人工智能将给企业级商业软件带来什么变量？

人工智能对企业级商业软件会带来什么样的变量？在AI的大潮下，SAP会怎么变？目前在企业级市场推动AI面临主要障碍是什么？传统企业应该从哪里入手借助AI来实现商业智变？日前，SAP全球SAP 全球高级副总裁、中国研究院院长李瑞成在接受《中国电子报》记者采访时表示，目前我们的信息化系统正在从原来基于交易数据的记录系统向创新系统转型，从模式一向模式二递进，模式二将融合所有的新技术，包括人工智能技术、决策支持体系、开发平台等。企业要想从AI中尽快获益，需要从企业痛点入手。

人工智能将给企业级商业软件带来什么？

李瑞成表示，我们过去的信息系统是记录系统，主要基于企业的交易数据，企业在生产和经营过程中产生大量的数据，生产数据、交易数据，模式一之下的记录系统处理这些数据，推动企业更高效地进行运营。但是数据的价值还远远没有释放出来，企业的决策者面对这些数据还需要自己进行判断、分析。而在新的模式下，将融合各种各样新的技术，包括人工智能技术，以此处理和分析企业更多维度的数据，获得更智能的、更自动化化的能力。将过去更多是用人的经验来判断的东西，通过AI、通过机器学习的方式，更自动化、智能化地实现。

在李瑞成看来，原来的记录系统和现在的创新系统之间并不互相排斥，不互相替代，如果没有交易系统，就无法产生更多的数据，也满足不了运营需求，谈不上人工智能。

他同时表示，目前AI在企业市场有非常多切实可行的应用场景，比如企业的票据处理，每一家大企业都有成千上万的票据需要处理，票据匹配处理非常繁琐的，过去大公司这部分工作是用票据中心来完成的，现在可以用人工智能的方式来做匹配，能够毫秒内完成。比如企业招聘，现在企业招聘通常是招聘部门看简历筛选候选人，然后面试。而用人工方式查阅简历进行筛选，因每个人都有自己的偏好与歧视（性别歧视、年龄歧视、种族歧视等）其结果就很难做到客观公正。通过机器人、人工智能来识别简历，一方面能够代替了大量繁杂低端的工作，二方面可以更加客观公证找到更合适的人选。又比如用C2B的生产模式，基于用户需求来进行生产，客户一旦给企业下订单，如何快速设计出客户所需要的产品，完全可以在虚拟世界模拟每个客户要的东西，不同的零配件糅合在一起，快速对单个客户订单进行反应，到生产处理，如果这套体系没有人工智能支撑，也是完成不了的。

今年5月12日SAPLeonardo（雷奥纳多）“综合性数字创新系统”美国正式亮相，雷奥纳多被认为是SAP推出HANA之后的最重磅的产品，它将机器学习、物联网、大数据、商务分析、区块链等技术领域的不同软件功能整合在一起，同时融入了SAP的经验、流程和行业知识，以及先进的设计思维方法。这些新兴技术全部整合到“一个生态系统”，按照SAP的说法，技术的相互关联就可以增加彼此的有效性。这恰恰也体现了李瑞成一直在强调的多技术融合性。

雷奥纳多也被看做是SAP的人工智能平台，其中融合了SAP的技术积累、商业流程经验、以及开发工具。眼下包括IBM、微软、谷歌等各家巨头都积极布局AI，谈及SAP与其他企业的AI定位，李瑞成认为SAP对商业企业数据很敏感，SAP的基因、定位和经验都在企业级市场，所以SAP的AI推进一定是围绕企业级商业应用。企业有非常多的数据，如果能够通过SAP的技术帮助企业能够提高它的经营效率，避免出现重大经营失误，让世界运转更卓越，让人们生活更美好，这是SAP的愿景。最近SAP与谷歌在AI方面达成了一个合作，双方携手是希望发挥SAP在2B端的优势和谷歌在2C端的优势一起来做更多的事情。谷歌是SAP财务系统客户，SAP与谷歌一起打造新一代的云计算，稍后大家会看到新的成果出来。

企业推动AI需要有清晰的数据思路

AI技术浪潮下每个企业如何做？李瑞成认为，每个企业情况不一样切入点也不一样。企业要从解决痛点开始，能够获得更好的效果。2B的企业和2C企业不一样，2C的发展路径主要是烧钱，而2B的切入点是需要从痛点开始。

AI有三大要素，一是数据，企业的数据如何建？数据如何定义？李瑞成认为，企业在建立、积累数据之时，一方面数据定位要清晰，要围绕数据形成规章制度，目前企业在数据层面面临很大的一个问题是数据质量差，数据缺乏标签，没有清理、管理，另一方面数据要丰富化，数据来源不能太单一，比如数据要覆盖各个层面包括物流体系、ERP体系等。二是计算能力，企业要找到大型计算平台，这个大型不一定是指天河这样的超算平台，而是要有很强的计算能力同时让每个公司能够用得起的，比如HANA，业界也还有很多计算平台。三是算法，现在很多算法在开源软件领域都能找到，但是如何把算法与数据结合起来，这不是每个公司都能做到，这需要找到好的技术公司。