編｜周路平?????????????

在大模型熱鬧喧囂的背后，不少企業(yè)服務(wù)的場景正在享受大模型帶來的便利。

先來看兩個企業(yè)應(yīng)用場景：一家知名快消品公司，HR借助AI面試助手生成了一份面試題目，AI自動向候選人發(fā)起面試邀約，且在面試過程中AI能精準捕捉候選人的表達能力、舉止儀態(tài)以及從業(yè)經(jīng)驗，整個初試過程，全程不用人工參與。而且，面試結(jié)束后，AI會智能分析候選人的表現(xiàn)，為HR生成評估報告。銷售人員招聘一直是快消行業(yè)非常棘手的難題，崗位流動性大，而AI的融入正在改變招聘的體驗和效率，已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。

“找到并打開管理駕駛艙報表”，另一家大型企業(yè)的副總在對話框中輸入了一句簡短的話，AI助手快速彈出了多個管理駕駛艙供其選擇。以前，大型集團的報表分析非常多，有需求要挨個去找。而現(xiàn)在，不需要記住哪個指標(biāo)或者哪個數(shù)據(jù)在哪個報表里，只需要問大模型助手，就能精準匹配。如果有多個匹配近似，智能助手也會給出一個清單供用戶選擇。

上述兩個場景，都是基于用友YonGPT打造的眾多智能化應(yīng)用中的縮影。從以前的業(yè)務(wù)在線到數(shù)據(jù)驅(qū)動，再到現(xiàn)在的智能運營，大模型正在推動企業(yè)服務(wù)場景加速走向智能化時代。

01

YonGPT迎來大升級，推出三大產(chǎn)品

今年普遍被認為是行業(yè)大模型應(yīng)用的元年，與前兩年業(yè)界還在瘋狂卷模型不同，今年大家的目光都不約而同地在卷應(yīng)用和場景。

8月10日，經(jīng)過一年時間的技術(shù)迭代和場景打磨，已全面“ALL in AI”的用友正式發(fā)布了企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT2.0，并基于這個大模型打造了100多項智能應(yīng)用，加速推動人工智能在企業(yè)服務(wù)場景中的落地。

用友YonGPT定位于深懂企業(yè)服務(wù)的垂類大模型，在最新的版本中，推出了分別基于智能體（Agent）、人機交互（HCI）、知識增強（RAG）應(yīng)用框架的“智友”、“數(shù)智員工”、“智能大搜”3項重要產(chǎn)品。

而這三大產(chǎn)品基本圍繞四個方向進行布局，一是智能化的運營，二是自然化的人機交互，三是智慧化的知識生成，四是語義式應(yīng)用生成。

其中，智友扮演著企業(yè)Copilot的角色，擁有上下文記憶能力，可以感知理解用戶意圖，通過簡單對話就能輕松完成一系列繁瑣的業(yè)務(wù)操作，包括企業(yè)經(jīng)營洞察、合同風(fēng)險審核、智能生成報告、知識搜索與推薦等，這也是貫穿用友BIP最重要的一個智能產(chǎn)品。

比如徐工集團選擇YonGPT，為集團招聘工作提供了精準分析和決策支持，通過信息抽取與匯總能力、邏輯判斷能力、內(nèi)容生成能力提升招聘的精準度和效率，包括AI評估簡歷、AI智能推薦、AI面試題庫等應(yīng)用場景，幫助徐工集團實現(xiàn)更高的招聘效率、更低的工作成本以及更優(yōu)的雇主品牌形象。

云南白藥基于YonGPT的AI能力，為企業(yè)挖掘和吸引優(yōu)秀人才提供更有力的支持，高效解決白藥招聘10W+用戶在應(yīng)聘過程中對企業(yè)介紹、簡歷投遞、面試與測評、offer與入職流程等相關(guān)問題的咨詢，大幅減少了HR在應(yīng)答咨詢方面耗費的時間。據(jù)云南白藥統(tǒng)計，采用AI面試后，人才篩選效率提升近60%。

數(shù)智員工與企業(yè)RPA關(guān)聯(lián)，幫助員工從繁雜重復(fù)的事務(wù)中解脫出來。他們作為虛擬的數(shù)智員工，擁有專業(yè)技能，并自主完成工作。

比如中核四川環(huán)保與用友共同開發(fā)了6個“數(shù)智員工”，包括定時通知機器人、智能運算與匯總機器人、個稅申報機器人、個稅導(dǎo)入機器人、銀行報盤與結(jié)賬機器人、財務(wù)報表機器人，這些RPA機器人的應(yīng)用，替代了大量周期性、重復(fù)性、檢查性工作，給企業(yè)的效率、質(zhì)量和成本帶來了顯著提升。

中國礦產(chǎn)也基于YonGPT打造財務(wù)“數(shù)智員工” ，它可定期通過指定平臺向國資委報送固定格式的報表或報告，以匯報企業(yè)財務(wù)狀況和經(jīng)營狀況。原來人工需要180分鐘完成的工作，現(xiàn)在基于“數(shù)智員工”只需要1分鐘即可完成，填寫報表模板效率實現(xiàn)180倍大幅提升。

智能大搜則打通了企業(yè)內(nèi)部的知識庫，讓業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)全程知識伴隨，讓經(jīng)驗沉淀為可以傳承的知識。目前，企業(yè)內(nèi)部存在大量且分散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括各類文檔、圖片、音視頻等，以往很難被索引。如今，用友的智能大搜通過向量數(shù)據(jù)庫，幫助企業(yè)構(gòu)建虛擬知識庫，實現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)的快速索引、精準定位，利用知識圖譜實現(xiàn)知識體系化。

比如，深圳遠東數(shù)智采基于“智能大搜”打造招投標(biāo)助手。遠東數(shù)智采實現(xiàn)對海量標(biāo)書的智能化搜索和快速智能撰寫標(biāo)書，并構(gòu)建了新的大模型搜索門戶，為每個用戶提供快速的文檔檢索能力，在提供問答式的檢索的同時為用戶提供知識圖譜的能力。未來，遠東數(shù)智采還將基于YonGPT提供標(biāo)書數(shù)據(jù)服務(wù)。

“用友一直會沿著智友、大搜、數(shù)智員工這三大方向一直走下去。”用友CTO樊冠軍說，這三大產(chǎn)品服務(wù)了十大領(lǐng)域的超過百個針對垂直場景的智能應(yīng)用。

樊冠軍告訴數(shù)智前線，目前客戶大部分對“智友”的需求比較旺盛，而AI任何時候都要為人服務(wù)。原來ERP行業(yè)一個很大的問題是領(lǐng)導(dǎo)不太會用，太復(fù)雜了，現(xiàn)在它可以人機對話，幾乎沒有門檻，“其實重點解決的是這個事情”。

如今，智能化已經(jīng)成為企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的確定性方向，用友發(fā)布的主力產(chǎn)品BIP3 R6版本，智能化也是其升級的核心。用友在這個版本上，已經(jīng)從模型到平臺，到應(yīng)用框架，到場景化的服務(wù)，做了全面升級。而此后的版本也將持續(xù)加強智能化能力，實現(xiàn)IT與AI的深度融合。

02 

用友的AI體系和差異化優(yōu)勢

在大模型的布局上，用友除了不做通用大模型，已形成了完整的技術(shù)和應(yīng)用體系。

在整體架構(gòu)上，YonGPT2.0的最底層用的是百川、通義千問等通用大模型，而在通用大模型到企業(yè)應(yīng)用之間，用友做了中間三層，以滿足企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的需要。第一層是經(jīng)過8大專業(yè)能力增強的YonGPT2.0大模型，包括PPT分析報告生成能力、合同智能審核能力、合同生成能力、業(yè)務(wù)對象理解能力、代碼生成能力、領(lǐng)域知識增強、表格理解能力和安全拒識能力。“隨著應(yīng)用不斷增加，這個能力會越來越強。”用友網(wǎng)絡(luò)助理總裁兼iuap智能平臺架構(gòu)部總經(jīng)理方高林說。

第二層是包含了插件、Prompt工程、精調(diào)等能力和工具的大模型平臺，能擴充大模型的存儲記憶、適配應(yīng)用和調(diào)度執(zhí)行能力，再結(jié)合財稅、人力等領(lǐng)域的知識和領(lǐng)先實踐擴充大模型專業(yè)能力，從而形成體系化的企業(yè)服務(wù)大模型。

第三層是基于Agent、RAG、HCI等三個框架推出的三個通用型產(chǎn)品（智友、數(shù)智員工、智能大搜）。比如在復(fù)雜任務(wù)中，單一的Agent很難執(zhí)行，用友提出了多個智能體自主協(xié)同的框架，每個智能體都有一個對應(yīng)的大模型調(diào)度模塊，通過一個任務(wù)隊列，可以間接地實現(xiàn)各個智能體之間的相互調(diào)用。而這個任務(wù)流程，可以通過消息觸發(fā)，也可以通過人的指令或者通過對應(yīng)別的Agent觸發(fā)。

而為了解決應(yīng)用生成或知識生成這兩部分任務(wù)，提出了RAG的應(yīng)用框架。智能大搜就是在RAG基礎(chǔ)上開發(fā)的產(chǎn)品。企業(yè)內(nèi)部往往有大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而RAG能夠?qū)⑦@些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)知識化、圖譜化，達到可搜、可問、可關(guān)聯(lián)、可推理的狀態(tài)。

相比于其他大模型廠商，用友在行業(yè)大模型布局的優(yōu)勢在于：一是不做通用大模型，但選用了國內(nèi)一線大模型廠商的基礎(chǔ)模型，能用到最新的技術(shù)，保證了技術(shù)上的領(lǐng)先；二是建立了完整的大模型數(shù)據(jù)體系，包括數(shù)據(jù)的標(biāo)注和指標(biāo)體系；三是深耕企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域多年，更懂業(yè)務(wù)和場景，用友專注在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域36年，服務(wù)了數(shù)十個行業(yè)的數(shù)百萬客戶，這也是用友相比于很多純粹做技術(shù)的公司天然具備的優(yōu)勢，而吃透場景是智能化應(yīng)用能否真正滿足企業(yè)需求的關(guān)鍵。如今，用友已經(jīng)在圍繞其擅長的財物、人力、供應(yīng)鏈等十大通用領(lǐng)域提供場景化服務(wù)。

而且，用友也在聯(lián)合生態(tài)伙伴打造垂類大模型。2024全球商業(yè)創(chuàng)新大會當(dāng)天，遠東數(shù)智采與用友共同發(fā)布了公共資源交易行業(yè)垂類大模型，亨通數(shù)科則與用友共同發(fā)布了工業(yè)裝備行業(yè)垂類大模型，而中交信科與用友也正式啟動了交通建設(shè)行業(yè)垂類大模型的共研共創(chuàng)。

事實上，用友的完整AI能力，不僅僅指大語言模型，也包括了其他人工智能的技術(shù)和工具。

多年前用友就在業(yè)界率先提出了“數(shù)智化（數(shù)字化+智能化）”、“數(shù)智企業(yè)”的概念，核心是以數(shù)字化為基礎(chǔ)，智能化產(chǎn)生新價值的理念，以及數(shù)字和智能技術(shù)共同驅(qū)動的數(shù)智商業(yè)創(chuàng)新，數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能運營的企業(yè)新范式。所以，用友在2017年打造BIP時，一開始就融入了機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜、智能流程自動化（IPA）等創(chuàng)新技術(shù)。

比如用友的自動化測試完全用RPA（流程自動化）做的，能實現(xiàn)定時調(diào)度、定時導(dǎo)入導(dǎo)出。而大模型存在不確定性和幻覺問題，很難做產(chǎn)品的測試。另外，銷量預(yù)測屬于線性算法，也不需要用到大模型。

比如在已經(jīng)廣泛應(yīng)用的廢鋼判級的場景中，用友很早就進入廢鋼智能判級領(lǐng)域，推出了智能判級系統(tǒng)，通過AI技術(shù)實現(xiàn)了對復(fù)雜廢鋼的精準分級、科學(xué)驗質(zhì)、實時預(yù)警。而廢鋼判級就結(jié)合了模型算法和機器視覺等技術(shù)，目前用友智能判級系統(tǒng)的行業(yè)成功率超過95%。類似廢鋼判級這樣的場景，并不需要大模型，只要把專業(yè)領(lǐng)域的模型算好做好就可以。

“大模型是經(jīng)過好多種數(shù)據(jù)、知識的匯聚，好比一個人學(xué)了數(shù)學(xué)、物理、語文，是個綜合素質(zhì)。但單一的數(shù)學(xué)領(lǐng)域的不需要大模型，用小模型就好了。”樊冠軍告訴數(shù)智前線。

而且，YonGPT內(nèi)置了一個Agent執(zhí)行層，作為整體的指揮調(diào)度中心，對企業(yè)用戶的需求進行區(qū)分。由于存在幻覺和不可解釋性的問題，大模型在企業(yè)場景的落地過程中也遇到不少的難題。一些需要返回確定性結(jié)果，并且對可靠性要求高的任務(wù)，系統(tǒng)會自動交回用友BIP或小模型，由企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域原有的功能來完成。對一些需要推理判定，有不確定性或模糊性的任務(wù)，交給大模型去開發(fā)，保證任務(wù)執(zhí)行的可控和可信。

03 

智能運營時代，企業(yè)該怎么做

2023年，用友根據(jù)過往服務(wù)眾多行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)的數(shù)智化實踐，提出了“企業(yè)數(shù)智化123”的能力進階模型（第一階段是業(yè)務(wù)在線，第二階段是數(shù)據(jù)驅(qū)動，第三階段是智能運營）。用友網(wǎng)絡(luò)董事長兼CEO王文京認為，現(xiàn)在大部分企業(yè)處于1.5的水平，少數(shù)的領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)進入從數(shù)據(jù)驅(qū)動向智能運營方向發(fā)展。

樊冠軍也提到，目前大模型的應(yīng)用落地還在前期打樣階段，沒有到規(guī)模化復(fù)制階段。但大模型的應(yīng)用前景被廣泛看好，此前有機構(gòu)做過一個調(diào)研，發(fā)現(xiàn)將近50%的企業(yè)表示已經(jīng)在積極采用AI，85%表示未來兩到三年會加速AI的應(yīng)用，63%表示要積極探索生成式AI。

一位服務(wù)行業(yè)的從業(yè)者對數(shù)智前線直言，服務(wù)行業(yè)的數(shù)智化當(dāng)下就兩個重點，一個是推動業(yè)財一體化，另一個就是智能化運營。

只不過，目前AI在企業(yè)場景中的應(yīng)用也還有不少挑戰(zhàn)和一些基礎(chǔ)工作需要完善。

正如王文京所言，企業(yè)要成功推進數(shù)智化，除了要選擇采用正確的方法論、合適的軟件系統(tǒng)，還要重視和做好“數(shù)據(jù)治理”(數(shù)據(jù)標(biāo)準化)、“模型運用”(AI模型的選擇和應(yīng)用)這兩項重要的基礎(chǔ)工作。

“智友、數(shù)智員工、智能大搜這三個產(chǎn)品背后，核心是知識和數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)沒治理到位，確實不好落地。”樊冠軍告訴數(shù)智前線，當(dāng)前企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的一個很大的需求是數(shù)據(jù)治理，需要把企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準、統(tǒng)一語言，形成能應(yīng)用起來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

用友網(wǎng)絡(luò)副總裁兼數(shù)智平臺解決方案事業(yè)部總經(jīng)理羅小江也提到，大模型要在企業(yè)場景中落地，非常考驗AI工程化的能力，而其中之一就是數(shù)據(jù)的工程化，數(shù)據(jù)作為AI的養(yǎng)料，數(shù)據(jù)的質(zhì)量在一定程度上決定了AI最終的效果。

比如行業(yè)大模型需要企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)和知識，但公有云方案往往難以打消對數(shù)據(jù)外泄的擔(dān)憂。而用友YonGPT將企業(yè)級的權(quán)限體系與大模型做了融合，包括組織權(quán)限、數(shù)據(jù)權(quán)限，文檔訪問權(quán)限。每個角色有相對應(yīng)的訪問應(yīng)用和數(shù)據(jù)的能力，沒有權(quán)限的數(shù)據(jù)用戶無法訪問，保證數(shù)據(jù)安全。

另外，用友也對大型國央企提供私有化部署方案，并通過RAG（檢索增強）技術(shù)確保企業(yè)核心資產(chǎn)不外泄。

目前，國家層面已經(jīng)在推動數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化，發(fā)揮數(shù)據(jù)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的價值，今年年初，多部委也聯(lián)合發(fā)布了“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃。數(shù)據(jù)的重要性和緊迫性得到了廣泛關(guān)注。

中車信息董事長陳凱提到一個切身體會，很多制造企業(yè)老說數(shù)智化轉(zhuǎn)型不成功，歸根到底是數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)要素沒有跟上，沒有為數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供支撐，“所謂基礎(chǔ)不牢，地動山搖”。

如今，中車信息搭建了數(shù)據(jù)管理平臺。用友則在背后提供了端到端全生命周期數(shù)據(jù)管理能力，集數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)共享服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化和智能分析基于一體，實現(xiàn)海量多元異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一入庫統(tǒng)一管理和清洗。

在數(shù)智化轉(zhuǎn)型正在從數(shù)據(jù)驅(qū)動往智能運營發(fā)展的當(dāng)下，作為企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，用友通過AI領(lǐng)域的布局和探索將助力更多企業(yè)加速步入數(shù)智化新階段，而這也將是企業(yè)服務(wù)市場未來十年最確定性的機會。

?本文為數(shù)智前線（szqx1991）原創(chuàng)內(nèi)容

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