Business AI Research
Pesquisas em destaque
Os modelos de base para dados tabulares em contexto sistêmico precisam de fundamentação
Propomos os modelos de base para tabelas semanticamente vinculadas (FMSLT) para aumentar a compreensão dos dados empresariais estruturados. As tabelas empresariais são interconectadas por meio de lógica operacional e relações semânticas que definem como as empresas operam. Reconhecer e modelar essas conexões é essencial para capturar a verdadeira natureza dos dados empresariais.
ConTextTab: Um aprendiz semântico atento ao contexto tabular. NeurIPS 2025 (destaque)
O ConTextTab aproveita as incorporações de LLM, integra com sucesso a semântica de recursos de tabela em previsão tabular, potencializando os dados com elevado conteúdo semântico, como texto livre ou categorias descritivas.
RELATE: Codificador perceptor independente de esquemas para gráficos relacionais multimodais
Introduzimos o RELATE (codificador relacional para agregação latente de entidades digitadas), um codificador de recursos plug-and-play e independente de esquemas que pode ser usado com qualquer GNN de uso geral.
Conjuntos de dados empresariais de código aberto
Apresentamos o SALT e o SALT-KG, primeiros conjuntos de dados empresariais elaborados a partir de sistemas ERP reais de clientes. Eles combinam tabelas de negócios ricas e vinculadas com um gráfico de conhecimento selecionado que captura o contexto semântico. Juntos, eles criam a base para desenvolver modelos de base que entendam os dados empresariais estruturados.
Quem somos
No SAP Business AI Research, fazemos a ponte entre o conhecimento acadêmico e o setor e nos dedicamos ao avanço dos sistemas de IA de última geração. Nossas pesquisas abordam as complexidades de ambientes empresariais reais por meio da integração das técnicas de ponta de IA aos desafios específicos de cada domínio. Temos como foco duas trilhas de pesquisa principais para garantir que os modelos, além de poderosos, sejam práticos, confiáveis e escaláveis.
Áreas de pesquisa
Trilha A: Estrutura – Modelos de base conscientes
Desenvolvemos modelos de base que processam e interpretam dados de negócios complexos e vinculados, abrangendo tabelas, séries temporais e gráficos. Ao integrar entradas multimodais, conscientização estrutural e raciocínio causal, nossos modelos habilitam uma IA de negócios avançada para análises, previsões e decisões.
Aprendizagem de representações tabulares
Treinamento com representações de dados tabulares por meio de modelos nativos de tabela e baseados em linguagem que integram os dados de negócios para o raciocínio avançado.
Redes neurais gráficas
Uso de redes neurais gráficas para modelar dados tabulares relacionais e permitir previsões precisas e insights mais profundos em IA empresarial.
Gráfico de conhecimento de negócios
Elaboração de gráficos de conhecimento empresarial que permitem consultas precisas e sensíveis ao contexto com diversos dados empresariais.
IA agêntica
Criação de agentes de autoaperfeiçoamento para automação confiável e baseada em metas em sistemas empresariais.
Codificação LLM (ABAP)
Os modelos de base ABAP específicos do domínio para auxílio à codificação inteligente capacitam o desenvolvimento de software empresarial.
Trilha B: IA confiável
Nossa pesquisa desenvolve sistemas de IA robustos, justos, transparentes e alinhados com os valores humanos, essenciais para o uso empresarial em casos reais. Focamos em robustez, capacidade de explicação, justiça, privacidade e alinhamento a restrições específicas do domínio para garantir a implementação confiável e responsável da IA.
Diferencial de privacidade
Desenvolvemos modelos eficientes de deep learning que economizam recursos e protegem a privacidade.
Confidencialidade dos dados
Garantimos a confidencialidade dos dados com a proteção dos dados estruturados e a validação da privacidade por meio de ataques e auditorias.
Proteção do modelo
Análise de sentimentos em texto com o uso de atenção e incorporação neural.
Teste de segurança
Aumento da transparência do modelo para tornar as previsões fáceis de explicar.
Alinhamento humano
Extração de dados de documentos com o uso de NLP e visão computacional.
Carreiras
Junte-se a nós e crie o futuro de Business AI
Use conjuntos de dados avançados para encontrar soluções baseadas em Machine Learning para problemas reais, trabalhando em estreita colaboração com nossa rede global de parceiros de pesquisa.