21世纪经济报道记者孔海丽

AI智能体会不会取代SaaS？企业软件巨头SAP给出的答案是，目前没有，未来也大概率不会。

SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan在接受采访时表示：“我们目前还没有看到足够的证据表明AI智能体已经在当前商业环境中带来了颠覆性的变化。”

在他观察到的企业实践中，智能体已经能够辅助员工完成任务，但财务结账、采购审批和供应链管理等核心流程，仍然高度依赖企业软件中的数据、规则和权限体系。

这正是今年软件行业争论最激烈的话题之一。大模型公司正把智能体延伸到法务、销售、编程和数据分析等领域，直接处理过去由专业软件完成的工作。传统软件厂商也在快速调整战略和产品，把智能体嵌入ERP、客户管理和供应链系统，争夺企业AI的入口。

与大模型公司相比，SAP希望证明，企业AI的价值还取决于模型能否读懂一家公司的订单、库存和财务数据，并在权限范围内完成操作。“业务上下文”，正是软件巨头在这场竞争中的关键抓手。

SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan

智能体没有改写企业经营

关于AI智能体是否会取代SaaS，软件行业已经争论了大半年。

Khan持谨慎态度。在财务、供应链和人力资源等领域，企业软件承担着记录交易、保存数据和执行流程的功能。AI可以参与这些流程，但很难绕开已有的业务系统。

财务结账就是一个例子。一次错误操作可能影响财务报表、税务处理和资金安排。企业即使引入智能体，通常仍会保留复核、审批和责任追踪机制。

麦肯锡2025年全球AI调查显示，23%的受访者表示，其所在组织已经在至少一个业务职能中扩大AI智能体系统的部署，但多数应用仅覆盖一到两个职能。德勤2026年企业AI调查则显示，只有21%的受访者表示其所在企业建立了成熟的自主智能体治理模式。

这些数据说明，智能体已经进入企业，但要自主完成关键经营流程，还需要做不少基础工作。

Khan用一句话概括了智能体当前的作用：“以前调用流程需要一个人点击一个按钮。现在我们希望的，是由智能体来点击那个按钮。”

按钮后面连接的是订单、库存、合同和财务系统。智能体可以帮助员工减少重复操作，也可能成为统一的软件入口，但它仍然需要知道按钮在哪里、谁有权点击，以及点击以后会发生什么。

“业务上下文”是关键

通用大模型掌握大量公开知识，但不一定了解一家企业刚刚增加了哪笔订单、哪个客户出现逾期付款，也不知道某位员工是否有权查看工资数据。这些信息分散在ERP、客户管理、供应链、数据仓库和其他业务系统中，并且处于持续动态变化中。

Khan说：“目前，主要的技术创新还是集中在大语言模型之上。这些模型在文本、音频以及视频等方面确实做得非常好，但是如果把它们放到整个业务场景中来看，仍然缺乏业务上下文。”

业务上下文决定了一句话在企业里的具体含义。

同样是“折扣”，可能指销售折扣，也可能指采购折扣；同样是“收入”，财务确认口径和销售签约金额也可能存在差异。员工会结合部门、时间和业务流程理解这些词，模型则需要数据关系和企业规则才能作出准确判断。

Khan在采访中举了一个例子。业务人员询问某一时期东部地区排名前十的销售人员时，系统需要识别地区、时间和销售绩效等条件，再找到对应的数据。如果缺少语义关系，模型可能调取错误的数据表，也可能只回答问题的一部分。

SAP的业务上下文，是指企业使用SAP的ERP、财务、人力资源、采购和供应链软件时产生的销售订单、采购订单、发票、库存、成本中心、员工及供应商等数据。这些数据还带有明确的业务关系和流程规则。

客户数据仍由企业管理，SAP的优势在于长期参与企业核心系统建设，熟悉这些数据的结构、业务含义和流转过程。

比如，SAP业务数据云负责连接SAP及其他厂商的系统，把分散的数据整理成销售订单、成本中心等可供应用调用的数据产品；知识图谱进一步标注客户、订单、产品、组织及业务流程之间的关系。这样，模型接到“查询东部地区销售人员表现”一类问题时，能够识别地区、时间、绩效口径和访问权限，再找到对应数据。

SAP的系统里沉淀了模型接入经营系统时必需的数据、业务语义和权限规则，这些内容正是智能体执行经营任务所需的基础。

软件巨头的新变化

在这一轮变革中，SAP持续强化业务数据和流程能力。

今年5月，SAP发布商业AI平台，将业务技术云平台、业务数据云和AI能力整合进统一架构。平台覆盖智能体开发、业务上下文和治理，企业可以使用SAP的模型及智能体，也可以接入外部模型和开发工具。

智能体数量增加以后，管理难度也会增加。一家企业可能同时使用SAP、云厂商和AI公司的智能体，多个智能体还会互相调用。企业需要确认每个智能体的身份、权限和责任范围，也要防止它们在执行过程中调用无权访问的数据。

SAP提出的“企业记忆”也服务于这一目标。供应商谈判规则、客户历史、财务制度和过往决策，过去散落在业务系统、文档和员工经验中。企业记忆旨在把这些知识沉淀下来，让智能体在处理任务时了解企业已有的规则。

为了补充数据能力，SAP今年完成了三项收购。Reltio侧重主数据管理，帮助企业统一不同系统中的客户、供应商和产品口径；Dremio提供开放数据湖仓技术，用于连接SAP与非SAP数据；Prior Labs专注表格基础模型，处理企业结构化数据中的分类和预测问题。

在中国市场，SAP与阿里云正在继续扩大合作。双方此前已经推动业务技术云平台（BTP）、SAP Cloud ERP以及集成业务规划（IBP）陆续在阿里云中国区域上线。Khan在演讲中表示，SAP Cloud ERP私有云版和SAP业务数据云也在双方接下来的产品计划中，其中业务数据云预计于2027年初在阿里云推出。

Khan在采访中表示：“AI智能体往往无法完全镜像整个数据的历史。如果要做到这一点，需要进行巨额投资，而且非常困难。因此，我们看到AI更多是对现有SaaS的一种补充和赋能。它可能会让整个SaaS的用户体验更好，但基本上是这样一种互补关系。”

而企业AI最终目的不是让某一个员工、某一个流程或者某一个产品实现效率或生产力的提升，而是整个企业实现可靠的自主运营。