合作伙伴计划 (英语)

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用例

AI 治理

为 AI 治理和 AI 项目跟踪提供坚实框架。

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确保 AI 治理赋能 AI 创新

AI 和 AI 智能体正在企业中迅速普及，日益嵌入更多的应用和业务流程。要抢占领先优势，企业必须以强大的 AI 治理来支撑企业架构管理。

为此，你需要全面洞察整个 IT 架构，这样才能评估 AI 潜能、落实有效的治理实践，并防止风险在无数 AI 和智能体部署中蔓延。

SAP LeanIX 元模型的 AI 治理扩展组件（覆盖所有 AI 技术）可以帮助你获得这种可视性和控制力。对于 AI 智能体，SAP AI Agent Hub 提供了专门的发现、管理和治理功能。继续阅读，了解这些功能如何帮助你充分挖掘 AI 项目与智能体的价值，同时尽可能地降低风险。

报告

SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026

国际研究表明 AI 智能体被广泛采用，但在有效管理方面仍然存在差距
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运作方式

发现企业架构中使用的 AI 技术

  • 利用开箱即用的集成，发现 AI 智能体和 MCP 服务器
  • 评估已发现的 AI 智能体和 MCP 服务器的架构适配性，并核对系统建议的与清单中数据表的关联逻辑。
  • Once imported, connect AI technologies to related architectural elements, such as business capabilities, applications, and IT components
  • 简化关联流程，利用参考目录数据对接 SAP AI 智能体
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了解 SAP LeanIX 中的 SAP AI Agent Hub 如何帮助你全面掌控 AI 智能体，覆盖从发现到退役的全生命周期。

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全面评估 AI

  • 捕获业务能力与应用层面的 AI 相关信息，包括 AI 使用情况、AI 风险和 AI 潜能，帮助你全面了解 AI 在整个 IT 架构中的落地分布情况
  • 分类梳理 AI 有望提升效率、优化用户体验或重塑现有流程的场景
  • 明确能够从 AI 技术中获益最大的应用，并据此确定项目优先级

追踪 AI 相关风险

  • 全面了解所有应用的潜在 AI 风险敞口
  • 交叉比对 AI 风险、AI 使用情况及潜在收益
  • 识别 AI 风险评分最高的应用，优先安排深入调查和缓解措施
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AIGov-TechRadarLLM

可视化呈现 AI 采用与标准化进程

  • 将大语言模型等 AI 技术纳入生命周期可视化视图，清晰呈现企业内各类 AI 技术的成熟度和采用情况
  • 基于成熟度和采用水平评估，识别适合进行标准化的 AI 技术
  • 通过预定义的 AI 智能体治理报告，追踪 AI 智能体在整个生命周期中的审批状态

构想和规划 AI 相关转型

  • 规划 AI 项目，并记录关键信息，如时间表、资源及相关应用或 IT 组件
  • 创建利用 AI 革新业务能力与应用的详细路线图，并确保与所有相关方达成共识
  • 把握 AI 项目全局并跟踪实施进度
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跟踪并报告 AI 采用和治理情况

  • 通过架构高管仪表盘，监控 AI 智能体的 KPI
  • 创建 AI 治理仪表盘，集中呈现所有相关报告和可视化内容
  • 为关键利益相关方提供洞察，指导 AI 治理政策制定并支持 AI 技术管理
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内容中心

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应用场景

了解如何利用 SAP LeanIX 推动战略举措

解决当前问题，为应对未来挑战做好准备

UC-Application-Portfolio-Assessment

应用组合评估

掌握企业应用架构、IT 组件和业务能力的全面视图。

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UC-Application-Rationalization

应用合理化

通过持续推进应用合理化，企业能够精准优化应用支出，有效控制成本，并提升组织敏捷性。

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UC-Application-Modernization

应用现代化

通过完善的现代化规划、管理和追踪，打造面向未来的 IT 架构。

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UC-ERP

ERP 转型

将企业目标与业务及 IT 能力对齐，从容驾驭 ERP 转型。

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停用风险管理 (英语)

识别在已停止支持的 IT 组件上运行的应用，并制定整改路线图。

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UC-Post-Merger-Integration

并购后的 IT 集成 (英语)

提高透明度，简化并购后的 IT 集成工作流，充分发挥协同价值。

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