良性循环：通过更好的数据和集成释放AI成果 - Business Insider

为了说明数据完整性和准确性在企业AI中的重要性，SAP的Manos Raptopoulos喜欢提出一个简单的问题："你有没有尝试过使用生成式AI工具进行字数统计？"

与文本的实际字数相比，这类工具今天的误差可能达到10%。改进后，这一误差可能会降至5%。

但Raptopoulos说，如果将这种不精确度应用到你的EBITDA上，情况又会如何。Raptopoulos负责SAP在亚洲、欧洲和中东非洲地区的业务，是首席营收官，也是公司扩展董事会成员。

他说："在商业世界中，如此大的差异会影响分析师的预期，会影响估值。对于CFO来说，如果没有一种确定性的方式来说明'这是我的数字'，那将是一场噩梦。"

随着AI无缝嵌入SAP的应用程序并由全球最强大的商业数据提供支持，SAP业务套件在深度连接客户业务的各个方面方面是无与伦比的，使公司能够实现真实的业务成果和端到端的转型价值。

Raptopoulos表示，由AI驱动的企业应用需要平衡机器学习的确定性与生成式AI的更概率性方法。这就是为什么他主张企业能够访问尽可能多样化且受治理的数据池。

SAP的客户代表了全球总经济的84%。在180多个国家开展业务，SAP对各地区的合规性和法规有深入了解。Raptopoulos说，这些集体专业知识和见解汇集到了应用程序、数据和AI的无与伦比的交汇点，三者相互促进。他指出，这种融合使SAP业务套件成为游戏规则改变者。

SAP的数据方法预见到了IT专业人员共同关注的问题。在《CIO愿景2025报告》中——这是一项对18个国家14个行业的600名CIO的调查——Databricks和MIT发现，72%的受访者认为他们的数据质量协议是"被动"的或仅仅是"意识到的"，这表明他们倾向于将数据管理视为技术合作伙伴的责任，而非内部关注的问题。

AI的性能和可靠性只与其数据一样好——而SAP的数据深度是无与伦比的。Raptopoulos感到有责任帮助组织利用SAP业务数据云（SAP Business Data Cloud）创造切实的业务成果，该云平台协调了SAP和非SAP系统的数据。集成的数据随后被转换为一个集中化的、语义丰富的层，以支持高级分析和AI功能。

他说："最后一公里"正确执行非常重要。

数据与生产力之间的平衡

偏离目标几度也是SAP客户太阳马戏团娱乐集团（Cirque du Soleil Entertainment Group）的空中表演者希望避免的情况。

每年7,000次差旅的手工记录和管理是全球特许经营的一个特别痛点。太阳马戏团的财务经理需要为50个不同节目中每场巡演手动创建和跟踪约140个成本对象。

SAP业务套件解决了这一复杂性，创建了统一的数据模型和智能技术，以与供应商协商更好的费率。财务团队将每场巡演创建的成本对象数量减少了近80%。

太阳马戏团还使用SAP工具来提高数据完整性和治理能力，并简化公司每年设计和制造的庞大服装系列的材料管理和生产计划。

Chantale Périgny是太阳马戏团的应付账款经理，她说："通过依赖SAP，我们的工作量减少了一半。数据在系统中轻松透明地流动，因此我们可以更多地关注控制而非流程本身。"

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启动"良性循环"

对Raptopoulos来说，这个例子说明了客户应该从SAP那里期待什么：通过将应用程序、数据和AI集成到一个统一的系统中，克服复杂性，更快创新，并在快速变化的世界中取得持续成功的能力。

规避用户不知道模型如何训练的黑盒模型，SAP的业务数据云创造了Raptopoulos所称的"良性循环"：质量数据的基础模型，当客户信任并使用它时得到扩展，为整个生态系统带来更多数据。

Raptopoulos说，这种循环促进了创新，因为用户感到有能力通过从海量数据集中更轻松地获取见解来尝试新的AI应用程序，以解决痛点。

SAP的AI助手Joule通过添加上下文来增加价值。当Joule利用其自然语言处理能力回答客户问题时，Raptopoulos说："理解这是财务问题还是供应链问题非常重要。细微差别可能非常不同，这就是训练有素的生成式AI模型应该立即理解上下文的地方。"

Raptopoulos说，这些互动积累成节省时间和金钱的见解——这些成果创造了增长的势头。

"如果上下文存在，语义存在，你的企业就可以访问AI承诺交付的成果。这就是良性循环，因为你随后可以使用它来训练更多模型，创建更有意义的应用程序。"

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