Was ist tabellarische KI, und warum entwickeln Unternehmen eine Strategie dafür?

Tabellarische KI wendet maschinelles Lernen auf strukturierte Daten an – also die Zeilen und Spalten in Unternehmensdatenquellen, die den meisten geschäftlichen Entscheidungen zugrunde liegen. Unternehmen entwickeln heute eine Strategie rund um diese Technologie, da tabellarische Basismodelle (TFMs) es ermöglichen, präzise Vorhersagen in großem Umfang zu treffen, ohne für jeden Anwendungsfall ein eigenes Modell trainieren zu müssen. Tabellarische KI auf SAP geht noch einen Schritt weiter und führt TFMs sowie Large Language Models (LLMs) mit Orchestrierung, zentraler Verwaltung und Governance über einen einzigen KI-Service zusammen.

Wie unterscheiden sich tabellarische Basismodelle (TFMs) von herkömmlichen großen Sprachmodellen (LLMs)?

Tabellarische Foundation Models sind KI-Systeme, die mit großen, strukturierten Datensätzen vortrainiert wurden, um allgemeine Muster in tabellarischen Daten zu erlernen. Im Gegensatz zu LLMs, die auf Text trainiert sind, arbeiten tabellarische Foundation Models nativ auf Zeilen und Spalten und erfassen die reichhaltige Semantik sowie die Beziehungen in strukturierten Daten vollständig. Als vollständig verwaltete, vortrainierte Modelle machen TFMs kundenspezifisches Training überflüssig, beschleunigen die Wertschöpfung und reduzieren gleichzeitig Kosten sowie Komplexität.

Was ist der Unterschied zwischen einer Vorhersage, einer prädiktiven Erkenntnis und einer tabellarischen KI-Strategie in SAP?

Eine Vorhersage ist das statistische Ergebnis eines tabellarischen KI-Modells. Prädiktive Erkenntnisse passen diese Vorhersage an, um Anwender auf der Grundlage eines vollständigen Verständnisses der Semantik und der Beziehungen in Ihren strukturierten Daten zu präziserem Handeln zu veranlassen. Tabellarische KI auf SAP geht noch einen Schritt weiter, indem sie Vorhersagen und Erkenntnisse mit spezialisierten Funktionen wie tabellarischer Orchestrierung, Kontextauswahl und Registry operationalisiert, die die Kontextualisierung und das logische Denken der KI-Modelle auf der Grundlage Ihrer Unternehmensdaten verbessern. Sie hilft Ihnen, Ihre KI-Praxis zu vereinheitlichen, Kosten zu senken und das Management, die Governance sowie die Transparenz bereitzustellen, die für eine Skalierung erforderlich sind.

Was ist SAP-RPT und wie hilft es Unternehmen, Vorhersagen aus strukturierten Geschäftsdaten zu treffen?

SAP-RPT (Relational Pretrained Transformer) ist ein vollständig verwaltetes, tabellennatives Basismodell, das prädiktive Funktionen wie Regression und Klassifizierung sowie Kontextualisierungsoptionen wie kontextbezogenes Lernen nutzt, um präzise, nachvollziehbare Vorhersagen aus strukturierten Geschäftsdaten zu liefern. Es funktioniert über geschäftliche Anwendungsfälle wie Finanzen, Lieferkette, Vertrieb und Personalwesen hinweg, ohne dass ein Modelltraining oder eine Feinabstimmung erforderlich ist. Im Vergleich zu anderen tabellarischen Modellalternativen wird SAP-RPT mit realen Geschäftsdaten aus jahrzehntelanger Erfahrung über verschiedene Domänen hinweg und mit dem Geschäftsprozesswissen trainiert, das nur SAP bieten kann. SAP-RPT kennenlernen

Was ist SAP AI Core, und welche Rolle spielt es bei der Skalierung tabellarischer KI-Workflows?

SAP AI Core ist die vollständig verwaltete, skalierbare KI-Runtime auf der SAP Business AI Platform für die Bereitstellung und den Betrieb von KI im Unternehmensmaßstab. Für tabellarische KI vereint sie Large Language Models und tabellarische Foundation Models, Orchestrierung, Kontextregistrierung und -auswahl, zielgerichtetes Retrieval und Batch-Inferenz in einem einzigen Service. Sie gleicht Kosten, Leistung und Genauigkeit durch die Modellauswahl aus und stellt automatisch die relevantesten Prognosebeispiele aus großen Datensätzen bereit, während Daten effizient und asynchron verarbeitet werden.

Wie erhalte ich Zugang zu tabellarischen Foundation-Modellen?

Tabellarische Grundmodelle sind über die Modellbibliothek von SAP AI Core verfügbar, einschließlich der neuesten Versionen von SAP-RPT und TabPFN von PriorLabs. Entwickler können damit maßgeschneiderte KI-Anwendungen entwickeln, während Modelle wie SAP-RPT bereits SAP-Lösungen und Joule Agents antreiben und intelligente Prognosen direkt in Geschäfts-Workflows einbetten.

Ist Prior Labs ein SAP-Unternehmen?

Ja, SAP hat die Übernahme von Prior Labs im Juli 2026 abgeschlossen und damit eines der weltweit führenden Forschungsteams für tabellarische Foundation-Modelle (TFM) in die SAP-Familie aufgenommen. Prior Labs wird weiterhin als eigenständige Einheit agieren, wobei sich SAP zuvor verpflichtet hat, mehr als 1 Milliarde Euro zu investieren, um das Unternehmen zu einem weltweit führenden Frontier-KI-Labor für die strukturierten Daten auszubauen, die die Grundlage der weltweiten Unternehmen bilden.

Tabellarische KI

Verwandeln Sie strukturierte Daten in präzise, erklärbare Prognosen, auf deren Grundlage Ihr Team und KI-Agenten handeln können.

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Was ist tabellarische KI auf SAP?

Tabellarische KI auf SAP ist eine speziell für strukturierte Daten entwickelte KI. Sie kombiniert führende tabellarische Foundation-Modelle von SAP und Drittanbietern mit den Orchestrierungsfunktionen in SAP AI Core, um schnellere, kontextbezogene und genauere Prognosen im großen Maßstab zu liefern – ohne benutzerdefiniertes Modelltraining oder fragmentierte Pipelines.

Tabellarische Foundation Models und Funktionen für skalierbare prädiktive Erkenntnisse vereinheitlichen:

Zugriff auf vortrainierte, vollständig verwaltete tabellarische Grundmodelle von SAP und Drittanbietern, die für strukturierte Daten entwickelt wurden.
Erweitern Sie die Reichweite tabellarischer KI mit SAP-Modellen und -Werkzeugen auf Daten außerhalb von SAP-Systemen.
Gewinnen Sie aussagekräftige Erkenntnisse durch erweiterte Was-wäre-wenn- und zusätzliche Analysen, wie etwa die Ursachen hinter Geschäftsergebnissen.
Orchestrieren Sie tabellarische Workflows über Modelle und Prognosefunktionen hinweg, selbst wenn Daten sich ändern, unvollständig sind oder fehlen.
Überwachen und steuern Sie die Performance tabellarischer KI im gesamten Unternehmen.

Vorteile

Profitieren Sie von

Nutzen Sie führende tabellarische Grundmodelle, die für das Verständnis von Unternehmensdaten entwickelt wurden.

Skalierung

Skalieren Sie tabellarische KI mit einem einzigen Managed Service.

Zugriff

Greifen Sie dort auf integrierte prädiktive Erkenntnisse zu, wo Entscheidungen in Geschäftsworkflows, Joule Agents und benutzerdefinierten KI-Anwendungen getroffen werden.

Funktionen

Zentrale Kontrolle

Vereinheitlichen Sie Orchestrierung, Observability und Governance durch tabellarische KI.

Rückverfolgbare Prognosen

Erklären Sie Prognosen anhand der Tabellen, Zeilen und Spalten, die die Ergebnisse beeinflusst haben.

Wiederholbare tabellarische KI-Strategie

Standardisieren Sie Prognosen teamübergreifend, damit jede Funktion konsistent auf Basis derselben verlässlichen Erkenntnisse agiert.

Niedrigere KI-Kosten

Konsolidieren Sie spezialisierte und benchmarkführende tabellarische Basismodelle, um prognostischen Mehrwert für verschiedene Anwendungsfälle zu liefern.

Prognosen aus beliebigen Quellen

Führen Sie Prognosen für Daten aus, wo immer sie sich befinden: über verteilte Quellen, historische oder kontinuierlich aktualisierte Datensätze und Tabellen beliebiger Größe.

KI dort, wo sie gebraucht wird

Operationalisieren Sie Erkenntnisse durch benutzerdefinierte KI-Anwendungen oder betten Sie sie direkt in Joule-Assistenten und Joule Agents ein.

Erfahren Sie, wie Kunden mit tabellarischer KI auf SAP erfolgreich sind

Clariant erzielt eine Genauigkeit von 90 % bei der Steuerermittlung

Erfahren Sie, wie Clariant, ein weltweit führendes Unternehmen für Spezialchemikalien, mit SAP RPT als Kernstück seiner Steuerermittlungspipeline eine Genauigkeit von 90 % bei Rechnungen über mehrere Länder, Steuerhoheitsgebiete und Produktklassifizierungen hinweg erzielte. Das Ergebnis: Steuerexperten verbringen weniger Zeit mit Routineermittlungen und können sich stärker auf komplexe Ausnahmen und die strategische Steuerplanung konzentrieren.

Häufig gestellte Fragen

: Tabellarische KI wendet maschinelles Lernen auf strukturierte Daten an – also die Zeilen und Spalten in Unternehmensdatenquellen, die den meisten geschäftlichen Entscheidungen zugrunde liegen. Unternehmen entwickeln heute eine Strategie rund um diese Technologie, da tabellarische Basismodelle (TFMs) es ermöglichen, präzise Vorhersagen in großem Umfang zu treffen, ohne für jeden Anwendungsfall ein eigenes Modell trainieren zu müssen. Tabellarische KI auf SAP geht noch einen Schritt weiter und führt TFMs sowie Large Language Models (LLMs) mit Orchestrierung, zentraler Verwaltung und Governance über einen einzigen KI-Service zusammen.
: Tabellarische Foundation Models sind KI-Systeme, die mit großen, strukturierten Datensätzen vortrainiert wurden, um allgemeine Muster in tabellarischen Daten zu erlernen. Im Gegensatz zu LLMs, die auf Text trainiert sind, arbeiten tabellarische Foundation Models nativ auf Zeilen und Spalten und erfassen die reichhaltige Semantik sowie die Beziehungen in strukturierten Daten vollständig. Als vollständig verwaltete, vortrainierte Modelle machen TFMs kundenspezifisches Training überflüssig, beschleunigen die Wertschöpfung und reduzieren gleichzeitig Kosten sowie Komplexität.
: Eine Vorhersage ist das statistische Ergebnis eines tabellarischen KI-Modells. Prädiktive Erkenntnisse passen diese Vorhersage an, um Anwender auf der Grundlage eines vollständigen Verständnisses der Semantik und der Beziehungen in Ihren strukturierten Daten zu präziserem Handeln zu veranlassen. Tabellarische KI auf SAP geht noch einen Schritt weiter, indem sie Vorhersagen und Erkenntnisse mit spezialisierten Funktionen wie tabellarischer Orchestrierung, Kontextauswahl und Registry operationalisiert, die die Kontextualisierung und das logische Denken der KI-Modelle auf der Grundlage Ihrer Unternehmensdaten verbessern. Sie hilft Ihnen, Ihre KI-Praxis zu vereinheitlichen, Kosten zu senken und das Management, die Governance sowie die Transparenz bereitzustellen, die für eine Skalierung erforderlich sind.
: SAP-RPT (Relational Pretrained Transformer) ist ein vollständig verwaltetes, tabellennatives Basismodell, das prädiktive Funktionen wie Regression und Klassifizierung sowie Kontextualisierungsoptionen wie kontextbezogenes Lernen nutzt, um präzise, nachvollziehbare Vorhersagen aus strukturierten Geschäftsdaten zu liefern. Es funktioniert über geschäftliche Anwendungsfälle wie Finanzen, Lieferkette, Vertrieb und Personalwesen hinweg, ohne dass ein Modelltraining oder eine Feinabstimmung erforderlich ist. Im Vergleich zu anderen tabellarischen Modellalternativen wird SAP-RPT mit realen Geschäftsdaten aus jahrzehntelanger Erfahrung über verschiedene Domänen hinweg und mit dem Geschäftsprozesswissen trainiert, das nur SAP bieten kann.

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: SAP AI Core ist die vollständig verwaltete, skalierbare KI-Runtime auf der SAP Business AI Platform für die Bereitstellung und den Betrieb von KI im Unternehmensmaßstab. Für tabellarische KI vereint sie Large Language Models und tabellarische Foundation Models, Orchestrierung, Kontextregistrierung und -auswahl, zielgerichtetes Retrieval und Batch-Inferenz in einem einzigen Service. Sie gleicht Kosten, Leistung und Genauigkeit durch die Modellauswahl aus und stellt automatisch die relevantesten Prognosebeispiele aus großen Datensätzen bereit, während Daten effizient und asynchron verarbeitet werden.
: Tabellarische Grundmodelle sind über die Modellbibliothek von SAP AI Core verfügbar, einschließlich der neuesten Versionen von SAP-RPT und TabPFN von PriorLabs. Entwickler können damit maßgeschneiderte KI-Anwendungen entwickeln, während Modelle wie SAP-RPT bereits SAP-Lösungen und Joule Agents antreiben und intelligente Prognosen direkt in Geschäfts-Workflows einbetten.
: Ja, SAP hat die Übernahme von Prior Labs im Juli 2026 abgeschlossen und damit eines der weltweit führenden Forschungsteams für tabellarische Foundation-Modelle (TFM) in die SAP-Familie aufgenommen. Prior Labs wird weiterhin als eigenständige Einheit agieren, wobei sich SAP zuvor verpflichtet hat, mehr als 1 Milliarde Euro zu investieren, um das Unternehmen zu einem weltweit führenden Frontier-KI-Labor für die strukturierten Daten auszubauen, die die Grundlage der weltweiten Unternehmen bilden.