先分享几个核心判断：AI正在重塑企业服务的底层逻辑，而这场变革的关键，不是看谁的模型参数多，而是看谁能把AI真正嵌入到业务流程的血肉里。

用友在“AI+企业应用”领域的布局，其实启动得很早。当市场还在争论大模型该走C端还是B端时，他们已经在思考一个更务实的问题：如何让AI不只是一个会聊天的工具，而是真正成为企业运营的一部分。用友BIP的做法，是把AI能力与财务、人力、供应链等核心业务系统做深度整合——就像给企业装了一个专属的“AI应用引擎”，驱动数据与智能的实时交互，让决策和运营方式发生实质性的改变。

在这一引擎的加持下，“数智企业”才真正有了实现的可能。不再只是概念，而是数据驱动、智能运营的日常。

01 成就数智企业 让AI重塑企业运营

2023年是中国大模型的爆发之年，经过一年的激烈角逐，头部阵营基本成型。而在To B领域，用友对AI的态度显得格外专注且务实——他们的很多判断和实践，实际上已经站在了中国企业级AI应用的前沿。

事实上，用友在多年前就已经开始推进“AI+企业应用”，并率先提出了“企业数智化”和“数智企业”的概念。核心逻辑很清晰：数字化是基础，智能化才是价值产出点。数字与智能技术合流，驱动商业创新，最终形成数据驱动、智能运营的新范式。也正是基于这样的判断，从2017年开始，用友投入战略资源，规模研发了新一代数智化产品——用友BIP。机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、智能流程自动化等技术，从一开始就被融入到产品体系中，形成了相当一批企业级智能化能力，并在大量客户中落地。

随着AI成为全球IT创新的核心议题，用友意识到，商业创新也进入了全面数智创新的新阶段——不再是单纯的数字化，而是数字化与智能化的并行推进。数字化完成了对生产经营要素和过程的“数据化”，这是AI发挥价值的前提。但要让AI真正赋能业务，必须结合具体场景，实现智能化运营。

去年7月，用友率先发布了业界首个企业服务大模型——YonGPT。它作为用友BIP的核心组件，承接了企业基于数智技术实现业务融合创新的需求。从财务分析到人力资源管理，从客户服务到供应链优化，YonGPT构建了一套AI驱动的全场景智能服务体系，目标就是重塑企业运营模式，加速数智化转型的进程。

需要强调的是，YonGPT为企业带来的价值，并不在于它是一个拥有多少亿参数规模的通用大模型，而在于它能够快速适配特定行业、特定场景的专属需求。比如简历的智能评估、客商画像的风险识别、合同风险的智能审核、经营分析的自动生成……这些才是真正能赋能业务和管理智能化的应用。而YonGPT的落地，也让企业开始清晰地看到，AI时代的智能化运营图景到底是什么样子。

当前，YonGPT已经在多家企业深度运行。徐工集团借助其信息抽取、逻辑判断和内容生成能力，显著提升了招聘的精准度与效率；中国中化同样基于YonGPT的AI能力，实现了人才的智能匹配与推荐。

02 YonGPT快速升级迭代 为企业AI+落地提速

可以说，用友已经全面进入“ALL in AI”的快速智能化阶段，目标很明确：让企业服务领域的人工智能应用创新走到全球先进行列。

那么，具体往哪些方向走？用友认为，“AI+企业应用”的重心应该放在四个维度：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。基于这一框架，智能应用的研发和迭代节奏一直在加快。在今年2月发布的用友BIP 3 R5中，智友、数智员工、智能大搜三大智能应用的能力进一步提升，成为企业全面转向智能运营的关键推手。

智友是基于YonGPT的企业用户智能助理。它的厉害之处在于任务链技术——能快速感知用户意图，把复杂任务拆解成一系列微服务。通过问题洞察、动因挖掘、模拟测算、预算更新，它可以完成生成式经营分析和推理式预测，给企业提供更高效、更便捷的业务解决方案。升级后的“智友”更聪明，能够用自然语言生成更丰富、更灵活的回应，个性化服务能力也更强，可以说是企业7×24小时的私人助理。

举个具体场景：当管理者告诉智友“帮我分析下明年的人效情况”，智友首先精准理解意图，然后把任务拆解成四个关键步骤，自动调用相关业务API执行，最后输出一个整合后的分析结果。整个过程，把企业经营分析和预测的效率提升了一个层次，也为决策提供了直接支撑。

数智员工是企业在线雇佣（本质是订阅）的虚拟员工。它有名有姓、有形象、有语音、有工号，就和真实员工一样。根据企业实际需求，它可以被配置成不同的岗位角色——税务风险合规官、采购合规官、合同审核助理、客服助理……基于规则或特定时间执行业务操作，甚至通过大量机器学习，具备按需自我执行工作的能力，成为陪伴企业成长的业务专家。

数智员工已经有不少上岗案例。以财务共享中心为例，借助具备财务专项技能的数智员工，整个流程可以实现无人值守——从智能填单、智能收单、智能审核，到自动生成凭证、自动结算、自动对账、自动记账、智能月结、自动报表、自动报税、自动归档……大量重复性工作全部智能化完成，运营效率提升是肉眼可见的。

智能大搜是一个企业级的数智化搜索平台，融合了多模态大模型、AIGC和知识图谱等核心能力。它不仅支持文档、图片、视频等企业内部知识的搜索，还能把相关的内容以图谱方式呈现出来。升级后的智能大搜，在权限控制、标签管理、知识过滤、企业词库等产品能力上持续增强，员工获取私域知识信息的效率大幅提升，企业内部沟通成本也随之降低。

一个很具体的例子：某公司员工出差到深圳，想在企业内网快速查到自己的差旅报销额度。用传统搜索引擎，返回的结果可能是一份几十页的报销制度文档，得花不少时间翻找。有了智能大搜，AI助手会自动搜索相关制度，对长文档快速理解并定位到差旅标准部分，还能智能化地联动人力系统，判定该员工职级，给出对应的标准和细则。更贴心的是，它还会提供相应的制度文档和差旅填报流程的演示视频，一站式解决问题。

03 实用且专业 为每家企业配备“AI应用引擎”

2024年的政府工作报告将“加快发展新质生产力”列为首要任务，同时明确提出开展“人工智能+”行动。企业层面也在积极响应。据德勤2024年的《企业生成式人工智能应用现状》报告，高达79%的受访企业领导预期，生成式AI将在未来三年内推动实质性变革。

不过，区别于C端那些能陪你聊天的AI助手，B端大模型的门槛要高得多。它必须贴近企业的实际业务场景，提供深入到业务前端的全价值链、全场景的泛在智能和群体智能应用。而且，给出的信息必须精准，执行的操作必须严谨——哪怕一个错误的数据、一次错误的指令，都可能引发不小的风险。

也正因如此，YonGPT在设计之初就把“可信、实用、专业”作为核心原则，试图真正打消企业的顾虑，为每家企业配备一个可靠的“AI应用引擎”，加速转向全面智能运营。

用友的研发团队基于大规模的商业应用数据，结合企业应用场景和领域经验，标记了大量企业服务语料数据，形成了丰富的训练素材。业务知识与领域经验被深度融入到大模型中，确保输出的专业度。

行业大模型的打造，离不开大量的精调和提示工程。在这方面，YonGPT通过上下文记忆、知识/库表索引、Prompt工程、Agent执行和通用工具集，不断扩充大模型的存储记忆、适配应用和调度执行能力。插件体系也在考虑范围内——涉及与外部系统的互动和调用，都可以通过插件服务完成。

更值得关注的是，YonGPT内置了一个Agent执行层，统一指挥和调度。企业用户的需求会被区分对待：那些需要返回确定性结果、对可靠性要求高的任务，系统会自动交给用友BIP或小模型，由企业服务领域原有的功能来完成；而需要推理判定、有一定不确定性或模糊性的任务，再交给大模型去处理。这种机制保证了任务执行的“可控”和“可信”。

经过持续训练和打磨，YonGPT的实力已经越来越强。在多个企业的实践中，它已经开始兑现AI创新的价值——让数智化加速普及，助力企业迈入高质量发展的新阶段。

具体来看：在人才招聘环节，云南白药基于YonGPT的AI能力，高效应对了10万+用户在企业介绍、简历投递、面试测评、Offer及入职流程中的咨询问题，大幅缩减了HR在应答上的时间投入。据云南白药统计，引入AI面试后，人才筛选效率提升了近60%。

中国矿产则在YonGPT的助力下，打造了财务“数智员工”，能够定期通过指定平台向国资委报送固定格式的报表或报告，汇报企业财务状况和经营状况。原来需要人工180分钟完成的工作，现在基于数智员工只需1分钟即可完成——效率大幅提升的同时，也实现了财务工作的标准化、细致化与精准化。

再看远东数智采，基于YonGPT实现了对海量标书的智能化搜索和快速智能撰写，甚至构建了一个新的搜索门户。对于行业客户而言，智能大搜还支持定制化应用——包括企业画像、企业风控、企业营销、图谱分析等，配合权限管理、业务连接和搜索入口，就形成了一套便捷的数智化运营门户。

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