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。

80 %

的企业在使用生成式 AI

90 %

的 IT 专家表示，他们需要清晰了解其企业的 AI 使用情况

14 %

的受访者表示，他们拥有所需的 AI 全景可视性

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报告

2024 年 SAP LeanIX AI 调查结果

我们对来自全球多家企业的 226 名 IT 专业人士进行了调查，了解他们在 AI 采用和 AI 治理方面的情况。

获取报告

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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AI agent hub_icon

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。

了解更多
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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

想进一步了解 SAP LeanIX 的 AI 治理功能？

请访问 SAP LeanIX AI 治理内容中心。

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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

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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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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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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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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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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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