智能財務(wù)
提供精細化財務(wù)管控全場景合規(guī)稅務(wù)
提供給合規(guī)化的稅務(wù)服務(wù)全場景數(shù)字人力
提供數(shù)字化人力服務(wù)全場景敏捷供應(yīng)鏈
提供端到端智慧供應(yīng)鏈全場景數(shù)字營銷
提供數(shù)字營銷服務(wù)全場景智慧采購
提供一站式采購服務(wù)全場景智能制造
提供敏捷制造服務(wù)全場景數(shù)智資產(chǎn)
實時掌握資產(chǎn)運營狀況和效益數(shù)字項目
提供全過程的項目管理全場景數(shù)智財資
多維度財資管理和風險管控智慧協(xié)同
提供統(tǒng)一門戶應(yīng)用全場景數(shù)智平臺
企業(yè)數(shù)智化底座行業(yè)解決方案
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務(wù)央企數(shù)智化轉(zhuǎn)型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質(zhì)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(zhì)生產(chǎn)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(zhuǎn)型發(fā)展服務(wù)
AI+驅(qū)動服務(wù)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(zhì)量發(fā)展建筑與地產(chǎn)
建數(shù)智引擎,產(chǎn)新質(zhì)動能醫(yī)藥
以數(shù)智創(chuàng)新驅(qū)動醫(yī)藥行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展醫(yī)療
數(shù)智化技術(shù)賦能醫(yī)療機構(gòu)高質(zhì)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(wù)商軍工
軍工企業(yè)的數(shù)智化首選政務(wù)
云聚公共管理智慧,助力政府數(shù)智化轉(zhuǎn)型教育
數(shù)智化人才培養(yǎng)服務(wù)提供商金融
中國金融行業(yè)數(shù)智化解決方案領(lǐng)導(dǎo)者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場服務(wù)煙草
助力煙草行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
行業(yè)
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務(wù)央企數(shù)智化轉(zhuǎn)型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質(zhì)發(fā)展裝備與離散制造
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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
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真正重要的決策場景,AI尚未被充分信任。
一場由智能體(Agent)引發(fā)的革命正在AI的疆域上開拓新的邊界。人們對初生的事物總是充滿美好的期待,又迫切希望它快速成熟落地。從Chatbot到Copilot,再到如今各路廠商爭相推出的智能體,AI的工具形態(tài)在短短幾年內(nèi)就完成了三級跳。資本市場熱情高漲,科技公司亢奮異常,養(yǎng)龍蝦甚至一度成為了流行現(xiàn)象。
但在企業(yè)級的真實場景中,卻呈現(xiàn)出截然不同的面貌。
“產(chǎn)業(yè)界還處于嘗試新工具、新技術(shù)的階段。若詢問已部署大模型和智能體的企業(yè),這些技術(shù)是否真正創(chuàng)造價值,很多企業(yè)恐怕難以給出答案?!庇糜丫W(wǎng)絡(luò)副總裁、數(shù)智財務(wù)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理付建華在財務(wù)管理領(lǐng)域深耕了20多年,語氣中沒有對技術(shù)的浪漫想象,更多的是經(jīng)過無數(shù)企業(yè)真實場景打磨出的務(wù)實與冷靜。
近日,數(shù)據(jù)猿與付建華進行了一次深度對話。在這場對話中,一個被喧囂掩蓋的事實浮出水面:盡管技術(shù)發(fā)展突飛猛進,但產(chǎn)業(yè)落地的步伐卻依舊緩慢,更不用說業(yè)務(wù)價值的兌現(xiàn)。
她并非不看好AI的價值,而是認為AI在財務(wù)領(lǐng)域的革命不會自發(fā)實現(xiàn)。它需要數(shù)據(jù)治理、工具融合、行業(yè)知識與價值創(chuàng)造的多重激蕩,而這注定是一場漫長的探索。
01
Agent浪潮下的冷與熱
C端沸騰,B端冷靜
OpenClaw橫空出世,是智能體發(fā)展過程中的一個歷史性轉(zhuǎn)折點。它賦予了C端智能體“一句話完成復(fù)雜操作”的能力,迅速引爆大眾的熱情。
這股熱情也蔓延到了企業(yè)一側(cè)。不少企業(yè)開始將各類“Claw”引入業(yè)務(wù)流程,指望其直接創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值。
“智能體技術(shù)在C端和B端的差異非常大?!备督ㄈA表示,“C端的場景是相對離散的環(huán)境,無論是問答還是生成圖片,依托通用大模型搭配一款 APP 即可實現(xiàn)。但B端場景截然不同——每家企業(yè)的管理環(huán)境都復(fù)雜、嚴謹,落地需要多個層次的技術(shù)和工具配合?!?nbsp;
財務(wù)領(lǐng)域尤為突出。財務(wù)對準確性的極致要求,決定了決策結(jié)果必須可審計、可追溯、零差錯。而大模型的本質(zhì)是概率預(yù)測,其決策過程呈黑箱特征,生成結(jié)果是發(fā)散的。這與財務(wù)場景的核心需求存在天然張力。
“智能體在企業(yè)落地的速度,遠沒有大家想象中的快,技術(shù)周期仍處在早期的探索階段?!备督ㄈA說。
近兩年,財務(wù)場景下的AI創(chuàng)新確實在加速。一個明顯標志是各類財務(wù)智能體集中涌現(xiàn):智能審核、合同審查、單據(jù)歸檔、自動生成報告……這些場景有一個共同特征——規(guī)則明確、重復(fù)性高、決策風險低。
在真正重要的決策場景,AI尚未被充分信任。
"企業(yè)核心決策絕不可能直接交由 AI 全權(quán)負責。持相反觀點者,顯然并不了解企業(yè)管理的實際邏輯。"付建華篤定地說。
02
大模型不能包打天下
AI落地是一場系統(tǒng)工程
AI技術(shù)演進極為迅猛。但AI能力越強,越容易讓人陷入認知誤區(qū):人們過度聚焦AI技術(shù)本身,反而忽略了AI的核心使命——服務(wù)業(yè)務(wù),創(chuàng)造價值。這種本末倒置的思維,使得很多企業(yè)盲目跟風布局AI,重金采購大模型與Agent產(chǎn)品,到頭來卻發(fā)現(xiàn)真正能發(fā)揮的價值極為有限。
問題究竟出在哪兒?付建華一針見血地指出:企業(yè)級業(yè)務(wù)場景中的AI落地,從來不是靠一個大模型或一個Agent單打獨斗就能解決的,而是一項需要系統(tǒng)性思考、分層推進的工程。
她以用友的AI戰(zhàn)略為例,闡釋了這套系統(tǒng)化理念和分層落地思維。
底層是大模型平臺,用友與國內(nèi)幾乎所有的主流大模型實現(xiàn)對接,建立起通用大模型調(diào)用生態(tài)。
中間層是用友自主研發(fā)的垂類大模型和智能體中臺。用友的邏輯很簡單,最懂企業(yè)經(jīng)營管理和數(shù)字化的,是軟件廠商自己。依托垂類大模型,搭建智能體中臺,助力企業(yè)按需調(diào)用AI能力、自主構(gòu)建專屬智能體。
上層,結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)供銷、財務(wù)、人力等具體業(yè)務(wù)場景,用友開發(fā)了一大批智能體。僅財務(wù)領(lǐng)域,最新一代用友BIP產(chǎn)品中就嵌入了近20個智能體。
在三層架構(gòu)之上,用友還搭建了智能體編排層。今年年初,用友正式發(fā)布了面向B端的超級智能體產(chǎn)品——YonClaw。YonClaw的產(chǎn)品理念是把軟件中原有的豐富功能封裝為成百上千個skill,并將這些skill上架到Y(jié)onClaw平臺中。企業(yè)可以通過YonClaw自主調(diào)用這些skill,完成單據(jù)處理、流程處理、審核、記賬、結(jié)賬等工作。
她描述了一個充滿畫面感的未來場景:“基于YonClaw,企業(yè)的財務(wù)人員不需要進行圖形界面的點擊操作。比如,財務(wù)人員想結(jié)賬時,可以直接輸入自然語言——‘請幫我結(jié)賬’。YonClaw就會自動調(diào)用系統(tǒng)里封裝好的結(jié)賬技能,開始結(jié)賬,結(jié)賬完畢后還會自動生成一份漂亮的報告。”
用友的實踐就像一面鏡子,折射出企業(yè)級AI落地的一個關(guān)鍵真相:AI落地從來不是單兵突進,而是要打一張“組合牌”,大模型、軟件工具乃至業(yè)務(wù)理解等,缺一不可。
03
數(shù)據(jù)治理:
Agent落地的隱形門檻
如果問付建華,Agent落地財務(wù)管理最大的短板是什么?她的答案可能會跟很多人不同——不是大模型,不是算力,更不是軟件工具,而是數(shù)據(jù)治理能力。
數(shù)據(jù)不僅是大模型的養(yǎng)料,在產(chǎn)業(yè)環(huán)境中,更是直接決定了AI的能力上限。
不少企業(yè)上線的財務(wù)智能體,演示時往往驚艷四座,可一進入真實業(yè)務(wù),便難以招架數(shù)據(jù)的動態(tài)變化與復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。一方面,原始數(shù)據(jù)中常有缺失、矛盾或錯誤;另一方面,模型對財務(wù)專業(yè)知識的理解本身也可能存在偏差。
付建華指出:“沒有良好的數(shù)據(jù)治理生態(tài),再強大的AI工具也只是空中樓閣?!?nbsp;
在她看來,財務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理面臨兩道現(xiàn)實難題。
第一道在“治數(shù)”環(huán)節(jié)。企業(yè)的生產(chǎn)、運營、營銷等數(shù)據(jù)分散在各個系統(tǒng)中,若要服務(wù)財務(wù)場景,必須經(jīng)歷清洗、標準化、整合、指標加工等一系列繁瑣流程。這些工作都要依賴軟件工具來完成。
第二道在“用數(shù)”環(huán)節(jié)。自然語言如何轉(zhuǎn)換成查詢條件?系統(tǒng)如何從ERP中精確取數(shù)?取數(shù)時如何校驗用戶權(quán)限?所有這些過程,基本上都是由軟件完成的,而非大模型。
“AI只解決最后一段路的問題,前面的環(huán)節(jié)都不是AI能解決的。”付建華表示,“用戶看到的是一個會對話的智能體,背后卻是一支緊密協(xié)作的‘聯(lián)合部隊’?!?nbsp;
一個現(xiàn)象印證了她的判斷。2025年第一季度,中國大陸公開招投標平臺數(shù)據(jù)顯示,招標選型最多的軟件項目不再是財務(wù)軟件或ERP,而是數(shù)據(jù)治理型項目。這在以前是不可能的。
這意味著什么?意味著企業(yè)已經(jīng)意識到AI時代,數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略意義。那些率先把數(shù)據(jù)底座夯實的企業(yè),如今已經(jīng)開始受益;而數(shù)據(jù)底座尚不完善的企業(yè),則不得不開始償還這筆“數(shù)據(jù)債”。
04
智能體攪動的市場格局
智能體的興起,不僅深刻改變著產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的面貌,還攪動了企業(yè)軟件市場的一池春水。
財務(wù)管理在國外擁有50多年的歷史,在國內(nèi)也沉淀了近40年,早已是一個高度成熟、格局穩(wěn)定的市場。然而,智能體的快速演進,就像一顆石子投向平靜的湖面,讓兩股新的力量開始暗流涌動。
一股來自大模型廠商——它們通過開源生態(tài)聚攏開發(fā)者,讓智能體優(yōu)先調(diào)用自己的模型,從而掌握token入口這個戰(zhàn)略咽喉。另一股則來自中小企業(yè)與極客社區(qū)——借助OpenClaw等工具,試圖繞過大型軟件廠商,實現(xiàn)“小而美”的創(chuàng)新。一時間,“SaaS已死”“傳統(tǒng)軟件將被淘汰”的論調(diào)甚囂塵上。
面對這些聲音,付建華給出了冷靜的判斷。
創(chuàng)業(yè)公司能否革掉軟件或SaaS廠商的命?付建華表示,在財務(wù)領(lǐng)域,目前尚未出現(xiàn)具備顛覆能力的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。對于這些企業(yè)來說,用友這樣的廠商有他們無法逾越的護城河——行業(yè)積淀。
用友38年以來累計服務(wù)了一百多萬家企業(yè)。大部分同規(guī)模企業(yè)的財務(wù)管理場景高度相似,如費用處理、預(yù)算管理、記賬、結(jié)賬,共性需求占比達70%-80%。用友多年來通過持續(xù)不斷的深耕,把這些共性的需求場景和行業(yè)know-how凝練成標準化產(chǎn)品,以此來服務(wù)大量同類型客戶。這不是幾個“手搓”Skill就能輕易替代的。
大模型廠商能否顛覆軟件或SaaS廠商?付建華堅稱,不可能。
付建華并不否認大模型廠商的價值——它們通過開源聚攏生態(tài),吸引千行百業(yè)的企業(yè)在生態(tài)之上構(gòu)建各種應(yīng)用。用友本身也是這些大模型的生態(tài)伙伴之一,但大模型廠商不可能顛覆掉用友這樣的軟件廠商。
理由有兩個。第一,企業(yè)管理需求具備高度標準化屬性——費用處理、預(yù)算管理、記賬、結(jié)賬,所有企業(yè)都需要。這決定了必然存在專門的廠商來提供標準化的產(chǎn)品和服務(wù),而不是每一家企業(yè)都自己開發(fā)。第二,軟件廠商更懂企業(yè)管理的痛點和需求。用友YonClaw里將要封裝的成千上萬個Skill,本質(zhì)上是把用友30多年來所累積的軟件功能打散、拆解到最小顆粒度。這種產(chǎn)業(yè)厚度和業(yè)務(wù)深度,不是任何企業(yè)能在三五年內(nèi)復(fù)制出來的。
“很多互聯(lián)網(wǎng)大廠也在布局類似的Claw,他們開發(fā)了很多Skill,但主要面向C端,用于PPT制作、文檔處理、短視頻生成等。他們絕對不可能把用友積累了30多年的企業(yè)管理技能封裝到他們的Claw里——他們過去沒有這個領(lǐng)域的深度積累。”付建華表示,“深懂企業(yè)管理場景的,仍然是我們這些廠商。核心壁壘,就在我們這里。”
事實上,軟件廠商和大模型廠商的合作空間要遠大于競爭博弈:大模型廠商提供底層能力,軟件廠商提供場景管理和運營工具,二者無法相互替代。各自守著各自的生態(tài)位,反而能形成互補。
無論是大模型企業(yè)還是老牌企業(yè),抑或是初創(chuàng)企業(yè),盡管大家的著力點有所不同,但核心目標都是一致的——探索怎么把AI能力"安全、精準"地嵌入到企業(yè)復(fù)雜環(huán)境中。這一點,行業(yè)并沒有統(tǒng)一答案。
但隱約可見的是,有兩條技術(shù)路徑正在成型。
一條是“本體論”路線。本體論的理念是:把企業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境構(gòu)建成一個超級知識圖譜,將一些抽象的共性內(nèi)容,比如場景規(guī)則和業(yè)務(wù)知識被提取出來,進而賦予大模型理解業(yè)務(wù)的能力。
但付建華的判斷很務(wù)實:“這項技術(shù)距離落地還有一定距離?!庇糜炎约阂苍谔剿?,但不是一步登天,而是從幾個細分的子領(lǐng)域入手,嘗試用小范圍的本體論做出AI原生產(chǎn)品。
另一條是技能封裝路線,以YonClaw為代表。該路徑無需描繪企業(yè)復(fù)雜環(huán)境的全貌,而是把成千上萬個微觀技能封裝好、編排好,再調(diào)用通用大模型的能力去執(zhí)行。
付建華表示,用友并沒有押注某一條路線。兩條都在探索?!耙驗锳I的思想和技術(shù)迭代速度太快了,”她說,“就看在這場賽跑中,誰能率先突破?!?/p>
05
每一家企業(yè)都要加快AI化
技術(shù)之外,人才也是決定AI落地成敗的關(guān)鍵。復(fù)合型背景的人才優(yōu)勢會逐漸顯現(xiàn)。
“現(xiàn)在和許多企業(yè)的財務(wù)主管、財務(wù)團隊交流時,他們比較期待團隊里能有一些復(fù)合型人才:既懂財務(wù),又懂企業(yè)的經(jīng)營和管理,還要懂科技。這三個方面的知識比較綜合的人,現(xiàn)在在企業(yè)里非常稀缺?!备督ㄈA表示。
AI在財務(wù)領(lǐng)域的落地不會一夜間完成。至少在可以預(yù)見的周期內(nèi),財務(wù)管理的核心權(quán)力仍然在人手上。企業(yè)的競爭,最終會體現(xiàn)在人才能力的競爭上——那些無法與AI協(xié)作、不會利用數(shù)據(jù)的人,將逐漸被邊緣化。
Agent對財務(wù)管理的變革,本質(zhì)上是一場"漸進式"的革命。它考驗的不是顛覆性的創(chuàng)新,而要求持續(xù)性的投入——治理數(shù)據(jù)、封裝技能、培養(yǎng)人才、重構(gòu)流程。這些水面之下的競爭,將決定未來幾年的市場格局。
“大模型不可能顛覆所有行業(yè),但每個行業(yè)的廠商都必須跟上AI的速度,去改自己的產(chǎn)品和商業(yè)模式?!备督ㄈA再次強調(diào)了這個理念。
可以預(yù)見的是,喧囂過后,最后留在牌桌上的,往往不是聲音最大的,而是扎根最深的。最終被顛覆的,從來都是那些停止自我顛覆的人。