設(shè)想一家制造業(yè)巨頭，其生產(chǎn)線上的每一環(huán)節(jié)都充滿了緊張而有序的活力。然而，在它的決策中心，高管團(tuán)隊正面臨著一個挑戰(zhàn)：如何將人工智能的最新進(jìn)展——大模型技術(shù)——融入到其復(fù)雜的供應(yīng)鏈管理中。他們渴望通過AI提升效率，減少成本，但在實際操作中卻遇到了重重障礙。數(shù)據(jù)孤島問題讓信息流動受阻，現(xiàn)有系統(tǒng)與尖端AI模型的兼容性問題令人頭疼，員工對于新工具的接受度和操作熟練度也參差不齊。

在這樣的背景下，金蝶云蒼穹峰會發(fā)布的Cosmic AI管理助手，為解決上述問題提供了新的思路。

在這場峰會上，數(shù)據(jù)猿采訪了金蝶中國執(zhí)行副總裁、大型企業(yè)事業(yè)部總裁趙燕錫 ，金蝶中國副總裁、研發(fā)平臺部總經(jīng)理李帆，他們分享了金蝶的思考和實踐經(jīng)驗。接下來，我們將就如何將AI技術(shù)及大模型引入企業(yè)業(yè)務(wù)流程這個問題進(jìn)行深入探討。

李 帆 金蝶中國副總裁、研發(fā)平臺總經(jīng)理

融入業(yè)務(wù)流程

是大模型走入B端應(yīng)用的關(guān)鍵

在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，B端市場對于AI大模型的需求日益增長。與C端市場相比，B端業(yè)務(wù)流程的屬性更為顯著，其復(fù)雜性和專業(yè)性要求也更為苛刻。企業(yè)不僅要處理大量的數(shù)據(jù)和信息，還要確保這些數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中高效、準(zhǔn)確地流轉(zhuǎn)。因此，大模型在B端的落地不僅僅是技術(shù)的挑戰(zhàn)，更是對企業(yè)業(yè)務(wù)流程深刻理解和再造的過程。

業(yè)務(wù)流程在企業(yè)運(yùn)作中扮演著核心角色，其復(fù)雜性直接關(guān)系到企業(yè)效率和競爭力。相對于C端用戶提出的需求，B端需求的處理難度，根植于業(yè)務(wù)流程本身的特點(diǎn)。

具體來看，企業(yè)業(yè)務(wù)流程具有多樣性、復(fù)雜性、動態(tài)性的特點(diǎn)。

多樣性：不同行業(yè)的業(yè)務(wù)流程具有顯著差異。以醫(yī)療行業(yè)為例，其業(yè)務(wù)流程需要符合嚴(yán)格的法規(guī)要求和臨床標(biāo)準(zhǔn)，而科技行業(yè)的業(yè)務(wù)流程則更側(cè)重于創(chuàng)新和快速迭代。即便是同一行業(yè)內(nèi)，不同企業(yè)的業(yè)務(wù)流程也會因應(yīng)其市場定位、企業(yè)文化和組織結(jié)構(gòu)而異。例如，一家初創(chuàng)科技公司可能更注重敏捷開發(fā)和快速上市，而一家成熟的制造企業(yè)則可能更側(cè)重于供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和成本控制。

復(fù)雜性：企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程往往涉及多個部門、多個層級以及多種資源類型。這些流程之間存在著復(fù)雜的交互和依賴關(guān)系。以產(chǎn)品開發(fā)流程為例，它通常涉及市場調(diào)研、設(shè)計、研發(fā)、測試、生產(chǎn)等多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的輸出都是下一個環(huán)節(jié)的輸入，任何一個環(huán)節(jié)的延誤都可能導(dǎo)致整個項目的延期。此外，業(yè)務(wù)流程還可能受到內(nèi)部政策、員工行為、技術(shù)限制等多種因素的影響，這些因素相互作用，增加了流程管理的復(fù)雜性。

動態(tài)性：市場環(huán)境的快速變化要求企業(yè)能夠靈活調(diào)整業(yè)務(wù)流程以適應(yīng)新的市場需求。例如，面對新的消費(fèi)者趨勢，企業(yè)可能需要快速調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略；面對供應(yīng)鏈中斷，企業(yè)可能需要重新規(guī)劃采購和物流策略。這種動態(tài)性要求企業(yè)能夠及時收集和分析市場信息，快速做出決策，并有效地執(zhí)行這些決策。

需要指出的是，將大模型技術(shù)引入業(yè)務(wù)流程，不是與某個業(yè)務(wù)流程的結(jié)合，而是與整個復(fù)雜、多樣化、動態(tài)的業(yè)務(wù)流程體系相融合。因此，在B端市場中，大模型技術(shù)的成功落地不僅取決于其算法的先進(jìn)性，更在于其與企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的融合程度。這一融合過程面臨多重挑戰(zhàn)，涉及技術(shù)對接、流程適配、問答專業(yè)性以及用戶體驗等多個方面。

數(shù)據(jù)接口和集成：大模型需要與企業(yè)內(nèi)部的多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行有效對接，這通常涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)集成工作。企業(yè)系統(tǒng)可能基于不同的技術(shù)架構(gòu)，使用不同的數(shù)據(jù)格式和接口標(biāo)準(zhǔn)，這就要求大模型具備高度的兼容性和可擴(kuò)展性。集成過程中，還需要解決數(shù)據(jù)一致性、實時性以及安全性等問題，確保數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間準(zhǔn)確、高效地流轉(zhuǎn)。

流程適配性：大模型必須能夠適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)流程，企業(yè)流程的多樣性要求大模型不僅要具備通用性，還要能夠根據(jù)特定業(yè)務(wù)場景進(jìn)行定制化調(diào)整。例如，一個為金融行業(yè)設(shè)計的大模型可能需要集成大量的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和風(fēng)險評估模型，而一個為制造業(yè)設(shè)計的大模型則可能更側(cè)重于供應(yīng)鏈優(yōu)化和生產(chǎn)調(diào)度。

問答的專業(yè)性和精確性：企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的問題往往具有很高的專業(yè)性和復(fù)雜性，這就要求大模型在提供回答時不僅要準(zhǔn)確，還要專業(yè)。大模型需要具備足夠的領(lǐng)域知識，能夠理解業(yè)務(wù)術(shù)語，把握業(yè)務(wù)邏輯，并提供符合業(yè)務(wù)需求的解決方案。此外，企業(yè)業(yè)務(wù)流程的容錯性很低，一旦大模型提供的信息有誤，可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

用戶交互設(shè)計：大模型的用戶交互設(shè)計對于其成功落地至關(guān)重要，用戶交互設(shè)計不僅要考慮到用戶的使用習(xí)慣，還要與企業(yè)的工作流程相匹配。設(shè)計應(yīng)該簡潔直觀，易于理解和操作，同時還要能夠提供及時、準(zhǔn)確的反饋，幫助用戶做出正確的決策。此外，設(shè)計還應(yīng)該具有一定的靈活性，能夠適應(yīng)不同用戶的需求和偏好。

以一家大型零售企業(yè)的庫存管理系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)需要處理大量的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。大模型需要能夠與企業(yè)的ERP系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)以及供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)等進(jìn)行集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫交換。同時，大模型還需要能夠理解庫存管理的業(yè)務(wù)邏輯，提供準(zhǔn)確的庫存預(yù)測和補(bǔ)貨建議。此外，大模型的用戶界面應(yīng)該清晰直觀，易于操作，能夠提供實時的庫存狀態(tài)和預(yù)警信息。

要將大模型成功引入企業(yè)業(yè)務(wù)流程，還有一個關(guān)鍵要素——人。

一方面，管理層要認(rèn)識到這件事情的戰(zhàn)略價值。管理層的認(rèn)知水平起著至關(guān)重要的作用，他們必須充分理解大模型技術(shù)對于改革業(yè)務(wù)流程的戰(zhàn)略價值。這不僅涉及到對技術(shù)潛力的把握，還包括對技術(shù)實施后可能帶來的組織變革和文化沖擊的深刻洞察。

另一方面，員工要保持開放的心態(tài)，能夠適應(yīng)這一變化，并慢慢培養(yǎng)起人機(jī)協(xié)同的能力。員工是新業(yè)務(wù)流程的直接操作者，他們的態(tài)度和技能直接影響大模型應(yīng)用的成效。企業(yè)需要通過有效的培訓(xùn)和溝通，提高員工對新技術(shù)的認(rèn)識，增強(qiáng)他們對變革的適應(yīng)能力。同時，設(shè)計合理的激勵機(jī)制，鼓勵員工積極參與到新業(yè)務(wù)流程的學(xué)習(xí)與實踐中，是提升員工操作能力的重要手段。

總之，業(yè)務(wù)流程與大模型的融合應(yīng)用是一個復(fù)雜的過程，涉及技術(shù)、業(yè)務(wù)、用戶體驗等多個方面。企業(yè)需要深入理解這些挑戰(zhàn)，并采取相應(yīng)的策略和措施，才能有效地利用大模型技術(shù)，提升業(yè)務(wù)流程的效率和效果。

如何將大模型引入業(yè)務(wù)流程

金蝶給出了一個解法

通過上面的分析，我們知道，要將AI大模型引入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程體系，并不是一件簡單的事情。那么，這個問題應(yīng)該怎么解決呢？金蝶給出了自己的解題思路。

金蝶在2024年金蝶云蒼穹峰會上發(fā)布的Cosmic AI管理助手，標(biāo)志著企業(yè)級AI應(yīng)用的一個重要進(jìn)展。Cosmic的推出，不僅僅是金蝶技術(shù)創(chuàng)新的體現(xiàn)，更是對B端市場業(yè)務(wù)流程深度理解和智能化改造的一次大膽嘗試。

在數(shù)據(jù)猿看來，金蝶Cosmic AI管理助手的核心突破主要集中在兩個地方：

第一，Cosmic AI管理助手能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。

Cosmic AI管理助手的核心能力，在于其深度融合了業(yè)務(wù)邏輯與人工智能技術(shù)，使其能夠理解和執(zhí)行企業(yè)中的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。這種能力的基礎(chǔ)是金蝶在企業(yè)管理軟件領(lǐng)域多年的深耕，以及對740萬家客戶實踐場景的學(xué)習(xí)和模擬。

Cosmic的多模態(tài)交互能力，使其能夠接收和處理來自不同來源和格式的數(shù)據(jù)，包括文本、語音、圖片等，這為理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯提供了豐富的信息輸入。在此基礎(chǔ)上，Cosmic背后的大模型經(jīng)過了萬億級訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“訓(xùn)練”，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種企業(yè)業(yè)務(wù)場景，使得Cosmic具備了從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提煉出業(yè)務(wù)規(guī)則的能力。

更重要的是，Cosmic不僅僅是一個數(shù)據(jù)處理工具，它還能夠根據(jù)理解的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行決策支持和自動化執(zhí)行。例如，在合同管理中，Cosmic能夠理解合同的內(nèi)容，自動執(zhí)行合同審批流程，并在合同履約過程中提供智能監(jiān)控和風(fēng)險預(yù)警。這種能力的背后，是Cosmic對于業(yè)務(wù)流程中各個環(huán)節(jié)的深刻理解和精準(zhǔn)把握。

第二，Cosmic能夠與金蝶現(xiàn)有的SaaS、財務(wù)等業(yè)務(wù)軟件進(jìn)行定制化集成，確保與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)的無縫對接。

Cosmic AI管理助手與金蝶現(xiàn)有業(yè)務(wù)軟件的定制化集成，體現(xiàn)了金蝶在企業(yè)級AI應(yīng)用領(lǐng)域的深度思考和前瞻性布局。這種集成不是簡單的技術(shù)對接，而是一種深層次的業(yè)務(wù)流程融合。Cosmic通過API、微服務(wù)架構(gòu)或低代碼平臺等技術(shù)手段，與SaaS、財務(wù)等系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)層面的互通和功能層面的互補(bǔ)，從而確保業(yè)務(wù)流程的連續(xù)性和數(shù)據(jù)的一致性。

在業(yè)務(wù)邏輯層面，Cosmic能夠理解財務(wù)規(guī)則、供應(yīng)鏈流程等復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)智能決策支持和自動化處理。例如，在財務(wù)審核過程中，Cosmic可以自動提取和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，識別潛在的風(fēng)險點(diǎn)，從而提高審核的準(zhǔn)確性和效率。這種定制化集成還意味著Cosmic能夠根據(jù)企業(yè)的特定需求，提供個性化的功能和服務(wù)，如定制化的數(shù)據(jù)分析模型、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化建議等。

此外，Cosmic的集成還考慮到了用戶體驗的連貫性。通過統(tǒng)一的交互界面和操作邏輯，Cosmic減少了用戶的學(xué)習(xí)成本，使得非技術(shù)背景的員工也能輕松使用AI功能，進(jìn)一步提升了AI技術(shù)的普及率和應(yīng)用價值。這種以用戶為中心的集成策略，不僅提升了企業(yè)的運(yùn)營效率，也為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了堅實的基礎(chǔ)。這種集成策略，不僅減少了企業(yè)在技術(shù)轉(zhuǎn)型過程中的阻力，也保證了業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)一致性。

金蝶Cosmic AI管理助手自發(fā)布以來，已經(jīng)在多個企業(yè)級業(yè)務(wù)場景中展現(xiàn)了其強(qiáng)大的能力和實際成效，實現(xiàn)了在財務(wù)管理、數(shù)據(jù)分析、合同處理等多個領(lǐng)域的應(yīng)用。

在財務(wù)領(lǐng)域，Cosmic AI管理助手通過其大模型能力，能夠支持業(yè)務(wù)發(fā)起、多模態(tài)智能審核以及財務(wù)指標(biāo)查詢和分析等功能。例如，建發(fā)房產(chǎn)與金蝶合作共建的合同中臺管理系統(tǒng)，利用Cosmic AI的驅(qū)動力，優(yōu)化了合同范本、起草、預(yù)審、審批到履約的全生命周期管理，顯著提升了業(yè)務(wù)流程的智能化水平。

在人力資源管理領(lǐng)域，Cosmic AI管理助手同樣表現(xiàn)出色。海信集團(tuán)與金蝶合作，通過Cosmic AI在人力資源管理領(lǐng)域的應(yīng)用，打造了員工活水平臺及將近20個業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)了員工全旅程和人才供應(yīng)鏈全鏈路的智能化體驗。這一合作不僅提升了內(nèi)部招聘比例，還極大提高了干部考察過程的效率，內(nèi)部招聘比例提升了120%，干部考察過程效率提升了70%。

大模型，是比云計算更大的一個機(jī)會

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI大模型正在成為企業(yè)業(yè)務(wù)流程變革的新引擎。與云計算相比，大模型不僅僅是改變了資源的利用方式和企業(yè)服務(wù)的提供方式，更重要的是，它對業(yè)務(wù)流程本身帶來了深刻的影響。這種影響體現(xiàn)在成本節(jié)約、效率提升和流程再造等多個方面，為企業(yè)帶來了前所未有的運(yùn)營模式和市場競爭力。

在成本節(jié)約和效率提升方面，AI大模型通過自動化和智能化的處理，減少了人工干預(yù)，從而降低了人力成本和錯誤成本。例如，在財務(wù)審計領(lǐng)域，大模型能夠快速分析大量交易數(shù)據(jù)，自動識別潛在的風(fēng)險和異常，減少了審計人員的工作量和出錯率。

更進(jìn)一步，AI大模型的應(yīng)用，使得業(yè)務(wù)流程再造成為可能。傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程往往是線性和固定的，而大模型的引入，使得流程可以更加靈活和動態(tài)。通過對企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的深度分析，AI大模型能夠揭示業(yè)務(wù)流程中的低效環(huán)節(jié)，這些洞察使得企業(yè)能夠針對性地優(yōu)化流程。

而且，AI大模型的預(yù)測能力使得企業(yè)能夠在市場變化之前做出響應(yīng)。通過分析消費(fèi)者行為、市場趨勢和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，AI大模型能夠預(yù)測未來的市場需求，指導(dǎo)企業(yè)在產(chǎn)品開發(fā)、庫存管理和資源配置等方面做出更加精準(zhǔn)的決策。此外，AI大模型能夠預(yù)測市場趨勢，指導(dǎo)產(chǎn)品創(chuàng)新，從而重構(gòu)傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)模式，實現(xiàn)從產(chǎn)品導(dǎo)向到市場導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變。

從長期角度來看，大模型對企業(yè)運(yùn)營模式和市場競爭力的影響是深遠(yuǎn)的。它不僅能夠提升企業(yè)的運(yùn)營效率，降低成本，還能夠推動企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)的市場響應(yīng)速度和客戶服務(wù)能力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷深入，大模型有望成為推動企業(yè)持續(xù)發(fā)展和保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素。

來源：數(shù)據(jù)猿