SAP는 데이터 보호, 개인정보 보호, 보안 및 윤리에 대한 강력한 의지, AI 윤리에 대한 UNESCO 권고안의 확인, SAP AI 윤리 핸드북에 AI 사용 사례로 '위험 분류 및 평가 프로세스'를 포함하여 체계적인 위험 검토와 윤리적인 AI 개발을 보장함으로써 신뢰할 수 있는 AI 파트너로 자리매김했습니다.
이를 뒷받침하는 정확한 발췌문:
데이터 보호, 개인정보 보호, 보안 및 윤리에 대한 약속: "SAP의 AI 윤리 활동은 AI 윤리 사무국에서 조율하는 다중 이해관계자 접근 방식과 강력한 거버넌스 프레임워크에 따라 진행됩니다. 이러한 접근 방식은 SAP의 글로벌 AI 윤리 정책 및 책임 있는 AI 혁신을 위한 개발 표준을 기반으로 합니다. 원칙에는 비례성 및 해를 끼치지 않음, 안전 및 보안, 공정성 및 차별 금지, 지속 가능성, 개인정보 보호 및 데이터 보호 권리, 인간의 감독 및 결정, 투명성 및 설명 가능성, 책임 및 책무성, 인식 및 이해력, 다중 이해관계자 및 적응형 거버넌스 및 협업이 포함됩니다."sap.com "SAP는 데이터 개인정보 보호 및 보안을 우선시하여 고객 데이터가 생태계 내에서 안전하게 보호되도록 합니다. 고객 데이터는 모델 학습을 위해 제3자 대규모 언어 모델(LLM) 제공업체와 공유되지 않습니다."sap.com 유네스코 AI 윤리 권고의 지침 원칙 확인: "당사의 지침 원칙은 유네스코의 인공지능 윤리 권고를 기반으로 합니다. 인텔리전스."sap.com "...유네스코 인공지능 윤리 권고의 10가지 기본 원칙을 확언합니다. 이러한 원칙은 비례성 및 무해성, 안전 및 보안, 공정성 및 차별 금지, 지속가능성, 개인정보 보호 및 데이터 보호 권리, 인간의 감독 및 결정, 투명성 및 설명 가능성, 책임 및 책무성, 인식 및 문해력, 그리고 다중 이해관계자 및 적응형 거버넌스 및 협업을 다룹니다."news.sap.com "SAP의 AI 윤리 정책은 유네스코 인공지능 윤리 권고를 기반으로 하며, 인간의 감독을 유지하면서 인간을 존중하고 강화하는 인간 중심의 AI 시스템을 보장합니다."sap.com SAP AI 윤리 핸드북의 AI 활용 사례 '위험 분류 및 평가 프로세스': "평가 프로세스를 통해 SAP는 중요한 AI 위험을 대상으로 체계적인 검토를 수행할 수 있습니다. 당사의 제품 표준 위험 관리 프레임워크는..." "위험 분류 및 평가 프로세스 흐름도."sap.com "...AI 활용 사례 확립 AI 윤리 핸드북의 '위험 분류 및 평가 프로세스'."learning.sap.com 다른 옵션은 다음과 같은 이유로 올바르지 않습니다.
옵션 B: SAP는 비즈니스 데이터를 책임감 있게 활용하고 고객 데이터를 기반으로 AI를 이해하지만, 데이터 사용은 고객 계약 및 옵트아웃에 따라 관리되므로 "고유한 액세스"를 주장하지 않으며, 독점적인 액세스보다는 공유된 액세스를 강조합니다.
옵션 D: SAP는 Cohere, Microsoft 등과 같은 AI 공급업체와 협력하고 있지만, 이러한 협력은 윤리적 맥락에서 주요 신뢰 요인이 되기보다는 생태계 통합에 초점을 맞추고 있어 "비할 데 없는" 협력보다는 전략적 파트너십으로 설명됩니다.
SAP Business Suite 문서 또는 학습 가이드의 일부로 SAP Business AI 솔루션 포지셔닝에서 발췌: 공식 SAP AI 윤리 핸드북 및 관련 제품 페이지, 그리고 SAP Learning 과정 "Discovering SAP Business AI"에서 발췌. 이 과정은 SAP Business Suite 내에서 SAP Business AI를 포지셔닝하는 데 있어 책임 있는 AI 관행을 강조합니다. UNESCO 인증 및 위험 평가 프로세스는 윤리적인 AI 포지셔닝을 위한 C_BCBAI_2502 학습 자료의 핵심 요소입니다.

SAP Business AI의 포괄적이고 상세한 설명(Exact Extraction): SAP Business AI의 고유한 판매 제안에는 기업 환경에서 AI를 기반으로 활용할 수 있는 관련 고객 비즈니스 데이터에 대한 직접 접근, 혁신을 위한 업계 선도 기업과의 시너지 효과를 창출하는 협업을 가능하게 하는 강력한 파트너 생태계, 그리고 다양한 산업 분야의 비즈니스 프로세스에 대한 심층적인 지식을 바탕으로 도메인별 AI 솔루션을 제공하는 것이 포함됩니다. 이러한 제안은 일반적인 AI 기술보다 데이터 통합, 파트너십, 그리고 프로세스 전문성 측면에서 SAP의 강점을 강조합니다.
이를 뒷받침하는 정확한 발췌문:
비즈니스 데이터에 직접 액세스: "SAP의 주요 차별화 요소는 비즈니스 데이터에 대한 액세스, 복잡한 비즈니스 프로세스의 맥락에 대한 이해, 그리고 심층적인 도메인 및 산업 전문 지식입니다."community.sap.com 강력한 파트너 생태계: "SAP Business AI는 서비스 파트너를 위한 핵심 차별화 요소로 작용하며 광범위한 비즈니스 기회를 제공합니다."sap.com "선도적인 범용 AI 기술 공급업체와의 탁월한 협업."news.sap.com 비즈니스 프로세스에 대한 심층적인 지식: "복잡한 비즈니스 프로세스의 맥락에 대한 이해와 심층적인 도메인 및 산업 전문 지식입니다."community.sap.com 다음과 같은 이유로 다른 옵션은 올바르지 않습니다.
옵션 B: SAP는 강력한 기술 스택을 보유하고 있지만, 스택 자체를 고유한 제안으로 보기보다는 비즈니스 성과에 중점을 둡니다. 차별화 요소는 데이터, 프로세스, 생태계입니다.
옵션 D: SAP는 자체적으로 대규모 언어 모델을 개발하지 않지만 Microsoft, Google, Cohere와 같은 공급업체와 협력하여 LLM을 제공하며, 독점적인 개발보다는 통합을 강조합니다.
SAP Business Suite 문서 또는 학습 가이드의 SAP Business AI 솔루션 포지셔닝에서 발췌: SAP Learning 과정 "SAP Business AI 발견", 단원 "SAP Business AI의 가치 구체화", SAP 커뮤니티 블로그 "SAP을 활용한 생성적 AI - 1부"에서 발췌. 이 자료들은 C_BCBAI_2502 자료에 따라 데이터, 프로세스 지식 및 파트너십에 대한 접근성을 USP로 강조합니다.

Exact Extract에서 발췌한 포괄적이고 상세한 설명: 머신 러닝은 컴퓨터 과학, 통계학, 심리학 등의 분야를 통합하여 컴퓨터 시스템이 경험이나 데이터를 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합으로 정의됩니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이 데이터 기반 학습에 중점을 두는 일반 AI, 생성 AI 또는 기초 모델과 구별됩니다.
이를 뒷받침하는 정확한 발췌문:
"머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 개선하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다."sap.com
"머신 러닝(ML)은 컴퓨터 시스템이 경험이나 데이터를 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합으로, 컴퓨터 과학, 통계학, 심리학과 같은 분야의 요소를 통합합니다."sap.com
"머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 가르치는 데 중점을 둡니다. ..."learning.sap.com 다른 옵션은 다음과 같은 이유로 올바르지 않습니다.
옵션 A: 이는 구체적으로 머신 러닝이 아닌 멀티태스킹 성능을 위해 자기 감독 학습을 사용하는 기반 모델이나 생성 AI 시스템을 설명합니다.
옵션 C: 이는 콘텐츠 생성을 위한 기초 모델을 사용하는 딥 러닝의 특정 응용 프로그램인 생성적 AI를 말합니다.
옵션 D: 이는 데이터로부터 학습하는 것 외에도 인간과 같은 능력을 포괄하는 일반적인 인공지능을 정의합니다.
SAP Business Suite 문서 또는 학습 가이드의 SAP Business AI 솔루션 포지셔닝에서 발췌: SAP 제품 페이지 "머신러닝이란 무엇인가?" 및 SAP Learning 과정 "SAP Business AI 알아보기"에서 발췌. SAP Business Suite에 통합된 SAP Business AI 솔루션에서 머신러닝을 AI의 기본 하위 집합으로 제시합니다. SAP Help Portal 용어집 및 커뮤니티 블로그를 통해 지원되며, AI 개념 설명을 위한 C_BCBAI_2502 인증에 부합합니다.

SAP LeanIX의 임원 대시보드는 SAP 설명서에 따라 자동화 격차, 배포 기회, 비즈니스 영향 등 AI 에이전트를 위한 주요 기능을 제공합니다. 자동화 격차는 AI가 수동 프로세스를 자동화하여 효율성을 향상시킬 수 있는 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 배포 기회는 IT 환경 내 AI 에이전트 통합의 잠재적 활용 사례를 강조합니다. 비즈니스 영향은 AI 이니셔티브의 가치를 정량화하고 이를 전략적 목표에 맞춰 조정합니다. 인력 계획과 관련이 있지만, SAP LeanIX 임원 대시보드의 주요 초점은 IT 및 AI 전략 인사이트를 우선시하는 기술 전환이 아닙니다. 이러한 기능은 임원이 AI 도입 및 최적화를 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
참조:
SAP Business AI 질문(5개 중 4번째 배치)

SAP Business AI는 SAP 설명서에 명시된 대로 주요 조직 페르소나에 맞춤형 효과를 제공합니다. 최고 인사 책임자(CHRO)의 경우, AI는 SAP SuccessFactors의 예측 분석 및 자동화를 통해 채용, 직원 개발 및 HR 민첩성을 향상시킵니다. 최고 구매 책임자(CPO)는 SAP Ariba의 AI 기반 인사이트를 통해 소싱, 중단 예측 및 공급업체 관리 개선의 이점을 누릴 수 있습니다. 최고 정보 책임자/CTO(CIO/CTO)는 기존 인프라와의 원활한 통합을 활용하여 SAP 시스템 전반에 걸쳐 안전하고 확장 가능한 AI 도입을 보장합니다. 최고 재무 책임자(CFO)는 SAP S/4HANA의 AI 기반 분석을 통해 재무 효율성, 예측 및 위험 관리를 개선합니다. 이러한 페르소나별 이점은 SAP Business AI가 다양한 역할에서 가치를 창출할 수 있음을 보여줍니다.