用友網(wǎng)絡(luò)副總裁、數(shù)智平臺(tái)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理羅小江
羅小江發(fā)表主題演講時(shí)表示，很多企業(yè)在應(yīng)用AI時(shí)，仍面臨“投入大、效果差”的困境。AI的下一站應(yīng)該是從 “數(shù)據(jù)智能”轉(zhuǎn)向“決策智能”，成為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的核心引擎。
過去，傳統(tǒng)BI、RPA等工具只能回答“發(fā)生了什么”，人是絕對(duì)決策主體；如今，Agentic AI、多智能體系統(tǒng)崛起，AI開始預(yù)測“將發(fā)生什么”、指導(dǎo)“應(yīng)該怎么做”，在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、自主交易等場景中主動(dòng)參與決策。但這一轉(zhuǎn)變中，“決策黑箱”成為最大阻礙：數(shù)據(jù)分散在異構(gòu)系統(tǒng)，流程不透明，決策邏輯難以審計(jì)，導(dǎo)致效率低下、風(fēng)險(xiǎn)積聚，經(jīng)驗(yàn)無法沉淀。解決之道是：讓企業(yè)AI在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行全局視野進(jìn)化。
同時(shí)，也可以從業(yè)界標(biāo)桿Palantir的實(shí)踐中尋找答案。這家被稱為“美國國運(yùn)股”的企業(yè)，2025年商業(yè)領(lǐng)域收入暴增121%，市值突破4000億美元，核心秘訣就是“本體驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生”。通過構(gòu)建統(tǒng)一的本體模型，整合分散數(shù)據(jù)、定義業(yè)務(wù)關(guān)系與規(guī)則，Palantir讓AI看懂業(yè)務(wù)邏輯，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)，其架構(gòu)也印證了“本體建模是打破系統(tǒng)煙囪、數(shù)據(jù)孤島、AI碎片的核心”。
用友BIP的實(shí)踐則進(jìn)一步將這一邏輯落地。羅小江分享了用友BIP基于本體建模來構(gòu)建決策系統(tǒng)的實(shí)踐。
用友BIP涵蓋數(shù)據(jù)平臺(tái)、智能平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)、云技術(shù)平臺(tái)、開發(fā)平臺(tái)、集成平臺(tái)。在底層，通過AI X數(shù)據(jù)X流程原生一體化架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與治理，定義業(yè)務(wù)對(duì)象并建立關(guān)系映射，在數(shù)字世界中重塑企業(yè)的業(yè)務(wù)模型。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常，基于業(yè)務(wù)模型驅(qū)動(dòng)未來預(yù)測，并最終生成決策建議甚至自動(dòng)觸發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作。
本體模型層：將元模型、語義模型與本體模型結(jié)合，解構(gòu)為數(shù)據(jù)（實(shí)體整合、質(zhì)量管控）、邏輯（關(guān)系梳理、規(guī)則定義）、操作（動(dòng)作觸發(fā)、系統(tǒng)反寫）三要素；分為語義層與動(dòng)力層，通過本地元數(shù)據(jù)和對(duì)象級(jí)服務(wù)（OSS）支撐，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯的語義化，讓 AI 能夠理解。
智能決策層：接入 4000 多個(gè)可轉(zhuǎn)化為 MCP 的 API，從多模型結(jié)合、多端多模態(tài)集成、治理協(xié)作、企業(yè)級(jí)權(quán)限管理、智能體運(yùn)營、幻覺控制六個(gè)維度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)思考 - 觀測 - 行動(dòng)的閉環(huán)。
采用 “通用大模型 + 行業(yè)大模型 + 企業(yè)小模型” 的矩陣模式，通過預(yù)訓(xùn)練與結(jié)構(gòu)化 / 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，降低大模型泛化風(fēng)險(xiǎn)，提升專業(yè)性、實(shí)時(shí)性與可解釋性，適配供應(yīng)鏈、定價(jià)等業(yè)務(wù)場景。
鞍山鋼鐵集團(tuán)數(shù)智發(fā)展部副總經(jīng)理趙偉
通過企業(yè)級(jí)知識(shí)體系的“分層與路由”工程，以及高精度檢索的“混合策略”來優(yōu)化模型表現(xiàn)。特別是針對(duì)多智能體協(xié)同這一行業(yè)難題，主控 Agent 與專業(yè) Agent 的角色有各自的分工。鞍山鋼鐵依托數(shù)智化平臺(tái)，在生產(chǎn)、管理、決策等領(lǐng)域落地一系列標(biāo)桿應(yīng)用，通過一系列智能與數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的舉措，為鋼鐵行業(yè)數(shù)智化升級(jí)提供了可復(fù)制的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
本次專題分享過程中，京東智能供應(yīng)鏈 Y 事業(yè)部算法專家耿東陽，也揭秘了京東如何利用大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與 AI 在供應(yīng)鏈核心環(huán)節(jié)的深度協(xié)同：在銷量預(yù)測這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，京東自研的 TimeHF 時(shí)序大模型展現(xiàn)出了捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)豐富信息的能力，以極強(qiáng)的可擴(kuò)展性與零樣本預(yù)測能力，覆蓋了京東復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)場景。并通過引入多智能體系統(tǒng)，京東實(shí)現(xiàn)了庫存診斷、銷售分析與計(jì)劃自動(dòng)糾偏。這些智能體具備精準(zhǔn)的意圖理解能力，甚至能生成可解釋的代碼進(jìn)行閉環(huán)優(yōu)化，增強(qiáng)了供應(yīng)鏈計(jì)劃的敏捷性與彈性。
