很多企業(yè)已經(jīng)接入大模型，也應(yīng)用了知識問答、文檔生成和智能問數(shù)等類型的智能體，但真正能夠進入核心業(yè)務(wù)流程、持續(xù)完成任務(wù)的 AI 應(yīng)用仍然不多。
問題出在哪里？
用友BIP 6給出的判斷是：不是模型能力不夠，而是兩件事沒有解決——如何讓 AI 真正理解企業(yè)，以及如何讓 AI 真正融入業(yè)務(wù)、完成工作。這也是用友BIP 6從"X+AI"走向"AI+X"的關(guān)鍵進化：AI 不再只是附加在既有應(yīng)用上的輔助能力，而是開始融入數(shù)據(jù)、知識、組織、流程和應(yīng)用，成為企業(yè)經(jīng)營管理的新生產(chǎn)力，實現(xiàn)人授權(quán)、AI執(zhí)行。
圍繞這一目標(biāo)，用友BIP 6形成了AI原生類與智能體可調(diào)用類共同構(gòu)成的產(chǎn)品體系。其中 YonOnto 企業(yè)本體平臺和 YonWork 企業(yè)AI工作臺分別承擔(dān)了兩個關(guān)鍵角色：YonOnto 讓分散的數(shù)據(jù)、知識、規(guī)則和流程形成統(tǒng)一的企業(yè)業(yè)務(wù)語義，使 AI 能夠理解企業(yè)；YonWork 則把這些智能能力帶到員工和管理者面前，完成任務(wù)理解、智能體調(diào)度、業(yè)務(wù)執(zhí)行和結(jié)果回寫，讓 AI 真正參與企業(yè)經(jīng)營。
大模型具備通用的理解、推理和生成能力，卻不天然地了解一家企業(yè)的客戶、供應(yīng)商、合同、訂單、項目、資金和組織，也不知道這些業(yè)務(wù)對象之間是什么關(guān)系，更不了解企業(yè)特有的制度、流程、權(quán)限和責(zé)任邊界。生成的結(jié)果無法被企業(yè)所信任。
即使 AI 能夠回答問題，也不代表它能夠進入企業(yè)系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)；即使能夠調(diào)用工具，也不意味著企業(yè)可以放心地把經(jīng)營活動交給 AI。
因此，讓 AI 理解企業(yè)，并不只是讓 AI 讀取更多文檔或者連接更多數(shù)據(jù)庫，而是要為 AI 建立完整、準(zhǔn)確、可持續(xù)更新的企業(yè)上下文。
用友BIP 6通過 YonData、YonKnow 和 YonOnto，把企業(yè)的數(shù)據(jù)、知識和業(yè)務(wù)語義組織起來，形成完整的上下文體系。
| 產(chǎn)品 | 回答的問題 | 作用 |
|---|---|---|
| YonData 數(shù)據(jù)平臺 | 企業(yè)現(xiàn)在發(fā)生了什么 | 連接跨系統(tǒng)、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)，提供客戶、訂單、合同、項目、庫存、資金等真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) |
| YonKnow 企業(yè)知識平臺 | 企業(yè)過去沉淀了哪些知識和經(jīng)驗 | 將制度文件、業(yè)務(wù)規(guī)范、項目經(jīng)驗、歷史案例、專家知識轉(zhuǎn)化為可檢索、可問答、可生成、可復(fù)用的知識資產(chǎn) |
| YonOnto 企業(yè)本體平臺 | 這些數(shù)據(jù)和知識在業(yè)務(wù)上意味著什么 | 圍繞企業(yè)核心對象，對屬性、關(guān)系、規(guī)則、事件和動作進行統(tǒng)一建模 |
在這套體系中，YonOnto 承擔(dān)著語義中樞的作用。它將分散在不同系統(tǒng)的業(yè)務(wù)實體、屬性、關(guān)聯(lián)關(guān)系、業(yè)務(wù)約束與推理規(guī)則，連接成企業(yè)統(tǒng)一的業(yè)務(wù)語義全景圖，構(gòu)建出可推理、可執(zhí)行、可持續(xù)迭代演化的企業(yè)數(shù)字世界模型。
基于用友BIP橫跨十大領(lǐng)域（財務(wù)、人力、供應(yīng)鏈、營銷、采購、制造、研發(fā)、項目、資產(chǎn)、協(xié)同）的產(chǎn)品能力與場景積累，YonOnto 支持財務(wù)、人力、營銷、采購、供應(yīng)鏈、制造、資產(chǎn)、項目、研發(fā)等企業(yè)級本體模型，覆蓋企業(yè)經(jīng)營管理與業(yè)務(wù)運營全流程。
從能力上看，YonOnto 支持業(yè)務(wù)本體、數(shù)據(jù)本體和文檔本體建模，能夠融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與知識，維護對象之間的語義映射，并把業(yè)務(wù)規(guī)則、推理規(guī)則與大模型能力結(jié)合起來。
需要明確的是：YonOnto 不是傳統(tǒng)知識圖譜的簡單升級，也不是靜態(tài)的數(shù)據(jù)模型，而是一套可以伴隨企業(yè)業(yè)務(wù)變化持續(xù)演進的動態(tài)語義系統(tǒng)。隨著組織調(diào)整、產(chǎn)品變化、制度更新和流程優(yōu)化，本體中的對象、關(guān)系、規(guī)則和動作也能夠持續(xù)更新。
讓 AI 理解企業(yè)，只完成了第一步。企業(yè)最終需要的，不是能夠解釋業(yè)務(wù)的聊天機器人，而是可以進入真實經(jīng)營過程、與員工協(xié)同并持續(xù)完成任務(wù)的 AI 執(zhí)行系統(tǒng)。
YonWork 企業(yè)AI工作臺是用友BIP面向企業(yè)工作場景打造的統(tǒng)一入口，也是人與智能體共同協(xié)作的統(tǒng)一工作界面。企業(yè)中的各類智能體——經(jīng)營分析智能體、監(jiān)管智能體、薪酬管理智能體、銷售教練智能體、招標(biāo)智能體、生產(chǎn)智能體、采購履約智能體等——都可以通過 YonWork 被發(fā)現(xiàn)和調(diào)用。
以"分析本月利潤下降的主要原因，并形成整改任務(wù)"為例。這不是一個簡單的問答請求。YonWork 會結(jié)合用戶身份、崗位權(quán)限、企業(yè)數(shù)據(jù)、本體關(guān)系和歷史記憶理解真實意圖，將任務(wù)拆解為多個步驟，調(diào)度經(jīng)營分析、成本、供應(yīng)鏈和項目智能體完成分析，再把結(jié)果轉(zhuǎn)化為整改建議、責(zé)任分工和后續(xù)任務(wù)；對于需要審批的動作，提交管理者確認(rèn)；任務(wù)完成后，相關(guān)結(jié)果需要重新寫回企業(yè)系統(tǒng)。
支撐這一過程的還包括：YonStudio（構(gòu)建智能體、Skill 和數(shù)智團隊）、YonCode（企業(yè)級 AI Coding 平臺）、OpenAPI 與 YonMCP（連接企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)）、YonAIG（貫穿各層的 AI 治理平臺，對智能資產(chǎn)、運行過程、業(yè)務(wù)效果、安全、成本和審計統(tǒng)一管理）。
企業(yè)由此不需要為了應(yīng)用 AI 把原有系統(tǒng)推倒重來，而是可以將現(xiàn)有系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)能力逐步開放給智能體。
以大模型為通用智能底座，YonData 提供企業(yè)數(shù)據(jù)，YonKnow 沉淀企業(yè)知識，YonOnto 構(gòu)建企業(yè)統(tǒng)一業(yè)務(wù)語義；YonStudio 與 YonCode 分別生產(chǎn)智能體能力和代碼應(yīng)用能力；YonWork 承載人與智能體的協(xié)同和任務(wù)執(zhí)行；YonAIG 對所有 AI 資產(chǎn)和運行過程實施統(tǒng)一治理。
它們共同推動 AI 從通用能力轉(zhuǎn)化為真正懂企業(yè)、進業(yè)務(wù)、會執(zhí)行、可治理的經(jīng)營能力。
在大模型能力快速普及的背景下，企業(yè)AI的差異不再只來自模型，而更多來自企業(yè)自身的數(shù)據(jù)、知識、業(yè)務(wù)語義、流程能力和治理體系。企業(yè)AI的價值，也正是在"理解—行動—反饋—進化"的持續(xù)閉環(huán)中真正產(chǎn)生。
說明：AI 生成內(nèi)容存在不確定性，具體產(chǎn)品能力、版本適配范圍與實施條件，請以用友官方最新產(chǎn)品資料與售前確認(rèn)結(jié)果為準(zhǔn)。
