企业服务大模型能否成为智能化时代的“操作系统”？

大模型发展为企业应用创新打开巨大想象空间。在智能化时代，企业服务大模型可谓承担着企业应用“操作系统”的角色，让支撑企业应用的技术底座的智能化能力更加完整，推动智能应用从认知阶段升级为慧知阶段，助力企业实现智能化运营，让智能化真正为企业增收。

企业服务大模型将成为企业级 AI 应用的“操作系统”

2023 年堪称生成式 AI 元年，对于积极谋求数智化转型的企业而言，生成式 AI 技术许诺的前景是非常诱人的：生成式 AI 工具可以大大简化低端重复工作的流程，大幅减少人力投入，激发内容创意，提出高水平业务洞察，辅助重要决策，预防风险；当生成式 AI 技术与企业已有的丰富数据资源充分结合，不仅能深度挖掘数据中潜藏的价值，还能让企业将有限的资源更多集中在业务和产品创新中，为竞争力持续提升奠定基础。

中国工程院院士戴琼海曾在公开发言中表示，拓宽数据边界、推动算法创新、打破算力瓶颈将是未来带来应用变革、引领人工智能基础突破的必由之路。基于大模型的生成式 AI 是人工智能技术和应用的最新发展潮流。戴琼海预测，大模型预计 5 年左右将成为人工智能应用中的关键基础性平台，类似 PC 时代的操作系统。

用友身为行业前列的企业数智化软件与服务提供商，在几年前就率先提出了“数智企业”的概念，定义了以数字和智能技术共同驱动的数智商业创新，数据驱动、智能运营的企业新范式。用友基于服务企业三十五年的经验积累，融合了企业各个领域专业知识和各类行业商业 KnowHow，经过领域、行业数据的预训练和精调，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，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。

YonGPT 很好地诠释了企业智能化应用“操作系统”的角色。用友认为大模型作用的发挥，应该与企业现有数智化底座相互融合，这样可以对底座的各项能力与流程进行全方位的智能升级。对于企业而言，获得生成式 AI 能力并非目的，通过领先技术的融会贯通实现降本增效、加速创新才是最终目标。企业引入生成式 AI 的过程应该是“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。

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。通过与用友 BIP 其它产品的有机集成，YonGPT 还创新地将企业的私有化数据通过特定机制与企业服务大模型有效结合，不仅能够解决企业内部数据安全隐私问题，同时也充分利用大模型多领域、多行业的关联带来的涌现可重用专业能力，使得企业服务由流程驱动转变为基于大模型调度的语义驱动，为企业带来智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成，成为企业智能化应用创新的能量源泉。

YonGPT 总体架构

探究业内首个企业服务大模型的核心技术

如今，推出一款单独的大模型产品已经需要企业具备相当程度的技术实力，而将大模型的能力融入已有的技术平台，对现有产品矩阵进行全面智能化升级更是需要深厚的能力积累。

YonGPT 为企业智能化赋能的能力分为通用能力、应用能力两层。

用友的通用大模型底座通过优化技术架构和算法，为业界各种主流的通用大模型提供了强大的支持，比如百川智能、智谱 ChatGLM、百度文心一言等。这个通用大模型底座不仅提供了高效的计算和存储能力，还具备出色的可扩展性和灵活性，可以根据不同的需求进行定制化开发。为此，用友通用大模型底座还集成了丰富的工具和库，帮助开发者更加便捷地进行模型训练、部署和优化。通过与业界主流的通用大模型进行集成和优化，用友通用大模型底座为企业提供了更加智能、高效和可靠的大数据分析和应用服务，助力企业数字化转型和创新发展。

通用大模型基础上的 YonGPT 企业服务大模型

• 用友 YonGPT 通用能力层具备完备的语义理解能力，使其能够理解和生成自然语言文本，执行推理，识别实体，管理上下文，与知识库集成，并以有意义的方式与用户互动；

• YonGPT 的内容生成能力，不仅可以用于生成文章、报告、新闻稿，还可以应用于自动化报告生成、翻译服务、自然语言生成的数据可视化以及虚拟助手和聊天机器人的开发；

• 多轮对话能力，能够以自然、流畅的方式参与多轮对话，保持上下文的一致性，理解用户的需求，并生成有针对性的回应。这种能力为众多应用场景提供了巨大的潜力；

• 知识问答能力，可以从广泛的知识源中提取信息并回答用户的问题。它具有广泛的知识覆盖，包含各种文本资料、百科全书、研究论文，以及大量的企业管理领域相关的知识体系，还能够处理多步骤的复杂问题；

• 角色扮演能力使其能够模拟不同的虚拟角色，与用户进行逼真的对话和互动，创造出各种情境和情感表现。包括模拟架构师、咨询师、客服等不同的角色，以及日常办公、决策分析、客户支持等不同情境下的个性化角色扮演体验；

• 逻辑推理能力，可以识别和应用各种逻辑规则，回答需要逻辑推理的问题，如数据分析、执行建议等问题，还可以用于解决复杂问题，验证假设和推断结论，有助于用户更深入地理解问题的本质；

• 代码生成能力，可以生成程序代码，包括各种编程语言的代码段、脚本和算法。并且可以结合用友低代码开发平台 YonBuilder 的数字化建模能力生成符合 YonBuilder 框架逻辑的代码结果，对于降低研发人员的研发门槛有着非常大的价值。

• 图像生成能力，可以生成多样性的图像，包括不同主题、风格和风格的图像。这使其非常灵活，可适应不同的创作需求。

企业服务场景下，很多业务场景非常地复杂，YonGPT 提出了“决策 GPT”的解决方案，也就是将复杂任务分解为任务链并调度决策。在过去，传统 AI 技术更多是直接提供结果输出，大模型则为企业带来了在复杂业务决策流程中全程帮助推演最佳结果的能力。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，升级企业的创新生产链条，使企业能够持续稳定输出创新成果，作出最佳决策。

在应用能力层面，YonGPT 首先解决了通用大模型在意图槽位识别上的不足。YonGPT 意图槽位的模型训练，能够准确收集 30 种意图的近百个槽位，对于有大量候选项的意图槽位，采用分批次训练进模型 + 根据语义检索相关候选槽位词的方式进行识别，大大提升了企业应用场景的意图识别准确性。

在业务知识查询问答的场景上，用友 YonGPT 结合智能大搜相关的能力解决多模态数据的搜索查询、问答。比如，多数据类型快速索引、准确定位上下文、解决大模型生成问答幻觉。在专业领域大模型结合数智员工能力，可以训练专业方向的专家机器人，为员工提供专业服务，比如公文专家、法务专家机器人等。

YonGPT 以强大的数据分析和预测能力、自然语言处理能力、知识整合能力以及应用生成能力，为企业实现数智化转型提供了强有力的支撑，为许多企业生产经营与运营管理的领域中发挥了重要作用。YonGPT 已经在财务、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。

YonGPT 大模型的全场景应用

例如，YonGPT 可以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，并模拟调整相关策略，多因子测算下个经营周期盈利数据；又如基于 YonGPT 的试用期评价，可以根据员工的工作表现、目标达成情况、日常协作、专项工作等行为数据，自动生成对该员工的试用期评价并提交审核；基于 YonGPT 的供应链协同可以实现供应网络优化。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，依据设定的服务水平，测算建议未来一定周期内的目标库存、预计订货量指标，在保证客户服务水平的前提下，降低优化库存成本等等。

值得一提的是，YonGPT 非常注重企业隐私数据的安全保护，运用了多种安全组合架构来打消企业使用大模型时的后顾之忧。

铸就牢固根基，数智底座推动创新技术在企业的全面应用

YonGPT 作为企业数智化底座用友 iuap 的一部分，它汲取了用友 iuap 领先的技术与平台能力，同时也为用友 iuap 的智能化升级添了一重砝码。

用友 iuap 助力企业提升数智化技术驾驭能力。基于技术平台、业务中台、数据中台、智能中台、低代码开发平台和连接集成平台，为企业提供了中台化构建能力、多云环境下的 混合云开放集成互联互通能力、技术普惠化下的低代码开发和数智能力自助等应用快速构建能力。

用友 iuap 经过二十几年持续创新，已发展成为更懂业务、技术领先、体系完整的企业数智化底座。其中，iuap 智能中台承载着 iuap 的智能化能力，以大模型及服务平台，与 AI 算法、知识图谱相融合的智能技术为基础，提供了数智员工、智能大搜与智能服务三大类 AI 产品服务，进而作用于财务、人力、采购等领域云，为各行业的创新发展提供智慧赋能。在 iuap 智能中台的支持下，企业的研发、运营和业务全流程与每一位员工都能实现智慧升级，日常行为、关键决策与成果输出都有了数据与智能分析辅助的支撑，在此基础上的降本增效、风险防范、流程优化与决策创新也就顺理成章。

2023 年，用友 iuap 除了在企业服务大模型的突破之外，还在多个维度实现领先技术的提升和迭代。

YMC 云监控中心：支持云上云下一体和远程智能会诊的健康管理专家

YMC 云监控中心分为云上实时监测与本地端日常监测两大部分，提供大盘监控、远程会诊、专家分析、运维优化等能力。云监控中心可以面向多利益相关群体及时报告系统问题，并支持全链路、多场景、多环境根因高效分析。值得一提的是，云监控中心能够随时获取用友线上专家的帮助，对监控报告进行深度解析，与企业 IT 部门共同商讨对策，将问题消灭于萌芽之中。

租户领域分库：提供高弹性资源隔离模式，更高性能、更灵活部署、更低 TCO

数据库是企业数智化底座的关键组成部分，数据库用户分库方式直接影响数据库的使用效率。用友 iuap 平台提供 YMS 云中间件，创新实现了按领域分库的共享数据库架构。在这种分库方式中，技术中台、应用中台、业务中台与人力、财务等部门可以按照用途分库，共享数据库海量数据资源，中间件也支持按租户分库的独享模式。这种设计带来了更高性能、更低 TCO，可以满足更灵活的应用部署需求，使平台的微服务基础架构资源得到最大利用。

迁移家族：个性化、高可靠，加快应用上线与迭代升级速度

在企业应用开发流程中，应用通常需要在开发环境、测试环境与生产环境中来回迁移。用友 iuap 平台为此发展了一整套迁移技术栈，包含开发迁移、环境迁移、配置迁移和档案迁移四大组件，使开发人员可以平滑无缝地在不同环境中共享成果，在满足个性化与高可靠需求的情况下，大大加快了应用上线与迭代升级的速度。

此外，用友 iuap 首创云上云下一体的持续交付体系，让企业私有云平台体验到公有云的更新效率，让云下应用升级像 AppStore 一样简单；自研多维数据引擎（存算一体），实现 100% 自主安全可控，支持千亿级数据规模下的“多准则、多币种、主附表”快速合并，一键出表。这一技术已经在大型央企中进行了验证，实现了 1500 家分子公司规模的超大型企业报表的快速合并、一键出表；实现了安全可信的国产化信创适配，为企业客户提供稳固可信、自主可控的数智化平台服务。比如多维引擎数据库完成国产化芯片测试，实现千亿级数据量，万级并发检索，毫秒级响应。

技术是业务创新的源泉，用友 iuap 基于领先的技术，将技术、工具、平台、服务，以及深厚的知识积累和实践经验进行沉淀，以数智化底座的方式，来助力企业数智化成功落地。企业数智化底座为企业实现数据驱动，走向智能运营提供了稳固的平台支撑。同时，当 AI 进入普及应用，企业服务大模型或将成为新时代的“操作系统”，为数智底座注入智能化能量，为企业进行智能化应用创新带来更多可能，助力企业驾驭数智未来。