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YonAI是用友BIP的智能平臺，以YonGPT企業服務大模型為核心，整合了機器學習、大模型、數字人、自動化等企業級智能技術，構建全面的智能化平臺能力，打造企業數智化大腦，幫助企業實現智能化管理和運營，提高效率和競爭力。

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1、 AI技術門檻較高。

AI技術涉及復雜的算法和模型，相關系統開發是一個復雜過程，涉及算法參數調整，模型性能優化，且持續技術迭代門檻提高。

2、 數據質量與多樣性。

企業需要確保數據的質量，以支持有效的模型訓練。同時還需要考慮數據的多樣性，以避免偏見和過擬合（Overfitting） 。

3、 難以挖掘應用場景。

企業需要識別那些可以通過AI技術帶來顯著改進的業務流程或產品。需要深入的業務理解和創新思維。

一、解決AI技術門檻高的應對方案

YonAI智能平臺以云原生為基礎，構建了從數據管理、算力管理到模型訓練、評估、發布及運營的一站式服務體系。這一架構不僅降低了企業應用AI的門檻，還通過可視化、工具化的操作界面，使得非AI專業人士也能輕松上手，快速實現機器學習數據的訓練與應用。此外，YonAI還整合了大數據、云計算、物聯網等多種先進技術，為企業數智化轉型提供了堅實的技術支撐。

在技術層面，YonAI基于業內完整的建模流程，從數據導入到模型部署發布，采用全程統一可視化視圖，入門門檻低，易操作。

在模型層面，YonAI融合大模型+領域模型+決策算法，賦能行業+應用場景。YonAI在底層采用了諸如文心一言等通用大模型，這些模型雖具備強大的語言能力，卻難以直接應用于企業的特定業務場景。因此，YonAI利用自身在財務、人力、供應鏈等領域的深厚積累，將通用大模型訓練成面向企業特定需求的領域大模型。這一融合不僅提升了AI的精準度和實用性，還使得YonAI能夠深入企業核心業務流程，為企業提供更加個性化的智能服務。

近期發布的YonGPT2.0，在數據閉環和工具鏈完善方面取得了顯著進展。YonGPT2.0通過數據采集、反哺大模型的方式，實現了數據的持續優化與迭代。同時，YonAI還提供了豐富的預訓練模型和個性化微調工具，幫助企業快速構建符合自身需求的AI應用場景。這一閉環機制不僅提升了AI模型的精準度和實用性，還為企業數智化轉型提供了持續的動力支持。

二、解決數據質量與多樣性的應對方案

無數據，不AI。對于一個企業來說，如果不具備海量的、高質量的、多樣化的數據來支撐，那么AI將是空談。

企業需要建立數據治理框架，制定明確的數據管理政策和流程，確保數據的質量和安全；

需要進行數據清洗和整合，定期進行數據清洗，整合不同來源的數據，提高數據的可用性；

需要利用自動化工具來簡化數據管理任務，如數據倉庫和ETL工具。

企業正步入一個云原生、數據原生、AI原生深度融合的新紀元，在戰略推進中，企業應充分利用“三原生”力量，重新構建業務模式，打造全新的增長曲線。在大數據時代，用友BIP通過打通數據供應鏈，提供統一的數據治理與全面的數據服務，幫助企業實現數據原生。同時通過AI技術重構應用，顛覆傳統業務模式，創新商業形態。

在幫助企業做私有化的數據智能項目時，為了保證數據供給，用友BIP數據中臺YonData可以來幫助企業采集和管理數據，以及制定相應的數據標準來提供可用的數據。數據中臺本身，也有一個智能產品ChatBI。

通過數據+AI，可以讓企業長期積累的海量數據，深入業務場景，并更好地利用AI技術，提升數據的可用性，為企業帶來業務創新及商業價值。

三、解決業務場景難挖掘的應對方案

在智能應用方面，YonAI涵蓋了業務運營、人機交互、知識生成和應用生成四個方面。最典型的兩個場景為智能助理與智能大搜RAG。

我的智能助理——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，帶來無處不在的智能化交互。

智能大搜，可用于挖掘非結構化數據價值。針對企業大量、分散的私域非結構化數據，智能大搜基于YonGPT實現多類型數據的快速索引、精準定位，利用知識圖譜實現知識體系化，構建“搜、問、推、創一體化，知識全程伴隨”的閉環流程，實現企業級“感知式”知識伴隨，大模型“生成式”業務審查、“閉環式”知識沉淀與運營。