破解垂类大模型落地最后一公里难题，用友甩出组合拳

“大模型到底帮助企业能做什么？”

“怎么控制智能体的幻觉和权限？”

“AI 把工艺提高哪怕零点几个百分点，对我们来说也是大大的提升。”

……

在用友主办的 2024 全球商业创新大会上，到处洋溢着对 AI 的期待和困惑。

大模型狂飙一年半，企业对 AI 应用的看法发生急转弯：“开天辟地”的 AGI 时代似乎遥遥无期，降本增效还是老生常谈，信息化数字化 ROI 依旧难解，AI 改造企业流程、经营模式、商业模式的进程似乎比想象中更慢。

“企业的数智化进程是一个的复杂系统，需要基于强大的平台系统来统一企业的数智底座；需要一体化的应用套件，原生地拉通企业的数据和流程；也需要标准化的产品和丰富的生态服务来满足特定需求。”用友网络董事长兼 CEO 王文京表示。

换言之，数智化虽然令人向往，但工具、方法论、工程能力缺一不可。

2024 年被很多人称为大模型应用的元年，但对于企业而言，大模型到底能够用在哪？有哪些场景能落地？怎么做才能创造真正的价值？

抱着这些疑问，我们试图在领先布局 AI 的用友这里寻找答案。

1、Agent 带来企业智能交互新模式

某大型集团企业的销售主管王经理在每天早上八点，会收到智友推送的智能早报，内容包括本季度完成预测率，日仅售款、累计收款、极度全责，日程提醒，客户资料，重要事项等内容，让他对销售进度和日程安排一目了然。

根据智友推送的销售数据和日程卡，王经理开始一天的工作。面对众多销售群消息，他先把所有群的未读消息一键生成摘要汇总，以便快速了解客户关注的问题。读完摘要，他注意到一个食品客户提出新问题，又一键跳转客户群组，把客户问题发给智友，让智友在群中直接生成答案。

根据智友推送的日程卡片，王经理打开拜访任务，提前了解客户情况，又在对话框输入“历史跟进情况”，了解此前与客户的沟通频率、沟通方式、沟通内容、负责人情况等信息。在出发前，王经理收到智友“是否用车”的提醒，王经理点击“帮我预定”，智友自动定位起止位置，自动打车。

另一个公司的销售负责人张岩则需要对刚过去的销售情况进行经营分析，智友自动帮他打开月结监控工作台。

通过财务报表，他发现公司收入和净利润不及预期，需要进行进一步分析公司上半年销售收入情况。根据销售收入分析结果，张岩发现指标预警发现华北分公司销售收入未达预期目标。点击指标卡，跳转到华北运营看板，他发现主要是因为休闲食品销售收入下降。

至于休闲食品为何下滑，通过上半年单价和销量趋势分析，智友得出结论，销量虽然有所增长，但由于单价下降导致整体收入下滑。发现问题后，智友又根据经营目标实时测算收入，辅助调整经营策略，以确保与年初目标保持一致。

这是智能时代企业经营管理的真实工作流程——数据在实时更新，指标可以直接跳转，智能助理根据外部环境与内部指标，辅助测算分析各项指标，每个员工还有自己的个人助理。

王经理和张总使用的 Agent 智能助理“智友”是用友公司新推出的 AI 应用。基于用友自研的 YonGPT2.0，“智友”拥有上下文记忆、可以感知理解用户意图，能够将复杂任务分解为一系列子任务，用户只需与“智友”进行简单的对话，就能轻松完成一系列繁琐的业务操作，包括企业经营洞察、合同风险审核、智能生成报告、知识搜索与推荐等能力。

智能助理是 AI 在企服经营管理中的应用之一，AI 可以应用在哪些领域？

王文京认为，AI 在企业的应用有 4 个重要方向：

第一是智能化的业务运营；

第二是自然化的人机交互；

第三是智慧化的知识生成；

第四是语义式的应用生成。

埃森哲测算，在中国，生成式人工智能将影响 33%的工作时间，使其实现自动化或增加产出效率。

2、AI 落地需要基础积累

通过大模型技术解决痛点业务场景的问题，给企业带来降本、增效、提质、拉需、创利等实际价值，是管理者的共同诉求。数据显示，2023 年中国有将近 50%的企业表示已经在积极采用 AI，85%表示未来 2~3 年会加速 AI 应用，63%表示要积极探索深层 AI。

但企业用好大模型的前提是 AI 与 IT 的深度融合。亿邦动力注意到，现有的 AI 应用往往集中在单点的、小场景的落地应用中，难以对业务整体带来直观回报。更重要的是，企业在应用大模型的过程中，明确有商业价值的场景有限、落地的工程化能力不足、对 AI 的认知也飘忽不定。

“一些人以为有了大模型就能干所有事，其实这是进了认知误区。”在用友全球商业创新大会上，有参会者表示，“不是有了基础大模型就够了，怎么做企业的知识图谱，怎么把 AI 嵌到业务场景里，里面很多工程问题要解决。”

“今年很多企业都希望通过算法能力实现销售预测，降低库存，这是实打实的效果。但想做到销售预测，前面需要做好一系列铺垫。”有用友员工表示。

用友认为，企业想要用好 AI，工具、方法、基础缺一不可。企业要进行信息化建设时，要先做好流程梳理。企业要进行数智化建设时，要先做好数据治理。在这方面，我们看到很多企业因为数据标准化不够，严重影响整个数智化系统的建设和推进。

在方法论上，用友总结了各行各业不同规模企业的数智化建设经验后，提出企业数智化能力进阶模型，通过业务在线、数据驱动、智能运营三个能力层级的来去实现全面的数智化建设，这也是 AI 在企业应用所需的积累过程。

亿邦动力注意到，不少企业通过用友 BIP 实现经营管理的跃迁。比如，烘培食品企业立高希望能够通过一个销售预测模型，实现产供销协同，来解决爆仓难题。用友 BIP 里有一个销售预测的模型，立高通过这一模型建构了自己的产供销协同体系，此后力高的订单执行力和库存周转率都得到了大幅度提升。

3、AI 使能，用友 BIP 集中爆发

那么如何帮助企业实现智能化升级？

用友副总裁罗小江认为，企业的数智化进程需要关注三个维度：

第一有足够好的底座，即 PaaS 能力。

第二有落地方法体系，把技术和业务有效融合。

第三懂业务，让技术融入业务、驱动业务。

这要求企服公司对业务逻辑、经营管理足够了解，具备对企业深度理解之后沉淀下来的架构、模型、能力、原子组建，同时可以结合 IT 与 AI 能力，善于实施落地。

针对数智进阶发展所需，用友 iuap 平台以 AI 为核心引擎，全面赋能集开发、数据、集成、架构等革新，通过为大型企业升级数智底座提供集智能运营、数据驱动、敏捷创新、开放互联、全球化支撑、工程化六大能力，加速企业数智化进程。

在智能运营能力方面，YonAI 承载着重要使命，它为用友企业服务大模型 YonGPT 提供了大模型工具链的完善以及三个应用框架（AI Agent 数智员工、RAG 智能大搜、Copilot 交互框架），再加上应用中的数据闭环机制，让 YonGPT 得以有数据不断训练和提升，从而成为深懂企业服务的垂类大模型。这意味着它能够为企业提供更加精准、深入和个性化的服务，满足企业在不同场景下的复杂需求。

在用友全球商业创新大会上，用友发布用友 BIP3 R6，实现了六大领先技术突破，以及六大应用架构和服务创新。新版用友 BIP 的应用服务数量增长到 564 个，智能服务数量增长到 108 个，数据服务数量增长到 50 个，实现智能服务和数据服务能力的升级。同时，用友 BIP 通过创新技术实现资源消耗降低 50%、运维成本节省 30%、智能会计支持百亿级事项分录核算、多维数据库支持千亿级主附表数据快速合并、多维引擎每分钟可运行计算规则超 100 万条，而且 100%自主安全可控。目前为止，有超过 5.8 万家大型和中型企业使用用友 BIP。

用友 BIP3 R6 实现了六大领先技术突破，包含发布用友企业服务大模型 YonGPT2.0，并升级大模型平台，目标要让百亿模型企业服务应用的专业能力超过千亿模型；发布“智能大搜”，重新定义企业知识管理与运营，实现业务流程中的全程知识伴随；YonData 数据平台全新升级，发布 YonMatrix 数据库，提供基于 HTAP 超融合数据架构的企业级数据服务解决方案；全新发布的零代码开发平台，让 AI 辅助应用生成，实现全员开发、全员创新；发布简强微服务架构，按需灵活部署，并大大降低客户资源需求和成本，实现业务系统秒级响应；升级安全可信架构，使用 YSF 安全防护盾等全方位守护客户安全。

其中 YonGPT2.0 沉淀了财务、人力、供应链等垂直领域模型，包括领域知识问答能力增强、PPT 分析报告生成、安全拒识能力、合同智能审核、合同生成 、API 业务对象理解能力、标书生成、代码生成 &执行、表格理解能力等。

还有企业基于 YonGPT，和用友一起合作训练垂直行业大模型。

比如深圳远东数智采携手用友公司，基于企业服务大模型 YonGPT，训练出公共资源交易行业垂类大模型，以在公共资源交易中提供专业知识问答、招标文件自动生成、智能投标评审、交易价格预测等能力。

亨通数科，基于企业服务大模型 YonGPT，结合自身在装备行业深耕多年的经验以及自身积累的海量数据，与用友联合研发、共同打造工业装备行业垂类大模型，以优化设备管理平台点巡检线路和策略，以及推荐设备维修策略。

人工智能技术的迅猛发展已驱动 AI 在企业的应用进入普及化阶段，大大加速了数智化的进程，企业数智化由此前侧重数字化，进入到数字化和智能化并举的新阶段。用友 BIP 智能和数据能力再升级，将有望助力企业加速推进数智化，发展新质生产力，迈向高质量发展。