甲骨文拓展人工智能强化ERP云市场领导力
2019年4月9日,甲骨文宣布扩展Oracle企业资源计划云(Oracle ERP Cloud)和Oracle企业绩效管理云(Oracle EPM Cloud)中的人工智能(AI)能力。这些基于机器学习的最新技术创新包括费用报告助手、项目管理数字化助手、先进的财务控管和项目驱动的供应链管理。
甲骨文公司应用开发高级副总裁Rondy Ng表示:“甲骨文不断践行对于客户在财务创新上的承诺。我们通过持续不断的产品更新来实施人工智能策略,确保客户快速部署我们的产品,并能立即取得业务成效。这帮助财务和运营团队一直处于技术发展前沿,长期保持竞争优势。”
目前,来自全球112个国家、23个行业的6,000多家企业已选择Oracle ERP云来提供全面、创新、安全的财务平台。凭借Oracle ERP云,各种规模的企业都可方便且快速地利用人工智能(AI)、数字化助手(Digital Assistants)、自然语言处理(Natural Language Processing)、区块链(Blockchain)和物联网(IoT)等领域的最新创新,从而提升生产力、降低成本、改善财务管控。
最新推出的基于机器学习的技术创新可帮助财务和运营团队释放更多时间,用于促进企业发展的战略计划中,提升各业务流程的效率、准确性和合规表现。这些创新包括:
·费用报告助手(Expense Reporting Assistant):费用报告助手功能可自动生成、分类和匹配费用项目,从而简化费用报告流程。用户可通过一个强大的语音界面与助手进行互动,或只需通过电子邮件、短信、Slack或微软Teams即可把发票图片发送给助手。助手运用机器学习来改进费用项目的自动分类、监测违规情况和降低审计风险。
·项目管理数字化助手(Project Management Digital Assistant):该技术通过数字化助手实时更新项目状态,为用户更新时间和任务进展情况。数字化助手还能自主学习用户在之前输入的内容、项目规划数据和上下文语境,从而定制互动,智能地捕获关键项目信息。
·先进的财务控管(Advanced Financial Controls):该解决方案对于事务处理、设置和配置提供持续性的分析,从而自动进行审计,协助预防财务漏洞。该解决方案运用自主学习算法,基于经过验证的规则库来检查关键的配置变化和事务处理,其中利用了内置的模糊匹配、异常检测、本福特分析(Benford analysis)和集群等算法。该方法使用了数据科学技术,将事件引导给分析师进行追踪、调查和结算等操作。
·先进的访问控管(Advanced Access Controls):该解决方案运用了人工智能技术来自动进行用户安全性分析,帮助企业数据免受内部人员的威胁和欺诈。同时,还通过图形分析技术,准确可靠地评估隐藏在复杂、递归且动态的安全配置中的违规情况。该技术包含一个强大的可配置最佳实践数据隐私和SOD规则库,可持续监测用户、职能、特权、设置和事务处理。
·智能供应商管理(Intelligent Supplier Management):Oracle DataFox集成使用人工智能抓取、经过验证的公司数据来补充供应商信息,继而对供应商进行评分和分类。通过人工智能技术从媒体报道和新闻稿中提取出动态的供应商风险信号,并与DataFox中的公司数据来源结合,以自动管控供应商风险,识别出高风向供应商后,再推荐可替换的其他供应商。
此前发布的Oracle ERP云基于机器学习的其它创新还包括:
·智能支付(Intelligent Payments) 可根据供应商信息和风险数据生成针对该供应商的特定出价,避免提前支付应付帐款,从而帮助企业降低成本,与最佳供应商建立更紧密的关系。
·智能绩效管理(Intelligent Performance Management)可以发现难以察觉的数据规律,在恰当的时间提供可付诸实施的情境洞察,协助改进财务和运营决策的质量和业务影响。
·智能流程自动化(Intelligent Process Automation)将人力密集型的任务自动化,让企业把员工重新分配到更具战略性、回报更高的工作上。
Oracle ERP云在Gartner发布的“中型企业产品导向云ERP魔力象限”中被评为唯一领导者。同时,甲骨文(Oracle ERP云)也被Gartner“大中型及国际化企业云核心财务管理套件魔力象限”和“云财务计划与分析解决方案魔力象限”(因杰出的执行能力而排名第一)评为领导者,也被2018年度的“云财务结算解决方案魔力象限”评为领导者。
Gartner对于其研究出版物中描述的供应商、产品或服务并非持支持的态度,也不建议技术用户仅选择评级最高或获得其它称号的供应商。Gartner研究出版物仅代表Gartner研究部门的意见,不能被认为是对事实的陈述。Gartner不提供与以上研究相关的明确或暗指的保证,包括适销性或适合任何目的的任何保证。
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