大模型、多模態(tài)、智能體，AI原生等AI 技術，始終在飛速迭代，但我們可以發(fā)現(xiàn)，當前企業(yè)面對AI，已褪去了初期的跟風心態(tài)，而是走向理性深耕，聚焦業(yè)務實效、穩(wěn)步推進落地。
如果說過去兩年企業(yè)關注的是“如何接入AI”、“如何使用AI”，那么今天企業(yè)真正關心的已經變成了“如何駕馭AI”？
用友BIP企業(yè)AI給出了答案。
AI不是單點工具，而是流動在企業(yè)生產經營每個角落里的強大基因。
企業(yè)AI的建設必須從平面走向立體，構建覆蓋數(shù)據、軟件、業(yè)務和組織的多維能力體系。
首先，要夯實AI發(fā)展的基礎設施，持續(xù)加強數(shù)據治理、知識治理和安全治理。數(shù)據是AI的“燃料”，知識是AI的“認知”，安全是AI的“底線”。只有建立統(tǒng)一、高質量的數(shù)據資產和企業(yè)知識體系，才能讓AI真正理解企業(yè)、服務企業(yè)。
繼而，要升級應用承載平臺，建設數(shù)智化的新一代企業(yè)軟件和智能服務體系。傳統(tǒng)軟件更多解決流程記錄與業(yè)務執(zhí)行問題，而AI時代的軟件需要具備理解、推理、預測和協(xié)同能力，成為企業(yè)智能運營的重要支撐。
更關鍵的是，企業(yè)需要將AI深度融入業(yè)務與管理體系之中，推動產品升級、業(yè)務創(chuàng)新和管理變革。AI的價值不在于替代某個崗位，而在于重塑決策方式、優(yōu)化業(yè)務流程、創(chuàng)新商業(yè)模式，并推動企業(yè)從經驗驅動走向數(shù)據驅動、智能驅動。例如在營銷、采購、制造、財務、人力等領域，通過智能體參與分析、預測、決策和執(zhí)行，形成貫穿經營全過程的智能閉環(huán)。
與此同時，企業(yè)還需要推動全員應用AI，培養(yǎng)AI思維和數(shù)智化文化，讓員工與智能體協(xié)同工作，形成“人類員工+數(shù)字員工”的新型組織形態(tài)。
企業(yè)成功落地AI絕非簡單部署一個大模型，而是圍繞加強治理體系、升級數(shù)智化的新一代企業(yè)軟件、業(yè)務與管理全鏈路應用，以及全員運用AI四個維度同步推進，構建數(shù)據、知識、流程與AI深度融合的立體化能力體系。只有從基礎設施建設走向經營體系重構，從工具應用走向組織進化，企業(yè)才能真正實現(xiàn)從“學習AI”、“嘗試AI”到“駕馭AI”的跨越，讓AI成為推動企業(yè)高質量發(fā)展的核心引擎。
而這恰恰也是當前企業(yè)AI發(fā)展的關鍵分水嶺。
AI將成為企業(yè)未來發(fā)展的核心基礎設施，已成共識。企業(yè)真正需要的，不只是一個更聰明的聊天機器人，而是一個能夠理解業(yè)務、連接數(shù)據、融入流程、驅動增長的企業(yè)AI矩陣。
在面向企業(yè)AI發(fā)展的新階段，用友BIP企業(yè)AI完成了從大模型能力到企業(yè)超級智能體的能力升級。
用友BIP企業(yè)AI構建了覆蓋數(shù)據層、大模型層、數(shù)智平臺層和應用服務層的全棧產品矩陣，形成從底層數(shù)據到上層業(yè)務場景的完整AI能力體系。在底層，以用友BIP大數(shù)據、企業(yè)軟件與服務大數(shù)據、企業(yè)數(shù)據及社會化數(shù)據為核心數(shù)據資源，結合向量數(shù)據庫和圖數(shù)據庫構建企業(yè)AI數(shù)據底座；在模型層，采用“通用大模型+企業(yè)服務大模型+領域專用模型”的混合架構，兼容DeepSeek、千問、豆包、Gemini等主流大模型，并構建YonGPT企業(yè)服務大模型、YonLOM本體大模型以及預測、推薦等專用模型，實現(xiàn)企業(yè)知識與業(yè)務能力的精準沉淀；在平臺層，通過YonAI智能平臺、智能體構建與運營平臺、YonOnto本體構建平臺，以及YonData、YonAP、YonLinker等數(shù)智平臺，提供智能體開發(fā)、知識運營、本體建模、數(shù)據治理與應用集成能力；在應用層，則圍繞財務、供應鏈、制造、人力等企業(yè)核心業(yè)務領域，構建數(shù)十個行業(yè)與領域智能體，并通過智友YonMate、DataAgent、YonBI、友智庫等通用智能應用統(tǒng)一對外服務。
與此同時，Skills技能庫與Ontology本體庫貫穿整個體系，為智能體提供專業(yè)技能和企業(yè)語義理解能力，最終形成“數(shù)據驅動、本體理解、模型推理、智能體執(zhí)行、場景落地”的企業(yè)AI產品矩陣，實現(xiàn)企業(yè)從數(shù)據洞察到預測決策、再到自主執(zhí)行的智能運營閉環(huán)。
這意味著，用友BIP企業(yè)AI的升級，不只是增加AI功能，而是讓企業(yè)具備了規(guī)?；瘶嫿ā⒉渴?、運營和治理智能體的能力。
企業(yè)由此不再只是把AI當作工具來使用，而是能夠真正將AI納入經營體系之中，推動AI從局部試點走向全面普及，從效率提升走向經營重塑與增長。
YonClaw，讓企業(yè)原生AI規(guī)?；涞?/span>
隨著用友YonClaw企業(yè)超級智能體的發(fā)布，以“懂業(yè)務、會執(zhí)行、更安全”為核心，打造新一代企業(yè)級AI原生智能體，標志用友BIP企業(yè)AI全面進入超級智能體時代，助力企業(yè)實現(xiàn)全場景、可治理、可持續(xù)的Al規(guī)?；涞?。
讓AI深度融入企業(yè)經營活動，才是企業(yè)AI建設有效并走向成熟的標志，也是企業(yè)向智能運營時代邁進的重要一步。
在財務領域，一家大型集團每月月結往往涉及數(shù)百項任務、多個組織和海量業(yè)務數(shù)據。過去，財務人員需要逐項檢查憑證、核對數(shù)據、跟蹤任務進度，管理者則需要等待報表完成后才能了解經營情況。引入智能會計助理后，AI能夠自動識別異常數(shù)據、檢查核算邏輯、協(xié)調月結任務，并實時生成分析報告。財務團隊關注的重點轉向探究利潤變化背后的經營原因以及下一步改善措施。AI承擔了大量重復性工作，財務人員則能夠將精力投入到價值創(chuàng)造之中。
在人力資源領域，AI帶來的變化同樣深刻。過去，人才管理往往建立在履歷篩選、經驗判斷和周期性評估基礎之上，企業(yè)很難實時掌握組織運行狀態(tài)和人才發(fā)展趨勢。如今，人力智能體能夠融合員工履歷、績效表現(xiàn)、培訓記錄、協(xié)作關系、崗位能力模型以及組織網絡數(shù)據，持續(xù)構建動態(tài)人才畫像。例如，在招聘場景中，AI可以根據崗位需求自動篩選候選人、生成面試建議、評估崗位匹配度，大幅提升招聘效率和精準度。對于管理者而言，關注點不再只是“有沒有人”，而是“是否擁有最合適的人才組合去支撐未來發(fā)展”。基于AI的人才經營，讓組織真正具備持續(xù)成長和自我進化的能力。
供應鏈領域的變化更加直接。過去，庫存管理往往依賴經驗判斷，庫存積壓與缺貨風險長期并存。如今，智能體能夠實時感知銷售變化、供應商交付能力、市場需求趨勢以及物流狀態(tài)，持續(xù)優(yōu)化采購計劃和庫存策略。當某個區(qū)域需求突然增長時，AI會自動識別風險、評估影響范圍，并協(xié)調采購、倉儲和物流資源進行調整。企業(yè)獲得的不只是庫存優(yōu)化，而是整個供應鏈體系對市場變化的快速響應能力。
更具代表性的場景發(fā)生在企業(yè)日常運營中。企業(yè)管理者不再需要打開多個系統(tǒng)查詢數(shù)據、整理報表、協(xié)調部門，而是直接向智能體提出問題：“本月利潤下降的主要原因是什么？”“哪些客戶存在流失風險？”“如果增加華東區(qū)域市場投入，全年目標能否完成？”AI將自動調用數(shù)據、知識和業(yè)務規(guī)則，完成分析、推演和建議輸出，必要時還能夠發(fā)起任務、協(xié)調資源并跟蹤執(zhí)行情況。管理者獲得的不只是答案，而是一整套圍繞經營目標展開的行動方案。
回顧信息化時代，企業(yè)通過軟件實現(xiàn)流程在線；數(shù)字化時代，企業(yè)通過數(shù)據實現(xiàn)經營可視；而今天，AI正在讓企業(yè)獲得前所未有的感知、分析、預測與執(zhí)行能力。數(shù)據開始主動發(fā)現(xiàn)問題，智能體開始參與決策，業(yè)務系統(tǒng)開始具備理解和協(xié)同能力，越來越多經營活動正在突破傳統(tǒng)管理邊界。
這意味著，企業(yè)面對的已不僅僅是一次技術升級，而是一次經營能力的重塑。未來的競爭，不只是產品與產品的競爭、效率與效率的競爭，更是智能運營能力與智能運營能力的競爭。誰能夠更快地將數(shù)據轉化為洞察，將洞察轉化為行動，將行動轉化為經營成果，誰就能在新的商業(yè)環(huán)境中建立領先優(yōu)勢。
對于企業(yè)而言，駕馭AI的意義，也從來不在于擁有多少模型、部署多少應用，而在于讓AI真正理解企業(yè)、服務企業(yè)、創(chuàng)造價值。
當智能體深入財務、人力、供應鏈、制造、營銷等核心場景，當數(shù)字員工與人類員工協(xié)同工作，當經營決策能夠基于實時數(shù)據持續(xù)優(yōu)化，AI便不再是企業(yè)的外部工具，而成為驅動企業(yè)成長的新引擎。
站在企業(yè)數(shù)智化發(fā)展的新階段，AI正在重新定義經營。從大模型到智能體，不只是技術路徑的變化，更是企業(yè)AI價值邏輯的升級。
如何駕馭AI，決定的不只是一次技術選擇，更是企業(yè)未來競爭力的選擇。
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