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SAP首席创新官Juergen Mueller在最近的SAP TechEd Barcelona大会上说:"总有一天,我们会像看待电一样思考机器学习:如果没有它,很难想象世界会是什么样子。"在Mueller的领导下,SAP开始了一段将机器学习引入全球商业的旅程,基本上是"电气化"所有应用程序都使用这项技术。

对于新手来说,机器学习需要大数据,在复杂的算法下运行,并帮助应用程序从这些信息中学习。(大规模提高的计算能力使这成为可能)最重要的是,它允许应用程序"思考"并独立解决问题——超越了它们被明确编程的目的,与许多刚刚开始探索机器学习及其对企业的意义的科技公司不同,SAP拥有完善的愿景和战略,以赢得IDC预计到2020年将达到470亿美元的市场。Mueller说,"SAP有一个清晰的方法来通过机器学习实现业务价值。"

SAP全球机器学习负责人Markus Noga说,"SAP希望成为机器学习领域的企业领导者。数据是机器学习的燃料,超过百分之七十的业务事务都涉及到SAP系统。我们了解我们的客户和他们的数据——这就是我们的与众不同之处,并赋予我们强大的获胜权利。"

2016年5月,在SAPPHIRE NOW,SAP推出了多个机器学习原型并入股,承诺SAP将使所有应用程序智能化。现在,公司正在通过各种技术和生态系统计划兑现这一承诺。

首先,公司将在2017年发布在SAPPHIRE上演示的机器学习原型作为应用程序。这个初始设置将解决一些耗时的问题,如:

将收到的付款与应收账款相匹配。从会计人员过去的行为中学习,个人用云服务器,系统可以自动代表他们处理未来的付款。检测高清视频中的标识,特价云服务器,例如,识别品牌材料何时何地出现在电视节目中。这种被称为"计算机视觉"的新技术,让品牌拥有者更快、更准确地了解广告支出的投资回报。对客户服务票据进行分类和聚类。通过评估服务专业人员的历史活动,系统可以了解如何加快响应时间和提高客户满意度。

SAP已经开始开发其下一波应用程序,使用设计思维与客户和公司内的业务部门接触,以找到最有价值的场景。

第二,SAP正在创建一个平台,以便开发人员和合作伙伴可以更轻松地构建机器学习应用程序。上面提到的每一个新应用程序都将有相应的服务,提供发票匹配或视觉识别等功能。这些服务将作为一组API向开发人员开放,使他们能够简单地将机器学习功能嵌入到现有的应用程序中。随着SAP及其生态系统创建新的应用程序,这家银行的服务将会增加。

"我们的战略很简单。我们将使所有企业应用程序智能化。Noga说:"我们将在商业应用程序中的消费点向业务线用户提供所需的智能,

这使我们有了第三个计划。SAP创新中心网络正在吸引合作伙伴和客户。他们正在征求关于机器学习最佳业务场景的直接反馈。

SAP最近还宣布了一项计划,通过促进接口认证和平台兼容性,好淘客,帮助客户使用基于SAP机器学习技术的合作伙伴解决方案。此外,为了解决机器学习技能方面的不足,SAP提供了一个新的大规模在线开放课程(MOOC),简而言之就是企业机器学习。

随着机器学习的宣传周期将持续到2017年,以及技术供应商不断改进其产品,SAP完全有能力帮助企业找出如何利用它来提高自己的底线。

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