近日，用友iuap智能平臺接入以 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 作為基座大模型的智能服務(wù)體系，這將降低算力成本，充分釋放用友iuap作為企業(yè)數(shù)智化底座的AI生命力。讓企業(yè)熟練掌握AI原生技術(shù)，通過生成式AI增強的數(shù)智底座為企業(yè)數(shù)智化注入新動能，真正實現(xiàn)智能運營。
如果說企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程猶如搭建一座宏偉的大廈，那么數(shù)智平臺則是其穩(wěn)固的基石，從數(shù)據(jù)整合、流程優(yōu)化到智能決策，為企業(yè)提供全方位的能力支撐。此前用友提出企業(yè)數(shù)智化進(jìn)階模型（企業(yè)數(shù)智化1-2-3），想要進(jìn)入數(shù)智化3層級，實現(xiàn)智能運營，從技術(shù)和平臺維度來講，企業(yè)需熟練掌握AI原生技術(shù)能力，并通過生成式AI增強智能底座。
DeepSeek的爆火，正驗證了AI原生的技術(shù)趨勢。AI原生架構(gòu)強調(diào)智能化和自動化，使得開發(fā)者能夠更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，而無需過多關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。采用RLM推理語言模型的DeepSeek，具備融合明確推理與創(chuàng)新解題的卓越能力，能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜場景與上下文的深度推理，多維度評估策略優(yōu)劣，并持續(xù)迭代優(yōu)化解決方案，不斷拓展智能邊界。這讓開發(fā)者能夠以前所未有的方式進(jìn)行高質(zhì)量的代碼編寫和系統(tǒng)交互。這種模式不僅降低了開發(fā)門檻，還顯著提升了開發(fā)效率。
用友iuap作為企業(yè)數(shù)智化底座，通過融合六大平臺（應(yīng)用平臺、數(shù)據(jù)平臺、智能平臺、云技術(shù)平臺、開發(fā)平臺、連接集成平臺）、企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT 以及工程化體系和運營體系，幫助企業(yè)統(tǒng)一或升級數(shù)智化底座。以此幫助企業(yè)快速搭建起智能運營、數(shù)據(jù)驅(qū)動、敏捷創(chuàng)新、開放連接和全球化支撐等核心能力。
接入DeepSeek的用友iuap，能力將得到全面升級。基于用友iuap，企業(yè)獲得的不僅是技術(shù)工具，更是持續(xù)進(jìn)化的數(shù)字生命力。
結(jié)合了DeepSeek的數(shù)智平臺，既能精準(zhǔn)適配業(yè)務(wù)流程、提升效率與質(zhì)量，又能掌控核心數(shù)據(jù)，確保安全和合規(guī)，并基于深度洞察提供個性化產(chǎn)品服務(wù)，從而構(gòu)筑差異化競爭優(yōu)勢。將在業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜的管理決策，以及自動化代碼開發(fā)等場景中發(fā)揮重要作用。
場景一：數(shù)據(jù)分析與復(fù)雜決策
數(shù)據(jù)與人工智能深度融合，形成強大的 Data + AI 合力。大數(shù)據(jù)為人工智能算法提供豐富養(yǎng)分，AI精準(zhǔn)提煉見解；生成式人工智能高效梳理、剖析海量數(shù)據(jù)，不僅揭示關(guān)鍵信息，還能基于經(jīng)驗創(chuàng)新延展，將數(shù)據(jù)價值發(fā)揮到極致，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效的決策與戰(zhàn)略發(fā)展。
數(shù)據(jù)探索與洞察：對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，發(fā)現(xiàn)隱藏模式、趨勢和關(guān)聯(lián)關(guān)系，為業(yè)務(wù)決策提供有價值的洞察，如用戶行為的變化趨勢、產(chǎn)品銷售季節(jié)性規(guī)律等。
深度數(shù)據(jù)分析：進(jìn)行更深入的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，如因果分析，通過確定影響因素之間的因果關(guān)系，幫助企業(yè)準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)現(xiàn)象背后的深層次原因，從而制定更有效的策略。
智能報告生成：根據(jù)分析結(jié)果自動生成詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析報告，以清晰、易懂的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)論和建議，減少人工編寫報告的時間和工作量，提高決策效率。
場景二：自動化代碼開發(fā)
代碼優(yōu)化：DeepSeek的推理能力，可以讓開發(fā)者能夠以前所未有的方式進(jìn)行高質(zhì)量的代碼編寫和系統(tǒng)交互。這種模式不僅降低了開發(fā)門檻，還顯著提升了開發(fā)效率。而在人機自然交互方面，系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計更加貼近人類的思維習(xí)慣，使得非技術(shù)背景的人員也能輕松與AI系統(tǒng)進(jìn)行有效互動。
比如它可以檢查代碼的語法錯誤、邏輯錯誤和潛在的安全漏洞，提供代碼優(yōu)化建議，提升代碼質(zhì)量和可維護(hù)性。推理語言模型RLM 可以為開發(fā)人員提供代碼自動補全、函數(shù)調(diào)用提示、文檔生成等功能，提高編程效率，尤其是對于復(fù)雜的技術(shù)框架和業(yè)務(wù)邏輯，這將有助于加快智能化應(yīng)用的普及。
有了極具AI生命力的企業(yè)數(shù)智化底座，這場以AI為主引擎的數(shù)智化變革中，每個企業(yè)都將成為自己領(lǐng)域的"智慧生命體"，實現(xiàn)智能化運營與高質(zhì)量發(fā)展！
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