AI+，企业最期待的是什么？

技术真正的价值在于应用，单纯讨论 AI 本身的能力而忽略应用场景是没有意义的。只有将技术嵌入业务流程的 AI 原生应用才能真正让 AI 发挥更大作用。

人工智能技术的融合应用，为企业带来数据驱动的洞察力，这不仅优化了决策制定流程、增强了运营效率、改善了客户服务体验，还促进了产品与服务的创新，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，蜕变为数智企业。通过智能化升级，企业能够实现业务的更加敏捷与管理的更加精益化，从而在变革的浪潮中稳扎稳打，开创出全新的商业模式和增长空间。

2024 年，AI 原生应用的颗粒度正在进一步细化，关注点和效用也更实际，进一步推动垂直细分领域的价值实现。

用友认为 AI 在企业服务领域的应用包含四层：智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成以及语义式应用生成。AI 在企业服务领域将重点聚焦四个方面：智能化业务运营、自然化人机交互、智慧化知识生成和语义式应用生成。用友通过与众多行业领先企业客户共创，基于 YonGPT 企业服务大模型探索了 AI 在企业服务领域的众多高价值场景。这些创新应用覆盖了财务、人力资源和包括营销、研发、采购、制造、供应链、项目、资产营运等业务的多个企业生产经营与运营管理领域。通过充分发挥 AI 能力，企业的业务将变得更加敏捷，管理更加精益化，更好更快的成就数智企业，推动企业高质量发展。

1 财务管理创新：AI 驱动的价值创造

AI 驱动财务智能化从流程自动化转向价值创造自动化。这一转变意味着 AI 不仅仅是提高效率的工具，更是企业价值增长的催化剂。企业经营分析在财务领域是一个至关重要的过程，它涉及到对企业的财务状况、经营成果和现金流量的深入审视，以评估企业的经济表现和财务健康程度。这一过程通常较为复杂，不同的视角需要不同纬度的数据以及各种指标的整合，最后，将所有分析结果综合考虑，形成对企业经营状况的全面评价，并提出相应的建议和改进措施。

融入生成式 AI 技术，可以全程基于自然语言会话式交互，随时应答企业管理者针对相关指标的询问，如查询某产品某期间的利润情况等；基于业财数据积累及算法，进行可视化图表和报告自动生成；可以进行推理式动因分析，自动识别经营问题，并可快速定位原因，基于市场变化及历史数据，智能感知企业产销存各领域数据的关联和归因，并模拟调整相关策略，多因子测算下个经营周期盈利数据，以保证企业经营业绩的达成。这些模型提供的数据和见解可以作为高层管理者在制定关键决策时的支撑，比如投资决策、市场拓展、产品开发等，增强了决策的科学性和前瞻性。

另外，随着生成式 AI 的进一步应用，“数智员工”的出现，打破了人类与机器的界限，将智能化服务装进虚拟人的躯体，进而实现了机器的人格化，让系统为每个企业员工提供数字孪生世界的伙伴。这为企业的财务管理应用开启了另一扇创新的大门。

中核四川环保在转型升级发展的加速期，为了满足“解放人力、优化流程、创新业务”的工作要求，通过与用友合作，设计开发了 6 款“数智员工”-RPA（Robotic Process Automation）机器人：定时通知机器人、智能运算与汇总机器人、个税申报机器人、个税导入机器人、银行报盘与结账机器人、财务报表机器人。

这些机器人能够代替人工自动化执行周期性、重复性的任务。预计每月可节省 4 个人/天的工作量，发薪流程原来需要平均 3.5 天/月，薪酬系统 RPA 上线后，通过机器人的自动或双击运行操作，时间大大缩减，平均每月节约 2 天，每年节约 24 天；以财务快报、季报、年报报表 50 张为标准，人工需要每年 41 天完成的工作，财务 RPA 机器人每年仅需 17 天，效率提升 58%。例如每月 7 日，“数智员工”自动汇总各部门人员、工资、绩效奖、非工资性收入，并通知人力与财务部；每月 9 日，财务部运行 RPA 机器人生成个税申报、个税导入、银行报盘、项目统计表、两维统计表。同时 PRA 自动完成本期结账并推送凭证至财务系统等。

其实，数智员工在财务的应用还有很多，比如：通过多维度的财务分析发现业务增长点；实现资金集中的，精细化的管理；帮助企业精确控制成本，从而增加企业的利润空间等。这为企业建立灵活组织和高效协同运行方式，持续优化业务，更好实现精益化的管理打下良好基础。

2 人力资源管理创新：AI 赋能的智慧决策

从自动化简历筛选到提供数据驱动的决策支持，AI 正在帮助人力资源专业人员专注于更具战略性的能为企业增值的工作，从而实现更科学的人才识别、选拔和使用，支撑组织的智慧决策。

依托 YonGPT 大模型，可以实现人才画像详情评价分析、岗位画像评价分析、员工问询多轮问答机器人、员工试用期评价自动生成、干部考察报告自动生成等，全面赋能 HR。

更丰富的 AIGC 人力应用场景，提升员工能力与组织效能，推动人力资源管理的精益化与高效运营。例如：在招聘流程中，通过将 AI 与企业业务和战略融为一体，可以简化招聘流程，提高效率，创造新的机会，并以创新的方式解决复杂的问题。

传统的招聘方式效率往往不尽如人意。尤其是面对标准统一、任职资格相对简单的职位，HR 的筛选工作机械性强，重复度高，更适合由 AI 代而操作，从而释放 HR 的精力。

云南白药引入用友大易 AI 招聘解决方案，落地人才筛选、面试评估等智能化场景，为企业引入优质人才提供强有力的保障。

首先，在招聘技能明确的岗位时，AI 面试的应用可以帮助 HR 高效完成人才的初步筛选。这类岗位对候选人的要求非常明确，例如部分岗位明确要求熟悉仪器操作并具备扎实的实验技能，借助 AI 面试，企业可以通过提问候选人“是否曾经做过特定实验及对相关流程的掌握程度“简述操作实验的流程和部分细节”等问题，精准判断候选人的胜任资质。另外，部分同一个岗位的办公场所分散于不同地点，采用传统的现场面试流程意味着面试官和候选人需要往返奔波，HR 则需要花费大量精力协调两者的时间，借助 AI 面试，候选人不受时间限制，只需远程参与面试，面试官可直接通过 AI 报告了解候选人初步情况，快速完成初筛。据云南白药统计，采用 AI 面试后，人才筛选效率提升近 60%。

智能招聘应用场景

其次，在校园招聘中，AI 面试同样发挥着举足轻重的作用。面对大量涌入的简历，AI 面试系统能够迅速筛选出符合条件的候选人，并自动发送面试邀请。在面试过程中，AI 系统不仅能够考察候选人的沟通能力、团队协作能力和专业能力，还能够针对特定专业领域的书本知识和实习经验进行提问。通过智能分析候选人的回答，AI 系统能够客观公正地给出评估，为 HR 提供了一份客观、专业、标准统一的评估报告。这不仅减轻了 HR 的工作压力，也使得校园招聘工作更加高效和精准。

除此之外，通过 AI 可以自动生成岗位要求，提升招聘透明度；一键生成休假说明，统一公司福利政策，提高效率；月报异常考勤分析，自动生成分析图表和解读文案，快速识别问题，优化业务处理流程；生成能力素质词条定义，减轻 HR 的工作负担，专注胜任力评估过程；绩效综合评价自动生成，助力绩效精准评估。

3 营销管理创新：AI 驱动的精准营销

通过 AI 赋能，企业可以实现精准营销。比如滚动预测企业未来一段时间的商品销售趋势，从而驱动和衔接生产及采购计划，协助组织各层级做出适当的决策，实现产销协同。渠道拜访智能识别可以在销售人员拜访渠道、客户过程中采集大量的数据及照片，通过 AI 智能识别、分析信息，降低采集及检核成本，提升业务工作效率，支持市场活动、营销费用、广告投放的精准营销管理等。

销量预测是一项关键的任务，因为它能够帮助公司了解市场需求，优化库存管理，并制定有效的销售策略。销量预测的方法多种多样，其中种常见的预测方法是时间序列模型、季节性 ARIMA 模型等。

在进行销量预测时，除了选择合适的预测模型外，还需要对数据进行适当的预处理，以确保预测结果的准确性。此外，预测结果应结合市场动态、竞争对手行为、宏观经济状况等多种因素进行综合评估，以便做出最合适的商业决策。

面对瞬息万变的市场环境，精准预测商品需求，合理配置库存，成为企业保持业务敏捷的重要能力。用友基于 AI 技术升级销售预测管理工具，构建基于历史销量的数据驱动模型，帮助企业实时应对需求波动，动态调整库存，自下而上的快速需求归集。

通过计划期间计划对象、计划指标、计划层级，业务员在线快速填写用户需求，建立从客户到分公司总部的需求汇总，实现自下而上的需求归集。通过对历史销售数据的运算，得到波动系数，需求分类等级，进而引用 ABC-XYZ 需求分类算法，实现对商品销量大于预测的产品多备货，当商品销量小于预测的产品时少备货。

销量预测应用场景

通过需求计划编制工作台，考虑一二三月份历史销售数据，通过智能预测推演四五月份的销售数据，同时基于协作助手发起销售预测评估，最终通过 MVP 一比较分析，选择拟合值与真实值的最小误差作为正式销售预测值进行发布，实现基于多销售预测版本的辅助决策分析，帮助企业从源头管控需求降低库存。通过基于 AI 的销售预测，让企业需求管理更精准更高效。

4 企业采购智能化：AI 在招投标中的应用

随着 AI 技术的发展，企业采购流程正在经历一场智能化的转型。AI 的应用不仅提高了招投标流程的效率，还通过智能分析和数据处理，增强了决策的精准性。AI 在招投标中的应用，如供应商推荐、价格预测和智能评标，极大地提升了企业采购的智能化水平。

首先，企业在招采环节涉及从海量资料中为招采项目搜集采购需求的支撑数据，大量文档需要进行编写、审核、校对的工作，其中不乏一些非常专业的术语和名字。面对这些问题，首先需要用支撑数据为采购人的采购需求提供专业的咨询，以法规政策及相关规定为依据合法合规且专业地编撰招标文件，保障其无任何倾向性和排他性；其次是对招标投标活动、评审全过程的留痕及可见、关联关系及其他情形的疑似围串标等行为的识别；三是对客观因素的评审做到公正判别、评分计算准确无误，对报价清单及工程量清单进行高效精准的清标计算，避免漏评错判、畸高畸低及计算错误。

智能搜索引擎，通过高效的信息检索和深入的数据洞察，可以帮助企业快速获取关键信息，优化决策过程，提升运营效率，为知识密集型企业带来福音。

深圳远东国际招标有限公司基于 YonGPT 智能大搜，来提高招采效率，实现招投标智能化。

YonGPT 智能大搜应用界面

智能大搜利用先进的搜索算法，不仅能够处理和分析结构化数据，还能理解和处理非结构化数据，如文本、图片等，确保用户能够快速找到所需信息。在企业招投标场景，可以通过智能大搜在短时间内从海量资料中搜集编制采购需求的支撑数据。实现生成招标文件、学习投标文件、发现多份投标文件的相似度等操作，对海量标书进行智能化搜索和快速智能撰写标书。并及时识别关联关系及其他情形的疑似围串标等违法违规行为，公正高效准确完成评审评价。这样，极大提高了招投标工作的效率，降低很多时间成本。

远东国际招标相关负责人表示：“以前，每位评审专家在标书结构化阅读、标书相似性比对方面需要消耗大量精力，现在有了大模型的辅助，几秒钟的时间就能将上千页标书全部按照要求进行结构化，比对出几十家供应商标书的相似度。”

智能大搜不仅仅提供基础的搜索功能，还具备深度的数据分析和洞察能力。通过对企业数据的挖掘和分析，能够帮助企业发现潜在的商业机会、市场趋势和运营问题。这种深度分析能力使得企业能够在复杂的市场环境中做出更加科学和合理的决策。

供应商风险控制是确保供应链稳定性和企业运营连续性的重要环节。有效的供应商风险控制可以帮助企业识别潜在的问题，并采取相应的措施来最小化负面影响。AI 工作坊下的供应商风险控制模型自带了一系列用于衡量供应商风险的指标，如财务稳定性、交货准时性、产品质量、服务水平、创新能力、合规性等。这些指标可以帮助企业全面了解供应商的状况，并识别出可能影响供应链的薄弱环节。

5 智能制造的 AI 革新：重塑制造业未来

AI 技术为制造业带来了深远的影响，它正在重塑制造业的未来。从生产线优化到质量检测与控制，再到供应链管理和个性化定制与生产，AI 技术的应用正在推动制造业向更高效、更智能的方向发展。

AI 在智能制造中的应用，如设备智能维修维护和智能生产排程，展现了 AI 技术在提升制造业竞争力方面的潜力。传统的设备维修方式面临故障定位难、作业效率低、经验共享难等诸多难点。基于 AI 技术的设备智能维修维护，实现移动端语音快速故障上报，智能生成报修工单，结合设备文档和维修知识库（包括故障知识图谱）进行维修方案的智能推荐，并在维修完成后将维修方案总结至维修知识库，帮助企业完成设备维修知识经验积累。

YonGPT 生成的设备维修大模型，从语音报障、故障识别、方案推介、故障总结四个维度，为企业设备管理带来全新的智能化维修模式体验，轻松解决企业传统维修方式的诸多挑战，让企业设备维修作业更智能、更高效。

场景一：VPA 语音报障。现场设备运行人员，通过语音交互，快速进行设备故障上报，自动形成设备故障记录，转交给设备维修人员进行故障判断及故障处理安排；

场景二：智能故障对标。设备维修主管接收到现场故障信息后，系统对同类型设备历史相似故障进行智能筛选，辅助维修主管对故障进行准确定位；

场景三：维修方案推介。系统自动检索内外部数据信息，进而推介最佳维修作业方案，供此次维修作业参考；

场景四：智能报告生成。维修工作结束后，按照企业制式的报告模板，系统自动形成此次设备维修的故障总结报告，提供设备维修人员进行后续学习。

另外，智能生产排程采用运筹学算法，对工厂工序和机台级的生产作业，进行多目标优化排程，缩短生产时间，提高订单准时履约率。废钢智能检测通过图像识别技术完成钢铁企业废钢入厂验质，自动识别并判定废钢等级，解决废钢验质过程中环境恶劣、工作强度大、感情验质、掺假作弊、难以追湖等难题。该智能检测准确率达 94%以上，并已在国内外 30 多家钢铁企业应用。这些都是 AI 赋予制造企业的创新能力，创新场景。

人工智能正在成为推动企业数智化转型和创新的核心动力。用友认为“AI+企业应用”是中国 AI 发展的优势与未来，特别强调 AI 在企业应用中的扮演的核心角色，尤其是在数智化过程中的重要作用不容忽视。用友致力于通过 AI 技术帮助企业实现智能化运营，加速数智企业的构建，并在人工智能领域有着深厚的技术积累和多元化的产品线。用友发布了业界首款企业服务大模型 YonGPT，旨在帮助企业充分利用专业 AI 技术，以实现创新价值。AI 工作坊，依托低门槛、向导式、高效率的 AI 中台，支持企业全价值链、全场景的群体智能和智能组织变革的应用。用友还提供了智友 RPA，来替代企业员工繁琐和重复的工作，提高工作效率。

我们有理由相信，未来每一个企业服务场景都将迎来基于企业服务大模型的重塑，而每一个企业级应用都将融入 AI 原生，以实现更高效和智能化的运营。企业紧抓 AI 发展新机遇，加速成就数智企业，将在新一轮全球数字经济竞争中脱颖而出！