用友的YonGPT大模型，落到了企業(yè)服務(wù)的點(diǎn)子上

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文 | 智能相對(duì)論

作者 | 沈浪

“面向AI時(shí)代，所有的產(chǎn)品都值得用大模型重新升級(jí)。”大模型甚囂塵上，各行各業(yè)都在嘗試用大模型來(lái)重做業(yè)務(wù)。

此前，用友率先發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個(gè)企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT。作為大模型與企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的深度結(jié)合，YonGPT是否能把大模型的行業(yè)應(yīng)用路徑給走通？

從目前透露出來(lái)的信息來(lái)看，用友YonGPT在大模型的行業(yè)應(yīng)用上至少是押對(duì)了幾個(gè)企業(yè)服務(wù)的關(guān)鍵性問(wèn)題。

一、 跨模型適配多個(gè)通用大模型，打消企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)對(duì)于數(shù)字化底座不穩(wěn)定的顧慮。

用友YonGPT的整體架構(gòu)分為三層，分別為L(zhǎng)0層通用大模型底座，L1層YonGPT企業(yè)服務(wù)大模型，L2層領(lǐng)域或行業(yè)模型精調(diào)的智能化場(chǎng)景服務(wù)。

其中，值得一提的是，在L0層，用友并沒(méi)有“死磕”單一的通用大模型，而是選擇了跨模型適配多個(gè)通用大模型，其中就包括百川、智譜和文心一言等——這些都是現(xiàn)階段主流通用大模型的佼佼者。

“雞蛋不能完全放在同一個(gè)籃子里”，企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域更為奉行這一理念。跨模型部署多個(gè)通用大模型構(gòu)建應(yīng)用底座，是必然的趨勢(shì)。而YonGPT不僅做到了這一點(diǎn)，其選擇的百度文心一言、ChatGPT等在國(guó)內(nèi)外而言均是領(lǐng)先的通用大模型，更是無(wú)形之中強(qiáng)化了企業(yè)服務(wù)的韌性。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，接入YonGPT就有了持續(xù)穩(wěn)定的底座支持，同時(shí)在通用能力上也是趕超市場(chǎng)平均水準(zhǔn)的存在。而這些恰恰是企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域最為看重的需求點(diǎn)。

二、 近水樓臺(tái)先得月，更豐富的垂直數(shù)據(jù)讓大模型應(yīng)用看得見，效果更佳

作為國(guó)內(nèi)數(shù)一數(shù)二的企業(yè)服務(wù)廠商，在過(guò)去幾十年內(nèi)，用友不僅服務(wù)了大量頭部企業(yè)，而且服務(wù)領(lǐng)域也高度聚焦，并持續(xù)保持領(lǐng)先水平，其核心產(chǎn)品更是完成了從財(cái)務(wù)軟件到企業(yè)管理軟件，再到現(xiàn)在商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)用友BIP的升緯進(jìn)化。

業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期深耕以及產(chǎn)品的高度升緯，都促使用友積累了大量豐富的垂直數(shù)據(jù)和行業(yè)資源。當(dāng)然，更重要的是，熟知業(yè)務(wù)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)則在于知道數(shù)據(jù)如何應(yīng)用？

在與業(yè)內(nèi)人士交流的過(guò)程中，「智能相對(duì)論」就發(fā)現(xiàn)，大家都在談及“有用”的數(shù)據(jù)，實(shí)則有兩層含義，一是數(shù)據(jù)對(duì)口，比如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)大模型，金融數(shù)據(jù)對(duì)金融大模型等等；二是數(shù)據(jù)會(huì)用，比如財(cái)務(wù)大模型知道怎么調(diào)取哪些數(shù)據(jù)來(lái)輔助財(cái)務(wù)決策等等。

在體驗(yàn)YonGPT的過(guò)程中，我們就發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)高管需要了解公司的盈利情況時(shí)，YonGPT就能基于本身所具備的財(cái)務(wù)知識(shí)給出相應(yīng)的利潤(rùn)總額情況以及洞察分析，同時(shí)也能繪制出對(duì)應(yīng)的盈利增長(zhǎng)表，幫助高管在短時(shí)間內(nèi)掌握公司經(jīng)營(yíng)情況。

隨著業(yè)務(wù)場(chǎng)景深入，對(duì)大模型產(chǎn)品的專業(yè)性考驗(yàn)就越強(qiáng)，知道如何統(tǒng)籌正確的專業(yè)數(shù)據(jù)以及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)這一能力就非常關(guān)鍵。「智能相對(duì)論」并不認(rèn)為，大模型應(yīng)用是一個(gè)越“老”越吃香的領(lǐng)域，但絕對(duì)是一個(gè)越專業(yè)越吃香的市場(chǎng)。

YonGPT背后是用友在過(guò)去幾十年的業(yè)務(wù)沉淀和企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，若能完全轉(zhuǎn)化將是其突破的一個(gè)關(guān)鍵。而對(duì)于企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的客戶而言，他們也更傾向于信任這樣的專業(yè)玩家。

總的來(lái)說(shuō)，在「智能相對(duì)論」眼中，大模型在產(chǎn)業(yè)中的落地主要在兩個(gè)基礎(chǔ)層面，一是新技術(shù)本身，而YonGPT的通用底座均由百度、OpenAI等領(lǐng)先廠商提供；二是業(yè)務(wù)的理解，而用友服務(wù)4萬(wàn)多家大中型企業(yè)，已經(jīng)積累了相當(dāng)豐富的沉淀。

基礎(chǔ)的條件已經(jīng)具備。

誠(chéng)然，在大模型的落地過(guò)程中，對(duì)業(yè)務(wù)理解的重要性更甚于對(duì)技術(shù)的掌握。也就是說(shuō)，用戶需求導(dǎo)向比技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)向更重要。

簡(jiǎn)單以去年爆火的妙鴨相機(jī)為例，盡管只是一款很簡(jiǎn)單的AI圖像生成應(yīng)用，耐不住它牢牢鎖住了用戶的需求點(diǎn)，迅速在市場(chǎng)上走紅，打響國(guó)內(nèi)大模型應(yīng)用爆火的第一槍。

換句話來(lái)說(shuō)，熟知業(yè)務(wù)、產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)廠商入場(chǎng)，或許比掌握大模型技術(shù)本身的科技廠商更有可能引爆大模型應(yīng)用，推動(dòng)其真正的走向行業(yè)。

而YonGPT背后的用友正好屬于這一類廠商。日前，在央視“看見未來(lái)”《大國(guó)品牌》年度盛典上，用友憑借著著專業(yè)、領(lǐng)先、高客戶價(jià)值的產(chǎn)品與服務(wù)獲得“大國(guó)品牌2023年度價(jià)值品牌”榮譽(yù)，并承擔(dān)著大型、超大型企業(yè)數(shù)智化底座平臺(tái)和關(guān)鍵應(yīng)用系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化替代重任，被央媒譽(yù)為企業(yè)數(shù)智化的“大國(guó)重器”。那么，不妨期待一下用友YonGPT在接下來(lái)企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用吧。

*本文圖片均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

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