ШІ для роботи з табличними даними

Перетворюйте структуровані дані на точні прогнози з прозорим поясненням результатів, на основі яких можуть діяти ваша команда та ШІ-агенти.
Зображення співробітника, який використовує ШІ для роботи з табличними даними

Що таке ШІ для роботи з табличними даними в SAP?

ШІ для роботи з табличними даними в SAP спеціально створено для роботи зі структурованими даними. Він поєднує базові моделі для табличних даних від SAP і сторонніх постачальників, що демонструють провідні результати в порівняльних тестах, із можливостями оркестрації SAP AI Core, щоб забезпечувати швидші, точніші й краще адаптовані до контексту прогнози в масштабі без спеціального навчання моделей і фрагментованих конвеєрів.

placeholder

Об’єднайте базові моделі для табличних даних і відповідні можливості, щоб масштабно отримувати прогнозні інсайти:

  • Отримуйте доступ до попередньо навчених, повністю керованих базових моделей для табличних даних від SAP і сторонніх постачальників, створених для роботи зі структурованими даними.

  • Розширюйте застосування ШІ для роботи з табличними даними за межі систем SAP за допомогою моделей та інструментів SAP. 

  • Отримуйте потужні інсайти завдяки розширеному аналізу сценаріїв «що, якщо» та іншим видам аналізу, зокрема причинно-наслідкових зв’язків, що визначають бізнес-результати. 

  • Координуйте робочі процеси для табличних даних між моделями та прогнозними можливостями, навіть якщо дані змінюються, є неповними або відсутні. 

  • Відстежуйте продуктивність ШІ для роботи з табличними даними та керуйте нею в масштабах усієї організації.

Переваги

Використання

Використовуйте провідні базові моделі для табличних даних, створені для розуміння бізнес-даних.

Масштабування

Масштабуйте ШІ для роботи з табличними даними за допомогою єдиного керованого сервісу.

Доступ

Отримуйте доступ до вбудованих прогнозних інсайтів безпосередньо там, де ухвалюються рішення: у робочих бізнес-процесах, Joule Agents і спеціальних ШІ-застосунках.

Функції

placeholder

Централізоване керування

Об’єднуйте оркестрацію, моніторинг і керування ШІ для роботи з табличними даними.

Прогнози з можливістю простеження

Пояснюйте прогнози за допомогою таблиць, рядків і стовпців, які вплинули на результати.

Відтворювана стратегія ШІ для роботи з табличними даними

Стандартизуйте прогнозування в усіх командах, щоб кожен напрям послідовно діяв на основі одних і тих самих надійних інсайтів.

Зниження витрат на ШІ

Об’єднуйте спеціалізовані базові моделі для табличних даних і моделі з провідними результатами порівняльного тестування, щоб забезпечувати цінність прогнозування для різних сценаріїв використання.

Прогнозування на основі даних із будь-якого джерела

Виконуйте прогнозування незалежно від того, де зберігаються дані: у розподілених джерелах, історичних або безперервно оновлюваних записах і таблицях будь-якого розміру.

ШІ там, де він потрібен

Використовуйте інсайти на практиці за допомогою спеціальних ШІ-застосунків або вбудовуйте їх безпосередньо в Joule Assistants і Joule Agents.

Дізнатися, як клієнти досягають успіху завдяки ШІ для роботи з табличними даними в SAP

placeholder

Clariant досягла 90% точності визначення податків

Дізнайтеся, як Clariant, провідна світова компанія у сфері спеціалізованої хімії, досягла 90% точності визначення податків для рахунків-фактур у кількох країнах, юрисдикціях і категоріях продуктів, використовуючи SAP RPT як основу свого процесу визначення податків. Результат: податкові фахівці витрачають менше часу на рутинне визначення податків і більше — на складні виняткові випадки та стратегічне податкове планування.

Запитання та відповіді

ШІ для роботи з табличними даними застосовує машинне навчання до структурованих даних, тобто до рядків і стовпців у корпоративних джерелах даних, на яких ґрунтується більшість бізнес-рішень. Організації розробляють стратегії його використання, оскільки базові моделі для табличних даних (TFM) дають змогу масштабно створювати точні прогнози без необхідності окремо навчати модель для кожного сценарію використання. ШІ для роботи з табличними даними в SAP іде далі, поєднуючи TFM і великі мовні моделі (LLM) з оркестрацією, централізованим керуванням і управлінням у межах єдиного ШІ-сервісу.

Базові моделі для табличних даних — це системи ШІ, попередньо навчені на великих структурованих наборах даних для виявлення типових закономірностей у табличних даних. На відміну від LLM, які навчаються на тексті, базові моделі для табличних даних безпосередньо працюють із рядками та стовпцями й повною мірою враховують складну семантику та взаємозв’язки у структурованих даних. Як повністю керовані попередньо навчені моделі, TFM усувають потребу в спеціальному навчанні, даючи змогу швидше отримувати практичну цінність і водночас зменшувати витрати та складність.

Прогноз — це статистичний результат, який генерує модель ШІ для роботи з табличними даними. Прогнозний інсайт адаптує прогноз так, щоб допомогти користувачам діяти точніше, спираючись на повне розуміння семантики та взаємозв’язків у ваших структурованих даних. ШІ для роботи з табличними даними в SAP іде далі, даючи змогу застосовувати прогнози й інсайти на практиці завдяки спеціалізованим можливостям, як-от оркестрація табличних даних, вибір контексту та реєстр. Вони забезпечують кращу контекстуалізацію та міркування моделей ШІ на основі ваших бізнес-даних. Це допомагає уніфікувати підхід до використання ШІ, скоротити витрати та забезпечити керування, управління й моніторинг, необхідні для масштабування.

SAP-RPT (relational pretrained transformer) — це повністю керована базова модель, що безпосередньо працює з табличними даними та використовує такі прогнозні можливості, як регресія й класифікація, а також способи контекстуалізації, зокрема навчання в контексті, щоб створювати точні прогнози з прозорим поясненням результатів на основі структурованих бізнес-даних. Вона працює з різними бізнес-сценаріями, зокрема у фінансах, ланцюгах поставок, продажах і HR, без необхідності навчати або додатково налаштовувати модель. Порівняно з іншими моделями для табличних даних SAP-RPT навчена на реальних бізнес-даних, що охоплюють десятиліття досвіду в різних сферах, а також на знаннях про бізнес-процеси, які може надати лише SAP.

Докладніше про SAP-RPT 

SAP AI Core — це повністю кероване масштабоване середовище виконання ШІ на SAP Business AI Platform для розгортання та експлуатації ШІ в масштабі підприємства. Для ШІ, що працює з табличними даними, рішення об’єднує в одному сервісі великі мовні моделі й базові моделі для табличних даних, оркестрацію, реєстр і вибір контексту, цільове вилучення даних і пакетне виконання інференсу. Воно допомагає збалансувати витрати, продуктивність і точність завдяки вибору моделі, а також автоматично знаходить у великих наборах даних найрелевантніші приклади для прогнозування, ефективно й асинхронно обробляючи дані.

Базові моделі для табличних даних доступні в бібліотеці моделей SAP AI Core, зокрема найновіші версії SAP-RPT і TabPFN від PriorLabs. Розробники можуть створювати на їх основі власні ШІ-застосунки, а такі моделі, як SAP-RPT, уже використовуються в рішеннях SAP і Joule Agents, вбудовуючи інтелектуальне прогнозування безпосередньо в робочі бізнес-процеси.

Так. У липні 2026 року SAP завершила придбання Prior Labs, у результаті чого до SAP приєдналася одна з провідних у світі дослідницьких команд у сфері базових моделей для табличних даних (TFM). Prior Labs і надалі працюватиме як незалежна компанія. Раніше SAP зобов’язалася інвестувати понад €1 млрд, щоб перетворити її на одну з провідних у світі лабораторій передового ШІ для структурованих даних, на яких ґрунтується діяльність компаній у всьому світі.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel
twitter pixeltwitter pixel