简介：本文探讨了企业如何在大模型时代完成AI技术革命下的平台能力升级，通过用友YonGPT等案例，详细阐述了企业服务大模型的应用、优势及升级路径，强调了平滑转型与降本增效的重要性。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动产业变革的关键力量。面对这一趋势，企业如何完成AI技术革命下的平台能力升级，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨企业如何在这一进程中抓住机遇，实现转型升级。
近年来，人工智能大模型在各个领域展现出强大的应用潜力。从自然语言处理到计算机视觉，从智能推荐到自动驾驶，大模型正逐步渗透到我们生活的方方面面。对于企业而言，大模型不仅意味着技术上的革新，更是商业模式和运营方式的深刻变革。
在这一背景下，用友公司凭借其三十五年的服务企业经验，推出了业内首个企业服务大模型——YonGPT。YonGPT能够理解、解析各类企业数据，并应用于各类业务场景，为企业提供智能化的人机协作、业务洞察、商业决策支持和智能运营服务。
智能化应用：YonGPT能够基于市场变化及历史数据，智能感知企业产销存各领域数据的关联和归因，模拟调整相关策略，多因子测算下个经营周期盈利数据。此外，它还能根据员工的工作表现、目标达成情况等行为数据，自动生成试用期评价并提交审核。
全场景覆盖：YonGPT已在财务、人力、供应链、采购、制造、营销、研发、项目、资产、协同等业务领域形成全场景的大模型应用。通过大模型，企业能够更好地理解业务需求、更准确地做出决策，并确保了模型的实用性和有效性。
高效支撑：YonGPT通过大模型服务平台提供数据管理、大模型精调、大模型评估优化、大模型推理和插件服务等功能，为大模型的构建和服务提供稳定且有效的支撑。
面对大模型的冲击，企业如何实现平台能力的升级？以下是一些关键路径：
融合现有数智化底座：企业应将大模型与现有数智化底座相互融合，对底座的各项能力与流程进行全方位的智能升级。这不仅可以提升企业的运营效率，还能加速创新。
平滑转型：企业引入生成式AI的过程应是“润物细无声”的。组织更偏好平滑流畅的转型过程，而非大张旗鼓的粗暴升级。因此，企业应制定详细的转型计划，确保转型过程中的稳定性和连续性。
建立专业团队：企业应建立专业的人工智能技术团队，包括算法工程师、人工智能架构师等，提供技术支持和解决方案。这将有助于企业更好地理解和应用大模型技术。
持续创新：基于大模型的生成式AI技术可以为企业员工在内容创作、人机交互、产品设计等依赖创新输出的领域提供知识图谱、创意参考、决策修正等能力。企业应充分利用这些能力，持续稳定输出创新成果，作出最佳决策。
用友YonGPT作为业内首个企业服务大模型，已在多个领域取得了显著成效。例如，在供应链协同方面，YonGPT可以根据历史消耗和需求预测，动态计算不同仓库物料的安全库存，并测算建议未来一定周期内的目标库存、预计订货量指标。这不仅降低了库存成本，还提高了客户服务水平。
此外，YonGPT在公文专家、法务专家机器人等专业服务领域也展现出强大的应用能力。通过训练专业方向的专家机器人，YonGPT能够为员工提供更加专业、高效的服务。
大模型时代已经来临，企业只有紧跟时代步伐，不断升级平台能力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过融合现有数智化底座、平滑转型、建立专业团队以及持续创新等路径，企业可以充分利用大模型技术的优势，实现转型升级和可持续发展。
在这一进程中，用友YonGPT等企业服务大模型无疑将发挥重要作用。它们不仅为企业提供了强大的技术支持和解决方案，还为企业实现数智化转型提供了有力支撑。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，企业服务大模型将在更多领域发挥重要作用，推动产业向更加智能化、高效化的方向发展。
同时，企业在选择AI技术平台时，也应关注产品的易用性、可扩展性以及售后服务等方面。例如千帆大模型开发与服务平台，作为专业的AI技术平台，它提供了丰富的功能和强大的技术支持，能够帮助企业快速构建和部署大模型应用。企业在选择时，可以结合自身需求和实际情况进行综合考虑和选择。