【煜寒咨询】YonGPT企业服务大模型白皮书（2024）

用友YonGPT企业服务垂类大模型白皮书（2024版）总结

前言
当前AI技术正从工具向平台演进，成为企业数智化转型的核心驱动力。据MorningConsult《2023年全球AI采用指数》报告，约42%的全球企业已部署AI技术，中国企业则处于领先地位，近50%积极采用AI，85%计划加速应用，63%探索生成式AI。用友网络董事长王文京指出，AI在企业应用分为三个层级：感知级（如RPA、OCR等）、认知级（如NLP、知识图谱等）、慧知级（如大模型与智能体）。YonGPT作为深耕企业服务的垂类大模型，致力于通过三大核心能力（业务运营、人机交互、知识生成与应用生成）重构企业智能化流程。

核心技术框架
YonGPT20架构包含1个大模型平台和2个应用框架：

1. Agent框架：支持智能助理“智友”和数智员工的构建，通过语义意图识别、任务拆解、API调用等功能，实现复杂业务流程的自动化与高效化。
2. RAG框架：基于非结构化数据的深度优化，结合知识图谱与文档解析技术，增强知识搜索与问答的精准度，提供企业级知识管理解决方案。

核心优势

• 多模态能力覆盖：支持语音识别、图片处理、表格分析、自然语言交互等场景。
• 灵活部署体系：提供模型微调、评估、推理服务，实现训练资源与推理资源分离，降低企业使用成本。
• 三方模型兼容性：允许接入外部大模型，满足企业多样化需求。
• 安全可控：专为国央企设计，通过敏感数据过滤与微调语料保障应用安全。
• 智能生成能力：支持PPT报告、合同生成、代码补全、测试用例创建等自动化任务。
• 知识闭环管理：整合企业内部知识与外部数据，形成“知识全程伴随、经验沉淀入库”的体系。

关键应用场景

1. 智能化业务运营

   • 财务领域：YonGPT支持资产云的智能维修方案推荐、月结进度监控、财务数据分析等，提升设备管理效率与决策精准度。
   • 人力资源：通过“智能人才发现”功能，快速匹配企业内部人才，优化招聘与绩效管理流程。

2. 自然化人机交互

   • 智能助理“智友”集成语音、图像识别与知识图谱，提供多端对话式交互服务，例如高管通过自然语言获取经营分析数据、生成AI海报等。
   • ChatBI应用基于YonGPT实现数据可视化与分析，辅助管理者更高效处理复杂报表。

3. 智慧化知识生成

   • 友智库（YonKnow）通过RAG技术整合企业知识库，支持精准搜索、智能推荐与知识问答，例如合同审核场景中自动关联历史数据与规范文件，增强审批效率。
   • 友智库与YonHelp帮助中心结合，提供统一搜索体验与多源跨域知识抽取能力。

4. 语义化应用生成

   • 支持基于自然语言生成代码、实施脚本及RPA流程，例如表格理解插件化、SQL建表语义到Java对象的自动化转换。
   • 通过智能体能力，实现业务流程的灵活定制与数智员工的自主后台操作，如流程审批、数据录入等。

行业垂类大模型落地
用友联合行业头部企业推出三大垂类模型：

1. 公共资源交易行业大模型：应用于招标文件生成、智能评审、价格预测等场景，提升招投标效率与公平性。
2. 工业装备行业大模型：优化设备点巡检线路策略、智能维修计划编排，减少重复劳动，增强设备运维能力。
3. 交通建设行业大模型：支持施工计划优化、质量问题监测、合同履约审核等，推动工程管理流程化与智能化。

未来展望
YonGPT将持续进化，深入企业各业务环节，从设计生产、运营管理到客户服务与知识管理，成为企业数智化转型的底层引擎。面对AI技术落地的挑战（如数据安全、模型泛化能力），用友通过融合NLP、RAG、Agent等技术，构建AIPaaS平台，降低企业应用门槛。未来将聚焦生成式AI与专业AI的协同，推动更多行业解决方案的开发，助力企业实现创新升级与高质量发展。

总结
YonGPT作为用友企业服务大模型，通过三层架构（大模型能力、平台、应用框架）与四大能力（智能化运营、人机交互、知识生成、应用生成），连接通用AI与企业个性化需求，覆盖财务、人力、供应链等核心领域。其垂类模型已在公共资源交易、工业装备、交通建设等行业落地，显著提升效率与决策精度。用友BIP平台集成智能体、RPA、知识图谱等工具，构建“安全、灵活、高效”的AI生态，为企业数智化转型提供可持续驱动力。