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破局AI落地困境,《企業(yè)AI應用落地白皮書》正式發(fā)布
2025年6月26日

當 AlphaGo 掀起全球 AI 浪潮,當 ChatGPT 重新定義人機交互,當以DeepSeek為代表的大模型從實驗室走向產(chǎn)業(yè)應用,人工智能已成為企業(yè)數(shù)智化轉型的核心引擎。然而,企業(yè)在擁抱 AI 的過程中面臨著 “知易行難” 的困境:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、系統(tǒng)架構陳舊僵化、專業(yè)人才結構性短缺、投入產(chǎn)出比(ROI)模糊不清…… 如何讓 AI 從概念走向實際業(yè)務場景?如何平衡技術創(chuàng)新與風險管控?如何構建可持續(xù)的 AI 價值創(chuàng)造體系?


對此,用友網(wǎng)絡正式發(fā)布《企業(yè)AI應用落地白皮書》(以下簡稱“白皮書”)。此白皮書旨在基于客戶的廣泛挑戰(zhàn)與需求,深入探索企業(yè)落地AI應用的關鍵任務,以及中國新一代企業(yè)軟件如何真正地助力企業(yè)實現(xiàn)AI的落地、助力企業(yè)加速數(shù)智化轉型。


 


白皮書對企業(yè)AI的知識沉淀,基于用友與近600位企業(yè)CXO的交流,以及來自175家企業(yè)深度調(diào)研的193份有效問卷。這些企業(yè)涵蓋了從小于 300 名員工的小型企業(yè) 到超過 10 萬員工的大型企業(yè),企業(yè)營收規(guī)模 也覆蓋了從小于5000萬元到超過千億元,涉及到制造、消費品、能源、服務、金融等多個行業(yè)。


正是這些對中國企業(yè)AI應用現(xiàn)狀的深度洞察,促使用友將其提煉為《AI在企業(yè)應用落地白皮書》。從中系統(tǒng)性梳理了AI落地的目標與挑戰(zhàn)、戰(zhàn)略路徑、技術支撐、價值創(chuàng)造邏輯及AI落地的企業(yè)領先實踐,為企業(yè)決策者提供了一份兼具前瞻性與實操性的行動指南,讓企業(yè)AI實現(xiàn)從“技術應用”到“價值創(chuàng)造”的升級跨越。


 


1、直面落地痛點:解碼企業(yè)AI應用的三大目標與五大挑戰(zhàn)

白皮書指出,企業(yè)應用 AI 的目標圍繞“增效降本、精準運營、風險管控“展開,核心是通過AI 實現(xiàn)戰(zhàn)略轉型和價值躍升,從而在激烈的市場競爭中脫穎而出,邁向更加穩(wěn)健、可持續(xù)的發(fā)展道路。


企業(yè)在落地AI過程中面臨5大挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理短板;新技術、大模型與原有系統(tǒng)整合難度高;AI嵌入業(yè)務流程難度大;AI專業(yè)人才結構性短缺;戰(zhàn)略規(guī)劃與成本投入失衡。


2、重構價值邏輯:落實企業(yè)成功應用 A1的三大關鍵任務

AI 只有深度嵌入業(yè)務流程才能發(fā)揮最大價值,白皮書提出企業(yè) AI 落地的三大關鍵任務,旨在夯實技術與管理基礎。包括,應用/升級新一代企業(yè)軟件,重構商業(yè)模式與生產(chǎn)力;加強數(shù)據(jù)治理與知識治理,為AI提供數(shù)據(jù)基礎;接入主流大模型與垂類模型,低成本、快速地使用AI。


3、領先技術突破:指出中國新一代企業(yè)軟件的“AI賦能”路徑

白皮書深入解析了中國新一代企業(yè)軟件用友BIP,如何通過技術架構創(chuàng)新,破解AI落地難題。根據(jù)企業(yè)落地AI應用的需求,用友基于多年在企業(yè)服務市場的專業(yè)經(jīng)驗,包括超過30年的業(yè)務積累與服務 經(jīng)驗、高質(zhì)量數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗、覆蓋眾多領域/行業(yè)KnowHow,以及新一代企業(yè)軟件與智能平臺——用友BIP,在業(yè)界率先發(fā)布用友BIP企業(yè)AI,驅動企業(yè)的決策與運營數(shù)智化升級。


同時,白皮書中收錄了多個行業(yè)頭部企業(yè)的AI應用領先實踐,為不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)提供參考模板。如制造業(yè)的雙良,零售業(yè)的立高,能源央企中國華電等。


AI不是企業(yè)的“可選項”,而是“必選項”?!镀髽I(yè)AI應用落地白皮書》的價值,不僅在于它提供了一套方法論,更在于它傳遞了一個信念:對于仍在AI轉型路口徘徊的企業(yè)而言,這份白皮書無疑是一盞明燈——它告訴我們,只要找準場景、用對方法、選對伙伴,AI對企業(yè)的商業(yè)價值將遠超預期。而用友BIP,正以企業(yè)AI為支點,助力中國企業(yè)在這場數(shù)智化變革中,跑出“加速度”。



   

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