企业级AI应用迎来加速渗透期

21世纪经济报道11-13

21世纪经济报道记者骆轶琪上海报道2025年，人工智能正从“技术热词”加速走向“产业深处”。在消费端，AI原生应用如豆包、ChatGPT已深入人心；而在企业端，AI的落地却显得冷热不均。这背后是企业端面向AI时代的转型，涉及内部数据流通到组织架构等多个维度的系统性逻辑转变。金蝶2025全球创见者大会期间，金蝶集团董事会主席兼CEO徐少春在演讲中指出，面向AI浪潮的转型，必须高度重视数据，让数据形成...

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而不是在AI上贴业务。”虽然企业级AI的发展仍处于较早期阶段，但方向已经明确。下一个阶段竞争的重点将集中在多个维度：数据标准化、语义化能力，场景深度优化能力和生态链接能力等。AI加速落地无论个人还是企业，在面向本轮AI浪潮时，都需要系统性重塑能力。徐少春在演讲中分析道，当前企业AI转型正面临七个方面的思维重塑：运营应从日常运营向战略执行转型；产品从传统产品向智能化系统转型；商业模式从卖产品向按订阅或结果收费转型；生态从交易导向向持续智能共生导向转型；组织由金字塔型向神经网络型转型；人才由数量竞争向高密度竞争转型；领导力由有形向无形转型。举例来说，过去企业依靠人工日常运营，未来则依靠智能体自动运营，人和领导者的更多时间放在战略决策层面；生态方面，过去是中心化结构、交易驱动、去注重效率和规模，未来则走向多中心结构、智能体网络、注重智能与学习速度——企业之间的竞争不再是卖什么，而是谁的智能生态学得更快、链接更多、共生更好。本次金蝶对AI产品和规划进行了系统性梳理。金蝶中国副总裁、研发中心总经理刘仲文介绍，金蝶将单个智能体汇聚成了统一入口“小K”，可以唤起不同智能体、智能体也可相互调用。由此希望构建以“小K”为核心的智能体网络。据悉，目前小K已聚合近20个智能体，覆盖营销、供应链、人力资源、财务、ESG多个领域，均可开箱即用。举例来说，小K接入的毛利分析智能体，通过毛利矩阵帮助企业分析产品盈亏状况，并可穿透分析看清产品盈亏背后的根因；呆滞料智能体可帮助制造企业对标行业库存周转率，提前90天识别自身库存风险，进而获取优化建议等。此外，产品战略升级为“金蝶AI”产品家族。面向企业推出“金蝶AI”套件。下个月将首发“金蝶AI星空”套件，提供体系化AI产品解决方案，包括AI原生智能体、AI增强SaaS、数据云、升级版金蝶AI苍穹平台等。在推进向企业级AI转型过程中，章勇在受访时总结道，金蝶以“苍穹平台+数据云+AI原生智能体”，形成平台—数据—智能体的闭环。其中，苍穹云的特性涵盖云原生、微服务、低代码、中台化企业级的PaaS。升级为AI平台之后，增加了模型的编排、Agent的执行、知识和工具的链接和全栈治理。数据中台方面，将会打通企业的财务、供应链、制造、人力、营销等一线业务数据，构建可追溯、可解释、可治理的AI数据底座。“所以未来，数据云产品和金蝶的平台产品将会是两大护城河。”章勇强调。在智能体方面，金蝶通过投入研制AI原生智能体，将用场景原子化、规则引擎、行业知识图谱以及工具调用，把AI做成可执行的业务Agent。应对应用挑战目前阶段，虽然从个人端来看，应用AI已经成为日常生活中的一部分，但对企业来说并不那么容易。有行业观察人士对记者指出，目前似乎很难看到大量企业已经借力AI大幅实现降本增效。“原因在于今天的AI应用其实分为两类：一类是AI原生应用，目前消费端例如豆包APP就属于这类；另一类是非原生，也就是很多企业和行业的原有业务流程，跟今天大模型的能力并不天然匹配，这需要企业进行流程再造，这也是企业管理软件厂商在做的事情之一。”这意味着，在企业加速数字化向智能化转型，面临的最大挑战之一就来自于数据和业务流。在接受21世纪经济报道等记者采访时，刘仲文坦言，在进行业务交流过程中，发现将AI能力落地行业面临的挑战之一就在于数据。“其实大家都有数据，只是存在于各个信息化系统中，但这种存在DB（Database，数据库）里的结构化数据对大模型并不友好，没有那么多的语义。而大模型（Large Language Model），中间那个L是指language，即语言模型，它倾向于以自然语言的方式去理解这些数据。”他进一步分析道，这的确是当前企业向AI时代转型时面临的一条“代沟”。因此在金蝶看来，解决方案就是尽可能将其标准化。“我们在Data Cloud数据云方面做了很多事情，一方面想尽办法将这些数据能够尽量语义化，进而能给AI去‘消费’。同时也希望能够给客户和行业更加标准化的动作，所以推出了数据云产品。”刘仲文补充道，金蝶发布的智能体都能使用数据云作为底座，“所以数据云将会是未来战略中很重要的一环。”据介绍，金蝶数据云有平台层、数据层、知识层、模型层四层技术架构。“我们会在数据层面建立行业数据模型和模板，进而让智能体可以更容易‘消费’它。”刘仲文续称。章勇总结道，在为了确保AI能力更好贴合业务场景，金蝶构建了“技术适配+数据沉淀+场景共创”三重工程化体系。目的是让AI不再是一个泛化的问答，而是带有专业约束与行动闭环的业务引擎。“我们一直在和各行各业的头部企业，在共创业务和场景；针对行业特点，我们也会持续调优。”今年被称为是“智能体（Agent）元年”，当然也意味着是在该技术落向实际场景的初期阶段，对于更容易率先实现规模化应用的场景方面，刘仲文分析道，“第一是分析和辅助决策类，现在我们已经做到了分析，甚至Agent智能体能够直接干预行动了；第二，我们发现可以让Agent真的干活了，比如呆滞料智能体，不仅能发现呆滞料，甚至希望它自己主动采取行动，并且汇报给你采取这些行动要呈现的结果，很快我们会增强这部分能力。所以我觉得AI正加速落地，金蝶也在加速推进这个进程。”","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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