用友:AI企业应用进入普及化阶段,AI落地企业要做好数据治理

2024-08-14 18:03:17 - 华夏时报

1956年,AI(人工智能)被首次提出。此后相关科研人员开始研讨如何让一台机器拥有人的智慧。2016年3月AlphaGo击败人类棋手李世石,AI的强大开始被广泛认知。2022年ChatGPT催生了人工智能的新浪潮,具备更强的通用性理解和生成能力的大模型让通用人工智能发展迎来了曙光。

2024年,企业级AI元年开启,AI不仅仅是被运用在个人消费领域,更是越来越多地被投入到企业应用领域。AI正在重新定义企业中人与系统、设备的关系,融入产业发展。用友方面表示,AI企业应用进入普及化阶段,而AI落地企业要做好数据治理。

AI企业应用日益普及

AI的企业化运用势在必行。在新质生产力赋能经济高质量发展背景下,国家战略层面要求完善推动新一代信息技术、人工智能等战略性产业发展政策和治理体系,以国家标准提升引领传统产业优化升级,支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业。

“AI技术的迅猛发展已驱动AI在企业的应用进入普及化阶段,大大加速了数智化的进程,企业数智化由此前侧重数字化,进入到数字化和智能化并举的新阶段。”8月10日,在用友主办的“2024全球商业创新大会”上,用友网络董事长兼CEO王文京公开表示。

用友:AI企业应用进入普及化阶段,AI落地企业要做好数据治理

数智技术在企业的应用就是要推进企业数智化转型升级。应用数智技术,不仅要对数据这一新的生产要素进行价值化运用,更要对人工智能(AI)这一全新生产能力进行普及应用,发挥新“智”生产力的创新价值。

同时,王文京指出,云计算、大数据和AI是企业数智化建设和发展中最核心的3大技术,其中AI技术在企业的应用经历3个层级:从感知级,如RPA、规则引擎、语音识别、图像识别、OCR等;到认知级,如NLP、机器学习平台、智能搜索、VPA、数智员工、知识图谱等;再到慧知级,最具代表性的就是大模型和智能体。

越来越多的企业开始抢抓AI+带来的发展机遇。笔者注意到,叠加国产化的浪潮,中国中车、中国移动等国内头部企业纷纷寻求与用友等相关企业的数智化合作。

MorningConsult调研并发布的《2023年全球AI采用指数》显示,85%的中国企业表示未来会加速AI采用。“中国企业对AI的拥抱和应用相当积极,走在全球的前列。”王文京指出。

主营铝用预焙阳极相关业务的索通发展也开始应用AI相关产品。索通发展董事、总裁郝俊文在“2024全球商业创新大会”上表示,索通发展在发展过程中的时候,走了一些弯路,不过,2018年,公司提出要做无人工厂、无人车间、少人车间,进行数智化管理。

作为制造企业,索通发展需要解决“机器适应你还是你适应机器”的问题。“任何一台设备应该对于所有相关人员都能够适应,而不是适应某一个人,当适应某一个人的时候,那是经验的使用。”郝俊文表示,标准化和数智化要求所有的机器设备适应相关的所有人。“2023年我们开始和用友全方位合作做数智化工厂,引入智慧办公、人力系统。”

落地企业要做好数据治理

用友BIP媒体沟通会上,用友网络执行副总裁兼CTO樊冠军列举了AI企业应用的典型合同场景:“任何一家企业都要审批合同,以前是录合同信息,好多企业对不上,现在就可以进行合同识别,类似于OCR识别。”

“当合同审核的时候,比如用友办年会,需要选供应商。如果办了好多年年会,知识的合同文档都在里面了,今年再办的时候,它就会根据十年的合同给出今年合同审核的要点,给出建议,形成知识伴随。”樊冠军继续解释道。

“最主要是在合同审批的时候,企业可以通过比对功能,把纸质版合同和电子化的做比对,找出差异,从而降低合同签署风险。随着AI的发展,大模型的发展,AI产品会有大量的企业应用场景。”樊冠军展望道。

企业如何正确、成功推进数智化,用友方面总结服务众多行业不同规模企业的数智化实践,提出了“企业数智化1-2-3”的能力进阶模型,企业通过“业务在线、数据驱动、智能运营”三个能力进阶成功实现数智化。

王文京指出,企业要成功推进数智化,除了要选择采用正确的方法论、选择合适的软件系统,企业还要重视和做好“数据治理”(数据标准化)以及“模型运用”(AI模型的选择和应用)这两项重要的基础工作,就像信息化时期要做好“流程梳理”工作一样。

那么AI落地企业是否存在重点需要解决的难点问题?樊冠军指出,AI企业运用的相关内容,大家一直都在做探索。通过跟大量企业打交道,用友也最后出了几大产品体系,包括智友、数智员工、智能大搜等。这些产品的核心是知识、数据。如果数据没治理到位,AI在企业中也确实不好落地。

值得注意的是,新推出的用友BIP3R6更智能、具备更强数据处理与服务能力、以及更丰富的应用,并在易交付性、零代码等方面取得重要突破和发展,应用服务数量增长到564个,智能服务数量增长到108个,数据服务数量增长到50个,实现智能服务和数据服务能力的升级。

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