企业AI应用落地白皮书_46页_13mb

企业AI应用落地白皮书总结

一、企业AI落地目标

1. 增效降本：通过优化流程、自动化办公、供应链管理等手段降低人力成本。
2. 精准运营：利用AI进行客户画像、个性化推荐、精准营销等提升运营效率。
3. 风险管控：通过预测分析、智能审核等手段提前预警风险，辅助决策。

二、企业AI落地五大核心挑战

1. 数据质量与治理短板：数据孤岛、质量参差不齐、数据隐私风险。
2. 系统融合难度高：传统IT架构难以支持AI快速迭代和集成。
3. AI嵌入业务流程难度大：需要变革业务流程，涉及系统和组织双层面调整。
4. AI人才结构性短缺：缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才。
5. 战略与成本失衡：缺乏清晰规划，ROI计算困难，算力成本高。

三、企业成功应用AI的三大关键任务

1. 应用/升级新一代企业软件：
   • 打破数据孤岛，支持AI原生一体化架构。
2. 加强数据与知识治理：
   • 建立数据治理组织、使用专业咨询公司和治理软件，形成数据闭环。
3. 接入主流/垂类大模型：
   • 根据需求选择通用大模型或行业专用模型，结合企业场景进行微调。

四、用友BIP企业AI解决方案

1. 统一数智底座：提供应用、数据、智能平台等统一支撑。
2. 嵌入核心业务：
   • 智能体矩阵（大模型+小模型）深度嵌入“研产供销服”“人财物项协”等场景。
3. 结果可靠：
   • 通过高质量数据、模型组合、私域知识库构建可靠AI输出。
4. 安全合规：严格管控智能体权限，确保数据与操作安全。

五、典型企业案例

1. 立高食品：智能销售预测，库存周转率提升73%。
2. 中国华电：AI驱动人才匹配，招聘效率大幅提升。
3. 伊利集团：AI面试系统，校招效率提升50%。
4. 双良硅材料：智能裁切技术，减少库存600W-800W。
5. 用友网络：数智费控平台，成本降低7%。

六、落地策略建议

• 战略维度：明确AI与业务结合点，筛选高价值场景。
• 架构维度：统筹设计系统、数据、模型，分阶段推进。
• 组织维度：建立跨部门协同团队，鼓励创新容错文化。