用友YonGPT大模型來襲企業如何完成AI技術平臺能力升級

大模型發展為企業應用創新打開巨大想象空間。在智能化時代，企業服務大模型可謂承擔著企業應用“操作系統”的角色，讓支撐企業應用的技術底座的智能化能力更加完整，推動智能應用從認知階段升級為慧知階段，助力企業實現智能化運營，讓智能化真正為企業增收。

企業服務大模型將成為企業級 AI 應用的“操作系統”

2023 年堪稱生成式AI元年，對于積極謀求數智化轉型的企業而言，生成式 AI 技術許諾的前景是非常誘人的：生成式 AI 工具可以大大簡化低端重復工作的流程，大幅減少人力投入，激發內容創意，提出高水平業務洞察，輔助重要決策，預防風險；當生成式 AI 技術與企業已有的豐富數據資源充分結合，不僅能深度挖掘數據中潛藏的價值，還能讓企業將有限的資源更多集中在業務和產品創新中，為競爭力持續提升奠定基礎。

中國工程院院士戴瓊海曾在公開發言中表示，拓寬數據邊界、推動算法創新、打破算力瓶頸將是未來帶來應用變革、引領人工智能基礎突破的必由之路。基于大模型的生成式 AI 是人工智能技術和應用的最新發展潮流。戴瓊海預測，大模型預計 5 年左右將成為人工智能應用中的關鍵基礎性平臺，類似 PC 時代的操作系統。

用友身為行業前列的企業數智化軟件與服務提供商，在幾年前就率先提出了“數智企業”的概念，定義了以數字和智能技術共同驅動的數智商業創新，數據驅動、智能運營的企業新范式。用友基于服務企業三十五年的經驗積累，融合了企業各個領域專業知識和各類行業商業 KnowHow，經過領域、行業數據的預訓練和精調，推出了業內首個企業服務大模型——YonGPT。YonGPT能夠理解、解析各類企業數據，應用于各類業務場景，為企業提供智能化的人機協作、業務洞察、商業決策支持和智能運營服務。

YonGPT很好地詮釋了企業智能化應用“操作系統”的角色。用友認為大模型作用的發揮，應該與企業現有數智化底座相互融合，這樣可以對底座的各項能力與流程進行全方位的智能升級。對于企業而言，獲得生成式 AI 能力并非目的，通過領先技術的融會貫通實現降本增效、加速創新才是最終目標。企業引入生成式AI的過程應該是“潤物細無聲”的，組織更偏好平滑流暢的轉型過程，而非大張旗鼓的粗暴升級。

YonGPT通過大模型服務平臺提供數據管理、大模型精調、大模型評估優化、大模型推理和插件服務等功能，為大模型的構建和服務提供穩定且有效的支撐。通過與用友BIP其它產品的有機集成，YonGPT還創新地將企業的私有化數據通過特定機制與企業服務大模型有效結合，不僅能夠解決企業內部數據安全隱私問題，同時也充分利用大模型多領域、多行業的關聯帶來的涌現可重用專業能力，使得企業服務由流程驅動轉變為基于大模型調度的語義驅動，為企業帶來智能化的業務運營、自然化的人機交互、智慧化的知識生成、語義化的應用生成，成為企業智能化應用創新的能量源泉。

YonGPT總體架構

2探究業內首個企業服務大模型的核心技術

如今，推出一款單獨的大模型產品已經需要企業具備相當程度的技術實力，而將大模型的能力融入已有的技術平臺，對現有產品矩陣進行全面智能化升級更是需要深厚的能力積累。

YonGPT為企業智能化賦能的能力分為通用能力、應用能力兩層。

用友的通用大模型底座通過優化技術架構和算法，為業界各種主流的通用大模型提供了強大的支持，比如百川智能、智譜 ChatGLM、百度文心一言等。這個通用大模型底座不僅提供了高效的計算和存儲能力，還具備出色的可擴展性和靈活性，可以根據不同的需求進行定制化開發。為此，用友通用大模型底座還集成了豐富的工具和庫，幫助開發者更加便捷地進行模型訓練、部署和優化。通過與業界主流的通用大模型進行集成和優化，用友通用大模型底座為企業提供了更加智能、高效和可靠的大數據分析和應用服務，助力企業數字化轉型和創新發展。

通用大模型基礎上的YonGPT企業服務大模型

用友YonGPT通用能力層具備完備的語義理解能力，使其能夠理解和生成自然語言文本，執行推理，識別實體，管理上下文，與知識庫集成，并以有意義的方式與用戶互動；

YonGPT的內容生成能力，不僅可以用于生成文章、報告、新聞稿，還可以應用于自動化報告生成、翻譯服務、自然語言生成的數據可視化以及虛擬助手和聊天機器人的開發；

多輪對話能力：能夠以自然、流暢的方式參與多輪對話，保持上下文的一致性，理解用戶的需求，并生成有針對性的回應。這種能力為眾多應用場景提供了巨大的潛力；

知識問答能力：可以從廣泛的知識源中提取信息并回答用戶的問題。它具有廣泛的知識覆蓋，包含各種文本資料、百科全書、研究論文，以及大量的企業管理領域相關的知識體系，還能夠處理多步驟的復雜問題；

角色扮演能力：使其能夠模擬不同的虛擬角色，與用戶進行逼真的對話和互動，創造出各種情境和情感表現。包括模擬架構師、咨詢師、客服等不同的角色，以及日常辦公、決策分析、客戶支持等不同情境下的個性化角色扮演體驗；

邏輯推理能力：可以識別和應用各種邏輯規則，回答需要邏輯推理的問題，如數據分析、執行建議等問題，還可以用于解決復雜問題，驗證假設和推斷結論，有助于用戶更深入地理解問題的本質；

代碼生成能力：可以生成程序代碼，包括各種編程語言的代碼段、腳本和算法。并且可以結合用友低代碼開發平臺YonBuilder的數字化建模能力生成符合YonBuilder框架邏輯的代碼結果，對于降低研發人員的研發門檻有著非常大的價值。

圖像生成能力：可以生成多樣性的圖像，包括不同主題、風格和風格的圖像。這使其非常靈活，可適應不同的創作需求。

企業服務場景下，很多業務場景非常地復雜，YonGPT提出了“決策 GPT”的解決方案，也就是將復雜任務分解為任務鏈并調度決策。在過去，傳統 AI 技術更多是直接提供結果輸出，大模型則為企業帶來了在復雜業務決策流程中全程幫助推演最佳結果的能力。基于大模型的生成式 AI 技術可以為企業員工在內容創作、人機交互、產品設計等依賴創新輸出的領域提供知識圖譜、創意參考、決策修正等能力，升級企業的創新生產鏈條，使企業能夠持續穩定輸出創新成果，作出最佳決策。

在應用能力層面，YonGPT首先解決了通用大模型在意圖槽位識別上的不足。YonGPT意圖槽位的模型訓練，能夠準確收集 30 種意圖的近百個槽位，對于有大量候選項的意圖槽位，采用分批次訓練進模型 + 根據語義檢索相關候選槽位詞的方式進行識別，大大提升了企業應用場景的意圖識別準確性。

在業務知識查詢問答的場景上，用友YonGPT結合智能大搜相關的能力解決多模態數據的搜索查詢、問答。比如，多數據類型快速索引、準確定位上下文、解決大模型生成問答幻覺。在專業領域大模型結合數智員工能力，可以訓練專業方向的專家機器人，為員工提供專業服務，比如公文專家、法務專家機器人等。

YonGPT以強大的數據分析和預測能力、自然語言處理能力、知識整合能力以及應用生成能力，為企業實現數智化轉型提供了強有力的支撐，為許多企業生產經營與運營管理的領域中發揮了重要作用。YonGPT已經在財務、人力、供應鏈、采購、制造、營銷、研發、項目、資產、協同等業務領域形成全場景的大模型應用，通過大模型能夠更好地理解業務需求、更準確地做出決策，并確保了模型的實用性和有效性。

YonGPT大模型的全場景應用

例如，YonGPT可以基于市場變化及歷史數據，智能感知企業產銷存各領域數據的關聯和歸因，并模擬調整相關策略，多因子測算下個經營周期盈利數據；又如基于YonGPT的試用期評價，可以根據員工的工作表現、目標達成情況、日常協作、專項工作等行為數據，自動生成對該員工的試用期評價并提交審核；基于YonGPT的供應鏈協同可以實現供應網絡優化。根據歷史消耗和需求預測，動態計算不同倉庫物料的安全庫存，依據設定的服務水平，測算建議未來一定周期內的目標庫存、預計訂貨量指標，在保證客戶服務水平的前提下，降低優化庫存成本等等。

值得一提的是，YonGPT非常注重企業隱私數據的安全保護，運用了多種安全組合架構來打消企業使用大模型時的后顧之憂。

3鑄就牢固根基，數智底座推動創新技術在企業的全面應用

YonGPT作為企業數智化底座用友iuap的一部分，它汲取了用友iuap領先的技術與平臺能力，同時也為用友iuap的智能化升級添了一重砝碼。

用友iuap助力企業提升數智化技術駕馭能力。基于技術平臺、業務中臺、數據中臺、智能中臺、低代碼開發平臺和連接集成平臺，為企業提供了中臺化構建能力、多云環境下的混合云開放集成互聯互通能力、技術普惠化下的低代碼開發和數智能力自助等應用快速構建能力。

用友iuap經過二十幾年持續創新，已發展成為更懂業務、技術領先、體系完整的企業數智化底座。其中，iuap智能中臺承載著iuap的智能化能力，以大模型及服務平臺，與 AI 算法、知識圖譜相融合的智能技術為基礎，提供了數智員工、智能大搜與智能服務三大類 AI 產品服務，進而作用于財務、人力、采購等領域云，為各行業的創新發展提供智慧賦能。在iuap智能中臺的支持下，企業的研發、運營和業務全流程與每一位員工都能實現智慧升級，日常行為、關鍵決策與成果輸出都有了數據與智能分析輔助的支撐，在此基礎上的降本增效、風險防范、流程優化與決策創新也就順理成章。

2023 年，用友iuap除了在企業服務大模型的突破之外，還在多個維度實現領先技術的提升和迭代。

YMC云監控中心：支持云上云下一體和遠程智能會診的健康管理專家

YMC云監控中心分為云上實時監測與本地端日常監測兩大部分，提供大盤監控、遠程會診、專家分析、運維優化等能力。云監控中心可以面向多利益相關群體及時報告系統問題，并支持全鏈路、多場景、多環境根因高效分析。值得一提的是，云監控中心能夠隨時獲取用友線上專家的幫助，對監控報告進行深度解析，與企業 IT 部門共同商討對策，將問題消滅于萌芽之中。

租戶領域分庫：提供高彈性資源隔離模式，更高性能、更靈活部署、更低 TCO

數據庫是企業數智化底座的關鍵組成部分，數據庫用戶分庫方式直接影響數據庫的使用效率。用友iuap平臺提供 YMS 云中間件，創新實現了按領域分庫的共享數據庫架構。在這種分庫方式中，技術中臺、應用中臺、業務中臺與人力、財務等部門可以按照用途分庫，共享數據庫海量數據資源，中間件也支持按租戶分庫的獨享模式。這種設計帶來了更高性能、更低 TCO，可以滿足更靈活的應用部署需求，使平臺的微服務基礎架構資源得到最大利用。

遷移家族：個性化、高可靠，加快應用上線與迭代升級速度

在企業應用開發流程中，應用通常需要在開發環境、測試環境與生產環境中來回遷移。用友iuap平臺為此發展了一整套遷移技術棧，包含開發遷移、環境遷移、配置遷移和檔案遷移四大組件，使開發人員可以平滑無縫地在不同環境中共享成果，在滿足個性化與高可靠需求的情況下，大大加快了應用上線與迭代升級的速度。

此之外，用友iuap首創云上云下一體的持續交付體系，讓企業私有云平臺體驗到公有云的更新效率，讓云下應用升級像 AppStore 一樣簡單；自研多維數據引擎（存算一體），實現 100% 自主安全可控，支持千億級數據規模下的“多準則、多幣種、主附表”快速合并，一鍵出表。這一技術已經在大型央企中進行了驗證，實現了 1500 家分子公司規模的超大型企業報表的快速合并、一鍵出表；實現了安全可信的國產化信創適配，為企業客戶提供穩固可信、自主可控的數智化平臺服務。比如多維引擎數據庫完成國產化芯片測試，實現千億級數據量，萬級并發檢索，毫秒級響應。

技術是業務創新的源泉，用友iuap基于領先的技術，將技術、工具、平臺、服務，以及深厚的知識積累和實踐經驗進行沉淀，以數智化底座的方式，來助力企業數智化成功落地。企業數智化底座為企業實現數據驅動，走向智能運營提供了穩固的平臺支撐。同時，當 AI 進入普及應用，企業服務大模型或將成為新時代的“操作系統”，為數智底座注入智能化能量，為企業進行智能化應用創新帶來更多可能，助力企業駕馭數智未來。