这就是特斯拉的自动驾驶仪——这是对未来数字商业的一个很好的类比。

当每一辆配备自动驾驶仪的特斯拉汽车在街上行驶时，它使用传感器和物联网来收集大量的大数据。然后它利用分析、机器学习和人工智能将这些数据转化为卓越的驾驶体验。

这就是数字商务的意义所在—将数据转化为更好的产品和服务。

但特斯拉正在将事情提升到一个全新的水平。每辆车的数据都被发送到总部，并与路上的每辆车共享。所以你的车知道要注意什么，即使你从来没有在那条街上过。

特斯拉基本上把自己变成了一个大规模的平行学习机。使用特斯拉产品的人越多，特斯拉的客户体验就会自动改善。该公司正在收集可用于许多其他商业机会的详细信息。

这也许就是为什么特斯拉现在是美国最有价值的汽车公司，大数据传输，超越了通用汽车，尽管通用汽车的汽车产量是通用汽车的100多倍。

这些类型的自我改进产品现在开始接管世界。例如，AlphaGo的算法去年击败了世界上最强大的围棋冠军之一，震惊了专家们。但从那时起，它学到了更多的东西，以至于一位中国围棋大师说它现在"玩得像上帝一样"。所以想象一下，如果你的产品和服务随着更多人的使用而自动改进呢？

我们实际上正在SAP进行这方面的工作。例如，我们的新聊天机器人SAP CoPilot旨在使我们的软件更易于使用。你可以简单地说"下周给我定个假"，副驾驶会回答的。因为这是利用机器学习，随着时间的推移和更多的人使用它，回答的质量会自动提高。借助SAP Leonardo digital innovation system，我们可以帮助您将机器学习嵌入到您的运营流程和客户体验中，以帮助您实现自我完善的数字业务愿景。从制造业到人力资源和财务等等，组织的每个部分都有数百种不同的机会。例如，化工巨头巴斯夫能够使用SAP Leonardo Machine Learning将发票匹配率从70%提高到94%——从而大大节省了直接成本。

但这一愿景有一个关键的先决条件：数据。

人工智能需要大量高质量的培训数据，阿里大数据应用平台，在应用于清晰、具体的业务时效果最佳问题。凭借在企业应用程序领域超过45年的领先地位，返利是什么，没有比世界上的SAP系统更高质量的业务数据存储了。SAP可以帮助确保您获得对所有信息的单一、一致、受管理的视图，智能建站软件，无论这些信息存储在哪里、存储在组织内部还是外部。

这与技术无关，而是与转换有关。这不是算法的问题，而是数据的问题。世界上没有比SAP更适合帮助您在业务中利用人工智能的公司了。

您必须从现在开始。

数字业务的赢家将是最先开始人工智能良性循环的人。更多的数据意味着更好的人工智能算法，大数据是数据，这意味着更好的客户体验，这意味着更好的客户，这意味着更多的数据…

要了解更多，请看看SAP Leonardo机器学习解决方案，它可以帮助您实现"自动驾驶业务"这一令人兴奋的愿景。

这篇文章首先出现在我的数字商业和商业分析博客