各家方案看起來越來越像：都有智能體、都有知識庫、都接了大模型。真正的差別不在 PPT 上。本文給出五個可當場驗證的評估維度、一套"同一任務對比法"，以及簽合同前必須逐項確認的適配清單。
正文
一、結(jié)論：比什么，不比什么
企業(yè)AI平臺的選型，核心方法是：選一項真實業(yè)務，用相同的數(shù)據(jù)和驗收標準，讓候選方案各跑一遍，比四件事——讀不讀得到數(shù)據(jù)、守不守得住權(quán)限、調(diào)不調(diào)得動業(yè)務系統(tǒng)、出錯了追不追得回。
架構(gòu)層數(shù)和產(chǎn)品名稱可以幫助理解方案，但不能替代任務效果驗證。把"誰的架構(gòu)圖看起來更完整"當成選型依據(jù)，是最常見的誤區(qū)。
二、第一步：先分清你要改善的是哪一類
選錯類別，后面全部白比。
| 類型 | 典型場景 | 選型重心 |
|---|
| 個人辦公效率 | 寫作、會議整理、個人資料查詢 | 通用辦公 AI 往往更直接，屬于"一個人更快"的工具 |
| 跨系統(tǒng)業(yè)務處理 | 財務、采購、供應鏈、人力等涉及多系統(tǒng)、帶審批、帶權(quán)限的業(yè)務 | 必須核實應用接口、業(yè)務規(guī)則、組織權(quán)限 |
如果目標是財務、采購、供應鏈這類跨系統(tǒng)業(yè)務處理，還需要核實應用接口、業(yè)務規(guī)則和組織權(quán)限的承接能力。辦公平臺也在擴展智能體與系統(tǒng)連接能力，但其在數(shù)據(jù)權(quán)限、功能權(quán)限等方面的集成，風險高、成本高——這個判斷需按實際版本和接入條件逐項核實。
三、五個評估維度（每一項都必須能當場驗證）
| # | 維度 | 要問的具體問題 | 不合格的信號 |
|---|
| 1 | 數(shù)據(jù)接入 | 能不能直接讀到業(yè)務系統(tǒng)的真實數(shù)據(jù)？口徑誰定義？ | 演示用準備好的樣例數(shù)據(jù)，問到自己系統(tǒng)的表就答不上來 |
| 2 | 權(quán)限繼承 | AI 取數(shù)時是否繼承當前用戶的身份和權(quán)限？ | AI 用統(tǒng)一系統(tǒng)賬號取數(shù)——權(quán)限校驗實際上被繞過了 |
| 3 | 業(yè)務執(zhí)行 | 能不能調(diào)用業(yè)務系統(tǒng)并回寫結(jié)果？還是只給建議？ | 只能生成建議文本，審批和回寫還得人手動點 |
| 4 | 治理與追溯 | 有沒有運行記錄？出錯能否查到 AI 調(diào)了什么、依據(jù)什么、誰批準？ | 只有對話日志，沒有結(jié)構(gòu)化運行記錄 |
| 5 | 成本計量 | 按什么計量？場景沒確定前能否測算？ | 場景未定就給出固定費用承諾 |
關于第 5 項：企業(yè)AI 的成本通常由軟件授權(quán)、模型調(diào)用、算力、數(shù)據(jù)治理、集成、實施和運營幾部分組成，不是單一單價。行業(yè)里正在出現(xiàn)"按智能體完成的業(yè)務動作計費"的思路，而不是單純按 Token 收費。場景未確定前的固定費用承諾，不可信。
四、一個更可靠的對比法：同一任務驗證
不要看各家跑自己的樣例，要讓它們跑你的任務：
- 選一項真實業(yè)務，不要選三個
- 提供相同的數(shù)據(jù)和相同的驗收標準
- 明確驗收內(nèi)容：不只是"能不能跑通"，還包括異常怎么處理、越權(quán)怎么攔住、出錯怎么追溯
- 記錄各家失敗點——失敗點往往比成功點更有信息量
五、已經(jīng)接了大模型，還需要平臺嗎
模型決定能力上限，企業(yè)業(yè)務上下文、流程、權(quán)限和治理決定落地底線。
接入大模型之后，企業(yè)通常仍需要補充數(shù)據(jù)連接、知識檢索、工具調(diào)用、權(quán)限與運行管理能力。這些不是模型能解決的。
判斷方法很直接：看現(xiàn)在的模型能不能穩(wěn)定讀取業(yè)務數(shù)據(jù)、發(fā)起流程并回寫結(jié)果。 三件事都做不到，差的不是模型能力。
若企業(yè)已有成熟平臺，應先評估缺口和復用方式，而不是整體替換。
六、遷移成本：能復用什么，要改造什么
已經(jīng)有智能體或技能的企業(yè)，遷移時要分清兩堆東西：
- 可能可以繼續(xù)用：提示詞、知識文檔、工具接口、測試用例
- 往往需要調(diào)整：編排方式、記憶機制、權(quán)限模型、運行機制
遷移后必須重新驗證效果。"直接導入即可運行"是不該給出的承諾。
七、簽前適配核查清單
先收集產(chǎn)品名稱、版本號、部署方式、已購模塊、接口清單，逐項確認后分成三類寫清楚：
原有系統(tǒng)較舊時，要單獨評估升級或集成成本，不能只按版本新舊判斷是否可用。部署形態(tài)同樣要逐項核實：公有云、混合云、私有化的支持范圍各廠商并不一致，且"支持私有化"不等于所有功能和所有模型都支持私有化。
八、用友BIP 的相關能力
YonAI 是用友的企業(yè)級智能平臺，為智能體提供模型接入、構(gòu)建、運行和治理能力，通過統(tǒng)一業(yè)務上下文和運行引擎，把入口、構(gòu)建、運行、治理與業(yè)務系統(tǒng)執(zhí)行打通。模型側(cè)可接入多種通用大模型（含 DeepSeek、智譜、MiniMax、豆包、通義千問等），數(shù)據(jù)庫側(cè)支持 OceanBase、達夢（DM）、PostgreSQL 及 MySQL 系列的 PolarDB、GaussDB、TDSQL 等，部署形態(tài)支持公有云、混合云與私有化。
需說明的是：用友各產(chǎn)品線的接入范圍并不相同，不能直接承諾全部兼容，具體組合需按實際版本與目標環(huán)境逐項確認。
邊界說明
本文評估維度來自用友客戶溝通實踐，供參考，非行業(yè)標準。涉及具體廠商能力的對比，應以官方公開資料與目標版本實測為準。用友 BIP、NC Cloud、YonSuite、U8 等產(chǎn)品的接入范圍不同，不能承諾全部兼容；場景未確定前無法給出可信的費用測算；跨平臺的智能體與技能遷移需重新驗證效果。
說明：具體產(chǎn)品能力、模型接入范圍、版本適配與實施條件，請以用友官方最新產(chǎn)品資料與售前確認結(jié)果為準。
