2026.10.08 | AC | SAP | SAP Connect: JouleWork & AI Agents

摘要

纪要源于：2026年10月7日，SAP Connect 2026主题演讲“Connected Intelligence: Bringing the Autonomous Enterprise to Life”，由SAP CEO Christian Klein等共同发表。

以下是访谈全文：

Q&A

SAP在近期发布会上如何阐述其AI战略，特别是关于Joule Work的定位、核心功能及推广计划？

SAP的AI战略核心是构建“自治企业”（Autonomous Enterprise），而Joule Work是实现该战略的全新AI交互层。与仅能生成图像但缺乏业务理解的前沿AI模型不同，Joule Work不仅具备生成能力，还能深入理解企业内部业务。自2026年10月起，Joule Work将向所有客户推广。这一产品旨在改变过去用户需要学习SAP系统操作模式的传统，使超过4亿的SAP用户能以自然语言与系统交互并完成工作。

Joule Work建立在三大支柱之上：

• 对话：用户可以提问、分配任务，Joule会将其路由至正确的AI代理。
• 空间：Joule能够可视化SAP及非SAP内容，分析业务以支持决策，并促进团队协作。
• Joule Studio：用户可以通过n8n扩展SAP的AI代理，支持在桌面、移动设备及现有工具中运行。

Joule Work的强大能力源于其背后的业务AI代理引擎，该引擎接入了SAP的“知识图谱”（Knowledge Graph）。该知识图谱整合了超过700万个数据字段、50万张表、超过5万个API（包括私有API）、400个数据产品以及SAP的流程知识，从而能够全面理解包括SAP和非SAP数据在内的完整业务背景。在SAP内部，11万名员工已在使用Joule Work执行日常任务，在人力资源、财务和采购等核心职能部门已实现超过20%的生产力提升，在处理复杂分析或规划任务时增益更为显著。

此外，Joule Work具备开放性，通过其代理到代理的网关（agent-to-agent gateway），用户可以从任何第三方AI调用Joule并获得来自SAP的、受治理的答案。反之，用户也可以在SAP AI Agent Hub中发现并调用任何注册的第三方代理。

SAP的自治套件（Autonomous Suite）是如何与Joule Work协同工作的？其AI代理（AI agents）的运行机制、数量规划及治理模式是怎样的？

当用户需要执行的任务超越简单问答，例如资金划转或薪资发放这类要求绝对准确、合规且可追溯的操作时，Joule Work会调用SAP自治套件中的AI助手（AI assistants）和AI代理（AI agents）来完成。自治套件覆盖财务、支出、人力资本管理、供应链、客户体验以及行业AI等五个领域。

其工作机制如下：Joule Work首先选择合适的AI助手，这些助手是特定领域的专家（如采购或人力资源运营）。随后，AI助手会调度多个更专业的AI代理来执行具体工作。这些AI代理之所以能保证结果的准确性，是因为它们被嵌入到SAP应用程序的确定性工作流中，与应用程序运行在相同的数据上，遵循相同的规则，并留下相同的审计追踪记录。用户可以根据风险水平决定自治程度，选择“人在环路”（human in the loop）模式进行干预，也可以部署完全自主、拥有系统回写权限的代理。

自2026年中的Sapphire大会以来，已有超过20个AI助手和200个AI代理正式可用，计划到2026年底将代理数量增加至400个以上。

SAP Business AI Platform的核心构成是什么？它如何为AI代理的构建、情境化和治理提供支持？

SAP Business AI Platform是用于构建、情境化和治理企业整体AI应用的平台，由三大支柱构成：

• 构建：Joule Studio提供从无代码到专业代码的无缝衔接，用户可灵活选择使用n8n扩展现有代理或构建新代理。平台还提供对超过70种模型的访问，以优化总消耗。
• 情境化：这是AI代理的“大脑”所在。平台的知识图谱（Knowledge Graph）和业务数据云（Business Data Cloud）为代理提供了开箱即用的深度业务背景和本体论，覆盖SAP及非SAP数据。其中，SAP HANA Cloud提供对分布式数据的受治理访问，Theo则将主数据协调为可信的客户、产品和供应商档案。此外，基于SAP代码训练的领域模型能够理解业务规则，而RPT（SAP自研模型系列）和Prior Labs的表格AI则用于预测。
• 治理：在Business AI Platform上构建的每个代理都由SAP负责运行和治理。SAP为每个AI代理提供身份与认证管理，确保其符合超过60个国家和26个行业的法规，并获得审计机构的认证。通过AI Agent Hub LeanIX，平台为企业内所有SAP和非SAP代理提供统一的清单管理。

在企业并购场景中，Joule Work和Business AI Platform如何协同简化新员工入职流程，并展示其处理跨系统数据和扩展功能的能力？

在企业并购场景中，Joule Work和Business AI Platform能够将原本耗时至少20小时的新员工入职流程缩短至一小部分，并降低超过四分之一的成本。具体流程如下：

• 自主启动与计划生成：并购协议签署后，HR助手会自动启动，为HR业务伙伴准备好入职计划和Joule工作空间，整合了人力资源、IT、设施和采购等多个部门的任务，并遵循既有的授权和审计规则。
• 跨系统数据整合：即使被收购公司的HR系统不同（非SAP系统），通过Dremio等工具可以轻松连接并将其员工记录导入到SAP SuccessFactors中，同时保留完整的业务背景。这使得AI助手能够基于全公司（包括SAP和非SAP系统）的数据进行推理和决策。
• 风险识别与智能推荐：HRBP在审批办公空间、工牌等事项时，系统识别到25台新员工笔记本电脑中只有2台能按时送达。Joule随即推荐了一个解决方案：寻找备选供应商。
• 功能扩展与意图驱动开发：由于现有的HR助手尚不具备此功能，Joule建议对其进行扩展。HRBP可直接将该建议转化为一个开发请求，该请求已自动附带了截止日期、供应商信息和审批规则等业务背景。在Joule Studio中，专业开发者接收到请求后，系统可基于业务语言描述的意图直接生成解决方案。开发者可以在n8n工作流中审查和修改逻辑，例如，在主供应商检查失败后，一个路径会自动选择备选供应商创建申请，另一路径则在无备选时将请求发送给采购助手进行招标。
• 部署、治理与执行：扩展功能经测试部署后，会发布至Agent Hub，并继承原代理的治理、授权和业务背景。HRBP会收到通知，新功能找到了一家有现货且交付预测达标的备选供应商。HRBP批准后，采购助手便执行紧急订单。

通过这一流程，HRBP无需在四个不同团队间周旋，而是在一个统一的空间内完成了整个入职准备工作，展现了自治企业平台在处理复杂跨部门、跨系统业务流程中的高效性。

Novartis在采购领域面临哪些挑战？公司如何通过与SAP合作的自主采购代理试点项目来应对这些挑战，并预期实现哪些业务成果？

Novartis在采购领域面临的主要挑战是在处理数百个品类和大量供应商时，如何快速、自信地做出决策。传统的RFP创建、投标分析和谈判准备等流程高度依赖人工，耗时较长，导致在大规模操作下出现不一致性和周期过长的问题。在受到严格监管的制药行业，这可能带来高昂的成本。

为应对这些挑战，Novartis与SAP合作开发并启动了一个试点项目，使用SAP的Joule Sourcing Assistant。项目初期聚焦于招标、分析和谈判支持，后续将引入Event Builder Agent。其愿景是让AI代理处理分析性的繁重工作，例如创建标书、比较报价和识别谈判筹码。

即使在早期阶段，该试点项目已显示出AI代理在为原需大量人工协调的工作带来一致性和速度方面的潜力。公司预期该项目能将采购周期缩短25%，并将全职员工的生产力提升35%。最终的成功标准包括：实现更快、信息更充分的采购决策；缩短从请求到授标的时间；并为每项决策提供更强的分析基础和合规保障，从而使采购专家能将更多时间投入到战略和供应商关系管理上，而非手动处理投标表格。

对于刚开始探索自主代理的企业，Novartis基于其试点经验提供了哪些建议？

Novartis目前处于半自主阶段，并计划于2027年进入全自主阶段。基于其经验，对于初次尝试自主代理的企业，建议如下：

• 确保数据质量：首先要整理好数据。如果底层数据不可靠，代理的输出结果也将是不可靠的。
• 选择容错性高的流程：从一个即使做出错误决策也能够挽回的流程开始试点，在扩展到任务关键型领域之前建立信心。
• 让一线员工参与：让实际执行工作的人员参与进来，因为他们最清楚流程中的痛点和摩擦点。
• 重视变革管理：不要低估变革管理的难度。项目的价值不仅在于技术部署，更在于员工因此改变工作方式后所带来的成效。

SAP近期宣布收购TechWolf，此次收购的目的和战略意义是什么？TechWolf的核心技术将如何整合进SAP SuccessFactors并为客户带来价值？

SAP收购TechWolf旨在解决企业在重塑工作模式时面临的核心挑战：对员工正在做什么、使用何种技能以及未来发展潜力缺乏全面、及时的了解。TechWolf是一个AI原生的工作智能平台，其核心技术是“工作情境图谱”（context graph for work）。该图谱整合了三方面信息：工作中的具体任务、员工日常应用和拥有的技能，以及来自外部劳动力市场的信号。通过将这些信号与组织目标关联，帮助领导者洞察工作变化及其对员工的影响。

收购完成后，SAP计划将TechWolf的智能技术深度整合到SAP SuccessFactors的核心模块中，贯穿劳动力规划、学习、人才流动、招聘等环节，并延伸至更广泛的SAP生态系统。

此次收购为客户带来的主要价值在于能够基于深刻的洞察力采取行动。例如，当企业进行战略转型时，可以迅速明确哪些工作需要改变，评估现有能力，识别员工的成长空间和招聘需求。对于新入职的员工，系统能立即分析其带来的技能和经验，确定其在团队中的定位，并为每个人规划个性化的发展路径，包括推荐合适的学习资源、导师和内部机会，从而提高员工留任率。在招聘时，领导者可以先审视内部已有的人才储备，再决定是否需要外部招聘，使人才决策流程更加高效和数据驱动。

Morgan Foods在引入S/4HANA和IBP之前，其供应链管理存在哪些痛点？实施这些系统后，公司在运营效率和决策响应方面取得了哪些显著改善？

在引入SAP S/4HANA和IBP之前，Morgan Foods的供应链管理高度依赖人工，数据分散在各个孤岛和Excel表格中。公司生产数百种自有品牌产品，涉及多个工厂，需要同时协调预测、原料、生产调度、仓储和分销，整个流程非常复杂。这种手动、分散的管理模式导致在面对2020年罐头食品需求激增等突发状况时，应对能力严重不足。

实施S/4HANA和IBP后，Morgan Foods取得了显著改善：

• 端到端可视性与协同：S/4HANA打通了业务流程，IBP则增强了预测能力。这使得公司首次能够全面审视整个供应链，从被动应对转为主动规划，实现了在预测、计划、供应商协作和执行等环节的协同。
• 服务水平提升：通过优化工厂调度和库存管理，公司能够更好地应对季节性需求高峰（如冬季的汤品旺季），并将客户服务水平维持在99%以上。
• 决策响应速度质变：最大的改变在于实现了“一个数字说明一切”（one number that says it all）的目标。过去，对于大客户的需求请求，公司需要三到四周时间才能确定是否可以满足。如今，这一响应时间缩短至大约五分钟，使公司能够立即答复零售商，极大地提升了客户满意度和业务敏捷性。

从响应式运营转向预测式运营的关键转变是什么，以及对于从零开始的企业有何建议？

关键的转变在于从响应式运营转向预测式运营。通过运用AI智能体，能够连接需求信号、库存水平和供应商状态，其处理速度远超任何团队或个人。要实现这一转变，技术基础至关重要，包括正确的数据、主数据以及清晰、标准化的业务流程。对于新创企业而言，这反而是一种优势，因为可以从第一天起就将这些基础架构搭建到位。技术赋能业务流程，但人的因素不可或缺。例如，在一个拥有800多名员工的组织中，技术能显著提升员工在操作层面和监督层面的工作效率。此外，对于地处偏远地区的企业，拥有先进的流程和系统是吸引未来人才的关键。最后，必须认识到AI智能体无法取代人的判断力，人的经验和判断力在监督层面至关重要。

SAP Pay如何简化企业的支付流程，并为客户带来哪些具体价值？

SAP Pay是一项直接嵌入SAP Cloud ERP的支付服务，旨在简化企业支付流程。传统流程中，支付供应商款项需要在不同系统中分别完成发票审批、银行转账和后续对账等多个步骤。SAP Pay将这些步骤整合为一。当发票获批后，SAP Pay智能体将自动执行支付并直接在ERP系统内完成对账。该服务支持法定货币、数字货币以及跨境支付，客户在完成初始设置后，即可通过境内外电汇、支票甚至稳定币等多种方式进行支付。由于其原生嵌入的特性，SAP Pay的实施时间从数月缩短至数天，并有望平均降低25%的总体拥有成本。

Nestlé在实施S/4HANA RISE转型项目中的核心目标是什么，以及Joule和应收账款助手（Accounts Receivable Assistant）在其中扮演了怎样的角色？

Nestlé的转型核心目标并非单纯为了技术本身，而是为了强化企业核心运营能力，实现以一致的流程、可信的数据以及跨市场与职能的更高可见性，作为一个互联互通的整体来运作。当数据分散在多个遗留系统中时，AI难以发挥作用。只有在底层数据经过协调统一且值得信赖的基础上，AI才能在企业规模下产生实质性影响。S/4HANA在超过140个国家实现了这一数据基础的统一。Joule作为构建于此基础之上的AI层，能够跨流程进行推理，因为其下的数据是互联互通的。这种模式并非将AI嫁接到碎片化的数据环境中，而是在一个清晰、统一的核心上运行。具体到应收账款收款智能体，它能根据风险、关系历史和发票金额自动对工作清单进行优先级排序，将最重要的操作置于顶端，并推荐下一步最佳行动，如电话、邮件、上报或暂缓处理。在需要对外沟通时，它还能起草沟通文稿。此外，系统还增加了无接触式订单管理功能，使订单从接收、创建到履行实现全流程自动化。这些举措预计将在营运资本和销售周转天数方面为Nestlé带来显著的节约。

建立一个现代化的端到端运营体系，将为整个业务带来哪些根本性的变化？

建立现代化的端到端运营体系，能够实现大规模的业务与数字化转型。在财务领域，这意味着可以从周期性的计划循环转变为更具连续性的模式，预测会随着条件的变化而实时调整，而非等到下一个计划窗口期。财务信号能够被及时捕捉，使问题在演变为重大风险前得到处理，从而加快对变化的响应速度。当计划与业务上下文在同一个统一的基础上运行时，在其上增加的每一个边缘应用都会因为获得了更丰富的业务上下文而变得更加智能，从而产生复合效应。对于大规模运营的企业而言，将数据与真实的业务上下文相连接，并由统一的治理框架进行管控，这一点至关重要。

从通用AI转向针对特定行业的AI时，首要的变化体现在哪些方面？

当从通用AI转向行业AI时，首要的变化在于AI开始“讲”特定行业的语言。每个行业都有其独特的术语、风险状况以及对“正确完成”的定义。例如，医疗保健公司需要同时应对合规性、患者安全和高度监管的工作流程；而运输公司则管理运力、路线和有严格时效性的交付窗口。这些不仅是不同的用例，它们需要从根本上不同的AI逻辑。实践表明，当AI能够真正理解特定行业的语言和上下文时，人们会更信任并赋予其更多职责。这意味着AI不仅要理解任务本身，还要理解任务存在的原因、其重要性、可能产生的后果以及在特定流程中的后续环节。通用AI能执行任务，但行业AI能理解这些任务为何存在以及它们之间的关联。

在专业服务领域，AI如何为PwC带来最显著的影响，尤其是在哪些具体业务流程中？

在专业服务领域，AI正在对一些关键流程产生深远影响。由于客户委托的是最敏感的决策，因此底层系统的互联互通、上下文的准确性以及内置的治理机制至关重要。专业服务中的每一个决策都会影响下一个决策，AI的价值在于它能基于完整的行业背景做出更优的、互相关联的决策，而不仅仅是更快地执行单一步骤。例如，开票是专业服务中历来最容易出错的流程之一，直接影响客户关系。通过与SAP合作构建Billing Assistant，旨在引导团队完成开票流程，从源头上发现并解决问题，而不是事后补救。此外，整个项目交付管理过程复杂且耗时。PwC正在与SAP共同探索行业AI，致力于实现自主项目交付（autonomous project delivery）。这将大幅减少在项目行政管理上花费的时间，从而将更多时间投入到交付更优的客户成果、强化客户关系以及建立更深厚的信任上。

在AI时代，企业应如何管理风险以建立信任？

在AI时代赢得信任，意味着需要同时解决三个核心问题：管理法律风险、加强企业安全以及确保合乎道德的运营。当前，AI带来的风险规模空前，例如，攻击者利用自动化AI执行勒索软件攻击的时间已从过去的8小时缩短至22秒以内。尽管83%的企业每天都在使用AI，但只有13%的企业能真正了解其运行情况。因此，当前最大的威胁并非恶意AI，而是未经管理的AI。安全必须是AI设计的内置部分，而非附加功能。针对AI智能体，应采用零信任原则，对每一次请求都验证其身份、业务目的和数据敏感性。GDPR、欧盟AI法案等合规要求需要从开发之初就融入架构。

SAP如何通过其平台确保AI治理的有效性，具体包含哪些关键要素？

AI治理是一个实时的操作框架，而非被动的合规清单。它需要实时回答三个问题：谁为这个AI决策负责？谁能看到它正在做什么？以及谁能叫停它？有效的AI治理包含以下几个关键要素：首先，平台本身内置了对法规、本地化、税法、电子发票、劳工规定和数据驻留等要求的理解和应用。其次，身份与访问管理至关重要，每个智能体的操作权限都与其所代表的人员的授权完全一致，只能访问和执行被明确许可的数据与操作。再次，数据保护是核心原则，客户数据永远属于客户，绝不会被用于训练基础模型。最后，是治理与可见性，随着企业部署数百个跨SAP及非SAP环境的智能体，必须清晰地了解它们的负责人、访问内容及所携带的风险。在SAP的实践中，每个智能体在投入生产前都会被分配一个经过验证的所有者、明确的风险等级和限定的访问权限，并遵循与外部审计合作伙伴共同建立的、兼容SoC的开发流程。

在AI驱动的自主企业中，如何确保人类在决策环路中的监督作用？

自主企业并不意味着将人类排除在决策环路之外。根据AI伦理政策，必须根据风险级别校准并实施三层人类监督机制。第一层是“人在环路中”（human-in-the-loop），即在执行操作前需要人类批准。第二层是“人在环路上”（human-on-the-loop），即人类主动监控并进行实时干预。第三层是“人类总指挥”（human-in-command），即对高风险决策拥有最终的否决权。智能体的自主化程度越高，对其施加的监督就越严格。这并非一个可配置的选项，而是一项架构原则，即“边界内的自由”（freedom within boundaries）。因此，所有AI行为都有记录，所有决策都可追溯，确保了在提升自主性的同时，人类的监督和控制始终存在。

除了AI本身，SAP还提供哪些业务转型解决方案来支持企业变革管理？

AI的成功应用需要强大的变革管理支持。为此，SAP提供了一系列业务转型解决方案。Signavio在业务流程层面推动变革，它能够在AI部署前后对业务流程进行检查、模拟和分析，确保AI交付预期的价值，并提供价值量化以支持总体支出决策。LeanI X能够自动发现和管理在整个业务中运行的SAP及非SAP智能体。WalkMe则确保员工在任何SAP及非SAP工作流中，都能在正确的时间以正确的方式使用这些智能体。此外，AI迁移工具链为云ERP迁移的每一步提供支持，涵盖从环境优化、数据迁移到部署和持续优化的全过程，旨在终结耗资巨大且历时多年的迁移项目时代。