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Mit intelligenten SAP-Technologien zum wachstumsstarken Unternehmen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind in Unternehmen aller Branchen und Größen angekommen. Mehr noch: Die eingesetzten Lösungen führen durchweg zu positiven Effekten. Intelligente Technologien wie diese unterstützen Unternehmen umfassend bei der Digitalen Transformation und gewinnen immer mehr an Bedeutung.

 

SAP stellt für die Entwicklung moderner KI-Lösungen das SAP Data Intelligence Portfolio (ehemals SAP Leonardo) zur Verfügung. Technische Basis ist die Platform-as-a-Service Lösung SAP Cloud Platform. Das Portfolio von SAP Data Intelligence umfasst zahlreiche innovative Technologien, wie z. B. KI, ML, Internet der Dinge (IoT), Big Data oder Blockchain. Die Plattform bietet Anwendungsentwicklern umfassende Funktionen und eine breite Entwicklungsumgebung, mit denen sie in kürzester Zeit innovative Anwendungen selbst erweitern, integrieren und erstellen können – und das ganz ohne Wartungsaufwand für die Infrastruktur. Mithilfe intelligenter Funktionen gewinnen Unternehmen so enorm an Innovationskraft.

Ihr Nutzen durch intelligente SAP-Technologien

  • Reibungslose Integration der KI-Anwendungen
  • Einfache Anpassung, Erweiterung, Optimierung und Automatisierung der Prozesse
  • Vereinfachte und schnellere Arbeitsabläufe
  • Datengetriebene Services können umgehend bereitgestellt werden
  • Detailliertere Prognosen und dadurch schnellere Entscheidungsfindung auf einer starken Datenbasis
  • Kreation neuer datenbasierter Geschäftsmodelle
  • Bessere Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen
  • Höhere Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz
  • Direkt messbarer Mehrwert durch Kostensenkung und Zeitersparnis

Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Innovationstreiber

Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen und Systemen, menschliches Verhalten zu imitieren, um intelligente Verhaltensweisen nachzuahmen. Dabei handelt es sich entweder um das Erfüllen von spezifischen Aufgaben, z. B. bei der Personalisierung von Werbung (angewandte KI) oder aber um umfassendere Tätigkeiten, bei denen beispielsweise ganze Systeme oder Geräte menschliches Verhalten umfänglich nachahmen (allgemeine KI).

 

Entgegen vieler Meinungen ist Maschinelles Lernen (ML) nicht gleichbedeutend mit KI, sondern als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf Algorithmen und mathematischen Modellen zu sehen. Samuel Arthur, Pionier auf dem Gebiet der KI beschrieb ML als „die Fähigkeit eines Systems zu lernen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein“. Die Intelligenz wird so angelernt, dass sie neu auftretende Probleme eigenständig löst, indem sie passende KI-Algorithmen dafür entwickelt. Je größer dabei Datenmenge und Anzahl der Quellen sind, desto erfolgreicher ist die KI-Technologie.

Im Überblick: SAP Data Intelligence

  • Conversational Artificial Intelligence (AI bzw. KI) umfasst die Gesamtheit der intelligenten Technologien, die hinter automatisierter Nachrichtenübermittlung und sprachaktivierten Anwendungen stehen. Sie ermöglichen menschenähnliche Interaktionen zwischen Computern und Menschen. So wird der Nutzende im Tagesgeschäft geführt und unterstützt.
  • Intelligent Robotic Process Automation (IRPA) ist die Verbindung von RPA, ML und KI. Digitalen Robotern, sogenannten Bots, werden Aufgaben zugeteilt, wie z. B. die Bearbeitung von Meldungen und Aufträgen oder die Realisierung von Datenübertragungen. Zeitintensive und sich wiederholende Prozesse werden somit effizient von den Bots umgesetzt.
  • Internet of Things (IoT) bezeichnet die Vernetzung von Geräten, Maschinen und Anlagen mit und über das Internet. Durch Sensordaten, die in Echtzeit übermittelt werden, entsteht eine höhere Transparenz in den Geschäftsprozessen. Entscheidungen werden darauf basierend schneller und proaktiv getroffen.
  • Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. IT-Systeme (Machine-Learning-Modelle) werden auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen trainiert, um Muster und Regeln zu erkennen und darauf basierend eigenständig Ergebnisse zu entwickeln. So werden Geschäftsentscheidungen optimiert oder sogar automatisiert getroffen.

Business Innovation Portfolio von FIS für Ihr intelligentes Unternehmen

Selbstlernende Technologien wie ML kommen in der Regel dann ins Spiel, wenn Anwendungen nicht regelbasiert optimiert oder entwickelt werden können. Die FIS-Experten arbeiten täglich daran, Innovationen unter Einsatz von ML, RPA oder Bots zu erproben und weiterzuentwickeln. So verbessert FIS die eigenen Produkte unter anderem durch den Einsatz von maschinellem Lernen oder entwickelt kundenspezifische Ideen und Vorschläge weiter.

Stammdaten gelangen aus verschiedensten Quellen an Unternehmen. Um die Daten schnell und automatisiert verarbeiten zu können, ist ein vordefiniertes Mapping in die entsprechenden Ziel-Tabellen bzw. Tabellen-Felder unumgänglich. Das ML-Mapping für Stammdaten von FIS erkennt automatisch die tabellarisch aufgebauten Datei-Inhalte und ordnet diese den korrekten Feldern zu. Dies spart in der Sachbearbeitung enorm viel Zeit und manuelle Aufwände bei der Datenpflege.

Mittels RPA werden Optimierungen umgesetzt, die das tägliche Arbeitsleben erleichtern. So werden der Fachkräftemangel und steigende Kostendruck kompensiert. Mitarbeitenden bleibt mehr Freiraum für anspruchsvolle und kreative Arbeiten. Beispiele für RPA im IT-Sektor sind Software-Roboter, die Routine-Tätigkeiten übernehmen und mit anderer Software interagieren.

Auf dem Gebiet des Finanz- und Rechnungswesens findet ML zum Beispiel Verwendung bei der Klassifizierung von FI-Rechnungen. Im Rahmen der kreditorischen Kostenrechnung bietet FIS eine intelligente Kontierungs- und Genehmigerfindung. Durch ML wird eine automatische Kontierungslogik aufgebaut. Anschließend ermittelt das Tool den zuständigen Genehmiger für die Rechnung und übergibt diese automatisch zur Freigabe.

Zur Erleichterung der Routine-Aufgaben für Sachbearbeitende bietet FIS die schnelle und unkomplizierte Umsetzung von Chatbot-Integrationen. Der digitale Assistent versteht natürliche Sprache und interpretiert wiederkehrende Anfragen des Mitarbeitenden. Dabei greift der Bot direkt auf die SAP ERP-Tabellen zu und liefert umgehend die gewünschten Antworten, z. B. zur Abfrage offener Aufgaben im Arbeitsvorrat. Der persönliche Assistent verbessert so die User Experience und optimiert gleichzeitig tägliche Unternehmensaufgaben.

Im Bereich der Stammdaten-Harmonisierung bietet FIS mithilfe von ML intelligente Verfahren, die individuell anpassbar sind. So können Dublettenprüfungen unterschiedlicher SAP-Objekte automatisch vorgenommen werden, z. B. im Kreditoren-, Debitoren- oder Materialbereich. Die Lösung dient dabei als wichtige Entscheidungshilfe für eine effiziente Stammdaten-Pflege.

Die stetig steigende Anzahl an Dokumenten im Posteingang stellt Unternehmen vor wachsende Herausforderungen. Im Rahmen der Dokumentenklassifikation und -analyse erfolgt mithilfe von ML eine Prozess-Automatisierung im Posteingang, z. B. für die Weiterverarbeitung von unstrukturierten Bestellungen. Die trainierte Intelligenz lernt es, eingehende Bestellungen als Fließtext zu verstehen, zu annotieren und dem richtigen Verarbeitungsprozess zuzuweisen. Lesen Sie mehr im Handbuch: Künstliche Intelligenz vom TREND-REPORT.

Anwendungsbeispiele: KI & ML in der Praxis

Einfache Technologie mit großer Wirkung – RPA einfach erklärt

RPA – Was ist das eigentlich? In der IT-Branche übernehmen Software-Roboter im Zuge von RPA lästige und wiederkehrende Routine-Aufgaben. Dabei interagieren sie mit anderen Software-Systemen. Wie RPA funktioniert und wie es in der Praxis eingesetzt werden kann, lesen Sie im Beitrag.

 

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KI im Stammdatenmanagement – Heute und in Zukunft

In der Vergangenheit wurde Stammdatenmanagement oft als rein technisches Problem angesehen. Jedoch hat sich mittlerweile die strategische Bedeutung des Themas gezeigt. Wie KI künftig beim Management von Stammdaten unterstützen kann, zeigen wir anhand konkreter Anwendungs-Beispiele.

 

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Künstliche Intelligenz – Keine Erfindung des 21. Jahrhunderts

Die ersten Machine Learning (ML) Algorithmen auf Basis neuronaler Netze hat man bereits Mitte der 50er-Jahre entwickelt, damals mit nur einem Neuron, dem Perzeptron. Was sich seither getan hat und wie das Ganze technisch funktioniert, erfahren Sie im Beitrag.

 

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Weitere Methoden und Technologien zur Anwendungsentwicklung

SAP Cloud Platform (SCP)

Auf der Enterprise-Plattform SCP können performante Cloud-Applikationen basierend auf der leistungsstarken SAP HANA In-Memory-Datenbank agil entwickelt werden. Profitieren Sie von der nahtlosen Integration und Erweiterung Ihrer ERP-Prozesse oder weiterer SAP-Systeme.

 

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Individuelle Entwicklungen und neue Technologien

FIS bietet neben SAP-Software und -Optimierungen die Entwicklung individueller Softwarelösungen für Ihre spezifischen Herausforderungen. Dafür nutzen die IT-Experten beispielsweise Machine Learning und KI-basierte Anwendungen.

 

Mehr erfahren

Wagen Sie mit FIS und dem langjährigen Know-how der IT-Experten den Weg zum intelligenten Unternehmen. In jedem Ihrer Geschäftsbereiche gibt es Innovationen, die es zu zünden gilt. Kontaktieren Sie die Experten direkt, um gemeinsam intelligente Technologien in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu integrieren.

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