然而许多企业虽然明知道数智化转型势在必行,但是又担忧自己不具备相关能力。这些企业在数据和智能上面临哪些挑战?如何才能如何加速数智化创新?AIGC和大模型引发的生成式AI大潮,又将带来哪些新的变革与机遇?
在不久前召开的2023用友BIP技术大会上,用友BIP高级应用架构师曹正凤为趣味科技详细解答了以上问题。
智能化:企业数据资产皇冠上的明珠
作为用友战略投资研发服务企业数智化的新一代平台和应用服务群,用友BIP被央媒誉为“大国重器”。而作为用友BIP的PaaS平台,用友iuap包括了“三中台+三平台”,也就是业务中台、数据中台、智能中台、技术平台、低代码开发平台和连接集成平台,形成了完整的企业数智化底座平台体系,并提供数智化工程、可持续运营两大体系,助力企业全面升级数智化底座。
来自知名调研机构Gartner的研究数据显示,用友是全球应用平台软件aPaaS市场TOP10中唯一的中国厂商。而另一家权威调研机构IDC的市场研究报告也指出,用友iuap平台同时拿下了中国aPaaS整体市场、公有云市场、私有云市场三项第一。
“在用友BIP产品体系中,数据智能是最重要的核心产品线之一。如果把企业数据资产比作一顶皇冠,那么智能就是这顶皇冠上的明珠。”谈到用友iuap平台时,曹正凤如是表示,“在整体架构上,我们基于业务中台提供一些组织和权限管理,数据中台负责数据治理、数据开发和数据展示,智能中台提供图片、文本、视频处理的AI接口、智能搜索、知识图谱等AI基础能力,以及数智员工、VPA、RPA、AI工作坊等AI开发工具,通过企业画像、智慧寻源、销售预测、智能订货、智能库存、智能推荐等场景化智能服务,为企业数智化创新打造智能底座。”
曹正凤指出,目前在智能中台领域,整个企业服务行业基本还处在无人区的状态,用友在做行业“急先锋”的探索。当前整个社会对智能中台都抱有特别高的期望,希望能够在数据智能化上做出一些突破。用友在数据上做了很多年,智能也一直在做,但是To B行业想要做好智能特别难,目前整体还处在一个起步阶段,接下来才会逐步进入深水区。譬如许多生成式AI在初级应用时看似还不错,但是如果想要实现更加高级的应用,在实践过程中就会发现又许多事前难以想到的困难,需要反复不断地反馈、改进和落实。
发挥智能中台作用,让智能化在企业场景落地
为什么业界对用友iuap的智能中台如此看好?当充分了解其产品特性及应用场景之后,答案自然也呼之欲出。
1、数智员工:像真实员工一样的企业业务能力协作者
不同于人们传统印象中冷冰冰的机器人,如同真实员工一般的数智员工不但有形象、有语音,而且还可以有姓名、有工号,能够从企业实际业务出发,更好地理解企业的真实需求,实现更加复杂的业务场景,甚至能够实现自我学习和技能扩展,成为陪伴企业一起成长的数字化、自动化、智能化的业务专家。
2、VPA:自然语言触发业务流程
作为一款智能语音机器人,VPA结合了ASR、NLP、机器学习、知识图谱、ES搜索、文心一言大模型等众多新兴技术,能够通过自然语言对话的形式,为用户提供考勤打卡、协同办公、填报单据等问答式和任务式的服务,可被广泛应用于企业日常办公、费控报销、商旅订票、语音录单、报表查询等多种业务场景。
3、RPA:自动化流程机器人
RPA产品的市场应用已经非常成熟,通过设计器、控制台、客户端这三件套,企业可以解决很多问题。用友在设计器中内置了9大类37种400多个命令,并且采用可视化流程设计,让企业可以零代码构建机器人,可适用于大量重复、耗费人工、规则驱动的各领域应用场景。如果将RPA机器人与数智员工结合,还可以胜任更多的工作。
4、AI工作坊:企业智能化创新的引擎
AI工作坊具备算法模型创建、训练、推理闭环管理能力,可为企业智能化创新提供支撑,支持高性能扩展推理服务、为领域提供插件式解决方案、可多层实验分流迭代式改进模型效果。用友在其中预置了常用的50多种算法,支持全面的智能化需求,能够在预测推荐和规划寻优等应用场景大展身手。
5、企业画像:提供全维度洞察数据服务
关系图谱、关联挖掘、企业评价、信息补全、概览分析、风险监控、2亿社会实体、1.6亿关系图谱、1.5亿风险数据、1.2亿舆情数据……通过用友提供的企业画像,用户可以将想要查找的企业信息一键补齐,从而有效规避风险和挖掘商机。截至目前为止,用友企业画像已经服务3大领域,超过1万家客户,服务调用300多万次,年均增长率高达815%。
值得一提的是,面对AIGC与大模型引发的生成式AI大潮,用友也选择了积极拥抱变革,并且与百度文心一言等平台合作,针对不同行业的具体应用场景,运用用友多年积累的数据和知识来训练模型,希望能够以此帮助企业做出更智能的决策 。
智能中台行业应用领先实践
用友iuap智能中台在行业的具体应用,究竟起到了怎样的效果?我们不妨来看看相关的实例。
某供应链企业在采购与销售医疗器械时,需要做物料需求预测。如果采购员不知道购买多少物料合适,就有可能导致库存积压,同时也不便及时掌控采购成本和仓储成本。如果能够智能地预测每家客户每月的物料消耗量,做好每月物料的实际订货计划,将订单传给供应商提前备货生产再按实际订货量分批次送货,就能有效地帮助企业实现降本增效。
用友采用了Temporal Fusion Transformer(简称TFT)时序预测算法。作为一种针对时序预测任务的算法,TFT基于强大的Transformer架构并针对时序预测引入了各种有效的功能单元,使其成为当前时序预测领域最优秀的算法之一,并且具有很好的可解释性。通过该算法,用友帮助企业预测出了每个物料的建议采购量、安全库存等数据,使得企业的需求提交及时率提和人均采购额都得到了提升了,库存积压的问题也得到了很好的缓解。
某烟草公司在编制年度税利目标及保障业务计划时,业务部预计的卷烟结构与财务部根据上级给定的税利要求编制的卷烟结构经常有差异,需要耗费大量的时间与人力反复核对调整;业务部在测算全年销售量时,各市公司人工上报的预计销售量也存在不同程度的多报或人为控制;业财协作测算分析税利目标是否达成时,约束条件较多且各级部门约束条件不一,品规数量多且组合复杂,使用人工实现目标税利寻优方式工作强度大,且效率不高。
用友为客户给出的解决方案是利用智能中台的预测和寻优算法能力,实现卷烟业财一体化,采用业财集成服务与关联指标测算等方式,通过AI建模提高运算效率、提升运算精度、规则可配置与复用,实现业务财务化、财务业务化的业财管理融合,最终实现了收入预算执行偏差大幅减少,重点价区销量和不含税单箱收入都得到了较大的提升。
“用友iuap是更懂业务的数智平台,因此可以从业务上帮助客户解决实际问题。事实上用友做的所有技术和产品,归根到底都是为了解决客户的实际问题,而不是看什么热门就去做什么。”曹正凤说道,“在帮助企业加速数智化创新方面,智能中台起着核心作用,可以为企业提供更高效、更精准、更创新的数智服务。我们也相信在智能中台的推动下,企业的数智化之路一定会越走越宽,越走越精彩。”
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