文 | 智能相對論
作者 | 沈浪
“面向AI時代,所有的產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。”大模型甚囂塵上,各行各業(yè)都在嘗試用大模型來重做業(yè)務(wù)。
此前,用友率先發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT。作為大模型與企業(yè)運(yùn)營管理的深度結(jié)合,YonGPT是否能把大模型的行業(yè)應(yīng)用路徑給走通?
從目前透露出來的信息來看,用友YonGPT在大模型的行業(yè)應(yīng)用上至少是押對了幾個企業(yè)服務(wù)的關(guān)鍵性問題。
一、 跨模型適配多個通用大模型,打消企業(yè)服務(wù)市場對于數(shù)字化底座不穩(wěn)定的顧慮。
用友YonGPT的整體架構(gòu)分為三層,分別為L0層通用大模型底座,L1層YonGPT企業(yè)服務(wù)大模型,L2層領(lǐng)域或行業(yè)模型精調(diào)的智能化場景服務(wù)。
其中,值得一提的是,在L0層,用友并沒有“死磕”單一的通用大模型,而是選擇了跨模型適配多個通用大模型,其中就包括百川、智譜和文心一言等——這些都是現(xiàn)階段主流通用大模型的佼佼者。
“雞蛋不能完全放在同一個籃子里”,企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域更為奉行這一理念??缒P筒渴鸲鄠€通用大模型構(gòu)建應(yīng)用底座,是必然的趨勢。而YonGPT不僅做到了這一點(diǎn),其選擇的百度文心一言、ChatGPT等在國內(nèi)外而言均是領(lǐng)先的通用大模型,更是無形之中強(qiáng)化了企業(yè)服務(wù)的韌性。
對于企業(yè)來說,接入YonGPT就有了持續(xù)穩(wěn)定的底座支持,同時在通用能力上也是趕超市場平均水準(zhǔn)的存在。而這些恰恰是企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域最為看重的需求點(diǎn)。
二、 近水樓臺先得月,更豐富的垂直數(shù)據(jù)讓大模型應(yīng)用看得見,效果更佳
作為國內(nèi)數(shù)一數(shù)二的企業(yè)服務(wù)廠商,在過去幾十年內(nèi),用友不僅服務(wù)了大量頭部企業(yè),而且服務(wù)領(lǐng)域也高度聚焦,并持續(xù)保持領(lǐng)先水平,其核心產(chǎn)品更是完成了從財務(wù)軟件到企業(yè)管理軟件,再到現(xiàn)在商業(yè)創(chuàng)新平臺用友BIP的升緯進(jìn)化。
業(yè)務(wù)的長期深耕以及產(chǎn)品的高度升緯,都促使用友積累了大量豐富的垂直數(shù)據(jù)和行業(yè)資源。當(dāng)然,更重要的是,熟知業(yè)務(wù)的另一個優(yōu)勢則在于知道數(shù)據(jù)如何應(yīng)用?
在與業(yè)內(nèi)人士交流的過程中,「智能相對論」就發(fā)現(xiàn),大家都在談及“有用”的數(shù)據(jù),實(shí)則有兩層含義,一是數(shù)據(jù)對口,比如財務(wù)數(shù)據(jù)對財務(wù)大模型,金融數(shù)據(jù)對金融大模型等等;二是數(shù)據(jù)會用,比如財務(wù)大模型知道怎么調(diào)取哪些數(shù)據(jù)來輔助財務(wù)決策等等。
在體驗(yàn)YonGPT的過程中,我們就發(fā)現(xiàn),當(dāng)企業(yè)高管需要了解公司的盈利情況時,YonGPT就能基于本身所具備的財務(wù)知識給出相應(yīng)的利潤總額情況以及洞察分析,同時也能繪制出對應(yīng)的盈利增長表,幫助高管在短時間內(nèi)掌握公司經(jīng)營情況。
隨著業(yè)務(wù)場景深入,對大模型產(chǎn)品的專業(yè)性考驗(yàn)就越強(qiáng),知道如何統(tǒng)籌正確的專業(yè)數(shù)據(jù)以及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)這一能力就非常關(guān)鍵。「智能相對論」并不認(rèn)為,大模型應(yīng)用是一個越“老”越吃香的領(lǐng)域,但絕對是一個越專業(yè)越吃香的市場。
YonGPT背后是用友在過去幾十年的業(yè)務(wù)沉淀和企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn),若能完全轉(zhuǎn)化將是其突破的一個關(guān)鍵。而對于企業(yè)服務(wù)市場的客戶而言,他們也更傾向于信任這樣的專業(yè)玩家。
總的來說,在「智能相對論」眼中,大模型在產(chǎn)業(yè)中的落地主要在兩個基礎(chǔ)層面,一是新技術(shù)本身,而YonGPT的通用底座均由百度、OpenAI等領(lǐng)先廠商提供;二是業(yè)務(wù)的理解,而用友服務(wù)4萬多家大中型企業(yè),已經(jīng)積累了相當(dāng)豐富的沉淀。
基礎(chǔ)的條件已經(jīng)具備。
誠然,在大模型的落地過程中,對業(yè)務(wù)理解的重要性更甚于對技術(shù)的掌握。也就是說,用戶需求導(dǎo)向比技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)向更重要。
簡單以去年爆火的妙鴨相機(jī)為例,盡管只是一款很簡單的AI圖像生成應(yīng)用,耐不住它牢牢鎖住了用戶的需求點(diǎn),迅速在市場上走紅,打響國內(nèi)大模型應(yīng)用爆火的第一槍。
換句話來說,熟知業(yè)務(wù)、產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)廠商入場,或許比掌握大模型技術(shù)本身的科技廠商更有可能引爆大模型應(yīng)用,推動其真正的走向行業(yè)。
而YonGPT背后的用友正好屬于這一類廠商。日前,在央視“看見未來”《大國品牌》年度盛典上,用友憑借著著專業(yè)、領(lǐng)先、高客戶價值的產(chǎn)品與服務(wù)獲得“大國品牌2023年度價值品牌”榮譽(yù),并承擔(dān)著大型、超大型企業(yè)數(shù)智化底座平臺和關(guān)鍵應(yīng)用系統(tǒng)國產(chǎn)化替代重任,被央媒譽(yù)為企業(yè)數(shù)智化的“大國重器”。那么,不妨期待一下用友YonGPT在接下來企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用吧。
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