人工智能已是我們這個時代最前沿和普適的科學技術之一。AIGC作為人工智能技術應用的重要組成部分，在社會和商業中扮演的角色越來越重。
在諸多的AIGC工具中，有一類基于GPT的應用，可以讓用戶通過自然語言快速生成GPT應用程序。包括一些低代碼、RPA等工具也在借助GPT讓用戶簡單快速地打造需要的程序。這些AI工具的出現，直接讓生成式AI應用出現倍數級增長。
2022年底，OpenAPI推出ChatGPT大模型引發全球熱潮，可以說，這是AIGC的轉折點，不僅加速了AIGC技術和應用的發展，同時標志著人工智能由此進入普及應用階段。
用友網絡董事長兼CEO王文京指出：“基于大模型的生成式AI是人工智能技術和應用的最新發展潮流。大模型的研發訓練已成為全球產業界的風潮。”
大模型走深向實，垂直大模型加速企業智能化應用落地
調研機構Gartner預判，到2024年會有40%的AI應用，是生成式AI應用，到2026年有1億人會有一個AI助手。在AIGC應用海量爆發背后，是各大科技廠商紛紛入局，不斷推出的AI大模型在向前推動。
科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國，目前中國10億參數規模以上的大模型已發布79個。
大模型市場持續火熱，目前主要分為兩大類：一是通用大模型；二是垂直大模型。
通用大模型是指能夠處理多種任務和領域的模型，例如BERT、GPT等?？梢詰糜谧匀徽Z言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域。ChatGPT以及國內的百度文心一言、智譜ChatGLM等都屬于通用大模型。
垂直大模型是針對特定領域或任務進行深度學習訓練的超大規模模型。相較于通用大模型，垂直大模型具有更強的領域專業性和任務針對性，能夠更好地解決特定領域的問題和提供更加精準的服務。比如，商湯的中文醫療語言大模型“大醫”，攜程的旅游行業垂直大模型“攜程問道”，天眼查的商查大模型“天眼妹”等。
在AIGC技術落地過程中，業界逐步意識到，大模型的價值在于與業務場景的結合。在于把AI能力通用化、產業化和垂直化，要和不同行業、不同企業的具體業務場景需求深度融合。因此，“模型應用，場景為先”正在成為產、學、研界的共識，即從通用化走向垂直化，市場對于懂企業服務的大模型需求迫切。
但客觀來說，大模型的應用還處于初期，很多行業并沒有找到很成熟的場景。所以，如何讓大模型具有更多的行業知識沉淀、更強的專業性、在業務場景應用方面更有針對性？如何挖掘更實用的應用場景，幫助企業獲取更廣闊的商業前景？是這場大模型競賽中各大公司均在努力探尋的方向。
在這場大模型的競賽熱潮中，我們看到，用友首先選擇的是做他們一直專注并且有優勢的企業服務領域的大模型，而不是做通用語言大模型。
用友將大模型分為L0基礎大模型，L1行業大模型，L2應用場景模型三類。用友重點在行業大模型與應用大模型發力?；谥亲VChatGLM、百度文心一言、智源悟道天鷹、ChatGPT（海外）等通用大模型之上，結合用友的多年企業服務經驗沉淀下來的豐富的領域知識，去持續訓練，然后生成特定領域、特定領域，適合企業解決企業管理與業務經營問題的大模型。
今年7月，用友發布了業界首個企業服務大模型YonGPT，這是用友基于數字和智能技術服務企業和公共組織數智化的最新研發成果。用友的人工智能研發團隊基于大規模的商業應用數據，結合企業應用場景和領域經驗，標記了大量的企業服務語料數據，形成豐富的企業服務大模型訓練素材，并將業務知識與領域經驗融入企業服務大模型，確保了大模型的專業性、實用性及領先性。用友也是國內較早應用信創框架開發部署標準化AI能力的廠商。
更懂企業服務的大模型 實現四個方面的企業智能化
用友基于大模型的人工智能在企業服務領域的應用將主要集中在四個方向上：智能化的業務運營、自然化的人機交互、智慧化的知識生成、語義化的應用生成。用友企業服務大模型YonGPT圍繞這四個方向推進模型訓練和產品效果優化，提供深入到客戶業務前端的全價值鏈、全場景的泛在智能和群體智能應用，是更懂企業服務的大模型。
首先在智能化業務運營方面，可以通過強大的數據分析和預測能力，深入洞察企業運營、識別潛在的業務風險和機會，并提供智能化的解決方案，從而提高經營決策水平和業務運營效率；
其次在自然化人機交互方面，可以通過強大的自然語言處理技術和理解能力，使能企業應用和服務與用戶進行自然而流暢的對話交流，以“人”為本的方式實現不同應用的調用、連接、組裝，更自然、高效地完成工作；
第三，在智慧化知識生成方面，可以通過從海量數據和信息中提取、整合知識，生成新的、有價值的知識內容，涵蓋了行業解決方案、專業領域知識分享，助力企業和用戶全面利用自身知識的儲備和積累，促進知識的傳播和應用；
第四，在語義化應用生成方面，可以通過對用戶需求、企業業務和數據特征的理解，可以自動生成具有語義化能力的應用程序，全方位提升企業個性化應用服務的創建效率。
目前，YonGPT已經創新研發了包括企業經營洞察、智能訂單生成、供應商風控、動態庫存優化、智能人才發現、智能招聘、智能預算分析、智能商旅費控、代碼生成等在內的數十種基于企業服務大模型賦能的智能應用。同時，YonGPT面向復雜的行業應用場景，還可以通過對行業模型精調，提供更加“在行”的智能化場景服務。
多領域融合化、多形態綜合形的大模型 賦能財務、人力、業務智能化
與單一領域的企業服務大模型不同，YonGPT覆蓋財務、人力資源和包括營銷、研發、采購、制造、供應鏈、項目、資產營運等業務的多個企業生產經營與運營管理領域，是一個具有多領域綜合智慧的企業服務大模型，契合了企業基于數智技術實現業務與業務、業務與財務、業務與管理融合創新的時代需求。
讓財務更智能，洞察業務，優化業務。
財務作為衡量企業經營成果的重要參考維度，其數智化進程一直是企業數智化轉型的重要突破口。YonGPT在財務領域的大模型能力基于事項會計理論基礎構建。同時，將置入業財融合的整體框架，重塑業財流程，洞察業務，優化業務，并在此基礎上進行價值創造。
企業服務大模型YonGPT助力財務實現價值創造。比如：
智能分析助手：利用生成能力和自然語言交互能力，用戶只需要利用自然語言進行提問，即可自動生成可視化圖表和報告文字；
智能經分：可以整合不同領域的知識，通過深度數據挖掘，提供更全面的信息，為企業經營提供深度的診斷性分析；
智慧預測：基于大模型的推理能力，智能感知企業生產、銷售、庫存等各領域的數據關聯和歸因，進行推理式經營洞察，精準預測未來企業效益；
智能訂單盈利分析：以訂單、品種、客戶、組織等多維度為分析對象，支撐企業從訂單入手挖掘利潤提升點；
智能司庫：司庫以企業現金流動性管理為基礎，更側重于戰略價值創造和風險管控；
智能生成：智能推薦適用的稅務政策（尤其是減免稅）與相關案例，智能生成稅務數據洞察等。
此外，YonGPT還助力無人值守共享中心落地，包括智慧商旅、智能審單、智能洞察、智能問詢等。
讓人力更智慧，實現數據識人、智能選人、智慧用人。
當前，企業人力資源管理面臨著諸如識人難、選人難、用人難等一系列挑戰，如何通過數智技術提升招聘精準度、管理體系化、人力效能及人崗適配度是人力資源管理適應快速變化的重要需求。
用友通過企業服務大模型YonGPT為企業加速人力資源管理數智化提供了強有力的支撐，幫助企業實現“數據識人、智能選人、智慧用人”。
數據識人：基于人才發現，實現精準的意圖識別，幫助企業實現對搜索結果的精準篩選，精準找到更符合用戶需求的人選；同時，基于YonGPT的人才畫像，還可以通過對員工、崗位畫像的評價分析和對比分析，幫助企業對候選人和績優人員進行科學的識別分析。
智能選人：基于智能招聘，面向企業業務發展，精準匹配企業的業務屬性和組織畫像，幫助企業快速、精準的篩選和定位人才，從海量簡歷池中發現人才，通過AI互動優化應聘體驗，實現選人的精準和智能。
智慧用人：基試用期評價，可以根據員工的工作表現、目標達成情況、日常協作、專項工作等行為數據，自動生成對該員工的試用期評價并提交審核；根據干部任免及前置環節的數據和補充材料，自動生成干部考察報告提交研判；基于YonGPT的人才配置計劃，可以更加精確的匹配組織崗位需求和人才能力結構，實現更高效、智能化地管理和配置組織內的人才資源。
YonGPT能夠通過深度的數據應用幫助人力資源管理者實現數據化的人才識別、人才篩選和人才配置，幫助HR真正聚焦于核心戰略性工作，提升人力資源管理的溫度、高度和廣度。
讓業務更敏捷，實現智能交易、韌性供應、產銷協同。
用友企業服務大模型YonGPT還融合了企業采購、供應鏈、營銷、制造等業務領域知識和經驗，幫助企業在采購交易、供應鏈協同、精準營銷、智能制造等業務方面實現數智化。
基于企業服務大模型的采購交易：智能推薦引擎可以根據尋源物料、不同的采購要求等為采購商篩選推薦符合條件的供應商企業，幫助企業智能識別優質供應商。采購價格預測基于歷史交易價格，借助數智中臺的數據分析以及AI預測算法能力，預測未來價格趨勢，從而幫助企業更好地制定采購計劃，有效控制采購成本。在線智能評標工具，智能分析、比對投標文件，為評標過程提供智能化參考意見，從而減少圍標風險，提高招投標的公平性和透明度，降低評標成本，提升了企業評標準確性和決策效率。
基于企業服務大模型的供應鏈協同：供應網絡優化可以根據歷史消耗和需求預測，動態計算不同倉庫物料的安全庫存，依據設定的服務水平，測算建議未來一定周期內的目標庫存、預計訂貨量指標，在保證客戶服務水平的前提下，降低優化庫存成本?；赗FQ對話摘要的銷售訂單智能生單服務，實現了“一邊聊天一邊下單”的在線高效協同應用場景。通過“交互革新式”訂單生成助手，實現快速智能生單。
基于企業服務大模型的精準營銷：企業可以滾動預測企業未來一段時間的商品銷售趨勢，從而驅動和銜接生產及采購計劃，協助組織各層級做出適當的決策，實現產銷協同。渠道拜訪智能識別可以在銷售人員拜訪渠道、客戶過程中采集大量的數據及照片，通過AI智能識別、分析信息，降低采集及檢核成本，提升業務工作效率，支持市場活動、營銷費用、廣告投放的精準營銷管理。
基于企業服務大模型的智能制造：智能生產排程采用運籌學算法，對工廠工序和機臺級的生產作業，進行多目標優化排程，縮短生產時間，提高訂單準時履約率。設備智能維修維護實現移動端語音快速故障上報，智能生成報修工單，結合設備文檔和維修知識庫（包括故障知識圖譜）進行維修方案的智能推薦，并在維修完成后將維修方案總結至維修知識庫，幫助企業完成設備維修知識經驗積累。廢鋼智能檢測通過圖像識別技術完成鋼鐵企業廢鋼入廠驗質，自動識別并判定廢鋼等級，解決廢鋼驗質過程中環境惡劣、工作強度大、感情驗質、摻假作弊、難以追湖等難題。該智能檢測準確率達95%以上，并已在國內外20多家鋼鐵企業應用。
YonGPT是業界第一個，具有多領域融合化、多形態綜合型特性的企業服務大模型，用友將繼續投入資源迭代訓練，并不斷豐富基于這個大模型的各類企業服務。人工智能滲透企業服務的破曉已經來臨，更懂企業服務的大模型正在為數智化商業創新注入新動能，持續服務企業的數智化建設與運營，讓數智化在中國和
