它销售AI嵌入式应用，这是可以促进推荐(智能操作)的功能解决方案。他们通常会获取第一方的应用数据，并将其与第三方数据相结合，然后输入到预测模型中。
甲骨文还将AI UX翻了一番，旨在将企业从“适合所有用户体验的一种规模”转变为针对每个用户的个性化和优化产品。
最后，甲骨文正在投资数字助理。由于智能操作和AI UX都作为REST服务公开，如果合适，两者都可以用作数字助理。
不出意外的话，考虑到围绕人工智能的炒作，Swan有买家联系甲骨文的经验，他们对“无处不在的AI”有需求，他们认为这将解决所有问题。但是，Swan坦率地说，客户真正想要的——当他开始谈论他们想要解决的问题时——基本上是自动化。自动化基于规则的软件无法解决的用例。
斯万说：
首先，大多数人认为AI会做一些不可思议的神奇工作——“我想消除人力资源过程中的所有偏见”。根据我的经验，我认为这在大多数情况下都会起作用，我认为80%的情况下人们都在寻找非常无聊的自动化。基于规则的软件无法实现的自动化。
例如，假设您收到一张没有采购订单的发票。没有有效的基于规则的系统来解决这个问题。因此，世界上每个AP部门通常都会派人(通常是离岸人员)手动进入。
Swan说，例如，在甲骨文中，公司65%的发票是由基于规则的软件自动处理的。剩下的35%可以放入各种桶中，其中一个桶包含“无PO”。因此，它开发了一个解决方案，可以在默认没有发票的情况下默认账户代码。斯万说：
对于所有 客户来说，我一直对此感到兴奋。现在，我们正在寻求建立在增量功能的基础上。例如，我们正在寻找一种解决只有两个POs的三张发票的方法。你不能用基于规则的软件做到这一点。
因此，虽然他们可能会说一些疯狂的话，比如“消除所有偏见”，但当我们真正开始谈论这些功能时，他们会对这些功能感到非常兴奋。我认为AI中80%的解决方案将是纯自动化的。
斯旺举了另一个例子。甲骨文公司开发了一个招聘解决方案来匹配简历和职位描述。他说，这不是试图选择一个候选人，而是试图解决最合适的候选人的问题。斯万解释道：
我想如果我们做得和人类一样好，但是没有更好的，我们会做得更好。那只是一个标准的软件参数。如果你给招聘人员提供100份简历，让他们找出前10名的简历，他们会在前50份简历中找到“前10名”。
如果你给一个软件1万个CVS，它会在1万个CVS中找到最好的10个CVS。软件不睡觉，软件不累。但这转化为结果的真正改善。
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