歷時(shí)幾年精心研發(fā)和企業(yè)實(shí)踐，用友iuap智能中臺(tái)的企業(yè)級(jí)生態(tài)已露雛形。它秉承了中臺(tái)“企業(yè)級(jí)能力復(fù)用、靈活支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新”的技術(shù)特性。不同的是：它更是一個(gè)智能（AI）應(yīng)用的分享平臺(tái)，不僅可以幫助企業(yè)快速連接目前市場(chǎng)上主流的各種智能（AI）應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的一鍵發(fā)布，還可以聯(lián)合企業(yè)、合作伙伴一起探索創(chuàng)新的AI商業(yè)模式。
近日，用友數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品總監(jiān)陳宏志接受采訪并詳細(xì)介紹了用友iuap智能中臺(tái)的研發(fā)背景、技術(shù)特性以及行業(yè)應(yīng)用情況。
中國(guó)信通院的調(diào)研顯示，2021年人工智能行業(yè)正迎來(lái)廣泛的商業(yè)化落地階段。麥肯錫2020年11月發(fā)布的AI人工智能技術(shù)現(xiàn)狀調(diào)查也顯示，一半企業(yè)表示，至少在一項(xiàng)工作中采用了人工智能技術(shù)，84%的企業(yè)將人工智能視為提高競(jìng)爭(zhēng)力的“基本要素”，另有50%的企業(yè)將人工智能視為“變革性”技術(shù)。IDC早在2019年預(yù)測(cè)，到2023年，人工智能技術(shù)的支出將成長(zhǎng)兩倍以上，達(dá)到979億美元。
但是，我國(guó)行業(yè)企業(yè)在AI應(yīng)用方面卻面臨諸多挑戰(zhàn)，包括缺乏開(kāi)源開(kāi)放的核心人工智能算法和深度學(xué)習(xí)框架平臺(tái)，企業(yè)內(nèi)部沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、互聯(lián)互通水平嚴(yán)重不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，缺乏深度嵌入行業(yè)場(chǎng)景的定制化人工智能應(yīng)用，以及AI人才荒等問(wèn)題。
作為國(guó)內(nèi)最懂企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的提供商之一，用友早在2017年開(kāi)始研發(fā)“數(shù)據(jù)中臺(tái)”，幫助企業(yè)解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、互聯(lián)互通水平嚴(yán)重不足的問(wèn)題，這也是企業(yè)AI應(yīng)用的前提和基礎(chǔ)。
隨著研發(fā)過(guò)程的推進(jìn)，用友發(fā)現(xiàn)，To B企業(yè)做中臺(tái)的邏輯與To C企業(yè)的截然不同，To C企業(yè)面對(duì)的是屬性相對(duì)單一的海量級(jí)數(shù)據(jù)，而To B的數(shù)據(jù)樣本量小，其場(chǎng)景更加多樣性和個(gè)性化，這決定了To B企業(yè)的數(shù)據(jù)模態(tài)更為豐富。
這也意味著To B企業(yè)在AI開(kāi)發(fā)方面普遍面臨著以下挑戰(zhàn)：超大規(guī)模的個(gè)性化AI定制開(kāi)發(fā)需求，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程繁瑣不可復(fù)用，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編碼能力面臨更高挑戰(zhàn)，模型持續(xù)學(xué)習(xí)和積累困難，難以實(shí)現(xiàn)最佳實(shí)踐的業(yè)務(wù)視角封裝，需要利用AI進(jìn)行深度挖掘和分析數(shù)據(jù)、輔助決策等。
舉例來(lái)說(shuō)，企業(yè)ERP系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)日志，在原來(lái)的流程驅(qū)動(dòng)模式下，不同部門(mén)的不同數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)大量人工處理，例如讀取郵件、對(duì)賬匯總、檢查文件、生成文件和報(bào)告等枯燥、重復(fù)的批量化工作，最后提交給管理層進(jìn)行輔助決策，不僅決策流程長(zhǎng)、速度慢，一些人為干擾或經(jīng)驗(yàn)不足，都會(huì)影響到最終決策的效率和效果。隨著數(shù)字化的深入推進(jìn)，企業(yè)對(duì)于解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和互聯(lián)互通的問(wèn)題，以及利用機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、虛擬個(gè)人助理（VPA）等AI應(yīng)用解決批量化高頻業(yè)務(wù)的需求，也提上日程。
但RPA、VPA對(duì)行業(yè)企業(yè)的AI建設(shè)能力和AI應(yīng)用人才的要求都很高，而企業(yè)普遍面臨著AI建設(shè)和應(yīng)用能力不足、人才缺乏等種種問(wèn)題。因此，用友開(kāi)始研發(fā)“智能中臺(tái)”，幫助企業(yè)解決上述挑戰(zhàn)。
智能中臺(tái)讓企業(yè)一鍵發(fā)布AI應(yīng)用成為可能
用友iuap智能中臺(tái)提供四個(gè)核心能力：智能識(shí)別、AI機(jī)器人、AI工作坊、算法模型庫(kù)。
據(jù)陳宏志介紹，用友iuap智能中臺(tái)的底層可以連接目前市場(chǎng)上主流的開(kāi)源計(jì)算架構(gòu)，包括開(kāi)元、飛槳、Spark、Keras、kafka等 (見(jiàn)下圖) 。
AI工作坊預(yù)置了超過(guò)50種主流AI算法，數(shù)十種預(yù)訓(xùn)練場(chǎng)景模板，通過(guò)與用友iuap數(shù)據(jù)中臺(tái)結(jié)合，能夠支持眾多人機(jī)協(xié)作場(chǎng)景。基于30多年積累的上百萬(wàn)企業(yè)客戶資源優(yōu)勢(shì)，用友自主研發(fā)了數(shù)十種預(yù)訓(xùn)模型，包含緊密結(jié)合企業(yè)需求的精準(zhǔn)補(bǔ)貨、銷量預(yù)測(cè)、購(gòu)買推薦、精準(zhǔn)尋源、人才畫(huà)像等應(yīng)用模型。
AI工作坊相當(dāng)于一個(gè)廠房，可以把目前市場(chǎng)上的所有AI服務(wù)接進(jìn)來(lái)，在智能中臺(tái)上進(jìn)行發(fā)布，從而加快供需雙方的對(duì)接，加速整個(gè)AI生態(tài)的快速發(fā)展和壯大。企業(yè)內(nèi)外部開(kāi)發(fā)者、ISV、生態(tài)伙伴、客戶以及包括AI訓(xùn)練師、AI標(biāo)注師等都可以在此平臺(tái)上研發(fā)和分享AI應(yīng)用。
AI工作坊采用了低代碼化的研發(fā)技術(shù)，大大降低了AI應(yīng)用的研發(fā)難度，可以使AI應(yīng)用的部署周期平均減少了30%以上。AI服務(wù)商或企業(yè)都可以在此平臺(tái)上進(jìn)行二次創(chuàng)新之后再發(fā)布。
智能機(jī)器人則包括機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、虛擬個(gè)人助理（VPA）等。目前整合了市場(chǎng)上主流的RPA、VPA服務(wù)。目前機(jī)器人廣場(chǎng)上有60多個(gè)用友自研的機(jī)器人實(shí)例，第三方研制的機(jī)器人實(shí)例有幾百個(gè)，形成了現(xiàn)在的機(jī)器人生態(tài)。
一項(xiàng)AI應(yīng)用的完整創(chuàng)建過(guò)程（見(jiàn)下圖），包含收集與準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練效果評(píng)估、模型推理上線、模型監(jiān)控和運(yùn)維。
在模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)階段，如果訓(xùn)練結(jié)果不理想，只需要返回去進(jìn)行重新選算法、重新訓(xùn)練，直到符合預(yù)期結(jié)果（最理想的是達(dá)到阿爾法狗的那種自我訓(xùn)練狀態(tài)），就可以一鍵發(fā)布上線；并且基于公有云發(fā)布，企業(yè)用戶可以采用低成本的按需付費(fèi)模式使用AI。
陳宏志表示，用友iuap智能中臺(tái)可以說(shuō)是用友推出的統(tǒng)一的智能化能力輸出引擎，具有組件化和高度可擴(kuò)展性、可復(fù)用性和可遷移性，能夠嵌入到整個(gè)YonBIP生態(tài)中的所有平臺(tái)中。比如，基于智能中臺(tái)構(gòu)建的AI應(yīng)用能夠在用友YonBIP上無(wú)縫發(fā)布、開(kāi)箱即用。智能中臺(tái)也能夠與用友的數(shù)據(jù)中臺(tái)互聯(lián)互通。
引領(lǐng)企業(yè)探索創(chuàng)新商業(yè)模式
目前用友iuap智能中臺(tái)上的AI實(shí)例，正在300多家企業(yè)進(jìn)行部署推廣，包括利用機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)管理中“報(bào)賬、報(bào)銷、對(duì)賬、報(bào)稅、費(fèi)控等操作的自動(dòng)化；根據(jù)銷售預(yù)測(cè)，借助虛擬個(gè)人助理（VPA）進(jìn)行自動(dòng)化補(bǔ)貨、供應(yīng)商尋源、人才畫(huà)像等。
舉例來(lái)說(shuō)，企業(yè)供應(yīng)鏈管理最在乎的是成本控制，包括采購(gòu)物料的尋源、降低庫(kù)存。一般來(lái)說(shuō)，制造企業(yè)會(huì)有十幾萬(wàn)家供應(yīng)商，采購(gòu)員在尋找某種物料最匹配的供應(yīng)商時(shí)，經(jīng)常費(fèi)時(shí)費(fèi)力，他們最希望縮小選擇范圍，在10-20家最合適的供應(yīng)商里進(jìn)行選擇，這樣下來(lái)，議價(jià)定標(biāo)包括成交的效率都會(huì)顯著提升。
基于智能中臺(tái),用友對(duì)這家客戶定制開(kāi)發(fā)了精準(zhǔn)尋源的AI引擎，把物料采購(gòu)商機(jī)用一個(gè)尋源引擎推送給一些潛在供應(yīng)商，為客戶精準(zhǔn)匹配相關(guān)的供應(yīng)商，提高了采購(gòu)效率。在庫(kù)存管理方面，由于交易全部在線上完成，供應(yīng)商的物料可以直接送到生產(chǎn)線上，而不用再入庫(kù)，大大降低了庫(kù)存。
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