语言，其核心库和生态系统的稳定性还需要一个持续积累和验证的过程。在银行这种“不求有功，但求无过”的行业里，一个已经证明可靠的工具，往往比一个可能更强大但稳定性存疑的新工具更有吸引力。
其次，合规性和审计是银行非常看重的一点。银行业受到严格的监管，每次的数据分析和模型建立都需要能够清晰地追溯，证明其过程的合理性和合规性。SAS在这方面做得非常好。它的编程语言本身就比较结构化，而且SAS系统提供了非常完善的日志记录和版本控制功能，能够详细记录每一次操作、每一个代码修改的来龙去脉。这对于满足监管要求、应对审计检查来说，是极大的便利。打个比方，SAS就像一本写得很清楚的日记本，记录了所有发生的事情；而Python的代码可能更灵活，但也可能需要更多额外的工作来确保审计的透明度。
再者，专业性和行业标准也是一个重要因素。在很多年里，SAS一直是金融分析领域的“事实标准”。这意味着很多金融分析师、统计学家和数据科学家都接受过SAS的培训，并且掌握了它的使用。行业内积累了大量的SAS专家，也有很多成熟的SAS解决方案和案例。对于银行来说，这意味着他们更容易找到具备SAS技能的人才，也更容易复用现有的解决方案和知识体系。招聘、培训的成本相对较低。而Python虽然现在越来越普及，但在某些细分领域，比如传统的精算或者一些非常底层的金融模型开发上，SAS的专业深度和行业积累还是比较有优势的。
接着，我们来谈谈易用性和学习曲线（对于特定的金融场景而言）。虽然很多人觉得Python的学习曲线更平缓，但对于一些非常特定的金融统计分析，SAS的语法设计可能更贴近传统的统计学方法。它提供了很多内置的统计过程（PROCs），比如PROC SQL、PROC MEANS、PROC REG、PROC LOGISTIC等，这些都是金融分析中常用的功能，而且它们的API相对稳定且文档丰富。对于那些已经习惯了SAS工作流程的金融专业人士来说，直接转向Python的各种库（如Pandas、NumPy、SciPy、Scikitlearn）需要一个适应过程，并且要理解不同库之间的差异和最佳实践。举个例子，如果你只需要做一个标准的回归分析，SAS的PROC REG可能几行代码就搞定了，而且结果的呈现也非常规范。
此外，企业级支持和性能优化也是不容忽视的方面。SAS作为一家商业公司，提供的是一套完整的解决方案，包括软件、培训、技术支持等。当银行在使用过程中遇到问题时，可以直接联系SAS的技术支持团队，获得及时的帮助。而且，SAS在处理大规模数据集方面的性能优化做得非常出色，尤其是在一些特定的硬件环境和数据架构下，它的性能表现可能更加稳定和可预测。Python虽然也有性能优化的库（如NumPy、Pandas底层的C实现），但整体的性能调优可能需要更多的专业知识和经验。
最后，遗留系统和集成。很多银行的核心业务系统都是在几十年前就开始建设的，这些系统可能已经深度集成了SAS。在进行技术升级或者引入新工具时，银行需要考虑与现有系统的兼容性和集成成本。如果一个新工具需要重写大量的遗留代码或者进行复杂的系统改造，那么银行在决策时会非常谨慎。SAS在这些遗留系统的集成方面，往往比一个全新的技术栈更容易一些。
当然，这并不是说Python在银行业就没有地位。事实上，Python在数据科学、机器学习、量化交易等领域已经越来越受欢迎，尤其是在一些新兴的业务部门或者对新技术接受度更高的团队。很多银行也在积极拥抱Python，并将其作为重要的补充工具。但从整体行业来看，SAS凭借其历史、稳定性、合规性、专业性等方面的优势，在银行业，尤其是在一些核心的、对稳定性要求极高的业务场景中，仍然占据着重要的地位。选择SAS，更多的是一种对风险规避和业务连续性的考量。
首先，历史和稳定性是SAS的一大优势。你可以想象一下，银行处理的数据规模有多大，涉及的业务有多么关键？这些系统的稳定性和可靠性是生命线。SAS已经在这个行业耕耘了几十年了，可以说是“身经百战”，无数大型银行的核心风险管理、反欺诈、信贷审批等系统都是基于SAS构建的。这意味着它的算法、功能经过了长时间、大规模的实际验证，很少会出现意想不到的bug或者兼容性问题。相比之下，Python虽然发展迅速，生态也非常活跃，但它作为一个更年轻的语言，其核心库和生态系统的稳定性还需要一个持续积累和验证的过程。在银行这种“不求有功，但求无过”的行业里，一个已经证明可靠的工具，往往比一个可能更强大但稳定性存疑的新工具更有吸引力。
其次，合规性和审计是银行非常看重的一点。银行业受到严格的监管，每次的数据分析和模型建立都需要能够清晰地追溯，证明其过程的合理性和合规性。SAS在这方面做得非常好。它的编程语言本身就比较结构化，而且SAS系统提供了非常完善的日志记录和版本控制功能，能够详细记录每一次操作、每一个代码修改的来龙去脉。这对于满足监管要求、应对审计检查来说，是极大的便利。打个比方，SAS就像一本写得很清楚的日记本，记录了所有发生的事情；而Python的代码可能更灵活，但也可能需要更多额外的工作来确保审计的透明度。
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接着，我们来谈谈易用性和学习曲线（对于特定的金融场景而言）。虽然很多人觉得Python的学习曲线更平缓，但对于一些非常特定的金融统计分析，SAS的语法设计可能更贴近传统的统计学方法。它提供了很多内置的统计过程（PROCs），比如PROC SQL、PROC MEANS、PROC REG、PROC LOGISTIC等，这些都是金融分析中常用的功能，而且它们的API相对稳定且文档丰富。对于那些已经习惯了SAS工作流程的金融专业人士来说，直接转向Python的各种库（如Pandas、NumPy、SciPy、Scikitlearn）需要一个适应过程，并且要理解不同库之间的差异和最佳实践。举个例子，如果你只需要做一个标准的回归分析，SAS的PROC REG可能几行代码就搞定了，而且结果的呈现也非常规范。
此外，企业级支持和性能优化也是不容忽视的方面。SAS作为一家商业公司，提供的是一套完整的解决方案，包括软件、培训、技术支持等。当银行在使用过程中遇到问题时，可以直接联系SAS的技术支持团队，获得及时的帮助。而且，SAS在处理大规模数据集方面的性能优化做得非常出色，尤其是在一些特定的硬件环境和数据架构下，它的性能表现可能更加稳定和可预测。Python虽然也有性能优化的库（如NumPy、Pandas底层的C实现），但整体的性能调优可能需要更多的专业知识和经验。
最后，遗留系统和集成。很多银行的核心业务系统都是在几十年前就开始建设的，这些系统可能已经深度集成了SAS。在进行技术升级或者引入新工具时，银行需要考虑与现有系统的兼容性和集成成本。如果一个新工具需要重写大量的遗留代码或者进行复杂的系统改造，那么银行在决策时会非常谨慎。SAS在这些遗留系统的集成方面，往往比一个全新的技术栈更容易一些。
当然，这并不是说Python在银行业就没有地位。事实上，Python在数据科学、机器学习、量化交易等领域已经越来越受欢迎，尤其是在一些新兴的业务部门或者对新技术接受度更高的团队。很多银行也在积极拥抱Python，并将其作为重要的补充工具。但从整体行业来看，SAS凭借其历史、稳定性、合规性、专业性等方面的优势，在银行业，尤其是在一些核心的、对稳定性要求极高的业务场景中，仍然占据着重要的地位。选择SAS，更多的是一种对风险规避和业务连续性的考量。
网友意见
环境要求不一样，医药、金融、保险那四大行业喜欢SAS，互联网这样的行业喜欢python
其中一个很重要的原因就是对于结果的稳定性和准确性要求上
就拿银行业来说，他们挣的钱都属于“风险投资”，一旦计算结果出现错误了，很容易造成严重的损失。而python这种开源工具最大的缺点，就是这些人写出的代码很多并不是很严格的统计分析，计算过程缺少权威性，它的结果并没有很大的严谨性，不符合银行业的要求。
SAS虽然不开源，但是开源了也没什么用，真正搞金融数据统计的没必要去了解算法，你决策树算法弄得再熟悉也不如SAS算法工程师研究的透彻，你只要考虑应用环境、业务环境什么的就足够了。
其实，SAS的构架就是按照情景模式打包为各种模块，像什么BASE、STAT、 ETS、IML这些，耦合度是很高的，给银行业用足够了。而且SAS的全模块都是通过认证的，计算结果在业内的权威性是很高的，这一点对于银行业来说颇为重要。
当然了，跟python比起来，SAS想要做大数据挖掘、文本挖掘之类的技术比较困难，所以很多企业会使用SAS进行抽样处理后再进行建模，然后再使用Python去进行部署落地，并不会用全量样本去跑数据建模，全量样本去跑数据谁也跑不动，而且也会存在噪音和杂质更多的情况。
此外呢，还有一个原因，就是SAS是传统的统计软件，那些银行基本都用了几十年了，datasets早就存储为sas的形式，所谓先到者吃肉，后来者喝汤，哪怕SAS现在一个模块都得一百万，银行也会买SAS而不是用开源的工具，毕竟人家银行业财大气粗，花点钱买个商业软件根本不是什么事。
退一步讲，就算是小概率事件出错了，银行业还能把锅甩给SAS，我买你的软件、买你的服务，出了问题你就得给我站出来挡着，要不然我的钱不是白花了。
简单总结就是，SAS靠得住，卖得贵但算的准；银行出了事能甩锅，省事又不担责。一举两得，岂不美哉？
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