由大模型掀起的 AI 熱潮已經持續了兩年時間，行業已經從關注大模型技術的創新突破，轉變為思考和實踐如何利用基于大模型的 AI 能力來賦能業務、創造價值。正如用友網絡副總裁羅小江所說：這個時代不缺技術，缺的是方法體系，缺的是讓技術真正意義上融入業務。
可以預見的是，企業將更加親睞針對特定行業或應用進行訓練優化的大模型，以及能夠深入業務場景，帶來實際經濟效益的 AI 解決方案。
8 月 9-10 日，由用友主辦，以“AI+成就數智企業”為主題的“2024 全球商業創新大會”在北京召開,在企業數智化技術峰會上，用友圍繞 YonGPT 2.0 大模型與用友iuap 智能平臺YonAI給出了更加滿足企業需求的 AI 落地解法。在用友看來，AI 能力并非孤立的煙囪，想要充分釋放 AI潛能，一定要將 AI 能力融入企業的平臺能力建設，以平臺為載體，在各個業務環節中挖掘 AI 能力的適用場景，加速發展新質生產力、重塑企業核心競爭力。
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大模型落地并非易事，
YonGPT 2.0 如何破局？
目前，大模型在大多數行業中仍然很難深入到企業實際業務層面，要想切實為企業賦能，往往面臨多重挑戰：首先是數據挑戰，很多企業缺乏數據準備，無法為模型訓練和微調提供充足的高質量數據，也沒有建立與 AI 時代相適應的大數據基礎設施；其次是安全挑戰，普遍運行在云端的大模型讓企業擔憂數據和隱私泄露風險，他們更偏向運行在本地，或者自身有更高掌控力的小模型產品；大模型的應用場景偏少也讓很多用戶頭疼，花費大量投資建立的技術棧在實踐中少有用武之地，降本增效也就無從談起。另外，大模型在行業領域應用時，頻繁出現的幻覺現象讓問題更是雪上加霜，這也是垂類大模型崛起的重要因素；最后，由于IT技術較為薄弱，傳統企業面對大模型和 AI 技術棧的持續運維也往往力不從心。
以上這些問題，都讓大模型技術的落地之路變得更加坎坷不平。面對這樣的局面，用友在去年發布了業內首個企業服務大模型 YonGPT，專注于助力企業降低使用 AI 的門檻，解決企業 AI 賦智賦能時面臨的一系列難題。過去一年來，YonGPT 先后發布了六大場景，上線了問答應用、Agent 和應用生成等能力，并在今年 2 月份通過了網信辦備案。在此基礎上，用友此次又升級了 YonGPT 2.0 全新版本，包括了多項專業能力增強、一個大模型平臺和兩個應用框架。
通用大模型所關注的領域范圍往往非常廣泛，而 YonGPT 2.0 的提升完全專注于企業常見的業務領域，包括 PPT 分析報告生成、合同智能審核與生成、業務對象和表格理解、代碼生成、財務和人力等領域知識增強、安全拒識等能力。這一設計的最大優勢在于 YonGPT 2.0 可以充分利用用友數十年來服務各行業的經驗和數據積累，同時不需要像 ToC 的通用大模型一樣擴展更大的規模，節省了大量訓練、微調和運維成本。
雖然 YonGPT 2.0 大模型已經專門為企業應用量身定制，但各個行業在實際部署模型時仍需要微調和優化才能獲得更好的使用效果。對此，用友提供了一個一站式的大模型平臺即服務，覆蓋了數據管理、模型訓練、評估優化、推理服務的全流程。平臺內置了多個專業數據集，還支持百川、通義千問等多種大模型的微調訓練。用戶訓練完成后，還可以在平臺上直接評估效果，進行可視化展示。通過這一平臺，沒有大模型實踐經驗的企業也能快速上手，將 YonGPT 2.0 調整為更加適合自身業務需求的狀態，為接下來的應用開發做好準備。
企業服務大模型的最終目標還是解決實際的業務問題，對此，用友匯總了經營中常見的八大問題場景，包括人、財、物、服、供、產、銷、研，各個場景又總結出八種業務運營和知識生成的問題類型。對于這些問題，用友基于Agent、RAG應用框架， 幫助企業實現業務運營、人機交互、知識生成和應用生成等應用能力。
Agent 應用框架主要負責將用戶的自然語言需求轉換分解成模型能夠識別的子任務集，并基于這些子任務輸出模型 API 可以調用的參數。面對復雜問題時，用友的多智能體自主協同框架可以調度多個大模型模塊，用友還結合專家知識和錯誤反饋學習解決了模型的幻覺和可靠性問題，并優化了模型的時效性和安全性表現。
知識生成問答無疑是大模型落地倍受矚目的應用場景。但基于企業自身數據積累的知識生成高度依賴數據處理框架，處理不好很容易“答非所問”甚至輸出誤導、錯誤結果。
用友結合流行的 RAG 框架開發了智能大搜產品，并提出了多語義向量技術，對每個知識片段都生成了向量和問題來增強索引，顯著提升了知識搜索的精確度。用友還解決了索引搜索的權限問題，防止低權限用戶搜索到高權限內容。該框架對表格、圖片、視頻、代碼的理解也更加準確。企業員工使用自然語言提出問題，智能大搜不僅可以給出準確的文本回答，還能輸出關系圖、匯總圖、相關圖片和視頻，甚至可以幫助員工擴寫論點、整理文稿等。而基于 Code RAG 應用框架，應用開發人員甚至業務人員都可以快速生成企業應用代碼，簡化應用生成流程。所有生成內容都能無縫對接員工使用的各類應用，幫助企業實現全流程、全場景提效。
為了深化大模型在行業的場景應用，用友在本次大會上還聯合來自公共資源交易行業、工業裝備行業、交通建設行業的代表客戶，發布了三大行業的垂類大模型。加速了 AI 在千行百業的落地進程 。
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挖掘智能場景應用，
YonAI 為大模型落地構建平臺基礎
YonGPT 2.0 的能力升級，為企業在業務中運用大模型提效增速鋪平了道路。YonGPT是用友為企業持續輸出 AI 服務能力的核心工具。如前文所述，企業在 AI 落地過程中面臨著一系列挑戰，這些挑戰僅靠大模型技術本身是不足以應對的。正因如此，用友將過去數十年幫助企業數智化轉型取得的技術成果與 YonGPT 大模型創新結合起來，推出了用友iuap智能平臺 YonAI。
YonAI 平臺由包含 YonGPT 大模型的智能基礎平臺層、智能算法層、包含 Agent、RAG 和智能服務的智能框架層，以及最頂層的智能入口層構建而成，外部對接用友云技術、應用和數據平臺，從而為企業提供全方位、全場景的平臺化 AI 能力支撐。基于 YonAI 平臺，企業員工在日常業務中隨處開啟智友智能助理和智能大搜服務，就可以輕松調用 YonGPT 大模型等 AI 能力來提升工作效率，啟發創新靈感。用友也在服務企業客戶的過程中與用戶共同探索，挖掘出了一些企業在當下可以快速引入 AI 技術的應用場景。
合同審核是業務運營中常見而關鍵的環節之一。業務人員將合同草稿輸入審核應用，即可自動提取關鍵字段，根據知識庫內擬定的業務規則和敏感詞審查合同違規情況。智友助手還能幫助業務人員查詢合同相關數據，計算合約背后的經濟和財務數據，乃至輔助補充合同條款、潤色文本等。合同審核智能化大大縮短了業務合約的審批周期，加快資源周轉，提升了業務運營效率。
在企業人力資源領域，員工面試是人資部門的日常工作。用友為企業打造了 AI 面試平臺，通過對面試視頻記錄的 AI 分析為候選人進行多維評價，繪制人才畫像。平臺覆蓋 140 多個評分項、600 多個評價標準，并能在面試結束后自動輸出面試紀要和綜合建議。在典型客戶的實踐應用中，用友 AI 面試可以幫助人力資源部門提升 30% 的面試效率。
用友智能大搜產品也有著豐富的使用場景。例如，出差人員可以通過簡單詢問快速了解差旅報銷標準；新人入職后，可以在智能大搜服務中點播各類企業培訓課程自主學習；管理人員組建團隊時，可以使用智能大搜尋找符合所需人員屬性、匹配崗位的員工人才；營銷人員則能利用智能大搜查找企業營銷知識庫的詳細內容等等。員工使用搜索功能查找到所需資料后，可以直接使用這些資料智能生成文檔、報告、知識圖譜，節約大量文書工作的時間和精力投入。
企業員工還能使用手機遙控桌面打開企業應用進行展示。業務人員可以利用大模型代碼生成框架，將自然語言自動轉化為所需的代碼腳本，開發人員在前端開發過程中也能受益于代碼自動補全能力。最后，企業交流群中的群組機器人能夠隨時響應員工的問題，給出準確、實時的回答。
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AI 賦能，平臺建設才是標準解法
如今，通過AI技術重構應用，將AI算法模型深度融入行業與領域場景，成為顛覆傳統業務模式，創新商業形態的最佳路徑。
用友iuap智能平臺 YonAI，再一次證明任何創新技術想要真正落地到企業業務層面，為企業帶來看得見的收益，都不能僅靠技術本身的孤立應用來達成目標。尤其對于 AI 大模型這樣具備顛覆性能力的創新，更要融入企業數智平臺建設才能發揮更大效應。
YonAI 作為用友歷時多年建設的企業數智化底座用友 iuap的 AI 能力引擎，幫助企業升級數智底座，實現智能運營。在用友 iuap 平臺中，云技術、應用、數據、開發和連接集成平臺共同為 YonAI 智能平臺的能力提供支撐。而 YonAI 的智能能力則通過這些平臺延伸到企業業務的十大領域和每一個具體場景中。通過平臺化建設，用友解決了 AI 賦能企業的最大挑戰，使 AI 落地過程“潤物無聲”，也為行業給出了一套標準解法。
用友iuap通過融合六大平臺、YonGPT大模型以及工程化體系和運營體系能力，構建起完整的數智化平臺能力，幫助企業搭建起智能運營、數據驅動、敏捷創新、開放連接和全球化支撐等核心能力，加速企業數智化進程！
