面對撲面而來的數字經濟時代，一場轟轟烈烈的企業數智化轉型正進行得如火如荼。
然而許多企業雖然明知道數智化轉型勢在必行，但是又擔憂自己不具備相關能力。這些企業在數據和智能上面臨哪些挑戰？如何才能如何加速數智化創新？AIGC和大模型引發的生成式AI大潮，又將帶來哪些新的變革與機遇？
在不久前召開的2023用友BIP技術大會上，用友BIP高級應用架構師曹正鳳為趣味科技詳細解答了以上問題。
智能化：企業數據資產皇冠上的明珠
作為用友戰略投資研發服務企業數智化的新一代平臺和應用服務群，用友BIP被央媒譽為“大國重器”。而作為用友BIP的PaaS平臺，用友iuap包括了“三中臺+三平臺”，也就是業務中臺、數據中臺、智能中臺、技術平臺、低代碼開發平臺和連接集成平臺，形成了完整的企業數智化底座平臺體系，并提供數智化工程、可持續運營兩大體系，助力企業全面升級數智化底座。
來自知名調研機構Gartner的研究數據顯示，用友是全球應用平臺軟件aPaaS市場TOP10中唯一的中國廠商。而另一家權威調研機構IDC的市場研究報告也指出，用友iuap平臺同時拿下了中國aPaaS整體市場、公有云市場、私有云市場三項第一。
“在用友BIP產品體系中，數據智能是最重要的核心產品線之一。如果把企業數據資產比作一頂皇冠，那么智能就是這頂皇冠上的明珠。”談到用友iuap平臺時，曹正鳳如是表示，“在整體架構上，我們基于業務中臺提供一些組織和權限管理，數據中臺負責數據治理、數據開發和數據展示，智能中臺提供圖片、文本、視頻處理的AI接口、智能搜索、知識圖譜等AI基礎能力，以及數智員工、VPA、RPA、AI工作坊等AI開發工具，通過企業畫像、智慧尋源、銷售預測、智能訂貨、智能庫存、智能推薦等場景化智能服務，為企業數智化創新打造智能底座。”
曹正鳳指出，目前在智能中臺領域，整個企業服務行業基本還處在無人區的狀態，用友在做行業“急先鋒”的探索。當前整個社會對智能中臺都抱有特別高的期望，希望能夠在數據智能化上做出一些突破。用友在數據上做了很多年，智能也一直在做，但是To B行業想要做好智能特別難，目前整體還處在一個起步階段，接下來才會逐步進入深水區。譬如許多生成式AI在初級應用時看似還不錯，但是如果想要實現更加高級的應用，在實踐過程中就會發現又許多事前難以想到的困難，需要反復不斷地反饋、改進和落實。
發揮智能中臺作用，讓智能化在企業場景落地
為什么業界對用友iuap的智能中臺如此看好？當充分了解其產品特性及應用場景之后，答案自然也呼之欲出。
1、數智員工：像真實員工一樣的企業業務能力協作者
不同于人們傳統印象中冷冰冰的機器人，如同真實員工一般的數智員工不但有形象、有語音，而且還可以有姓名、有工號，能夠從企業實際業務出發，更好地理解企業的真實需求，實現更加復雜的業務場景，甚至能夠實現自我學習和技能擴展，成為陪伴企業一起成長的數字化、自動化、智能化的業務專家。
2、VPA：自然語言觸發業務流程
作為一款智能語音機器人，VPA結合了ASR、NLP、機器學習、知識圖譜、ES搜索、文心一言大模型等眾多新興技術，能夠通過自然語言對話的形式，為用戶提供考勤打卡、協同辦公、填報單據等問答式和任務式的服務，可被廣泛應用于企業日常辦公、費控報銷、商旅訂票、語音錄單、報表查詢等多種業務場景。
3、RPA：自動化流程機器人
RPA產品的市場應用已經非常成熟，通過設計器、控制臺、客戶端這三件套，企業可以解決很多問題。用友在設計器中內置了9大類37種400多個命令，并且采用可視化流程設計，讓企業可以零代碼構建機器人，可適用于大量重復、耗費人工、規則驅動的各領域應用場景。如果將RPA機器人與數智員工結合，還可以勝任更多的工作。
4、AI工作坊：企業智能化創新的引擎
AI工作坊具備算法模型創建、訓練、推理閉環管理能力，可為企業智能化創新提供支撐，支持高性能擴展推理服務、為領域提供插件式解決方案、可多層實驗分流迭代式改進模型效果。用友在其中預置了常用的50多種算法，支持全面的智能化需求，能夠在預測推薦和規劃尋優等應用場景大展身手。
5、企業畫像：提供全維度洞察數據服務
關系圖譜、關聯挖掘、企業評價、信息補全、概覽分析、風險監控、2億社會實體、1.6億關系圖譜、1.5億風險數據、1.2億輿情數據……通過用友提供的企業畫像，用戶可以將想要查找的企業信息一鍵補齊，從而有效規避風險和挖掘商機。截至目前為止，用友企業畫像已經服務3大領域，超過1萬家客戶，服務調用300多萬次，年均增長率高達815%。
值得一提的是，面對AIGC與大模型引發的生成式AI大潮，用友也選擇了積極擁抱變革，并且與百度文心一言等平臺合作，針對不同行業的具體應用場景，運用用友多年積累的數據和知識來訓練模型，希望能夠以此幫助企業做出更智能的決策 。
智能中臺行業應用領先實踐
用友iuap智能中臺在行業的具體應用，究竟起到了怎樣的效果？我們不妨來看看相關的實例。
某供應鏈企業在采購與銷售醫療器械時，需要做物料需求預測。如果采購員不知道購買多少物料合適，就有可能導致庫存積壓，同時也不便及時掌控采購成本和倉儲成本。如果能夠智能地預測每家客戶每月的物料消耗量，做好每月物料的實際訂貨計劃，將訂單傳給供應商提前備貨生產再按實際訂貨量分批次送貨，就能有效地幫助企業實現降本增效。
用友采用了Temporal Fusion Transformer（簡稱TFT）時序預測算法。作為一種針對時序預測任務的算法，TFT基于強大的Transformer架構并針對時序預測引入了各種有效的功能單元，使其成為當前時序預測領域最優秀的算法之一，并且具有很好的可解釋性。通過該算法，用友幫助企業預測出了每個物料的建議采購量、安全庫存等數據，使得企業的需求提交及時率提和人均采購額都得到了提升了，庫存積壓的問題也得到了很好的緩解。
某煙草公司在編制年度稅利目標及保障業務計劃時，業務部預計的卷煙結構與財務部根據上級給定的稅利要求編制的卷煙結構經常有差異，需要耗費大量的時間與人力反復核對調整；業務部在測算全年銷售量時，各市公司人工上報的預計銷售量也存在不同程度的多報或人為控制；業財協作測算分析稅利目標是否達成時，約束條件較多且各級部門約束條件不一，品規數量多且組合復雜，使用人工實現目標稅利尋優方式工作強度大，且效率不高。
用友為客戶給出的解決方案是利用智能中臺的預測和尋優算法能力，實現卷煙業財一體化，采用業財集成服務與關聯指標測算等方式，通過AI建模提高運算效率、提升運算精度、規則可配置與復用，實現業務財務化、財務業務化的業財管理融合，最終實現了收入預算執行偏差大幅減少，重點價區銷量和不含稅單箱收入都得到了較大的提升。
“用友iuap是更懂業務的數智平臺，因此可以從業務上幫助客戶解決實際問題。事實上用友做的所有技術和產品，歸根到底都是為了解決客戶的實際問題，而不是看什么熱門就去做什么。”曹正鳳說道，“在幫助企業加速數智化創新方面，智能中臺起著核心作用，可以為企業提供更高效、更精準、更創新的數智服務。我們也相信在智能中臺的推動下，企業的數智化之路一定會越走越寬，越走越精彩。”
