导读

了解SAP客户如何利用亚马逊云科技生成式AI功能来创造新体验、提高生产力、提取洞察、生成代码，并在整个企业中增强创造力。学习财务、制造、销售、法律和开发团队如何结合SAP数据使用Amazon Bedrock和Amazon Q来重新定义业务运作方式。探索在SAP自身的生成式AI中心内访问Amazon Bedrock模型的新选项。亲身了解SAP客户应用生成式AI的情况，并获得将这些功能应用于您自己的关键SAP系统所需的洞察。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

会议一开始就进行了一个互动式调查，以了解观众对生成式人工智能(generative AI)的熟悉程度，以及他们在探索其潜在用例方面的进展。演讲者询问了与会者对生成式人工智能的了解程度、他们在调查潜在应用方面的参与情况，以及他们是否计划着手进行概念验证(PoC)项目或进入生产阶段。很明显，相当一部分观众已经开始探索生成式人工智能，有些人甚至正在考虑概念验证原型或生产部署。

随后，演讲者介绍了自己的背景，包括金融、技术和SAP现代化方面的经验。Beth Sharpe是亚马逊云科技 (亚马逊云科技)的SAP现代化全球技术主管，她拥有25年作为SAP客户实施数据分析和配置系统的经验，强调她热衷于利用技术来支持业务。Olga Carbo是亚马逊云科技的客户解决方案经理，在SAP战略账户团队工作，她在亚马逊工作了10年，拥有金融背景。Salat Khan负责SAP工作负载的解决方案架构交付，并领导亚马逊云科技全球技术联盟，他在亚马逊工作近6年。

会议期间的一个重要公告是Amazon Bedrock的发布，这是一款旗舰软件，可帮助客户构建定制的生成式人工智能应用程序。对于利用SAP商业技术平台(BTP)的SAP客户，Amazon Bedrock现已在BTP生成式人工智能中心提供，使他们能够针对Amazon Titan、Anthropic Cloud和Nova等模型进行构建。这种集成为在SAP生态系统中探索和迭代生成式人工智能应用程序提供了一个安全可靠的环境。

演讲者展示了一个联合参考架构，作为在SAP BTP环境中利用Amazon Bedrock的指南。该架构确保了安全性和隐私性，为每个客户创建了一个私有实例，防止数据与基础模型提供商共享。参考架构包括指向Discovery Center任务的链接，这些任务提供了在SAP BTP中激活服务的分步指导。

演讲者还介绍了几个真实世界的用例，展示了生成式人工智能在各个领域的强大功能。一个例子涉及使用亚马逊云科技物联网服务和Amazon Bedrock来检测和减少停机时间，实现工厂环境中的近实时异常检测和早期补救。通过直接从物联网设备向SAP环境流式传输数据，客户可以构建模块来检测车间流程中的异常情况。根据检测到的异常情况，可以在企业资产管理软件中触发操作，通知工厂经理并促进补救工作。

另一个用例集中在SAP的客户体验(CX)套件上，Amazon Bedrock被嵌入其中，以创建新内容、加快产品上市速度并提高从营销到消费者采用的转化率。鼓励在其环境中利用CX的与会者探索与Amazon Bedrock的集成，以实现内容自动化和智能发现。

SAP的产品生命周期管理(PLM)团队还集成了Amazon Bedrock，以自动化产品定义、recipe创建和模拟。这一创新允许在SAP PLM软件中进行全面的recipe生成、动态优化和客户驱动的recipe创建。利用SAP PLM的客户现在可以自动化他们产品的定义、模拟和新recipe的创建，这些recipe基于产品成分。这一功能有助于自动化合规性、增强搜索功能，并响应市场对新产品、新口味或新香型的趋势，实现创新。

除了生成式人工智能中心之外，演讲者还强调了与客户合作开发的其他用例。这些用例旨在解决SAP客户普遍面临的业务角色和流程，展示了生成式人工智能如何应用于转型他们的业务。

其中一个用例涉及应付账款经理，在这里使用了Bedrock来从非结构化文档(如发票)中获取见解。用户可以使用自然语言与数据进行交互，要求模型识别文档中的趋势或模式。几秒钟内，模型就会突出显示关键供应商或用例，提供有价值的见解。此外，用户还可以要求列出未按时支付的发票，模型不仅会列出这些发票，还会提供可能的原因和为什么可能延迟的见解。这一用例已应用于各种文档类型，包括发票对账错误文档和仓库损坏收据。

演讲者强调数据是差异化的关键，并强调需要一个现代的数据架构来释放生成式人工智能的全部潜力。他们讨论了亚马逊云科技 SDK for SAP，它为客户提供了一种简单的方式来访问亚马逊云科技服务(包括Bedrock)，并加速他们的创新之旅。

在整个会议过程中，演讲者强调了亚马逊云科技与SAP合作伙伴在开发行业特定的生成式人工智能解决方案方面的合作。会上提到了IBM、HCL、DXC、德勤和普华永道等合作伙伴，他们在预防性维护、发票验证、支出管理、应收账款和类别管理等领域做出了贡献。

演讲者强调了在开发生成式人工智能应用程序时确保安全性、隐私性和负责任的人工智能的重要性。亚马逊云科技提供端到端的治理能力，并利用其20年的人工智能/机器学习创新经验，确保解决方案的安全性和道德性。

为了帮助客户开启生成式人工智能之旅，演讲者提供了三个关键要素:确定最佳用例、最大限度地发挥现有数据的潜力，以及从一开始就让所有相关利益相关方参与进来。他们强调了解组织的流程和利益相关方，以确定最相关的用例的重要性。此外，他们还强调利用现有数据作为差异化因素的必要性，并确保从一开始就让法律、财务和公共关系等所有利益相关方参与进来。

演讲者还强调了客户向生产环境过渡时，定制化、高效扩展、成本管理和风险缓解的重要性。他们强调定制模型和确保数据准备就绪是至关重要的步骤。随着客户扩展到生产环境，衡量投资回报率、管理成本以及遵守负责任的人工智能实践就变得至关重要。

亚马逊云科技提供了各种资源和支持选项，帮助客户在整个生成式人工智能之旅中获得支持，包括创新中心、专业服务团队、培训和认证计划以及庞大的合作伙伴生态系统。演讲者提供了二维码和链接，指向其他资源，如亚马逊云科技 Solutions Library for SAP、“用生成式人工智能转型您的业务”研讨会、YouTube视频和Amazon SDK for SAP ABAP。

总之，本次会议重点介绍了亚马逊云科技和SAP在利用生成式人工智能释放创新潜力方面的强大合作。通过利用Amazon Bedrock、SAP BTP和其他亚马逊云科技服务，客户可以构建定制的生成式人工智能应用程序，满足他们特定的业务需求。演讲者提供了真实世界的用例、最佳实践和资源，帮助与会者开启生成式人工智能转型之旅，并强调了安全性、隐私性和负责任的人工智能实践的重要性。

我们正处在 Agentic AI 爆发前夜。 2025 亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从 " 成本优化 " 转向 " 创新驱动 " ，通过完善的数据战略和 AI 云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入 1000 亿美元在 AI 算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在 AI 时代突破。