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  • 用友AI大升級,下注未來十年最確定機會

    2024年08月16日 14:35:49   來源:數(shù)智前線

      從業(yè)務(wù)在線到數(shù)據(jù)驅(qū)動,再到現(xiàn)在的智能運營,人工智能被認為是企業(yè)服務(wù)市場未來十年最確定性的機會。

      文|游勇

      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”打造招投標助手。遠東數(shù)智采實現(xiàn)對海量標書的智能化搜索和快速智能撰寫標書,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)的標注和指標體系;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);瘡(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?简濧I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。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險自擔(dān)。

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