当ERP长出AI神经,胜负手在于业务扎根

最近微信小游戏经常会弹出腾讯元宝的广告,主打的口号就是“接入满血版DeepSeek”,这还只是冰山一角,后来 腾讯元宝的 投流广告 迅速席卷了腾讯视频、搜狗、豆瓣、B站等腾讯系平台,甚至蔓延至非腾讯系平台。

 

短短半个月,腾讯元宝 投流接近3亿元 ,换来的是 iOS App Store 免费榜排名从 200 名开外, 一路 飙升至第2名,仅 次于 DeepSeek。 一时间,几乎所有产品都希望搭上 DeepSeeK这班车,企业级也不例外,用友作为首批跟进者,宣布 用友BIP全面上线以DeepSeek-V3和DeepSeek-R1作为基座大模型的智能服务。

 

现在 DeepSeek 价值 已经 仅限在 模型能力 ,更在于它推动了大模型技术的普及化 。这对中国企业来说意义重大,让中国很多企业重新回到技术发展的正轨。甚至一向不服输的 山姆 ·奥特曼 公开 表达,自己可能走在一条错误的路上, DeepSeek 让很多企业真正行动起来,甚至 对全球科技生态 发展带来了 深远意义。

 

都接大模型等于没接? “ERP+AI” 如何避免同质化陷阱

 

早在 ,用友就已在思考未来软件架构的演进方向。 那时强调的是 从单体架构向微服务转型 ,也就是云原生的发展路径 。然而,随着大模型的崛起,下一代软件架构正逐步迈向AI原生,软件与云的交互数据流将以大模型为中枢。

 

尤其是今年, 软件的AI原生化将真正进入实质性发展阶段。但这一转变并非一蹴而就, 首先, 需要 整套端到端的全栈工具链,才能支持智能体等新型应用的开发。 其次, 开发过程中还需不断测试和迭代,以找到最契合特定场景的模型版本,这 对实验和开发平台提出了更高的要求。 最后就是人才, 真正能够将AI技术与业务深度融合的专业人才仍十分稀缺。

 

虽说软件架构的发展路径进入了新阶段,但企业遇到的困难却依旧相似。在模型部署完成后, 如何真正落地应用,如何找到最适合的使用场景, 这些都需要企业自己去体会。

 

ERP表面上它只是一个软件,但其核心价值不仅体现在技术支撑上,更在于其背后的企业经营管理方法论。在大模型的应用上,用友 B IP 可以 从技术角度帮助用户减少试错成本 凭借在基础设施上的投入以及对整个产业链的深入了解, 实现 快速接入DeepSeek,并迅速构建相应 应用。

 

这就像种花需要土壤和肥料,表面上看似没有立竿见影的效果,但随着时间推移,花朵将会迅速茁壮成长。

 

目前 ,用友BIP云上的用户 已经 可以无缝接入DeepSeek的能力,而私有化部署的用户则可以将BIP接入 企业自己的 DeepSeek算力池中。

 

当然业界还有一个说法,都接入 DeepSeek 等于都没接,大家是否又站在了同一水平线上?

 

用友BIP 作为领先的企业软件与智能服务平台,希望 为企业提供商业创新的土壤,即使在大模型出现之前,这一目标也始终未变。随着大语言模型的出现,用友BIP正逐步向智能化方向发展 ,从 软件交互形式向人机对话转变,用户可以通过自然语言与系统互动

 

对于用友BIP这样专业性强且广泛应用于企业业务创新 平台 来说,大模型不仅让 更加智能,还更加亲民,赋能更多企业实现商业创新目标。

 

在评估和选择模型时, 用友 始终坚持一个原则:选择最适合的技术,而非一味追求先进的技术。 而且 用友BIP平台基于统一的 数智化底 iuap开发,使得在新模型出现时,只需完成一次适配,即可赋能所有领域的开发团队,避免了重复工作。这种平台化的工程模式显著提升了研发效率,确保用友能够更快响应市场变化和技术更新。

 

模型肥料 ×数据沃土: 种出 企业智能 的要诀

 

企业数 化转型的核心 离不开 提升经营能力,主要体现在关键数字指标上 ,所以大模型的落地还会围绕这一主线展开。

 

用友始终坚信,企业长期积累的数据资产蕴含着巨大的价值。但许多企业并未充分挖掘这些数据的价值,导致数据利用率低 通过深度挖掘和充分利用这些数据,能够显著提升智能化应用的效果。

 

用友的做法 是基于 DeepSeek 等通用大模型能力,构建了 Y onGPT 企业服务大模型,并且将 数据平台 与智能平台深度融合。比如 C hatBI ,可以 帮助企业更好地利用数据资产,从而提升经营效率和决策能力。

 

因为 传统BI对一线管理者而言 往往操作复杂且不友好 在实际使用中难以 从大量报表中 快速定位所需的关键指标。 用友将 对话式BI 能力 进行分层,在 初期主要 实现 交互功能,例如帮助用户快速找到所需指标 ;在 中期 可以 基于分析结果生成简单的图表,如柱状图或饼状图 ;在 高阶提供数据洞察 ,最后是 生成分析报告。

 

用友 BIP可以 管理者 无论是上班、下班还是出差,都能随时随地通过智能助手快速接入系统,获取所需的分析结果,甚至完成简单的归因分析和聚类操作。 充分体 现了 大模型 与数据资产的深度融合,帮助企业实现更贴合实际业务需求的洞察与决策。

 

除了分析能力,通过 DeepSeek 处理复杂信息、推理能力、开放性和运行成本 等方面的领先能力,用友 B IP 进一步帮助企业提升智能体构建能力。目前 用友  BIP平台已规划了 多种类型的 API接口 进行调用 ,这些 API 可以作为执行力的基础, 智能体开发平台 使用,这样 现有的 用友 BIP用户可以快速构建新的智能应用,进一步提升效率与体验。

 

一个例子是用 BIP资产管理+DeepSeek 推出 “资产维修智能体” ,破解了 传统资产运维面临 故障响应滞后、决策依赖经验、资源调度低效三大挑战 “被动维修”到“主动预防”、从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越式升级

 

在智能化应用方面, 一方面,用友为大多数用户提供标准化的智能体能力,满足通用需求;一方面,用户也可以基于iuap平台,灵活定制和打造专属的智能体,以满足个性化场景需求。“标准化+定制化”的双轨模式,既降低了使用门槛,又赋予了用户更大的自主性和创新空间。

 

未来 将生成式AI融入产品 ,用友也规划了 四个方向: 业务 运营:将生成式AI应用于企业的日常运营管理,提升运营效率 人机交互:通过自然化的工作交互方式,优化软件功能的使用体验 知识 生成 :帮助企业充分利用积累的文档和知识资产 应用生成:探索生成式AI在应用开发场景中的潜力,推动更多创新应用的落地。

 

化转型的本质,始终是让技术回归业务价值。正如 “数据是沃土,模型是养分”,用友的实践印证了这一逻辑 未来,AI原生架构的竞争不仅是技术之战,更是场景渗透与生态聚合之战。

 

当所有软件都用大模型重做一遍时,真正的赢家或许属于那些既懂技术、更懂产业的企业。毕竟流水的技术终将迭代,唯有扎根业务场景的创新,才是穿越周期的答案。


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