Tablo verilerine yönelik yapay zeka nedir ve kuruluşlar neden bunun etrafında bir strateji oluşturuyor?

Tablo verilerine yönelik yapay zeka; makine öğrenimini yapılandırılmış verilere, yani çoğu iş kararına güç veren kurumsal veri kaynaklarındaki satır ve sütunlara uygular. Kuruluşlar günümüzde bunun etrafında bir strateji oluşturuyor çünkü tablo temel modelleri (TFM'ler), her kullanım senaryosu için özel model eğitimi gerektirmeden büyük ölçekte doğru tahminler üretmeyi pratik hale getiriyor. SAP üzerindeki tablo verilerine yönelik yapay zeka daha da ileri giderek tek bir yapay zeka hizmeti aracılığıyla TFM'leri ve büyük dil modellerini (LLM'ler) orkestrasyon, merkezi yönetim ve yönetişim ile bir araya getirir.

Tablo verilerine yönelik temel modeller (TFM'ler) geleneksel büyük dil modellerinden (LLM'ler) nasıl farklıdır?

Tablo verilerine yönelik temel modeller, yaygın tablo verisi kalıplarını öğrenmek amacıyla büyük, yapılandırılmış veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş yapay zeka sistemleridir. Metinler üzerinde eğitilen LLM'lerin aksine tablo verilerine yönelik temel modeller; satırlar ve sütunlar üzerinde yerel olarak çalışarak yapılandırılmış verilerdeki zengin anlamsal yapıyı ve ilişkileri tam olarak kavrar. Tamamen yönetilen, önceden eğitilmiş modeller olarak TFM'ler; özel eğitim ihtiyacını ortadan kaldırarak maliyeti ve karmaşıklığı azaltırken değer elde etme süresini hızlandırır.

SAP'de bir tahmin, tahmine dayalı bir içgörü ve tablo verilerine yönelik yapay zeka stratejisi arasındaki fark nedir?

Tahmin, tablo verilerine yönelik bir yapay zeka modelinin istatistiksel çıktısıdır. Tahmine dayalı içgörü, yapılandırılmış verilerinizdeki anlamsal yapının ve ilişkilerin tam olarak anlaşılmasına dayanarak, kullanıcıları daha yüksek hassasiyetle harekete geçmeye yönlendirmek üzere bu tahmini uyarlar. SAP'deki tablo verilerine yönelik yapay zeka, işletme verilerinize dayalı olarak yapay zeka modellerinin bağlamsallaştırmasını ve muhakeme yeteneğini artıran tablo verileri orkestrasyonu, bağlam seçimi ve kayıt defteri gibi özel yeteneklerle tahminleri ve içgörüleri operasyonel hale getirerek daha da ileri gider. Yapay zeka uygulamalarınızı birleştirmenize, maliyetleri azaltmanıza ve ölçeklendirme için gereken yönetimi, yönetişimi ve gözlemlenebilirliği sağlamanıza yardımcı olur.

SAP-RPT nedir ve kuruluşların yapılandırılmış iş verilerinden tahminlerde bulunmasına nasıl yardımcı olur?

SAP-RPT (ilişkisel önceden eğitilmiş dönüştürücü), yapılandırılmış işletme verilerinden doğru ve açıklanabilir tahminler sunmak için regresyon ve sınıflandırma gibi tahmine dayalı yetenekleri ve bağlam içi öğrenme gibi bağlamsallaştırma seçeneklerini kullanan, tam olarak yönetilen, tabloya özgü bir temel modeldir. Herhangi bir model eğitimi veya ince ayar gerektirmeden finans, tedarik zinciri, satış ve İK gibi işletme kullanım senaryolarında çalışır. Diğer tablo modeli alternatiflerine kıyasla SAP-RPT; çeşitli alanlardaki onlarca yıllık deneyimden gelen gerçek dünyadaki iş verileriyle ve yalnızca SAP'nin sunabileceği iş süreci bilgisiyle eğitilmiştir. SAP-RPT'yi keşfedin

SAP AI Core nedir ve tablo verilerine yönelik yapay zeka iş akışlarını ölçeklendirmede nasıl bir rol oynar?

SAP AI Core, yapay zekayı kurumsal ölçekte dağıtmak ve çalıştırmak için SAP Business AI Platform üzerindeki tam yönetilen, ölçeklenebilir yapay zeka çalışma zamanıdır. Tablo verilerine yönelik yapay zeka için büyük dil modellerini ve tablo temel modellerini, orkestrasyonu, bağlam kaydı ve seçimini, hedeflenen veri alımını ve toplu çıkarımı tek bir hizmette bir araya getirir. Model seçimi yoluyla maliyet, performans ve doğruluğu dengeler; verileri verimli ve eşzamansız olarak işleyerek büyük veri kümelerinden en alakalı tahmin örneklerini otomatik olarak öne çıkarır.

Tablo verilerine yönelik temel modellere nasıl erişebilirim?

PriorLabs'in sunduğu SAP-RPT ve TabPFN'in en son sürümleri de dahil olmak üzere tablo verilerine yönelik temel modeller, SAP AI Core model kitaplığı aracılığıyla sunulur. Geliştiriciler bunlarla özel yapay zeka uygulamaları geliştirebilirken SAP-RPT gibi modeller halihazırda SAP çözümlerini ve Joule Agents'ı destekleyerek akıllı tahminleri doğrudan işletme iş akışlarına dahil eder.

Prior Labs bir SAP şirketi mi?

Evet, SAP Temmuz 2026'da Prior Labs satın alımını tamamlayarak dünyanın önde gelen tablo verilerine yönelik temel model (TFM) araştırma ekiplerinden birini SAP ailesine kattı. Prior Labs'i dünyadaki iş süreçlerinin temelini oluşturan yapılandırılmış verilere yönelik küresel çapta lider bir öncü yapay zeka laboratuvarı haline getirmek için SAP'nin daha önce 1 milyar €'dan fazla yatırım yapmayı taahhüt ettiği şirket, bağımsız bir kuruluş olarak faaliyetlerini sürdürmeye devam edecek.

Tablo Verilerine Yönelik Yapay Zeka

Yapılandırılmış verileri, ekibinizin ve yapay zeka aracılarının harekete geçebileceği doğru, açıklanabilir tahminlere dönüştürün.

SAP-RPT playground'u deneyin

SAP AI Core'u hemen deneyin

Tablo verilerine yönelik yapay zeka kullanan bir çalışanın görüntüsü

Önemli şeyler inşa edin. Amacı yürütmeye dönüştüren yapay zeka destekli sistemler oluşturma hakkında bilgi edinin (27-29 Ekim 2026).

Etkinliği inceleyin

SAP'de tablo verilerine yönelik yapay zeka nedir?

SAP üzerindeki tablo verilerine yönelik yapay zeka, yapılandırılmış verilere yönelik amaca özel bir yapay zekadır. Özel model eğitimine veya parçalı işlem hatlarına gerek kalmadan büyük ölçekte daha hızlı, bağlama uygun ve daha doğru tahminler sunmak için SAP'nin ve üçüncü tarafların kıyaslama testlerinde lider tablo temel modellerini SAP AI Core'daki orkestrasyon olanaklarıyla bir araya getirir.

Büyük ölçekte tahmine dayalı içgörüler için tablo verilerine yönelik temel modelleri ve yetenekleri birleştirin:

Yapılandırılmış veriler için oluşturulmuş; önceden eğitilmiş, tam olarak yönetilen SAP ve üçüncü taraf tablo temel modellerine erişin.
SAP modelleri ve araçlarıyla tablo verilerine yönelik yapay zekanın erişimini SAP sistemleri dışındaki verilere genişletin.
İş çıktılarının ardındaki nedensellik gibi gelişmiş durum senaryosu ve ek analizler aracılığıyla güçlü içgörüler ortaya çıkarın.
Veriler değişiyor, eksik veya tamamlanmamış olsa bile modeller ve tahmin olanakları genelinde tablo verileri iş akışlarını orkestre edin.
Kurumunuz genelinde tablo verilerine yönelik yapay zeka performansını izleyin ve yönetin.

Avantajlar

Yararlanın

İş verilerini anlamak için oluşturulan lider tablo temel modellerinden yararlanın.

Ölçeklendirin

Tek bir yönetilen hizmetle tablo verilerine yönelik yapay zekayı ölçeklendirin.

Erişin

İş akışlarında, Joule Agents'ta ve özel yapay zeka uygulamalarında kararların alındığı noktalarda yerleşik tahmine dayalı içgörülere erişin.

Özellikler

Merkezi kontrol

Tablo verilerine yönelik yapay zeka ile orkestrasyon, gözlemlenebilirlik ve yönetişimi birleştirin.

İzlenebilir tahminler

Sonuçları etkileyen tablolar, satırlar ve sütunlarla tahminleri açıklayın.

Tekrarlanabilir tablo verilerine yönelik yapay zeka stratejisi

Her birimin aynı güvenilir içgörülerle tutarlı biçimde hareket edebilmesi için ekipler genelinde tahminleri standart hale getirin.

Azaltılmış yapay zeka maliyetleri

Birden çok kullanım senaryosuna tahmine dayalı değer sunmak için özelleştirilmiş ve karşılaştırmalı değerlendirmede lider tablo temel modellerini birleştirin.

Herhangi bir kaynaktan tahmin edin

Verilerin bulunduğu her yerde tahminler çalıştırın: dağıtılmış kaynaklarda, geçmiş veya sürekli güncellenen kayıtlarda ve her boyuttaki tablolarda.

İhtiyaç duyulan yerde yapay zeka

Özel yapay zeka uygulamaları aracılığıyla içgörüleri operasyonel hale getirin veya doğrudan Joule Assistants ve Joule Agents içine yerleştirin.

Müşterilerin SAP üzerinde tablo verilerine yönelik yapay zeka ile başarıyı nasıl yakaladığını öğrenin

Clariant %90 vergi belirleme doğruluğu elde ediyor

Önde gelen bir küresel özel kimyasallar şirketi olan Clariant'ın vergi belirleme sürecinin merkezine SAP RPT'yi koyarak birden fazla ülkeyi, yargı bölgesini ve ürün sınıflandırmasını kapsayan faturalarda %90 doğruluğa nasıl ulaştığını öğrenin. Sonuç: Vergi uzmanları rutin belirlemelere daha az zaman harcarken karmaşık istisnalara ve stratejik vergi planlamasına daha fazla odaklanıyor.

Sık sorulan sorular

: Tablo verilerine yönelik yapay zeka; makine öğrenimini yapılandırılmış verilere, yani çoğu iş kararına güç veren kurumsal veri kaynaklarındaki satır ve sütunlara uygular. Kuruluşlar günümüzde bunun etrafında bir strateji oluşturuyor çünkü tablo temel modelleri (TFM'ler), her kullanım senaryosu için özel model eğitimi gerektirmeden büyük ölçekte doğru tahminler üretmeyi pratik hale getiriyor. SAP üzerindeki tablo verilerine yönelik yapay zeka daha da ileri giderek tek bir yapay zeka hizmeti aracılığıyla TFM'leri ve büyük dil modellerini (LLM'ler) orkestrasyon, merkezi yönetim ve yönetişim ile bir araya getirir.
: Tablo verilerine yönelik temel modeller, yaygın tablo verisi kalıplarını öğrenmek amacıyla büyük, yapılandırılmış veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş yapay zeka sistemleridir. Metinler üzerinde eğitilen LLM'lerin aksine tablo verilerine yönelik temel modeller; satırlar ve sütunlar üzerinde yerel olarak çalışarak yapılandırılmış verilerdeki zengin anlamsal yapıyı ve ilişkileri tam olarak kavrar. Tamamen yönetilen, önceden eğitilmiş modeller olarak TFM'ler; özel eğitim ihtiyacını ortadan kaldırarak maliyeti ve karmaşıklığı azaltırken değer elde etme süresini hızlandırır.
: Tahmin, tablo verilerine yönelik bir yapay zeka modelinin istatistiksel çıktısıdır. Tahmine dayalı içgörü, yapılandırılmış verilerinizdeki anlamsal yapının ve ilişkilerin tam olarak anlaşılmasına dayanarak, kullanıcıları daha yüksek hassasiyetle harekete geçmeye yönlendirmek üzere bu tahmini uyarlar. SAP'deki tablo verilerine yönelik yapay zeka, işletme verilerinize dayalı olarak yapay zeka modellerinin bağlamsallaştırmasını ve muhakeme yeteneğini artıran tablo verileri orkestrasyonu, bağlam seçimi ve kayıt defteri gibi özel yeteneklerle tahminleri ve içgörüleri operasyonel hale getirerek daha da ileri gider. Yapay zeka uygulamalarınızı birleştirmenize, maliyetleri azaltmanıza ve ölçeklendirme için gereken yönetimi, yönetişimi ve gözlemlenebilirliği sağlamanıza yardımcı olur.
: SAP-RPT (ilişkisel önceden eğitilmiş dönüştürücü), yapılandırılmış işletme verilerinden doğru ve açıklanabilir tahminler sunmak için regresyon ve sınıflandırma gibi tahmine dayalı yetenekleri ve bağlam içi öğrenme gibi bağlamsallaştırma seçeneklerini kullanan, tam olarak yönetilen, tabloya özgü bir temel modeldir. Herhangi bir model eğitimi veya ince ayar gerektirmeden finans, tedarik zinciri, satış ve İK gibi işletme kullanım senaryolarında çalışır. Diğer tablo modeli alternatiflerine kıyasla SAP-RPT; çeşitli alanlardaki onlarca yıllık deneyimden gelen gerçek dünyadaki iş verileriyle ve yalnızca SAP'nin sunabileceği iş süreci bilgisiyle eğitilmiştir.

SAP-RPT'yi keşfedin
: SAP AI Core, yapay zekayı kurumsal ölçekte dağıtmak ve çalıştırmak için SAP Business AI Platform üzerindeki tam yönetilen, ölçeklenebilir yapay zeka çalışma zamanıdır. Tablo verilerine yönelik yapay zeka için büyük dil modellerini ve tablo temel modellerini, orkestrasyonu, bağlam kaydı ve seçimini, hedeflenen veri alımını ve toplu çıkarımı tek bir hizmette bir araya getirir. Model seçimi yoluyla maliyet, performans ve doğruluğu dengeler; verileri verimli ve eşzamansız olarak işleyerek büyük veri kümelerinden en alakalı tahmin örneklerini otomatik olarak öne çıkarır.
: PriorLabs'in sunduğu SAP-RPT ve TabPFN'in en son sürümleri de dahil olmak üzere tablo verilerine yönelik temel modeller, SAP AI Core model kitaplığı aracılığıyla sunulur. Geliştiriciler bunlarla özel yapay zeka uygulamaları geliştirebilirken SAP-RPT gibi modeller halihazırda SAP çözümlerini ve Joule Agents'ı destekleyerek akıllı tahminleri doğrudan işletme iş akışlarına dahil eder.
: Evet, SAP Temmuz 2026'da Prior Labs satın alımını tamamlayarak dünyanın önde gelen tablo verilerine yönelik temel model (TFM) araştırma ekiplerinden birini SAP ailesine kattı. Prior Labs'i dünyadaki iş süreçlerinin temelini oluşturan yapılandırılmış verilere yönelik küresel çapta lider bir öncü yapay zeka laboratuvarı haline getirmek için SAP'nin daha önce 1 milyar €'dan fazla yatırım yapmayı taahhüt ettiği şirket, bağımsız bir kuruluş olarak faaliyetlerini sürdürmeye devam edecek.