真正重要的決策場(chǎng)景，AI尚未被充分信任。
一場(chǎng)由智能體（Agent）引發(fā)的革命正在AI的疆域上開(kāi)拓新的邊界。人們對(duì)初生的事物總是充滿(mǎn)美好的期待，又迫切希望它快速成熟落地。從Chatbot到Copilot，再到如今各路廠商爭(zhēng)相推出的智能體，AI的工具形態(tài)在短短幾年內(nèi)就完成了三級(jí)跳。資本市場(chǎng)熱情高漲，科技公司亢奮異常，養(yǎng)龍蝦甚至一度成為了流行現(xiàn)象。
但在企業(yè)級(jí)的真實(shí)場(chǎng)景中，卻呈現(xiàn)出截然不同的面貌。
“產(chǎn)業(yè)界還處于嘗試新工具、新技術(shù)的階段。若詢(xún)問(wèn)已部署大模型和智能體的企業(yè)，這些技術(shù)是否真正創(chuàng)造價(jià)值，很多企業(yè)恐怕難以給出答案。”用友網(wǎng)絡(luò)副總裁、數(shù)智財(cái)務(wù)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理付建華在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域深耕了20多年，語(yǔ)氣中沒(méi)有對(duì)技術(shù)的浪漫想象，更多的是經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景打磨出的務(wù)實(shí)與冷靜。
近日，數(shù)據(jù)猿與付建華進(jìn)行了一次深度對(duì)話(huà)。在這場(chǎng)對(duì)話(huà)中，一個(gè)被喧囂掩蓋的事實(shí)浮出水面：盡管技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，但產(chǎn)業(yè)落地的步伐卻依舊緩慢，更不用說(shuō)業(yè)務(wù)價(jià)值的兌現(xiàn)。
她并非不看好AI的價(jià)值，而是認(rèn)為AI在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的革命不會(huì)自發(fā)實(shí)現(xiàn)。它需要數(shù)據(jù)治理、工具融合、行業(yè)知識(shí)與價(jià)值創(chuàng)造的多重激蕩，而這注定是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的探索。
OpenClaw橫空出世，是智能體發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)歷史性轉(zhuǎn)折點(diǎn)。它賦予了C端智能體“一句話(huà)完成復(fù)雜操作”的能力，迅速引爆大眾的熱情。
這股熱情也蔓延到了企業(yè)一側(cè)。不少企業(yè)開(kāi)始將各類(lèi)“Claw”引入業(yè)務(wù)流程，指望其直接創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值。
“智能體技術(shù)在C端和B端的差異非常大。”付建華表示，“C端的場(chǎng)景是相對(duì)離散的環(huán)境，無(wú)論是問(wèn)答還是生成圖片，依托通用大模型搭配一款 APP 即可實(shí)現(xiàn)。但B端場(chǎng)景截然不同——每家企業(yè)的管理環(huán)境都復(fù)雜、嚴(yán)謹(jǐn)，落地需要多個(gè)層次的技術(shù)和工具配合。”
財(cái)務(wù)領(lǐng)域尤為突出。財(cái)務(wù)對(duì)準(zhǔn)確性的極致要求，決定了決策結(jié)果必須可審計(jì)、可追溯、零差錯(cuò)。而大模型的本質(zhì)是概率預(yù)測(cè)，其決策過(guò)程呈黑箱特征，生成結(jié)果是發(fā)散的。這與財(cái)務(wù)場(chǎng)景的核心需求存在天然張力。
“智能體在企業(yè)落地的速度，遠(yuǎn)沒(méi)有大家想象中的快，技術(shù)周期仍處在早期的探索階段?！备督ㄈA說(shuō)。
近兩年，財(cái)務(wù)場(chǎng)景下的AI創(chuàng)新確實(shí)在加速。一個(gè)明顯標(biāo)志是各類(lèi)財(cái)務(wù)智能體集中涌現(xiàn)：智能審核、合同審查、單據(jù)歸檔、自動(dòng)生成報(bào)告……這些場(chǎng)景有一個(gè)共同特征——規(guī)則明確、重復(fù)性高、決策風(fēng)險(xiǎn)低。
在真正重要的決策場(chǎng)景，AI尚未被充分信任。
"企業(yè)核心決策絕不可能直接交由 AI 全權(quán)負(fù)責(zé)。持相反觀點(diǎn)者，顯然并不了解企業(yè)管理的實(shí)際邏輯。"付建華篤定地說(shuō)。
大模型不能包打天下
AI落地是一場(chǎng)系統(tǒng)工程
AI技術(shù)演進(jìn)極為迅猛。但AI能力越強(qiáng)，越容易讓人陷入認(rèn)知誤區(qū)：人們過(guò)度聚焦AI技術(shù)本身，反而忽略了AI的核心使命——服務(wù)業(yè)務(wù)，創(chuàng)造價(jià)值。這種本末倒置的思維，使得很多企業(yè)盲目跟風(fēng)布局AI，重金采購(gòu)大模型與Agent產(chǎn)品，到頭來(lái)卻發(fā)現(xiàn)真正能發(fā)揮的價(jià)值極為有限。
問(wèn)題究竟出在哪兒？付建華一針見(jiàn)血地指出：企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的AI落地，從來(lái)不是靠一個(gè)大模型或一個(gè)Agent單打獨(dú)斗就能解決的，而是一項(xiàng)需要系統(tǒng)性思考、分層推進(jìn)的工程。
她以用友的AI戰(zhàn)略為例，闡釋了這套系統(tǒng)化理念和分層落地思維。
底層是大模型平臺(tái)，用友與國(guó)內(nèi)幾乎所有的主流大模型實(shí)現(xiàn)對(duì)接，建立起通用大模型調(diào)用生態(tài)。
中間層是用友自主研發(fā)的垂類(lèi)大模型和智能體中臺(tái)。用友的邏輯很簡(jiǎn)單，最懂企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和數(shù)字化的，是軟件廠商自己。依托垂類(lèi)大模型，搭建智能體中臺(tái)，助力企業(yè)按需調(diào)用AI能力、自主構(gòu)建專(zhuān)屬智能體。
上層，結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)供銷(xiāo)、財(cái)務(wù)、人力等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，用友開(kāi)發(fā)了一大批智能體。僅財(cái)務(wù)領(lǐng)域，最新一代用友BIP產(chǎn)品中就嵌入了近20個(gè)智能體。
在三層架構(gòu)之上，用友還搭建了智能體編排層。今年年初，用友正式發(fā)布了面向B端的超級(jí)智能體產(chǎn)品——YonClaw。YonClaw的產(chǎn)品理念是把軟件中原有的豐富功能封裝為成百上千個(gè)skill，并將這些skill上架到Y(jié)onClaw平臺(tái)中。企業(yè)可以通過(guò)YonClaw自主調(diào)用這些skill，完成單據(jù)處理、流程處理、審核、記賬、結(jié)賬等工作。
她描述了一個(gè)充滿(mǎn)畫(huà)面感的未來(lái)場(chǎng)景：“基于YonClaw，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員不需要進(jìn)行圖形界面的點(diǎn)擊操作。比如，財(cái)務(wù)人員想結(jié)賬時(shí)，可以直接輸入自然語(yǔ)言——‘請(qǐng)幫我結(jié)賬’。YonClaw就會(huì)自動(dòng)調(diào)用系統(tǒng)里封裝好的結(jié)賬技能，開(kāi)始結(jié)賬，結(jié)賬完畢后還會(huì)自動(dòng)生成一份漂亮的報(bào)告?！?nbsp;
用友的實(shí)踐就像一面鏡子，折射出企業(yè)級(jí)AI落地的一個(gè)關(guān)鍵真相：AI落地從來(lái)不是單兵突進(jìn)，而是要打一張“組合牌”，大模型、軟件工具乃至業(yè)務(wù)理解等，缺一不可。
數(shù)據(jù)治理：
Agent落地的隱形門(mén)檻
如果問(wèn)付建華，Agent落地財(cái)務(wù)管理最大的短板是什么？她的答案可能會(huì)跟很多人不同——不是大模型，不是算力，更不是軟件工具，而是數(shù)據(jù)治理能力。
數(shù)據(jù)不僅是大模型的養(yǎng)料，在產(chǎn)業(yè)環(huán)境中，更是直接決定了AI的能力上限。
不少企業(yè)上線的財(cái)務(wù)智能體，演示時(shí)往往驚艷四座，可一進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)，便難以招架數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化與復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。一方面，原始數(shù)據(jù)中常有缺失、矛盾或錯(cuò)誤；另一方面，模型對(duì)財(cái)務(wù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的理解本身也可能存在偏差。
付建華指出：“沒(méi)有良好的數(shù)據(jù)治理生態(tài)，再?gòu)?qiáng)大的AI工具也只是空中樓閣?！?nbsp;
在她看來(lái)，財(cái)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理面臨兩道現(xiàn)實(shí)難題。
第一道在“治數(shù)”環(huán)節(jié)。企業(yè)的生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)等數(shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)中，若要服務(wù)財(cái)務(wù)場(chǎng)景，必須經(jīng)歷清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、整合、指標(biāo)加工等一系列繁瑣流程。這些工作都要依賴(lài)軟件工具來(lái)完成。
第二道在“用數(shù)”環(huán)節(jié)。自然語(yǔ)言如何轉(zhuǎn)換成查詢(xún)條件？系統(tǒng)如何從ERP中精確取數(shù)？取數(shù)時(shí)如何校驗(yàn)用戶(hù)權(quán)限？所有這些過(guò)程，基本上都是由軟件完成的，而非大模型。
“AI只解決最后一段路的問(wèn)題，前面的環(huán)節(jié)都不是AI能解決的?！?/strong>付建華表示，“用戶(hù)看到的是一個(gè)會(huì)對(duì)話(huà)的智能體，背后卻是一支緊密協(xié)作的‘聯(lián)合部隊(duì)’?！?nbsp;
一個(gè)現(xiàn)象印證了她的判斷。2025年第一季度，中國(guó)大陸公開(kāi)招投標(biāo)平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，招標(biāo)選型最多的軟件項(xiàng)目不再是財(cái)務(wù)軟件或ERP，而是數(shù)據(jù)治理型項(xiàng)目。這在以前是不可能的。
這意味著什么？意味著企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到AI時(shí)代，數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略意義。那些率先把數(shù)據(jù)底座夯實(shí)的企業(yè)，如今已經(jīng)開(kāi)始受益；而數(shù)據(jù)底座尚不完善的企業(yè)，則不得不開(kāi)始償還這筆“數(shù)據(jù)債”。
智能體的興起，不僅深刻改變著產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的面貌，還攪動(dòng)了企業(yè)軟件市場(chǎng)的一池春水。
財(cái)務(wù)管理在國(guó)外擁有50多年的歷史，在國(guó)內(nèi)也沉淀了近40年，早已是一個(gè)高度成熟、格局穩(wěn)定的市場(chǎng)。然而，智能體的快速演進(jìn)，就像一顆石子投向平靜的湖面，讓兩股新的力量開(kāi)始暗流涌動(dòng)。
一股來(lái)自大模型廠商——它們通過(guò)開(kāi)源生態(tài)聚攏開(kāi)發(fā)者，讓智能體優(yōu)先調(diào)用自己的模型，從而掌握token入口這個(gè)戰(zhàn)略咽喉。另一股則來(lái)自中小企業(yè)與極客社區(qū)——借助OpenClaw等工具，試圖繞過(guò)大型軟件廠商，實(shí)現(xiàn)“小而美”的創(chuàng)新。一時(shí)間，“SaaS已死”“傳統(tǒng)軟件將被淘汰”的論調(diào)甚囂塵上。
面對(duì)這些聲音，付建華給出了冷靜的判斷。
創(chuàng)業(yè)公司能否革掉軟件或SaaS廠商的命？付建華表示，在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，目前尚未出現(xiàn)具備顛覆能力的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。對(duì)于這些企業(yè)來(lái)說(shuō)，用友這樣的廠商有他們無(wú)法逾越的護(hù)城河——行業(yè)積淀。
用友38年以來(lái)累計(jì)服務(wù)了一百多萬(wàn)家企業(yè)。大部分同規(guī)模企業(yè)的財(cái)務(wù)管理場(chǎng)景高度相似，如費(fèi)用處理、預(yù)算管理、記賬、結(jié)賬，共性需求占比達(dá)70%-80%。用友多年來(lái)通過(guò)持續(xù)不斷的深耕，把這些共性的需求場(chǎng)景和行業(yè)know-how凝練成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，以此來(lái)服務(wù)大量同類(lèi)型客戶(hù)。這不是幾個(gè)“手搓”Skill就能輕易替代的。
大模型廠商能否顛覆軟件或SaaS廠商？付建華堅(jiān)稱(chēng)，不可能。
付建華并不否認(rèn)大模型廠商的價(jià)值——它們通過(guò)開(kāi)源聚攏生態(tài)，吸引千行百業(yè)的企業(yè)在生態(tài)之上構(gòu)建各種應(yīng)用。用友本身也是這些大模型的生態(tài)伙伴之一，但大模型廠商不可能顛覆掉用友這樣的軟件廠商。
理由有兩個(gè)。第一，企業(yè)管理需求具備高度標(biāo)準(zhǔn)化屬性——費(fèi)用處理、預(yù)算管理、記賬、結(jié)賬，所有企業(yè)都需要。這決定了必然存在專(zhuān)門(mén)的廠商來(lái)提供標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品和服務(wù)，而不是每一家企業(yè)都自己開(kāi)發(fā)。第二，軟件廠商更懂企業(yè)管理的痛點(diǎn)和需求。用友YonClaw里將要封裝的成千上萬(wàn)個(gè)Skill，本質(zhì)上是把用友30多年來(lái)所累積的軟件功能打散、拆解到最小顆粒度。這種產(chǎn)業(yè)厚度和業(yè)務(wù)深度，不是任何企業(yè)能在三五年內(nèi)復(fù)制出來(lái)的。
“很多互聯(lián)網(wǎng)大廠也在布局類(lèi)似的Claw，他們開(kāi)發(fā)了很多Skill，但主要面向C端，用于PPT制作、文檔處理、短視頻生成等。他們絕對(duì)不可能把用友積累了30多年的企業(yè)管理技能封裝到他們的Claw里——他們過(guò)去沒(méi)有這個(gè)領(lǐng)域的深度積累?！备督ㄈA表示，“深懂企業(yè)管理場(chǎng)景的，仍然是我們這些廠商。核心壁壘，就在我們這里?！?nbsp;
事實(shí)上，軟件廠商和大模型廠商的合作空間要遠(yuǎn)大于競(jìng)爭(zhēng)博弈：大模型廠商提供底層能力，軟件廠商提供場(chǎng)景管理和運(yùn)營(yíng)工具，二者無(wú)法相互替代。各自守著各自的生態(tài)位，反而能形成互補(bǔ)。
無(wú)論是大模型企業(yè)還是老牌企業(yè)，抑或是初創(chuàng)企業(yè)，盡管大家的著力點(diǎn)有所不同，但核心目標(biāo)都是一致的——探索怎么把AI能力"安全、精準(zhǔn)"地嵌入到企業(yè)復(fù)雜環(huán)境中。這一點(diǎn)，行業(yè)并沒(méi)有統(tǒng)一答案。
但隱約可見(jiàn)的是，有兩條技術(shù)路徑正在成型。
一條是“本體論”路線。本體論的理念是：把企業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境構(gòu)建成一個(gè)超級(jí)知識(shí)圖譜，將一些抽象的共性?xún)?nèi)容，比如場(chǎng)景規(guī)則和業(yè)務(wù)知識(shí)被提取出來(lái)，進(jìn)而賦予大模型理解業(yè)務(wù)的能力。
但付建華的判斷很務(wù)實(shí)：“這項(xiàng)技術(shù)距離落地還有一定距離?！庇糜炎约阂苍谔剿鳎皇且徊降翘?，而是從幾個(gè)細(xì)分的子領(lǐng)域入手，嘗試用小范圍的本體論做出AI原生產(chǎn)品。
另一條是技能封裝路線，以YonClaw為代表。該路徑無(wú)需描繪企業(yè)復(fù)雜環(huán)境的全貌，而是把成千上萬(wàn)個(gè)微觀技能封裝好、編排好，再調(diào)用通用大模型的能力去執(zhí)行。
付建華表示，用友并沒(méi)有押注某一條路線。兩條都在探索?！耙?yàn)锳I的思想和技術(shù)迭代速度太快了，”她說(shuō)，“就看在這場(chǎng)賽跑中，誰(shuí)能率先突破?！?/p>
技術(shù)之外，人才也是決定AI落地成敗的關(guān)鍵。復(fù)合型背景的人才優(yōu)勢(shì)會(huì)逐漸顯現(xiàn)。
“現(xiàn)在和許多企業(yè)的財(cái)務(wù)主管、財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)交流時(shí)，他們比較期待團(tuán)隊(duì)里能有一些復(fù)合型人才：既懂財(cái)務(wù)，又懂企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和管理，還要懂科技。這三個(gè)方面的知識(shí)比較綜合的人，現(xiàn)在在企業(yè)里非常稀缺。”付建華表示。
AI在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的落地不會(huì)一夜間完成。至少在可以預(yù)見(jiàn)的周期內(nèi)，財(cái)務(wù)管理的核心權(quán)力仍然在人手上。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，最終會(huì)體現(xiàn)在人才能力的競(jìng)爭(zhēng)上——那些無(wú)法與AI協(xié)作、不會(huì)利用數(shù)據(jù)的人，將逐漸被邊緣化。
Agent對(duì)財(cái)務(wù)管理的變革，本質(zhì)上是一場(chǎng)"漸進(jìn)式"的革命。它考驗(yàn)的不是顛覆性的創(chuàng)新，而要求持續(xù)性的投入——治理數(shù)據(jù)、封裝技能、培養(yǎng)人才、重構(gòu)流程。這些水面之下的競(jìng)爭(zhēng)，將決定未來(lái)幾年的市場(chǎng)格局。
“大模型不可能顛覆所有行業(yè)，但每個(gè)行業(yè)的廠商都必須跟上AI的速度，去改自己的產(chǎn)品和商業(yè)模式?！备督ㄈA再次強(qiáng)調(diào)了這個(gè)理念。
可以預(yù)見(jiàn)的是，喧囂過(guò)后，最后留在牌桌上的，往往不是聲音最大的，而是扎根最深的。最終被顛覆的，從來(lái)都是那些停止自我顛覆的人。
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