德国软件巨头SAP近日宣布为企业提供一项名为“RISE with SAP”的新服务,这个新产品的定位是“业务转型即服务”,旨在引导SAP客户通过数字化转型,发展成为“智能企业”。此外,SAP宣布将收购一家位于德国柏林的业务流程智能公司,名为Signavio。
SAP首席执行官Christian Klein在发布公告时解释说,业务转型不再是企业可有可无的一项选择,而是必不可少的。RISE with SAP计划旨在帮助进行业务转型,以“一次性握手”的方式与SAP展开合作。“转型为智能企业从未如此重要。”
SAP表示,RISE with SAP是一项订阅服务,让客户能够以适合其特定需求和要求的方式构建更智能的企业。该协议下,SAP将承担所有合同、服务水平协议、运营和支持的相关责任,所有都会捆绑到一个合同中。
S/4HANA首席运营官、SAP产品成功负责人Sven Denecken表示,这款新产品将为企业带来一场“改变游戏规则”的变革。他解释说,RISE with SAP旨在整个多个合同,让客户进入一种订阅模型,其中包括的不仅仅是技术,这意味着SAP将接管以前客户会转交给系统集成商和合作伙伴的许多职能。
值得注意的是,RISE with SAP似乎是SAP将其客户群转向云模式和订阅模式迈出明确的第一步。
RISE with SAP包括三个步骤帮助企业实现数字化转型。首先是业务流程的重新设计,其中包括不断分析客户业务流程,根据行业标准对其进行基准测试,并在必要时使其适应新的业务需求。
其次是技术迁移,这涉及利用SAP及其合作伙伴提供的嵌入式服务,转变客户的应用格局,其中涉及消除篡改、自定义代码、协调和管理数据等事项,客户将可以在单个数据层上运行他们的系统,真实数据来源也是单一的。
第三步是构建智能企业,SAP希望客户在这一步把SAP Business Technology Platform作为他们的基础,也就是说,客户运行可以在整个企业组织内共享统一的语义数据模型的集成业务流程。
SAP表示,有多家合作伙伴参与了RISE with SAP计划,包括AWS、Google Cloud、微软Azure、阿里云等公有云基础设施平台。但是RISE with SAP将对这个基础设施进行抽象化,以便客户把精力完全专注于业务上。实际上,SAP将在后台管理所有技术和其他部分,这样就减轻了客户的负担。
Denecken说:“我们将提供新的技术,了解业务运营的新方法,提供数据实现价值。每个客户的业务转型都是不同的,但我们将通过持续不断的转型为他们提供支持。”
SAP表示,到目前为止已经有100多家客户已经在使用RISE with SAP模式运行了。
SAP对Signavio的收购也与RISE with SAP息息相关,因为后者提供的特有功能将有助于业务流程的第一步——重新设计。Signavio售卖的是一款云原生业务流程智能和流程管理工具,SAP表示,将把这款产品与SAP业务流程智能进行集成。
SAP表示,通过收购Signavio,SAP现在可以提供“一整套灵活的流程转型解决方案”,其中包括业务流程设计、基准测试、差距分析、改进和流程变更管理。SAP还表示,该套件让客户可以监控流程变革是否能够取得长期成功。SAP没有透露收购Signavio的价格,但据彭博社在这次交易被证实之前曾报道称,金额可能高达12亿美元。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,SAP试图通过这次收购解决SAP ERP套件、S/4HANA长期存在的使用问题,让企业客户继续选择和SAP合作。他说,业务转型即服务是一个不错的愿景,因为企业渴望更快地转型,变得更加敏捷。
“收购Signavio将增强SAP在流程挖掘方面的能力,此前SAP在这方面是通过与Celonis合作实现的。这很重要,这是企业高管了解他们企业内部真实情况的关键技术。”Mueller说,SAP在构建合作伙伴生态系统方面做得也很不错,因为迁移对于这些合作伙伴来说是一项大业务。
“好消息是,SAP这次终于做对了,因为业务自动化需要在公有云中进行。但是只有未来我们才会知道SAP整合的软件包是否足够吸引人。”
好文章,需要你的鼓励
Genspark推出超级智能体,将"氛围编程"概念扩展至企业工作流程,实现"氛围工作"模式。该系统采用9个大语言模型的专家混合架构,配备80多种工具和10多个数据集,通过规划-执行-观察-回溯循环运行。系统能自主处理复杂业务任务,甚至代替用户拨打电话。45天内实现3600万美元年收入,展现了自主智能体平台的商业可行性,挑战传统企业AI架构理念。
北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术,首次让AI学会像人类一样逐步观察物体,通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题,支持文字、图像、形状等多种输入,在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。
医疗保健已成为AI应用的热点领域,在疾病诊断、康复监测和新药开发方面证明了其价值。然而,行业仍面临临床人员短缺、人口老龄化等挑战。AI智能体作为下一波AI变革浪潮,相比现有AI工具,能够执行更复杂的任务并减少人工干预。它们不仅能被动提供信息,还能主动采取行动,如自动分诊调度、辅助临床决策、远程患者监护等,有望在十年内彻底改变医疗服务的提供、管理和体验方式。
Microsoft和Georgia Tech研究团队开发了SlimMoE技术,能将超大AI模型压缩到原来的10-20%大小而性能基本不变。该技术采用多阶段渐进式压缩,保留所有专家模块但精简内部结构,成功将419亿参数的模型压缩为76亿和38亿参数版本,让原本需要企业级硬件的AI能力可在普通电脑上运行,大大降低了AI技术使用门槛。