SAP Business AI
SAP Business AI は、SAP ソリューションのポートフォリオ全体に人工知能 (AI) を組み込むイニシアチブです。また、ビジネスプロセス固有の AI サービスも提供されており、顧客は独自のワークフロー (ビジネス文書処理、データ属性推奨事項、ロボティックプロセスオートメーションテンプレートなど) に適応することができます。
SAP Business AI イニシアチブは、主要ビジネス機能とテクノロジープラットフォーム全体に緊密に統合された、関連性が高く、信頼性が高く、責任ある AI 機能を提供することに重点を置いています。これは、主要な AI エコシステムプレーヤーとのパートナーシップによって実現します。
主要な SAP Business AI 領域
SAP は、SAP S/4HANA での仕訳照合から、タスクの合理化を目的とした AI を活用したライティングアシスタントまで、長年にわたって AI を製品に組み込んでいます。SAP では、以下に示すように、これらのイニシアチブを加速するために、すべてのビジネス機能にわたって複数の機能を提供しています。
ロボティックプロセスオートメーション (RPA)
RPA は、仮想ソフトウェアロボットまたは 'ボット' を使用して、反復的なマニュアルビジネスプロセスを自動化するように設計されたテクノロジーです。複数のソースからのデータインタラクション、データ移行のような大量の操作、さまざまなシステムアプリケーションとの連携などのタスクの処理に優れています。これらの反復タスクを自動化することで、企業はより高い効率性を実現し、より戦略的な活動に人材を解放することができます。
状況処理
状況処理では、注意が必要なクリティカルな状況 (期限、遅延、期限終了間近の契約など) について関連ユーザに自動通知を送信することで、円滑な業務オペレーションが保証されます。メリットには、プロアクティブなユーザー通知、ビジネスインサイトの獲得、状況データを使用したプロセスの最適化と自動化などがあります。
機械学習
AI のコアサブセットである機械学習には、データ分析に基づいてパターンを見つけて意思決定を行うためのトレーニングアルゴリズムが含まれます。AI の機能が強化され、追加のプログラミングなしでデータを改善および学習できるようになります。機械学習の一部であるディープラーニングとニューラルネットワークにより、AI は大規模なデータセットを処理することで複雑なタスクを実行できるようになります。
生成 AI
生成 AI は AI の大きな進歩を表し、AI の従来のデータ分析および意思決定機能に創造的な機能を追加します。さまざまな業種で不可欠になり、プロセスの自動化、顧客インタラクションの強化、および効率の向上に役立ちます。生成 AI アプリケーションは、ゲーム用の現実的なコンテンツの作成、電子メールのドラフト作成、コーディング、調査用の合成データの生成まで多岐にわたります。これにより、ビジネスに大幅な成長とパフォーマンスの改善が実現します。
これらの各 AI テクノロジーは、プロセスの自動化、効率性、意思決定、ビジネスパフォーマンスの向上に独自の役割を果たします。
SAP S/4HANA Cloud 向け SAP Ariba Central Invoice Management に基づく SAP Business AI ユースケースの例
以下のビデオを視聴して、SAP S/4HANA Cloud 向け SAP Ariba Central Invoice Management に関連する請求書処理時に、機械学習および Robotic Process Automation (RPA) によって債務担当者のマニュアルワークロードが大幅に軽減される方法を確認してください。
以下のレッスンでは、SAP Business AI の主要領域である状況処理を使用して、サプライヤ請求書を効果的に管理する方法について学習します。
得意先支払時のサプライヤ請求書リリースの自動化
加速し続けるビジネス環境では、キャッシュフローを効果的に管理するために、"支払時に支払" または "支払済の場合支払" 契約に依存することがよくあります。ただし、これらの契約をマニュアルで処理するには時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。企業は、請求書の照合と支払の追跡を先延ばしにする必要があります。これは、取引量の負担が増すタスクです。得意先支払の受領時にサプライヤ請求書のリリースを自動化することで、企業は業務効率を大幅に向上させることができます。ボットを設定して、得意先支払をシームレスに識別し、正しい得意先およびサプライヤ請求書とマッチングし、支払保留を自動的に解除することができます。さらに、ボットは、詳細なスプレッドシートに入力し、自動情報収集フォームによる円滑な通信を実現することで、例外を処理することができます。この自動化により、マニュアル作業が削減され、エラーの可能性が減少し、支払処理が迅速化されます。その結果、タイムリーな支払と交渉機能の強化により、キャッシュフロー管理が改善され、サプライヤ関係が強化されます。最終的には、自動化を財務業務に取り入れることで、企業は俊敏性と効率性を維持し、現代の財務管理の複雑性に正面から取り組むことができます。