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AI & Enterprise
财务AI落地不能只靠“算法结论”，可解释架构成审计与监管前提
TechRadar表示，企业将AI引入财务场景时，应先建立可解释、可追溯的架构，以满足审计和监管要求。由于生成式AI具有概率性，而财务工作更强调事实、控制与责任，企业应统一数据源、推动在总账入账前完成全量交易处理，并通过分阶段试点完善责任界定以及数据质量、安全和可解释性标准。
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Nol Universe拟构建覆盖Yanolja集团的全球数据平台
Nol Universe CTO Kim Youngjin在Databricks举办的“AI Days Seoul”上表示，公司依托1300万会员积累的住宿、航旅等数据，已搭建集中式特征仓库Lynx，以解决数据难找、可信度难判断和跨业务使用复杂等问题。下一步，公司将连接Yanolja集团全球各地子公司数据，推进基于Databricks的全球Data Mesh项目。
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SAP拟收购Reltio，强化企业数据治理与AI支撑能力
SAP拟收购主数据管理厂商Reltio，以整合分散在多系统和业务领域的数据资源，提升企业对AI应用的支撑能力，并进一步增强SAP Business Data Cloud。Reltio通过基于AI的实体解析技术，将结构化和非结构化数据整合为“黄金记录”。交易完成后，其能力将用于支持Joule及多智能体工作流，并支持模型上下文协议（MCP）；Reltio也将继续作为独立解决方案对外销售。
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ITCEN InfoU拓展Databricks落地案例，以“数据民主化”弥合AI应用鸿沟
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Dell Technologies升级“Dell AI Data Platform with NVIDIA”，强化企业AI数据与存储能力
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Everpure将ActiveCluster扩展至文件数据场景 推进企业数据云愿景
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Salesforce发布Agentforce Contact Center，整合语音、AI与CRM
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Salesforce：韩国84%领先企业认为AI成效取决于数据基础，61%难与业务重点衔接
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Red Hat推出“数字主权准备度评估”工具：支持企业7维度自测