大模型、多模態(tài)、智能體，AI原生等AI 技術(shù)，始終在飛速迭代，但我們可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前企業(yè)面對(duì)AI，已褪去了初期的跟風(fēng)心態(tài)，而是走向理性深耕，聚焦業(yè)務(wù)實(shí)效、穩(wěn)步推進(jìn)落地。
如果說過去兩年企業(yè)關(guān)注的是“如何接入AI”、“如何使用AI”，那么今天企業(yè)真正關(guān)心的已經(jīng)變成了“如何駕馭AI”？
用友BIP企業(yè)AI給出了答案。
明確四個(gè)關(guān)鍵舉措 落地企業(yè)AI
AI不是單點(diǎn)工具，而是流動(dòng)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)每個(gè)角落里的強(qiáng)大基因。
企業(yè)AI的建設(shè)必須從平面走向立體，構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)、軟件、業(yè)務(wù)和組織的多維能力體系。
首先，要夯實(shí)AI發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，持續(xù)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、知識(shí)治理和安全治理。數(shù)據(jù)是AI的“燃料”，知識(shí)是AI的“認(rèn)知”，安全是AI的“底線”。只有建立統(tǒng)一、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和企業(yè)知識(shí)體系，才能讓AI真正理解企業(yè)、服務(wù)企業(yè)。
繼而，要升級(jí)應(yīng)用承載平臺(tái)，建設(shè)數(shù)智化的新一代企業(yè)軟件和智能服務(wù)體系。傳統(tǒng)軟件更多解決流程記錄與業(yè)務(wù)執(zhí)行問題，而AI時(shí)代的軟件需要具備理解、推理、預(yù)測(cè)和協(xié)同能力，成為企業(yè)智能運(yùn)營(yíng)的重要支撐。
更關(guān)鍵的是，企業(yè)需要將AI深度融入業(yè)務(wù)與管理體系之中，推動(dòng)產(chǎn)品升級(jí)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和管理變革。AI的價(jià)值不在于替代某個(gè)崗位，而在于重塑決策方式、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、創(chuàng)新商業(yè)模式，并推動(dòng)企業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能驅(qū)動(dòng)。例如在營(yíng)銷、采購(gòu)、制造、財(cái)務(wù)、人力等領(lǐng)域，通過智能體參與分析、預(yù)測(cè)、決策和執(zhí)行，形成貫穿經(jīng)營(yíng)全過程的智能閉環(huán)。
與此同時(shí)，企業(yè)還需要推動(dòng)全員應(yīng)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(jiǎn)單部署一個(gè)大模型，而是圍繞加強(qiáng)治理體系、升級(jí)數(shù)智化的新一代企業(yè)軟件、業(yè)務(wù)與管理全鏈路應(yīng)用，以及全員運(yùn)用AI四個(gè)維度同步推進(jìn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)、知識(shí)、流程與AI深度融合的立體化能力體系。只有從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)走向經(jīng)營(yíng)體系重構(gòu)，從工具應(yīng)用走向組織進(jìn)化，企業(yè)才能真正實(shí)現(xiàn)從“學(xué)習(xí)AI”、“嘗試AI”到“駕馭AI”的跨越，讓AI成為推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。
而這恰恰也是當(dāng)前企業(yè)AI發(fā)展的關(guān)鍵分水嶺。
用友BIP企業(yè)AI 產(chǎn)品矩陣全面升級(jí)
AI將成為企業(yè)未來發(fā)展的核心基礎(chǔ)設(shè)施，已成共識(shí)。企業(yè)真正需要的，不只是一個(gè)更聰明的聊天機(jī)器人，而是一個(gè)能夠理解業(yè)務(wù)、連接數(shù)據(jù)、融入流程、驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)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(jí)智能體的能力升級(jí)。
用友BIP企業(yè)AI構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)層、大模型層、數(shù)智平臺(tái)層和應(yīng)用服務(wù)層的全棧產(chǎn)品矩陣，形成從底層數(shù)據(jù)到上層業(yè)務(wù)場(chǎng)景的完整AI能力體系。在底層，以用友BIP大數(shù)據(jù)、企業(yè)軟件與服務(wù)大數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)及社會(huì)化數(shù)據(jù)為核心數(shù)據(jù)資源，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建企業(yè)AI數(shù)據(jù)底座；在模型層，采用“通用大模型+企業(yè)服務(wù)大模型+領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ汀钡幕旌霞軜?gòu)，兼容DeepSeek、千問、豆包、Gemini等主流大模型，并構(gòu)建YonGPT企業(yè)服務(wù)大模型、YonLOM本體大模型以及預(yù)測(cè)、推薦等專用模型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)與業(yè)務(wù)能力的精準(zhǔn)沉淀；在平臺(tái)層，通過YonAI智能平臺(tái)、智能體構(gòu)建與運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、YonOnto本體構(gòu)建平臺(tái)，以及YonData、YonAP、YonLinker等數(shù)智平臺(tái)，提供智能體開發(fā)、知識(shí)運(yùn)營(yíng)、本體建模、數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用集成能力；在應(yīng)用層，則圍繞財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、制造、人力等企業(yè)核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，構(gòu)建數(shù)十個(gè)行業(yè)與領(lǐng)域智能體，并通過智友YonMate、DataAgent、YonBI、友智庫(kù)等通用智能應(yīng)用統(tǒng)一對(duì)外服務(wù)。
與此同時(shí)，Skills技能庫(kù)與Ontology本體庫(kù)貫穿整個(gè)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(jù)驅(qū)動(dòng)、本體理解、模型推理、智能體執(zhí)行、場(chǎng)景落地”的企業(yè)AI產(chǎn)品矩陣，實(shí)現(xiàn)企業(yè)從數(shù)據(jù)洞察到預(yù)測(cè)決策、再到自主執(zhí)行的智能運(yùn)營(yíng)閉環(huán)。
這意味著，用友BIP企業(yè)AI的升級(jí)，不只是增加AI功能，而是讓企業(yè)具備了規(guī)模化構(gòu)建、部署、運(yùn)營(yíng)和治理智能體的能力。
企業(yè)由此不再只是把AI當(dāng)作工具來使用，而是能夠真正將AI納入經(jīng)營(yíng)體系之中，推動(dòng)AI從局部試點(diǎn)走向全面普及，從效率提升走向經(jīng)營(yíng)重塑與增長(zhǎng)。
YonClaw，讓企業(yè)原生AI規(guī)模化落地
隨著用友YonClaw企業(yè)超級(jí)智能體的發(fā)布，以“懂業(yè)務(wù)、會(huì)執(zhí)行、更安全”為核心，打造新一代企業(yè)級(jí)AI原生智能體，標(biāo)志用友BIP企業(yè)AI全面進(jìn)入超級(jí)智能體時(shí)代，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景、可治理、可持續(xù)的Al規(guī)?；涞?。
讓AI深度融入企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，才是企業(yè)AI建設(shè)有效并走向成熟的標(biāo)志，也是企業(yè)向智能運(yùn)營(yíng)時(shí)代邁進(jìn)的重要一步。
在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，一家大型集團(tuán)每月月結(jié)往往涉及數(shù)百項(xiàng)任務(wù)、多個(gè)組織和海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。過去，財(cái)務(wù)人員需要逐項(xiàng)檢查憑證、核對(duì)數(shù)據(jù)、跟蹤任務(wù)進(jìn)度，管理者則需要等待報(bào)表完成后才能了解經(jīng)營(yíng)情況。引入智能會(huì)計(jì)助理后，AI能夠自動(dòng)識(shí)別異常數(shù)據(jù)、檢查核算邏輯、協(xié)調(diào)月結(jié)任務(wù)，并實(shí)時(shí)生成分析報(bào)告。財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)關(guān)注的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向探究利潤(rùn)變化背后的經(jīng)營(yíng)原因以及下一步改善措施。AI承擔(dān)了大量重復(fù)性工作，財(cái)務(wù)人員則能夠?qū)⒕ν度氲絻r(jià)值創(chuàng)造之中。
在人力資源領(lǐng)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(jīng)驗(yàn)判斷和周期性評(píng)估基礎(chǔ)之上，企業(yè)很難實(shí)時(shí)掌握組織運(yùn)行狀態(tài)和人才發(fā)展趨勢(shì)。如今，人力智能體能夠融合員工履歷、績(jī)效表現(xiàn)、培訓(xùn)記錄、協(xié)作關(guān)系、崗位能力模型以及組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，持續(xù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)人才畫像。例如，在招聘場(chǎng)景中，AI可以根據(jù)崗位需求自動(dòng)篩選候選人、生成面試建議、評(píng)估崗位匹配度，大幅提升招聘效率和精準(zhǔn)度。對(duì)于管理者而言，關(guān)注點(diǎn)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(jīng)營(yíng)，讓組織真正具備持續(xù)成長(zhǎng)和自我進(jìn)化的能力。
供應(yīng)鏈領(lǐng)域的變化更加直接。過去，庫(kù)存管理往往依賴經(jīng)驗(yàn)判斷，庫(kù)存積壓與缺貨風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期并存。如今，智能體能夠?qū)崟r(shí)感知銷售變化、供應(yīng)商交付能力、市場(chǎng)需求趨勢(shì)以及物流狀態(tài)，持續(xù)優(yōu)化采購(gòu)計(jì)劃和庫(kù)存策略。當(dāng)某個(gè)區(qū)域需求突然增長(zhǎng)時(shí)，AI會(huì)自動(dòng)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估影響范圍，并協(xié)調(diào)采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)和物流資源進(jìn)行調(diào)整。企業(yè)獲得的不只是庫(kù)存優(yōu)化，而是整個(gè)供應(yīng)鏈體系對(duì)市場(chǎng)變化的快速響應(yīng)能力。
更具代表性的場(chǎng)景發(fā)生在企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中。企業(yè)管理者不再需要打開多個(gè)系統(tǒng)查詢數(shù)據(jù)、整理報(bào)表、協(xié)調(diào)部門，而是直接向智能體提出問題：“本月利潤(rùn)下降的主要原因是什么？”“哪些客戶存在流失風(fēng)險(xiǎn)？”“如果增加華東區(qū)域市場(chǎng)投入，全年目標(biāo)能否完成？”AI將自動(dòng)調(diào)用數(shù)據(jù)、知識(shí)和業(yè)務(wù)規(guī)則，完成分析、推演和建議輸出，必要時(shí)還能夠發(fā)起任務(wù)、協(xié)調(diào)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(jīng)營(yíng)目標(biāo)展開的行動(dòng)方案。
駕馭AI 打造企業(yè)增長(zhǎng)新引擎
回顧信息化時(shí)代，企業(yè)通過軟件實(shí)現(xiàn)流程在線；數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)可視；而今天，AI正在讓企業(yè)獲得前所未有的感知、分析、預(yù)測(cè)與執(zhí)行能力。數(shù)據(jù)開始主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題，智能體開始參與決策，業(yè)務(wù)系統(tǒng)開始具備理解和協(xié)同能力，越來越多經(jīng)營(yíng)活動(dòng)正在突破傳統(tǒng)管理邊界。
這意味著，企業(yè)面對(duì)的已不僅僅是一次技術(shù)升級(jí)，而是一次經(jīng)營(yíng)能力的重塑。未來的競(jìng)爭(zhēng)，不只是產(chǎn)品與產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)、效率與效率的競(jìng)爭(zhēng)，更是智能運(yùn)營(yíng)能力與智能運(yùn)營(yíng)能力的競(jìng)爭(zhēng)。誰能夠更快地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察，將洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，將行動(dòng)轉(zhuǎn)化為經(jīng)營(yíng)成果，誰就能在新的商業(yè)環(huán)境中建立領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
對(duì)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(yīng)用，而在于讓AI真正理解企業(yè)、服務(wù)企業(yè)、創(chuàng)造價(jià)值。
當(dāng)智能體深入財(cái)務(wù)、人力、供應(yīng)鏈、制造、營(yíng)銷等核心場(chǎng)景，當(dāng)數(shù)字員工與人類員工協(xié)同工作，當(dāng)經(jīng)營(yíng)決策能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化，AI便不再是企業(yè)的外部工具，而成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)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(jīng)營(yíng)。從大模型到智能體，不只是技術(shù)路徑的變化，更是企業(yè)AI價(jià)值邏輯的升級(jí)。
如何駕馭AI，決定的不只是一次技術(shù)選擇，更是企業(yè)未來競(jìng)爭(zhēng)力的選擇。
產(chǎn)品大型企業(yè)
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