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媒體關注| 從“好玩”到“好用”,大模型如何在企業落地生花?
2024年8月25日

本文來源:億邦動力


“大模型到底幫助企業能做什么?”

“怎么控制智能體的幻覺和權限?”

“AI把工藝提高哪怕零點幾個百分點,對我們來說也是大大的提升。”

……


在用友主辦的2024全球商業創新大會上,到處洋溢著對AI的期待和困惑。


大模型狂飆一年半,企業對AI應用的看法發生急轉彎:“開天辟地”的AGI時代似乎遙遙無期,降本增效還是老生常談,信息化數字化ROI依舊難解,AI改造企業流程、經營模式、商業模式的進程似乎比想象中更慢。


“企業的數智化進程是一個的復雜系統,需要基于強大的平臺系統來統一企業的數智底座;需要一體化的應用套件,原生地拉通企業的數據和流程;也需要標準化的產品和豐富的生態服務來滿足特定需求。”用友網絡董事長兼CEO王文京表示。


換言之,數智化雖然令人向往,但工具、方法論、工程能力缺一不可。


2024 年被很多人稱為大模型應用的元年,但對于企業而言,大模型到底能夠用在哪?有哪些場景能落地?怎么做才能創造真正的價值?


抱著這些疑問,我們試圖在領先布局AI的用友這里尋找答案。


1

Agent帶來企業智能交互新模式


某大型集團企業的銷售主管王經理在每天早上八點,會收到智友推送的智能早報,內容包括本季度完成預測率,日僅售款、累計收款、極度全責,日程提醒,客戶資料,重要事項等內容,讓他對銷售進度和日程安排一目了然。


根據智友推送的銷售數據和日程卡,王經理開始一天的工作。面對眾多銷售群消息,他先把所有群的未讀消息一鍵生成摘要匯總,以便快速了解客戶關注的問題。讀完摘要,他注意到一個食品客戶提出新問題,又一鍵跳轉客戶群組,把客戶問題發給智友,讓智友在群中直接生成答案。


根據智友推送的日程卡片,王經理打開拜訪任務,提前了解客戶情況,又在對話框輸入“歷史跟進情況”,了解此前與客戶的溝通頻率、溝通方式、溝通內容、負責人情況等信息。在出發前,王經理收到智友“是否用車”的提醒,王經理點擊“幫我預定”,智友自動定位起止位置,自動打車。



另一個公司的銷售負責人張巖則需要對剛過去的銷售情況進行經營分析,智友自動幫他打開月結監控工作臺。


通過財務報表,他發現公司收入和凈利潤不及預期,需要進行進一步分析公司上半年銷售收入情況。根據銷售收入分析結果,張巖發現指標預警發現華北分公司銷售收入未達預期目標。點擊指標卡,跳轉到華北運營看板,他發現主要是因為休閑食品銷售收入下降。


至于休閑食品為何下滑,通過上半年單價和銷量趨勢分析,智友得出結論,銷量雖然有所增長,但由于單價下降導致整體收入下滑。發現問題后,智友又根據經營目標實時測算收入,輔助調整經營策略,以確保與年初目標保持一致。


這是智能時代企業經營管理的真實工作流程——數據在實時更新,指標可以直接跳轉,智能助理根據外部環境與內部指標,輔助測算分析各項指標,每個員工還有自己的個人助理。


王經理和張總使用的Agent智能助理“智友”是用友公司新推出的AI應用。基于用友自研的YonGPT2.0,“智友”擁有上下文記憶、可以感知理解用戶意圖,能夠將復雜任務分解為一系列子任務,用戶只需與“智友”進行簡單的對話,就能輕松完成一系列繁瑣的業務操作,包括企業經營洞察、合同風險審核、智能生成報告、知識搜索與推薦等能力。


 


智能助理是AI在企服經營管理中的應用之一,AI可以應用在哪些領域?


王文京認為,AI在企業的應用有4個重要方向:

第一是智能化的業務運營;第二是自然化的人機交互;第三是智慧化的知識生成;第四是語義式的應用生成。


埃森哲測算,在中國,生成式人工智能將影響33%的工作時間,使其實現自動化或增加產出效率。


2

AI落地需要基礎積累


通過大模型技術解決痛點業務場景的問題,給企業帶來降本、增效、提質、拉需、創利等實際價值,是管理者的共同訴求。數據顯示,2023年中國有將近50%的企業表示已經在積極采用AI,85%表示未來2~3年會加速AI應用,63%表示要積極探索深層AI。


但企業用好大模型的前提是AI與IT的深度融合。億邦動力注意到,現有的AI應用往往集中在單點的、小場景的落地應用中,難以對業務整體帶來直觀回報。更重要的是,企業在應用大模型的過程中,明確有商業價值的場景有限、落地的工程化能力不足、對AI的認知也飄忽不定。


“一些人以為有了大模型就能干所有事,其實這是進了認知誤區。”在用友2024全球商業創新大會上,有參會者表示,“不是有了基礎大模型就夠了,怎么做企業的知識圖譜,怎么把AI嵌到業務場景里,里面很多工程問題要解決。


“今年很多企業都希望通過算法能力實現銷售預測,降低庫存,這是實打實的效果。但想做到銷售預測,前面需要做好一系列鋪墊。”有用友員工表示。


用友認為,企業想要用好AI,工具、方法、基礎缺一不可。企業要進行信息化建設時,要先做好流程梳理。企業要進行數智化建設時,要先做好數據治理。在這方面,我們看到很多企業因為數據標準化不夠,嚴重影響整個數智化系統的建設和推進。


在方法論上,用友總結了各行各業不同規模企業的數智化建設經驗后,提出企業數智化能力進階模型,通過業務在線、數據驅動、智能運營三個能力層級的來去實現全面的數智化建設,這也是AI在企業應用所需的積累過程。


億邦動力注意到,不少企業通過用友BIP實現經營管理的躍遷。比如,烘培食品企業立高希望能夠通過一個銷售預測模型,實現產供銷協同,來解決爆倉難題。用友BIP里有一個銷售預測的模型,立高通過這一模型建構了自己的產供銷協同體系,此后力高的訂單執行力和庫存周轉率都得到了大幅度提升。


3

AI使能,用友BIP集中爆發


那么如何幫助企業實現智能化升級?


用友網絡副總裁羅小江認為,企業的數智化進程需要關注三個維度:


第一有足夠好的底座,即PaaS能力。

第二有落地方法體系,把技術和業務有效融合。

第三懂業務,讓技術融入業務、驅動業務。


這要求企服公司對業務邏輯、經營管理足夠了解,具備對企業深度理解之后沉淀下來的架構、模型、能力、原子組建,同時可以結合IT與AI能力,善于實施落地。


針對數智進階發展所需,用友iuap平臺以AI為核心引擎,全面賦能集開發、數據、集成、架構等革新,通過為大型企業升級數智底座提供集智能運營、數據驅動、敏捷創新、開放互聯、全球化支撐、工程化六大能力,加速企業數智化進程。


在智能運營能力方面,YonAI承載著重要使命,它為用友企業服務大模型YonGPT提供了大模型工具鏈的完善以及兩個應用框架( Agent、RAG),再加上應用中的數據閉環機制,讓YonGPT得以有數據不斷訓練和提升,從而成為深懂企業服務的垂類大模型。這意味著它能夠為企業提供更加精準、深入和個性化的服務,滿足企業在不同場景下的復雜需求。


 


在用友全球商業創新大會上,用友發布用友BIP3 R6,實現了六大領先技術突破,以及六大應用架構和服務創新。新版用友BIP的應用服務數量增長到564個,智能服務數量增長到108個,數據服務數量增長到50個,實現智能服務和數據服務能力的升級。同時,用友BIP通過創新技術實現資源消耗降低50%、運維成本節省30%、智能會計支持百億級事項分錄核算、多維數據庫支持千億級主附表數據快速合并、多維引擎每分鐘可運行計算規則超100萬條,而且100%自主安全可控。目前為止,有超過5.8萬家大型和中型企業使用用友BIP。


用友BIP3 R6實現了六大領先技術突破,包含發布用友企業服務大模型YonGPT2.0,并升級大模型平臺,目標要讓百億模型企業服務應用的專業能力超過千億模型;發布“智能大搜”,重新定義企業知識管理與運營,實現業務流程中的全程知識伴隨;YonData數據平臺全新升級,發布YonMatrix數據庫,提供基于HTAP超融合數據架構的企業級數據服務解決方案;全新發布的零代碼開發平臺,讓AI輔助應用生成,實現全員開發、全員創新;發布簡強微服務架構,按需靈活部署,并大大降低客戶資源需求和成本,實現業務系統秒級響應;升級安全可信架構,使用YSF安全防護盾等全方位守護客戶安全。


其中YonGPT2.0沉淀了財務、人力、供應鏈等垂直領域模型,包括領域知識問答能力增強、PPT分析報告生成、安全拒識能力、合同智能審核、合同生成 、API業務對象理解能力、標書生成、代碼生成&執行、表格理解能力等。


 


還有企業基于YonGPT,和用友一起合作訓練垂直行業大模型。


比如深圳遠東數智采攜手用友公司,基于企業服務大模型YonGPT,訓練出公共資源交易行業垂類大模型,以在公共資源交易中提供專業知識問答、招標文件自動生成、智能投標評審、交易價格預測等能力。



亨通數科,基于企業服務大模型YonGPT,結合自身在裝備行業深耕多年的經驗以及自身積累的海量數據,與用友聯合研發、共同打造工業裝備行業垂類大模型,以優化設備管理平臺點巡檢線路和策略,以及推薦設備維修策略。



人工智能技術的迅猛發展已驅動AI在企業的應用進入普及化階段,大大加速了數智化的進程,企業數智化由此前側重數字化,進入到數字化和智能化并舉的新階段。用友BIP智能和數據能力再升級,將有望助力企業加速推進數智化,發展新質生產力,邁向高質量發展。


   
   


   
   



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