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title: SAP发布新的表格基础模型应对预测挑战
url: https://www.elseif.net/zh/sap
published: 2026-10-11T03:17:30+00:00
language: zh
section: 模型
source: https://www.computerwoche.de/article/4228800/llms-sind-fur-viele-vorhersagen-das-falsche-werkzeug.html
organizations: SAP, McKinsey
publisher: elseif
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# SAP发布新的表格基础模型应对预测挑战

SAP的首席技术官表示，公司的核心业务是以表格形式存在的结构化数据。SAP的生成性人工智能技术帮助用户更快地撰写、研究和分析内容。根据麦肯锡的一项研究，虽然80%的人工智能用户报告说个人生产力有所提高，但只有6%的公司表示人工智能显著提升了操作利润。SAP希望通过表格基础模型（Tabular Foundation Models）来填补这一差距，这些模型旨在帮助企业更早识别和管理风险、需求和流动性变化。

Herzig指出，过去两三年中，大型语言模型（LLMs）受到广泛关注，但在某些任务上，例如现金流预测和信用评分，LLMs并不适用。他们的解决方案是创建一个大型模型，可以跨多个任务进行泛化，而不是为每个应用场景单独训练模型。SAP的模型RPT 1.6经过三年的研发，旨在提供更有效的预测能力。

与传统机器学习相比，表格基础模型在多个领域表现出色，尤其是在财务、供应链和人力资源数据中。与传统的窄人工智能基线相比，SAP的模型在约70%至80%的情况下表现更优。用户可以直接使用数千个数据集进行预测，而无需长时间的训练。

SAP强调，表格基础模型的可解释性和可复现性是其重要特点。客户可以清晰了解预测结果的依据，增强其对模型的信任。同时，这些模型的计算需求远低于大型语言模型，使得预测速度更快且能耗更低。