行業(yè)解決方案
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務央企數(shù)智化轉型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質發(fā)展裝備與離散制造
數(shù)智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質生產力消費品
數(shù)智消費,賦能消費品行業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉型發(fā)展服務
AI+驅動服務行業(yè)數(shù)智企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展交通與公用事業(yè)
數(shù)智賦能交通公用行業(yè)高質量發(fā)展建筑與地產
建數(shù)智引擎,產新質動能醫(yī)藥
以數(shù)智創(chuàng)新驅動醫(yī)藥行業(yè)高質量發(fā)展醫(yī)療
數(shù)智化技術賦能醫(yī)療機構高質量發(fā)展能源
以數(shù)智創(chuàng)新推動能源行業(yè)綠色低碳發(fā)展電信與廣電
電信與廣電行業(yè)M域首席服務商軍工
軍工企業(yè)的數(shù)智化首選政務
云聚公共管理智慧,助力政府數(shù)智化轉型教育
數(shù)智化人才培養(yǎng)服務提供商金融
中國金融行業(yè)數(shù)智化解決方案領導者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場服務煙草
助力煙草行業(yè)數(shù)智化轉型行業(yè)
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務央企數(shù)智化轉型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質發(fā)展裝備與離散制造
數(shù)智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質生產力消費品
數(shù)智消費,賦能消費品行業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉型發(fā)展服務
AI+驅動服務行業(yè)數(shù)智企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展交通與公用事業(yè)
數(shù)智賦能交通公用行業(yè)高質量發(fā)展建筑與地產
建數(shù)智引擎,產新質動能醫(yī)藥
以數(shù)智創(chuàng)新驅動醫(yī)藥行業(yè)高質量發(fā)展醫(yī)療
數(shù)智化技術賦能醫(yī)療機構高質量發(fā)展能源
以數(shù)智創(chuàng)新推動能源行業(yè)綠色低碳發(fā)展電信與廣電
電信與廣電行業(yè)M域首席服務商軍工
軍工企業(yè)的數(shù)智化首選政務
云聚公共管理智慧,助力政府數(shù)智化轉型教育
數(shù)智化人才培養(yǎng)服務提供商金融
中國金融行業(yè)數(shù)智化解決方案領導者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場服務煙草
助力煙草行業(yè)數(shù)智化轉型銷售熱線:
4006-600-577銷售熱線:
4006-600-577引言
近期,用友BIP智能和數(shù)據服務能力再升級,發(fā)布用友BIP 3 R6。YonAI作為用友BIP的智能平臺,以YonGPT企業(yè)服務大模型為核心,構建全面的智能化平臺能力,打造企業(yè)數(shù)智化大腦,幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化管理和運營,提高效率和競爭力。
那么,在企業(yè)的經營管理中,AI如何走進業(yè)務場景,重塑生產、供應、交易、服務的流程與模式?我們將通過四期內容,為大家揭開用友BIP AI+產品的強健能力以及豐富場景。
本期一起來看:如何通過YonAl來幫助企業(yè)構建持續(xù)的AI服務能力。
通過本文,您將獲取到以下知識點:
如何融合通用大模型與領域模型,賦能不同行業(yè)的個性化場景;
如何實現(xiàn)數(shù)據閉環(huán),以及如何通過數(shù)據+AI帶來業(yè)務創(chuàng)新和商業(yè)價值;
多智能體和RAG技術在企業(yè)智能場景中的應用;
首先,你知道YonAI是什么嗎?
YonAI是用友BIP的智能平臺,以YonGPT企業(yè)服務大模型為核心,整合了機器學習、大模型、數(shù)字人、自動化等企業(yè)級智能技術,構建全面的智能化平臺能力,打造企業(yè)數(shù)智化大腦,幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化管理和運營,提高效率和競爭力。
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你知道,在AI賦智企業(yè)時會遇到哪些挑戰(zhàn)嗎?
1、 AI技術門檻較高。
AI技術涉及復雜的算法和模型,相關系統(tǒng)開發(fā)是一個復雜過程,涉及算法參數(shù)調整,模型性能優(yōu)化,且持續(xù)技術迭代門檻提高。
2、 數(shù)據質量與多樣性。
企業(yè)需要確保數(shù)據的質量,以支持有效的模型訓練。同時還需要考慮數(shù)據的多樣性,以避免偏見和過擬合(Overfitting) 。
3、 難以挖掘應用場景。
企業(yè)需要識別那些可以通過AI技術帶來顯著改進的業(yè)務流程或產品。需要深入的業(yè)務理解和創(chuàng)新思維。
現(xiàn)在,就來告訴你用友BIP智能平臺YonAI是如何來應對以上挑戰(zhàn)的?
一、解決AI技術門檻高的應對方案
YonAI智能平臺以云原生為基礎,構建了從數(shù)據管理、算力管理到模型訓練、評估、發(fā)布及運營的一站式服務體系。這一架構不僅降低了企業(yè)應用AI的門檻,還通過可視化、工具化的操作界面,使得非AI專業(yè)人士也能輕松上手,快速實現(xiàn)機器學習數(shù)據的訓練與應用。此外,YonAI還整合了大數(shù)據、云計算、物聯(lián)網等多種先進技術,為企業(yè)數(shù)智化轉型提供了堅實的技術支撐。
在技術層面,YonAI基于業(yè)內完整的建模流程,從數(shù)據導入到模型部署發(fā)布,采用全程統(tǒng)一可視化視圖,入門門檻低,易操作。
在模型層面,YonAI融合大模型+領域模型+決策算法,賦能行業(yè)+應用場景。YonAI在底層采用了諸如文心一言等通用大模型,這些模型雖具備強大的語言能力,卻難以直接應用于企業(yè)的特定業(yè)務場景。因此,YonAI利用自身在財務、人力、供應鏈等領域的深厚積累,將通用大模型訓練成面向企業(yè)特定需求的領域大模型。這一融合不僅提升了AI的精準度和實用性,還使得YonAI能夠深入企業(yè)核心業(yè)務流程,為企業(yè)提供更加個性化的智能服務。
近期發(fā)布的YonGPT2.0,在數(shù)據閉環(huán)和工具鏈完善方面取得了顯著進展。YonGPT2.0通過數(shù)據采集、反哺大模型的方式,實現(xiàn)了數(shù)據的持續(xù)優(yōu)化與迭代。同時,YonAI還提供了豐富的預訓練模型和個性化微調工具,幫助企業(yè)快速構建符合自身需求的AI應用場景。這一閉環(huán)機制不僅提升了AI模型的精準度和實用性,還為企業(yè)數(shù)智化轉型提供了持續(xù)的動力支持。
二、解決數(shù)據質量與多樣性的應對方案
無數(shù)據,不AI。對于一個企業(yè)來說,如果不具備海量的、高質量的、多樣化的數(shù)據來支撐,那么AI將是空談。
企業(yè)需要建立數(shù)據治理框架,制定明確的數(shù)據管理政策和流程,確保數(shù)據的質量和安全;
需要進行數(shù)據清洗和整合,定期進行數(shù)據清洗,整合不同來源的數(shù)據,提高數(shù)據的可用性;
需要利用自動化工具來簡化數(shù)據管理任務,如數(shù)據倉庫和ETL工具。
企業(yè)正步入一個云原生、數(shù)據原生、AI原生深度融合的新紀元,在戰(zhàn)略推進中,企業(yè)應充分利用“三原生”力量,重新構建業(yè)務模式,打造全新的增長曲線。在大數(shù)據時代,用友BIP通過打通數(shù)據供應鏈,提供統(tǒng)一的數(shù)據治理與全面的數(shù)據服務,幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據原生。同時通過AI技術重構應用,顛覆傳統(tǒng)業(yè)務模式,創(chuàng)新商業(yè)形態(tài)。
在幫助企業(yè)做私有化的數(shù)據智能項目時,為了保證數(shù)據供給,用友BIP數(shù)據中臺YonData可以來幫助企業(yè)采集和管理數(shù)據,以及制定相應的數(shù)據標準來提供可用的數(shù)據。數(shù)據中臺本身,也有一個智能產品ChatBI。
通過數(shù)據+AI,可以讓企業(yè)長期積累的海量數(shù)據,深入業(yè)務場景,并更好地利用AI技術,提升數(shù)據的可用性,為企業(yè)帶來業(yè)務創(chuàng)新及商業(yè)價值。
三、解決業(yè)務場景難挖掘的應對方案
在智能應用方面,YonAI涵蓋了業(yè)務運營、人機交互、知識生成和應用生成四個方面。最典型的兩個場景為智能助理與智能大搜RAG。
我的智能助理——智友,擁有上下文記憶、可以感知理解用戶意圖,能夠將復雜任務分解為一系列子任務,用戶只需與“智友”進行簡單的對話,就能輕松完成一系列繁瑣的業(yè)務操作,包括企業(yè)經營洞察、合同風險審核、智能生成報告、知識搜索與推薦等,帶來無處不在的智能化交互。
智能大搜,可用于挖掘非結構化數(shù)據價值。針對企業(yè)大量、分散的私域非結構化數(shù)據,智能大搜基于YonGPT實現(xiàn)多類型數(shù)據的快速索引、精準定位,利用知識圖譜實現(xiàn)知識體系化,構建“搜、問、推、創(chuàng)一體化,知識全程伴隨”的閉環(huán)流程,實現(xiàn)企業(yè)級“感知式”知識伴隨,大模型“生成式”業(yè)務審查、“閉環(huán)式”知識沉淀與運營。
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