Что такое табличный ИИ и почему организации выстраивают вокруг него стратегию?

Табличный ИИ применяет машинное обучение к структурированным данным, то есть к строкам и столбцам в корпоративных источниках данных, на основе которых принимается большинство бизнес-решений. Сегодня организации разрабатывают стратегии на его основе, поскольку табличные базовые модели (TFM) позволяют практически применять точное прогнозирование в масштабе без необходимости специально обучать модели для каждого сценария использования. Табличный ИИ в SAP идет дальше, объединяя TFM и большие языковые модели (LLM) с помощью оркестрации, централизованного управления и контроля в рамках единого сервиса ИИ.

Чем табличные базовые модели (TFM) отличаются от традиционных больших языковых моделей (LLM)?

Табличные базовые модели — это системы ИИ, предварительно обученные на больших структурированных наборах данных для изучения распространенных закономерностей табличных данных. В отличие от LLM, которые обучаются на текстах, табличные базовые модели изначально работают со строками и столбцами, полностью понимая богатую семантику и взаимосвязи в структурированных данных. Будучи полностью управляемыми предварительно обученными моделями, TFM устраняют необходимость в специализированном обучении, ускоряя получение отдачи и одновременно снижая затраты и сложность.

В чем разница между прогнозом, прогнозным инсайтом и стратегией табличного ИИ в SAP?

Прогноз — это статистический результат табличной модели ИИ. Прогнозный инсайт адаптирует этот прогноз, побуждая пользователей действовать с большей точностью на основе полного понимания семантики и связей в ваших структурированных данных. Табличный ИИ в SAP идет дальше, обеспечивая операционализацию прогнозов и инсайтов благодаря специализированным возможностям, таким как табличная оркестрация, выбор контекста и реестр, которые повышают контекстуализацию и логический вывод моделей ИИ на основе ваших бизнес-данных. Это помогает объединить вашу практику применения ИИ, сократить затраты и обеспечить управление, контроль и наблюдаемость, необходимые для масштабирования.

Что такое SAP-RPT и как это решение помогает организациям делать прогнозы на основе структурированных бизнес-данных?

SAP-RPT (relational pretrained transformer) — это полностью управляемая, нативно работающая с таблицами базовая модель, которая использует возможности прогнозирования, такие как регрессия и классификация, а также варианты контекстуализации, такие как обучение в контексте (in-context learning), для получения точных и объяснимых прогнозов на основе структурированных бизнес-данных. Она работает с различными бизнес-сценариями, такими как финансы, логистическая цепочка, продажи и HR, не требуя обучения или точной настройки модели. По сравнению с другими альтернативными табличными моделями модели SAP-RPT обучены на реальных бизнес-данных, накопленных за десятилетия опыта в различных предметных областях, а также на знаниях бизнес-процессов, которые может предоставить только SAP. Подробнее о SAP-RPT

Что такое SAP AI Core и какую роль оно играет в масштабировании рабочих процессов табличного ИИ?

SAP AI Core — это полностью управляемая масштабируемая среда выполнения ИИ на платформе SAP Business AI Platform для развертывания и эксплуатации ИИ в масштабах предприятия. Для табличного ИИ оно объединяет в одном сервисе большие языковые и табличные базовые модели, оркестрацию, реестр и выбор контекста, целевой поиск, а также пакетный вывод. Оно балансирует стоимость, производительность и точность за счет выбора модели и автоматически отображает наиболее релевантные примеры прогнозирования из больших наборов данных, обрабатывая данные эффективно и асинхронно.

Как мне получить доступ к табличным базовым моделям?

Табличные базовые модели доступны в библиотеке моделей SAP AI Core, включая последние версии SAP-RPT и TabPFN от PriorLabs. Разработчики могут создавать на их основе пользовательские приложения ИИ, а такие модели, как SAP-RPT, уже используются в решениях SAP и Joule Agents, встраивая интеллектуальные прогнозы непосредственно в рабочие бизнес-процессы.

Является ли Prior Labs компанией SAP?

Да, SAP завершила сделку по приобретению Prior Labs в июле 2026 года, присоединив к семейству SAP одну из ведущих в мире исследовательских групп в области табличных базовых моделей (TFM). Prior Labs продолжит работать как независимая организация, при этом ранее SAP обязалась инвестировать более 1 млрд €, чтобы превратить ее в ведущую в мире передовую лабораторию ИИ для структурированных данных, лежащих в основе мирового бизнеса.

Табличный ИИ

Превратите структурированные данные в точные, объяснимые прогнозы, на основе которых ваша команда и агенты ИИ смогут действовать.

Попробовать SAP-RPT playground

Попробуйте SAP AI Core прямо сейчас

Изображение сотрудника, использующего ИИ Tabular

Создавайте важные вещи. Узнайте, как создать системы на базе ИИ, которые преобразуют намерение в выполнение, 27–29 октября 2026 г.

Ознакомиться с мероприятием

Что такое табличный ИИ в SAP?

Табличный ИИ в SAP — это специализированный ИИ для структурированных данных. Оно объединяет ведущие в тестах производительности табличные базовые модели от SAP и сторонних разработчиков с возможностями оркестрации в SAP AI Core, обеспечивая более быстрые, контекстуализированные и точные прогнозы в масштабе всей организации без необходимости индивидуального обучения моделей или фрагментированных конвейеров.

Объединяйте базовые табличные модели и возможности для получения прогнозных инсайтов в любом масштабе:

Получите доступ к предварительно обученным, полностью управляемым базовым табличным моделям SAP и других поставщиков, созданным для структурированных данных.
Расширьте сферу применения табличного ИИ на данные за пределами систем SAP с помощью моделей и инструментов SAP.
Получайте ценные инсайты с помощью расширенного анализа «что, если» и дополнительного анализа, например выявления причинно-следственных связей бизнес-результатов.
Оркестрируйте табличные рабочие процессы для различных моделей и возможностей прогнозирования, даже когда данные изменяются, являются неполными или отсутствуют.
Мониторинг и управление производительностью табличного ИИ в масштабе всей организации.

Преимущества

Использование

Используйте передовые табличные базовые модели, созданные для понимания бизнес-данных.

Масштабирование

Масштабируйте табличный ИИ с помощью единого управляемого сервиса.

Доступ

Получайте доступ к встроенным прогнозным инсайтам там, где принимаются решения: в бизнес-процессах, Joule Agents и пользовательских приложениях ИИ.

Функции

Централизованный контроль

Объединяйте оркестрацию, наблюдаемость и управление с помощью табличного ИИ.

Отслеживаемые прогнозы

Объясняйте прогнозы с помощью таблиц, строк и столбцов, повлиявших на результаты.

Воспроизводимая стратегия табличного ИИ

Стандартизируйте прогнозы во всех командах, чтобы каждое подразделение последовательно действовало на основе одних и тех же достоверных инсайтов.

Снижение затрат на ИИ

Объединяйте специализированные и лидирующие по результатам тестирования табличные базовые модели для обеспечения прогнозной ценности в различных сценариях использования.

Прогнозирование из любого источника

Выполняйте прогнозирование на основе данных независимо от места их хранения: в распределенных источниках, исторических или постоянно обновляемых записях и таблицах любого размера.

ИИ там, где он нужен

Внедряйте инсайты в операционную деятельность с помощью пользовательских приложений ИИ или встраивайте их непосредственно в Ассистенты Joule и Joule Agents.

Достижения клиентов, применяющих табличный ИИ на платформе SAP

Clariant достигает 90 % точности определения налогов

Узнайте, как Clariant, ведущий мировой производитель продукции специальной химии, достигла точности 90 % при обработке счетов в различных странах, юрисдикциях и товарных классификациях благодаря решению SAP RPT, лежащему в основе процесса расчета налогов. Результат: эксперты по налогообложению тратят меньше времени на рутинные расчеты и больше внимания уделяют сложным исключениям и стратегическому налоговому планированию.

Часто задаваемые вопросы

: Табличный ИИ применяет машинное обучение к структурированным данным, то есть к строкам и столбцам в корпоративных источниках данных, на основе которых принимается большинство бизнес-решений. Сегодня организации разрабатывают стратегии на его основе, поскольку табличные базовые модели (TFM) позволяют практически применять точное прогнозирование в масштабе без необходимости специально обучать модели для каждого сценария использования. Табличный ИИ в SAP идет дальше, объединяя TFM и большие языковые модели (LLM) с помощью оркестрации, централизованного управления и контроля в рамках единого сервиса ИИ.
: Табличные базовые модели — это системы ИИ, предварительно обученные на больших структурированных наборах данных для изучения распространенных закономерностей табличных данных. В отличие от LLM, которые обучаются на текстах, табличные базовые модели изначально работают со строками и столбцами, полностью понимая богатую семантику и взаимосвязи в структурированных данных. Будучи полностью управляемыми предварительно обученными моделями, TFM устраняют необходимость в специализированном обучении, ускоряя получение отдачи и одновременно снижая затраты и сложность.
: Прогноз — это статистический результат табличной модели ИИ. Прогнозный инсайт адаптирует этот прогноз, побуждая пользователей действовать с большей точностью на основе полного понимания семантики и связей в ваших структурированных данных. Табличный ИИ в SAP идет дальше, обеспечивая операционализацию прогнозов и инсайтов благодаря специализированным возможностям, таким как табличная оркестрация, выбор контекста и реестр, которые повышают контекстуализацию и логический вывод моделей ИИ на основе ваших бизнес-данных. Это помогает объединить вашу практику применения ИИ, сократить затраты и обеспечить управление, контроль и наблюдаемость, необходимые для масштабирования.
: SAP-RPT (relational pretrained transformer) — это полностью управляемая, нативно работающая с таблицами базовая модель, которая использует возможности прогнозирования, такие как регрессия и классификация, а также варианты контекстуализации, такие как обучение в контексте (in-context learning), для получения точных и объяснимых прогнозов на основе структурированных бизнес-данных. Она работает с различными бизнес-сценариями, такими как финансы, логистическая цепочка, продажи и HR, не требуя обучения или точной настройки модели. По сравнению с другими альтернативными табличными моделями модели SAP-RPT обучены на реальных бизнес-данных, накопленных за десятилетия опыта в различных предметных областях, а также на знаниях бизнес-процессов, которые может предоставить только SAP.

Подробнее о SAP-RPT
: SAP AI Core — это полностью управляемая масштабируемая среда выполнения ИИ на платформе SAP Business AI Platform для развертывания и эксплуатации ИИ в масштабах предприятия. Для табличного ИИ оно объединяет в одном сервисе большие языковые и табличные базовые модели, оркестрацию, реестр и выбор контекста, целевой поиск, а также пакетный вывод. Оно балансирует стоимость, производительность и точность за счет выбора модели и автоматически отображает наиболее релевантные примеры прогнозирования из больших наборов данных, обрабатывая данные эффективно и асинхронно.
: Табличные базовые модели доступны в библиотеке моделей SAP AI Core, включая последние версии SAP-RPT и TabPFN от PriorLabs. Разработчики могут создавать на их основе пользовательские приложения ИИ, а такие модели, как SAP-RPT, уже используются в решениях SAP и Joule Agents, встраивая интеллектуальные прогнозы непосредственно в рабочие бизнес-процессы.
: Да, SAP завершила сделку по приобретению Prior Labs в июле 2026 года, присоединив к семейству SAP одну из ведущих в мире исследовательских групп в области табличных базовых моделей (TFM). Prior Labs продолжит работать как независимая организация, при этом ранее SAP обязалась инвестировать более 1 млрд €, чтобы превратить ее в ведущую в мире передовую лабораторию ИИ для структурированных данных, лежащих в основе мирового бизнеса.