金蝶赵燕锡：如何选择大模型？融入 To B 产品？

采访、撰文｜宇婷

最近我一直在寻找把大模型融入到 To B 产品之上的企业，金蝶软件（中国）有限公司高级副总裁 、产品研发平台总经理赵燕锡、金蝶中国研发平台副总经理张田彤也就这个接受我的一个小访谈。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

为什么想询问金蝶对于大模型的态度呢？一方面金蝶在 aPaaS 上，是国内市场的领先。2022 Gartner Software Marketshare 数据中，金蝶（金蝶云·苍穹）蝉联中国 aPaaS 市场第一，唯一全球前十中国厂商，这是连续第三年获奖。

另外，今年也是金蝶成立 30 年，我非常关注一家跨越软件、云时代的中国 To B 厂商，是怎样改变自己，带动市场，影响企业级客户的？

以下是 QA。

宇婷：金蝶会选择哪一个大模型，融入金蝶的产品之中？

赵燕锡：对于大语言模型，金蝶会作为平台的能力之一。目前大模型公司的特点、优势的识别还没有完全显露出来。金蝶的做法是做一个适配器以及其之上的一个对应业务领域的解析器，不会依赖于某一个模型。

宇婷：：您在选择公有云合作伙伴时候，有自己的思考。在选择大模型的时候，是否有相似之处？

赵燕锡：对于当下云服务厂商的选择，会加一个条件，要有大模型的能力。也就是智能的能力要强。金蝶在 RPA 维度等的能力不会依赖于外部厂商。但大模型的能力会借力厂商但不依赖。不依赖的意思是不被绑定。这也是金蝶为什么做适配器的原因。‍

考察一个云厂商能不能长期合作下去，智能能力会作为一个重要的基础项。大模型一定涉及超大型计算，传统服务器无法解决，一定是用云计算模式实现，因此厂商提“云智一体”，我认可。

宇婷：目前来自客户方面对于大模型技术的需求强吗？对于中小和大型企业客户，其未来的价值是否一致？

赵燕锡：客户很关心，希望能够提供技术的能力和应用场景，但总体上是模糊的。目前还是少有说我有明确的应用必须用 ChatGPT。但是客户希望自己的合作伙伴不要掉队，要引领。

AI 作为员工的助手，专业的助理、参谋，提升效率，提升工作质量，提升体验，提升决策效果，在这些方面对于中小或者中大企业的价值是一样的。

但也有差别，比如在自动化方面，量越大的公司，价值更加明显。比如在大型企业用 RPA 蛮多。但是中小或者小微企业用的很少。因为量很少，不需要通过大规模自动化提升效率。

大型企业的自有数据量大，在预测、决策类的应用上，中大型企业会更多。大型企业让大量的业务通过自动化手段，更好更快更准确。解决复杂的业务预测场景，比如财务经营报告分析。

小微企业在体验方面，更重视。金蝶已经在策划面向小微企业的会计领域的机器人。提升会计人员的体验。小微企业在使用 AI 功能的时候，能够像在消费领域的体验是一样的。

宇婷：对于 TO B 垂直细分领域的模型打磨有多复杂？

张田彤： 把企业的业务规则和细节提炼成算法模型，让数据装进来，能够预测和控制，需要在业务上生根多年，对于各种业态和领域的区别详细情况。

比如，MRP（Material Requirement Planning，物资需求计划）要知道超大型企业、中小型企业分别是怎么处理的，到无聊、批号的程度。要对这些有非常精确的理解和抽象。需要业务架构师、数据架构师协同工作。

最后还需要算力、数据处理方式等进步。

我们看到企业财务报告中，一个三千万或亿个数字的背后，可能是来自三千多家公司，两万多个会计科目的上亿张凭证的汇总，核算口径、会计准则处理、币种汇率都不能错，需要精细的数据处理架构的汇总。大部分企业现在解决了轮廓化的数据处理，但是里面的结构、治理和数据的精细程度还没有达到。

注：aPaaS——Application Platform as a Service，即应用程序平台即服务。Gartner 对其所下的定义是：“这是基于 PaaS（平台即服务）的一种解决方案，支持应用程序在云端的开发、部署和运行，提供软件开发中的基础工具给用户，包括数据对象、权限管理、用户界面等。