2009年，SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan参与撰写《The New Data Imperative》时，全球金融市场刚刚经历次贷危机。彼时，数据领域讨论的一个核心问题，是如何让人实时获取数据，帮助交易员在毫秒之间做出判断。
17年后，Irfan Khan再次谈起数据，问题已经今非昔比。
“实时”仍然是对数据的要求，但仅仅“快”已经不够。当AI Agent开始进入财务、采购、供应链等业务流程，它还需要知道这些数据的含义、企业有哪些规则。
SAP今年5月在SAP蓝宝石（SAPPHIRE）大会上提出“自主运营企业”（Autonomous Enterprise）愿景，背后也是这样的考虑。SAP希望把Agent进一步放进企业的核心业务流程，让它们在理解业务上下文和企业规则的基础上，相互调用并完成具体任务。
这也是我们常说的，Agent能不能真正读懂企业，也决定了AI能否从局部提效走向端到端的价值创造。
SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan
自主运营企业，把Agent放进业务流程
自主运营企业中的“自主型”，讲的就是能够以无需人工干预的方式驱动事件。Irfan Khan谈到，SAP将这一理念提升到新层次的方式是，全面覆盖企业经营的每一个环节，包括财务、采购、供应链，一直到客户体验。
如今，全球数十万家企业使用SAP系统，大量核心业务都沉淀在其中。可以说SAP连接着企业数十年的运营数据和业务上下文，SAP的目标是让这些数据能够被AI随时调用，并让智能体能够以自主的方式运行，显著加速业务价值的实现。
所以自主运营企业的整体架构由SAP 商业AI 平台作为全新的基座，在此之上是自主型管理套件（Autonomous Suite）、Joule Work等能力。
SAP 商业AI 平台专门用来构建与部署根植于真实业务上下文的企业级AI。平台将 SAP 业务技术云平台（Business Technology Platform）、SAP 业务数据云（Business Data Cloud）以及 SAP 商业AI 整合到一个统一、受治理的环境中。
自主型管理套件（Autonomous Suite）在财务、供应链、采购、人力资源管理及客户体验等领域，部署了51个不同业务领域独立感知业务的智能助手（Assistant）。这些智能助手通过指挥224个负责具体任务的专业 AI 智能体，来实现端到端的全流程自主化。
这也回应了AI在局部提效之后，怎样将这种变化进一步放大到整个企业。以财务Assistant为例，它可以调用不同的Agent，这些Agent之间也可以彼此协同、调用。一个任务如果涉及多个业务环节，就可以由不同Agent分别处理，再把结果接起来。
“SAP希望在财务、供应链等专业领域部署更多的Agent，通过Agent之间的关联和调用，实现企业的自主运营。”Irfan Khan说道。SAP强调从某一个员工、某一道流程、某一个产品实现的效率提升，进一步延伸到企业自主运营。
Irfan Khan将这种Agent之间的调用称为对业务流程的再编排。并且SAP也在加快扩充相关用例，到2026年底，SAP计划提供多达400个AI用例。
最后Joule Work则是企业员工使用AI的一个入口，用户只需要表达自己的业务意图，Joule便能够理解需求、协调智能体并完成任务编排。比如，用户可以直接询问哪些供应商可能存在履约风险，并据此提前采取措施。
Agent进了企业，先要读懂数据和规则
一家企业每天都会产生新的订单、采购、库存和财务数据。这些信息不断变化，也不会自动进入大模型原有的训练数据。Irfan Khan认为，大语言模型在文本、音频和视频等内容处理上已经表现出很强的能力，但放到真实业务中，仍然缺少足够的业务上下文。
比如，一名销售人员用自然语言向Agent提问：“我想了解东部排名前10的销售人员，在某一个期间的业绩表现如何。”背后会涉及区域、人员、时间范围和业绩指标等多层业务关系，既要找到对应的数据，也要知道这些数据在企业内部如何定义。
上下文就是把一个完整的自然语言问题拆解成多个相互关联的业务要素，再沿着这些关系寻找对应的数据，完整回答用户的问题。
SAP把这部分能力放在了SAP业务数据云和知识图谱上。Irfan Khan提到，对企业来说，打通和管理不同业务系统之间的数据一直是一项复杂工作，SAP业务数据云可以连接SAP和非SAP系统中的数据，在此基础上形成带有丰富语义的数据产品，并进一步纳入SAP知识图谱。
这些数据进入统一的数据环境后，原有的元数据、访问权限和治理规则也会被保留下来。当用户提出问题时，知识图谱再根据其中涉及的业务要素和关系找到对应的数据，为Agent提供更完整的业务上下文。
这也是为什么要强调“业务上下文”的原因，同样一个“收入”“客户”或者“库存”指标，在不同企业、不同系统里可能都有不同口径。Agent如果只拿到原始数据，却不了解这些口径，很容易得出一个看起来合理的错误答案。
最近SAP围绕数据能力进行了几笔收购，Reltio负责主数据管理，帮助企业统一不同系统里的数据口径；Dremio侧重开放数据技术和不同数据环境之间的访问；Prior Labs则聚焦表格基础模型，用于结构化数据的预测和分析。
Agent一旦拥有调用数据和执行操作的权限，企业下一步就要为这些Agent提供相应层级的治理和安全保障。SAP通过AI Agent Hub对进入企业环境的Agent进行统一注册和管理，明确身份、权限和可执行范围。
除了权限和治理，Irfan Khan还提到了企业记忆。他用新员工做了一个比喻，员工加入公司以后，需要了解员工手册、工作流程和公司的各项规定，Agent进入企业同样需要这样一套工作手册。
SAP的目标是把企业多年积累的业务数据、上下文、权限和规则一起交给Agent，自主运营企业才能运转起来。
