|
自生成式 AI 技术取得突破性发展败兴，各行各业都在积极探索怎样经过 AI 来加速企业数智化进程。在这般的背景下，8 月 9- 10 日，用友主办的 2024 全世界商场创新大会——企业数智化技术峰会即将在北京召开。
在大会召开前夕，极客邦科技 CGO 汪丹对话了用友网络副总裁用友数智平台处理方法事业部总经理罗小江，围绕 AI 技术在企业的应用与状况，以及用友服务众多企业客户数智化转型的经验进行深入探讨。针对企业而言，AI 技术都能带来那些改变和价值？企业怎样顺利引入大模型技术处理实质问题？数据维度层面需要做那些工作来发挥 AI 潜能？
本期对话内容整理如下，供读者参考回顾。
AI在企业的应用价值与发展方向
汪丹：AI 在企业技术层面带来了那些附加值或价值点？
罗小江：AI 确实重塑了整体的企业技术架构。例如咱们的低代码研发平台，以前有逆向编程、正常编程、无代码、低代码和原生研发，有了 AI 加持后，加入了自动生成代码、表单，将来乃至能够自动生成应用，大大提高了低代码研发的效率。咱们的集成平台在集成 Web 数据时，AI 能够帮忙咱们加强对数据关联危害的预警、对数据的整体监测和治理，提高稳健性。数据平台前期数据的治理清洗过程，亦能够应用 AI 自动化的能力来提高，从而加深数据和 AI 的融合。咱们的运维体系亦能够经过 AI 来做自动化运维，安全体系能够用 AI 能力规避危害。
整体而言， AI 大大提高了企业技术关联的能力，能够少走非常多弯路。例如管理层要得到有些数据和信息，此刻能够经过自然语言交互来获取。在企业软件研发的全生命流程，从制品设计到开发、测试、上线和运维，都能够得到 AI 的助力实现升级。
汪丹：那些企业场景更适合利用 AI？企业在大模型应用方面处在怎么样的周期？
罗小江：在 ToB 行业，大模型在四个方向上能够做深入应用：第1是业务运营，包含市场营销、采购和整体业务运营都能够结合大模型、Agent 来处理问题；第二是人机交互，以前咱们用图形界面的方式来做交互，此刻完全能够经过自然语言交互，变得更加简单；第三是知识生成，例如文档生成、PPT 制作，能够在非常多场景中结合企业的知识库生成你需要输出的内容，乃至能够结合以往的知识生成将来想要得到的方向；第四是应用生成，经过 AIGC 的方式能生成新的应用，处理新的场景问题，帮忙咱们快速实现项目的业务流程。
以上方向有非常多场景都能够用到大模型，但大模型最少在日前周期不可处理所有问题，而我认为 Agent 是将来重要的方向。
汪丹：业界亦有说法认为 2024 年是 AI Agent 应用落地的元年。您认为 AI Agent 落地存在那些难点？
罗小江：AI Agent 的核心是工程化的能力。我认为 AI Agent 是向 AGI 方向前进的最重要载体。大语言模型经过 AI Agent 来编排企业级的业务操作，模拟人的动作，这儿牵涉几个难点。第1是工程化能力，第二是大模型里要调用更加多小模型，做多模型融合，还有大模型最后的精度调节，从 30-50% 提高到 80-90%，真正道理上让模型能可用，这儿会考验数据的准备和整体调优过程。
企业服务大模型的落地挑战与解法
汪丹：大模型的落地过程中，数据隐私和安全性都是企业非常关注的问题。用友如何处理企业的困惑或担心？
罗小江：非常多大模型厂商都在供给公有云服务，因此非常多企业不敢用大模型便是怕自己的数据外泄。企业在应用 AI 过程中，包含问责、包涵性、靠谱性、公平、安全、透明度、隐私和合规，都是企业关注和担忧的问题。咱们在做 YonGPT 的时候，非常关注这些要点。
首要，企业自己的知识不可放在公网上，避免泄密的危害。其次，有些企业期盼自己的知识体系是隐私的，而有些通用的大模型会拿企业数据做训练，没法很好地守护企业知识。第三，企业应用大模型时需要同全部安全权限管理体系融合，例如组织权限、数据权限，乃至文档拜访的权限。企业数智化应用里每一个人都有关联的角色，每一个人的角色决定后续一系列拜访应用和拜访数据的能力。因此 YonGPT 把企业级的权限体系同大模型做了融合，这般用户登陆后这个角色关联的权限自然规避掉了，无权限的数据都没法拜访，保准数据安全。
YonGPT 亦对大型国央企支持私有化安排，保准企业所有数据都在内部，经过 RAG 技术处理私有化数据隐私问题，保准企业在应用大模型过程中，企业核心资产不外泄。非常多大模型厂商的管理层对企业级权限管理不足认识，能够经过 YonGPT 补齐这层，经过企业应用、数据、文件的权限体系来规避危害。
汪丹：YonGPT 帮忙企业处理问题的过程中需要运用特定行业的数据来做训练，这就会触及成本问题。其次大模型知识的专业性和泛化性能力亦需要做好平衡。针对这两个问题，用友对企业有那些意见？
罗小江：每一个企业应用的深度和自己的专业知识都有差异，倘若都基于一个模型去训练就会导致模型污染，引起模型输出的内容不准确。RAG 关联的工具链制品便是帮忙行业客户处理这般的问题。
针对专业模型，真正做预训练和调优对非常多企业来讲成本很高，硬件成本和人力成本都不可小觑。这儿有两种做法，一种是自己专业化能力很强的大型企业，自己有模型团队，经过预训练方式训练专有模型，这般精度更高。但非常多企业无专业 AI 团队，就可能经过 RAG 方式，运用基本训练模型处理专业知识问题。企业能够按照自己区别的周期和人员贮存状况选取区别的道路。
YonGPT 的差异化优良
汪丹：InfoQ 科研中心在做今年的科研报告时发掘，将近 85% 的行业大模型制品都是非通用的，国内的大模型制品行业垂直化的趋势非常显著。这般的状况和趋势对用友 YonGPT 带来那些挑战？
罗小江：对企业来讲，核心诉求是让大模型的能力同场景结合，真正让业务场景用到底层大模型的能力，这亦是用友要处理的核心问题，因此 YonGPT 亦定位在这一层。首要，咱们会把所有的工具链这一层做得更好。第二，咱们把 AI 和数据的结合做得更好，包含数据的清洗准备、前期预训练、模型的训练评定、发布和调优都做到更好。第三，用友更关注怎样把做好的模型同企业的应用场景有效融合，让用户用起来更舒服、无感或顺畅。
汪丹：在当下的国内大模型生态中，YonGPT 处在怎么样的生态位？
罗小江：用友一方面发力行业垂域模型，同期亦会供给行业级关联的通用大模型。在 8 月 10 号的技术峰会上亦会发几个垂类大模型。我相信随着模型应用的深度连续加深，得到全部行业关联的更加多数据累积，它能够更好地覆盖、服务好全部行业。
这两年非常多大模型找到咱们合作，咱们的核心还是同行业、同行业去做结合，这亦是 YonGPT 将来的优良。用友有这么多行业、事业部，同非常多大的行业客户做合作，有更加多行业经验、行业数据累积，能够更好地训练行业模型，并让行业大模型在行业里真正用好，构建好的生态。
汪丹：企业在大模型选型时，面对类似的制品和服务选项，为何会选取用友？
罗小江：用友全部平台有三个关键词，是咱们的定位、优良和特点。首要是技术领先，由于咱们用到了最新的技术。第二是体系完整，例如在做大模型时需要数据工程、大数据平台，包含数据的标注、指标体系，咱们都有完整的数据平台做支撑。
第三是更懂业务，技术最怕的一点便是脱离业务，这亦是非常多企业上了 PaaS 平台后搁置不消的一个核心原由，便是由于平台不睬解企业业务，只是个技术工具，而用友对企业级应用的理解比非常多纯粹做技术域、大模型的机构更加多。
咱们在做企业各个行业的场景应用时，最早做流程驱动，而后是数据驱动，此刻往智能运营方向走，这里过程中累积了更加多资产和场景，这些积淀必定会为大型客户在跨行业和服务生态上下游时带来更加多帮忙。同期，用友累积了更加多生态能力，尤其是大型链路企业本身亦要服务上下游的方方面面，需要非常多生态能力的补给，用友都能够经过 AI 或其他方面的积淀满足她们的需要。
数据与 AI 的乘数效应
汪丹：企业运营从流程驱动到数据驱动，再到智能化驱动的过程中，数据始终装扮着非常重要的角色。您能否介绍一下 YonData 数据平台这款制品？
罗小江：用友做数据亦做了非常多年，咱们还做了一个企业数智化进阶模型，其中第1层是“上云”，实现企业云化安排，业务线上化、数字化；第二层“用数”，做到真正道理上的数据驱动；第三层是“赋智”，亦便是智能运营，运用 AI 助力企业业务运营智能化、人机交互自然化、知识与应用生成。这三个周期都触及怎样用数智底座来支撑企业数智化进阶。
在 ERP 时期，企业更大都是靠流程驱动，以流程掌控关联业务的运转。随着数据技术、云计算技术的发展，咱们能够采集更加多数据来还原业务的本质，用数据驱动业务，乃至经过数据做创新发掘新的业务机会。
例如近期这几年推出的事项法会计，核心便是基于数据驱动的，把业务端所有的数据传递下来形成标准事项库，最后转化成财务关联事项，供给到业务管理者，让更加多人参与到财务会计管理过程中，让企业认识财务成本、预算、将来的效能分析。
基于这般的数据驱动链条，用友加强了对全部数据平台的投入。从底层的数据库起始，市场上所有的结构化、非结构化数据都能够进入用友自研的数据库存储。咱们此刻亦做到了库内流批一体，在库内就能够处理从 AP 到 TP 的全部过程，不需要搬运。其次，用友持有完整的数据治理制品，从主数据、数据质量、元数据管理到数据血缘，有一套完整的数据治理制品，全部数据管理的制度体系都能够在咱们场景里落地。还有数据的加工、实时和离线数据处理，再到上面还有 BI 制品，今年还推出了 ChatBI，支持自然语言交互。问数制品有指标体系、语义理解和大数据平台的支撑，做得更加精细。
随着用友 iuap 数据平台服务千行百业的更加多企业，数据应用场景变得更加多，亦能更好地回馈到数据制品，让咱们的数据制品变得更加好用和智能。
汪丹：用友 iuap 数据平台的制品线日前实质帮忙过那些企业，处理过那些全流程问题？企业采用用友全套制品后有那些可量化的价值表现？
罗小江：用友服务的对象非常多都是国央企业，乃至包含军工企业。例如某个区域型国有企业，区域内基本上所有的业态都是她们在供给，包含交通、房地产和民生工程。
当时她们的 CIO 暗示，之前她们亦上了 BI，放了非常多应用，然则看不到想要的结果，很难实时呈现企业的真实状况。这是由于以前的取数不是全量的，并且时间是递延的，非常多时候半个月乃至一月前的数据才可推到管理层，中间干涉的环节太多，引起数据基本上不准，他要分析某个区域业绩下滑到底是什么原由导致的都分析不出来。
因此他问用友能不可帮咱们重新构建数据平台，咱们就分析了她们的状况，花了几个月的时间帮他把全部数据名单重新搭起来，基本废掉以前简单的 BI 和数字化系统，重新帮他从数据治理做起，搭建全部数据中台做分析能力，最后同她们的企业应用做融合。几个月的时间把治理做完，再有两三个月时间把全部运营分析做完，2023 年基本上实现了准实时。此刻他能够看到详细区域的公交线路运营状况、成本状况，很容易判断是不是要优化路径。上了用友 iuap 平台后，帮忙这家企业节省最少上千万成本，不仅能覆盖平台成本，还能连续做优化。
汪丹：针对企业而言，搭建数据平台后最少能够带来三到五倍于成本的收益吗？
罗小江：是的，由于这是叠加的过程。例如数据在第1个板块里用到了，在第2、第三个板块中用起来便是叠加的过程，越用越好。由于数据项目是连续运营过程，用友给客户的是平台和数据运营的体系办法。这亦是非常多机构看重用友的地区，用友在 HR、财务到物流都能够基于数据去帮这些企业做运营，这般的工程化体系是用友能带给企业的。
汪丹：在 8 月 10 日召开的用友 2024 全世界商场创新大会上，还有那些精彩环节等待企业和研发者？
罗小江：这次大会是咱们一年一度的最大盛会，今年咱们邀请了 1 万名上下的客户共聚北京。
本届大会咱们会发布有些新制品，包含用友 BIP 3 R6 、YonGPT2.0 等新制品和关联技术的介绍。咱们亦会向大众介绍咱们的客户在新制品应用方面的有些场景和创新，还会发布三个垂类大模型，由于咱们亦是信通院大模型应用推进组的专家委员单位，因此信通院会同咱们一块发布。
这次峰会还能看到基于用友的底座平台、应用平台怎样做延展，覆盖上下游的服务。另外还有更加多细节，例如产业政策诠释、制品怎样结合企业应用场景，还有数据资产入表的关联事项。
 返回外链论坛： http://www.fok120.com，查看更加多
责任编辑：网友投稿
| 
发表于 2024-9-28 10:57:50