企業(yè)的數(shù)據(jù)困境已持續(xù)多年。我們通常用“數(shù)據(jù)孤島”來(lái)形容它，但在AI時(shí)代，這一困境的危害被急劇放大，表現(xiàn)為“智能體貧血癥”：
· 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，AI模型“認(rèn)知混亂”
集團(tuán)內(nèi)各業(yè)務(wù)單元的主數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一。例如，A子公司的“客戶編號(hào)”與B事業(yè)部的“客戶代碼”無(wú)法關(guān)聯(lián)。當(dāng)集團(tuán)級(jí)AI模型試圖進(jìn)行客戶全景分析時(shí)，如同閱讀一本沒(méi)有統(tǒng)一語(yǔ)法的天書(shū)，難以形成準(zhǔn)確認(rèn)知。
· 流程與數(shù)據(jù)脫節(jié)，AI學(xué)習(xí)“素材失真”
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在冗長(zhǎng)、斷點(diǎn)的業(yè)務(wù)流程中產(chǎn)生，大量依賴人工線下處理與跨系統(tǒng)導(dǎo)入導(dǎo)出。這不僅導(dǎo)致數(shù)據(jù)時(shí)效性差，更致命的是，數(shù)據(jù)的背景信息（即上下文）在流轉(zhuǎn)中丟失。AI模型無(wú)法理解一條數(shù)據(jù)產(chǎn)生于哪個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)、由誰(shuí)操作、為何產(chǎn)生，學(xué)習(xí)到的只能是表面的、可能失真的規(guī)律。
·質(zhì)量閉環(huán)缺失，AI決策“根基不牢”
缺乏融入業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與治理閉環(huán)。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、異常值一旦產(chǎn)生，便會(huì)在系統(tǒng)中“污染”流轉(zhuǎn)。AI基于這些“臟數(shù)據(jù)”進(jìn)行訓(xùn)練與推理，其輸出的決策建議自然如同建立在流沙之上的大廈，毫無(wú)可信度可言。
> 核心痛點(diǎn)：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理是靜態(tài)的、后置的，流程結(jié)束后再整合清理數(shù)據(jù)，無(wú)法滿足AI對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、上下文一致性和高質(zhì)量的要求。
解題思路
AI×數(shù)據(jù)×流程 原生一體化
要治療“智能體貧血癥”，需要從理念上進(jìn)行根本性變革。核心在于“AI X數(shù)據(jù)X流程”原生一體化，構(gòu)建一個(gè)能夠自我演進(jìn)、持續(xù)優(yōu)化的“活”的數(shù)據(jù)有機(jī)體。這并非三者的簡(jiǎn)單疊加，而是一種乘法效應(yīng)：
· 流程是數(shù)據(jù)的“發(fā)生器”與“價(jià)值錨點(diǎn)”
高質(zhì)量數(shù)據(jù)源于規(guī)范、在線化的業(yè)務(wù)流程。確保數(shù)據(jù)在產(chǎn)生源頭就具備標(biāo)準(zhǔn)格式以及符合業(yè)務(wù)需求的統(tǒng)一定義。同時(shí)，流程明確“數(shù)據(jù)為誰(shuí)服務(wù)”，保障數(shù)據(jù)供給的精準(zhǔn)性、可用度、標(biāo)準(zhǔn)度。
· 數(shù)據(jù)是AI的“食糧”與流程的“鏡像”
規(guī)范流程產(chǎn)生的潔凈、可信、富含上下文的數(shù)據(jù)，是訓(xùn)練和驅(qū)動(dòng)AI模型的優(yōu)質(zhì)燃料。同時(shí)，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)反映業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，為流程優(yōu)化與AI分析提供客觀依據(jù)。
· AI是數(shù)據(jù)與流程的“優(yōu)化器”
AI能力注入數(shù)據(jù)與流程各環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)側(cè)自動(dòng)完成探查、質(zhì)量修復(fù)、智能打標(biāo)；流程側(cè)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警、動(dòng)態(tài)派工、風(fēng)險(xiǎn)攔截，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)自適應(yīng)優(yōu)化，進(jìn)而產(chǎn)生更高質(zhì)量的新數(shù)據(jù)。
用友BIP
將一體化理念轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)生產(chǎn)力
在用友BIP的數(shù)智化新底座中，我們正將“AI×數(shù)據(jù)×流程”的原生一體化理念，轉(zhuǎn)化為具體的技術(shù)能力和業(yè)務(wù)場(chǎng)景：
“以用促治”的數(shù)據(jù)治理
基于統(tǒng)一用友iuap數(shù)智底座、多年實(shí)戰(zhàn)積累的數(shù)據(jù)治理能力以及結(jié)合DCMM與DAMA的方法論，通過(guò) “以用促治”為手段，通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)展數(shù)據(jù)治理工作，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量規(guī)則融入到采購(gòu)、銷售、報(bào)銷等每一個(gè)業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)即被校驗(yàn)，從源頭保障質(zhì)量；AI自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)異常和重復(fù)記錄，實(shí)現(xiàn)治理自動(dòng)化。
流程驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈
基于統(tǒng)一的數(shù)智平臺(tái)，天然打破系統(tǒng)壁壘。當(dāng)銷售簽單等業(yè)務(wù)推進(jìn)時(shí)，合同、應(yīng)收、庫(kù)存等數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)規(guī)則實(shí)時(shí)流動(dòng)、自動(dòng)觸達(dá)下游環(huán)節(jié)，形成無(wú)縫銜接的“數(shù)據(jù)流水線”，確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和一致性。
能統(tǒng)一數(shù)據(jù)“通用語(yǔ)言”的企業(yè)級(jí)主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
數(shù)據(jù)治理的首要難題是標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。用友iuap主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與模型（客戶、供應(yīng)商、物料等），實(shí)現(xiàn)主數(shù)據(jù)“一處定義，處處使用”。所有主數(shù)據(jù)經(jīng)平臺(tái)統(tǒng)一校驗(yàn)、審核與分發(fā)，確保準(zhǔn)確性、唯一性、一致性，從源頭解決AI“認(rèn)知混亂”問(wèn)題。
能構(gòu)建高質(zhì)量“數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈”的數(shù)據(jù)平臺(tái)
用友iuap數(shù)據(jù)平臺(tái)打造高效數(shù)據(jù)加工流水線，核心能力包括：
- 全域?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)融合：基于統(tǒng)一的數(shù)智底座，用友iuap數(shù)據(jù)平臺(tái)可無(wú)縫對(duì)接用友BIP平臺(tái)內(nèi)部模塊與外部異構(gòu)系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島，形成全域數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體基座；
- 內(nèi)置AI的數(shù)據(jù)治理與開(kāi)發(fā)：智能探查數(shù)據(jù)質(zhì)量、自動(dòng)建模清洗，提升加工效率與自動(dòng)化水平；
- 端到端數(shù)據(jù)血緣與可信溯源：全鏈路追溯數(shù)據(jù)源頭與加工邏輯，消除數(shù)據(jù)“黑盒”，構(gòu)建數(shù)據(jù)信任。
賦能業(yè)務(wù)“最后一公里”的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給
高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)和分析模型，安全高效供給到前端業(yè)務(wù)場(chǎng)景。無(wú)論是BIP自身應(yīng)用（智能報(bào)銷、精準(zhǔn)營(yíng)銷）、AI模型調(diào)用，還是業(yè)務(wù)人員自助分析，都能便捷、即時(shí)獲取可信數(shù)據(jù)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)隨需而動(dòng)”。
