大模型技術(shù)的在中國企業(yè)市場，存在一種“技術(shù)崇拜”。一部分企業(yè)會將大模型技術(shù)視為一種“萬能藥”，認為只要掌握了先進的技術(shù)就能解決企業(yè)發(fā)展的所有問題，而忽視了技術(shù)背后的復(fù)雜性和局限性。
這種技術(shù)崇拜，一度演變成盲目跟風，以至于各種企業(yè)基于大模型，研發(fā)的名目繁多的GPT交相輝映，它們絕大多數(shù)活躍在“對話框”，僅有極少部分能夠為企業(yè)帶來生產(chǎn)力的提升。企業(yè)應(yīng)用流程復(fù)雜，場景林立，如何化繁為簡，讓大模型為企業(yè)效力，讓AI真正解決企業(yè)問題？就需要在繁雜企業(yè)應(yīng)用需求與大模型之間架設(shè)一座橋梁。
用友剛剛發(fā)布的企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT 2.0，正是這樣的一座橋梁。
01、大模型時代 企業(yè)需要怎么樣的大模型？
麥肯錫的報告預(yù)測：到2040年，生成式AI每年可為全球經(jīng)濟帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。今年初，IDC 發(fā)布的《2024 AIGC應(yīng)用層十大趨勢白皮書》也顯示：隨著 AIGC 技術(shù)的發(fā)展，智能化應(yīng)用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，同時IDC預(yù)測：到 2024 年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出超過 5 億個新應(yīng)用，這相當于過去 40 年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)總和。這兩份數(shù)據(jù)顯示出大模型市場背后巨大的市場潛力，這種潛力絕不局限于消費端，企業(yè)AI應(yīng)用的發(fā)展注定是重要的驅(qū)動力之一。
從企業(yè)的角度，任何技術(shù)本身都是不具備行業(yè)屬性的，脫離了場景的技術(shù)也無法稱之為有用的技術(shù)。這代表著，大模型技術(shù)必須通過融入業(yè)務(wù)場景來展現(xiàn)它的價值。但我們都知道，大模型技術(shù)要走出“對話框”，走進企業(yè)應(yīng)用，還需要過幾道關(guān)。
首先，大模型擁有強大的泛化能力，但在特定領(lǐng)域和場景如果未經(jīng)針對性訓(xùn)練則無法滿足應(yīng)用的需求。
其次，企業(yè)應(yīng)用不允許存在“AI幻覺”，因此在企業(yè)應(yīng)用場景，垂域大模型的需要對應(yīng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和行業(yè)知識庫。
第三，垂直領(lǐng)域的大模型的開發(fā)需要大量的資源和成本，乃至定制化要求，無論是企業(yè)自己投入研發(fā)，還是第三方的開發(fā)商都很難對企業(yè)整體業(yè)務(wù)擁有全面的理解。
所以不難總結(jié)，在大模型技術(shù)，到企業(yè)AI應(yīng)用之間需要一個“中間層”，它需要具備強大的領(lǐng)域知識，能夠深刻理解大部分的企業(yè)應(yīng)用場景，有專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)能力，甚至可以向上提供專業(yè)的智能交互工具，并支持企業(yè)訓(xùn)練出更符合自身行業(yè)特征的垂類大模型。這就是YonGPT被推出的初衷，更是YonGPT 2.0升級之后，所要賦予企業(yè)的價值，并有可能引領(lǐng)企業(yè)數(shù)智化走進一個黃金時代。
02、什么是深懂企業(yè)服務(wù)的大模型？
YonGPT1.0發(fā)布于去年7月，是業(yè)界首個企業(yè)服務(wù)大模型。在今年的8月10日，YonGPT2.0正式發(fā)布，沉淀了財務(wù)、人力、供應(yīng)鏈等垂直領(lǐng)域模型，并實現(xiàn)更強專業(yè)能力和完善的大模型訓(xùn)練體系。
用友對YonGPT2.0的一個核心定位是：深懂企業(yè)服務(wù)的垂類大模型。很明顯，這里的關(guān)鍵詞其實是“深懂”，那么YonGPT2.0如何能夠證明這個定位呢？
第一，要支持企業(yè)AI應(yīng)用，從基礎(chǔ)大模型到具體的應(yīng)用場景之間，其實隔著“幾重山”。既需要服務(wù)大模型對專業(yè)知識進行訓(xùn)練，也需要擴展大模型能夠?qū)?yīng)用框架解決各種業(yè)務(wù)運營、人機交互的問題，還需要與智能體相結(jié)合，最后形成企業(yè)切實可用的AI應(yīng)用。這就要求，YonGPT2.0不僅僅是一個大模型平臺，更要是一個大模型的完整體系，嫁接從大模型層到AI應(yīng)用落地之間的所有環(huán)節(jié)。我們也看到Y(jié)onGPT2.0包括了大模型的專業(yè)能力層，大模型的平臺層，和框架層，并向上延伸出四類應(yīng)用。這一整套的大模型體系，成為了企業(yè)的AI應(yīng)用新引擎。企業(yè)可以在這套體系中，定制開發(fā)自己的應(yīng)用，并通過大模型平臺與應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)反饋，形成完整閉環(huán)，讓大模型基于真實業(yè)務(wù)場景不斷學(xué)習(xí)進化，這就是YonGPT2.0 深“懂”企業(yè)的一個重要原因。
其次，打造企業(yè)應(yīng)用大模型，不單純是一個技術(shù)創(chuàng)新，更是一次管理能力的升級，所以它的門檻是得懂企業(yè)場景和業(yè)務(wù)邏輯。我們知道，過去30多年來，從信息化時代、到數(shù)字化時代，再到數(shù)智化時代，用友一直沉浸于企業(yè)應(yīng)用，深入企業(yè)的管理和運營，了解每一次企業(yè)變革的內(nèi)在邏輯和場景需求。而今天這些經(jīng)驗和知識，都已經(jīng)沉淀在YonGPT2.0之上，它能夠解決企業(yè)經(jīng)營中面臨的人、財、物、服、供、產(chǎn)、銷、研等各方面應(yīng)用場景問題。并且用友擁有大量的業(yè)務(wù)專家，他們把自己多年服務(wù)行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的經(jīng)驗，知識積累下來，沉淀在大模型中并進行訓(xùn)練。這種“深懂”，無法復(fù)制，是用友獨有，也是YonGPT2.0獨有。
第三，企業(yè)的業(yè)務(wù)是動態(tài)的，所以AI應(yīng)用也不會一成不變，這要求大模型能夠不斷學(xué)習(xí)，對模型進行優(yōu)化和微調(diào)。換言之，企業(yè)大模型應(yīng)該是“活”的模型，而不是固化的。這就不得不提一下YonGPT2.0的大模型平臺層的作用，它的下層是通用的專業(yè)能力，如領(lǐng)域知識問答能力增強、PPT分析報告生成 、合同智能審核等等，保證了模型在業(yè)務(wù)基礎(chǔ)能力的支撐；同時在平臺層本身，內(nèi)置了各種“經(jīng)驗數(shù)據(jù)”，以幫助模型能夠在專業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過幾個應(yīng)用框架進行微調(diào)來確保模型的效果。比如遇到業(yè)務(wù)運營方面的問題，可以用Agent應(yīng)用框架進行微調(diào)；人機交互問題，由人機交互應(yīng)用框架去微調(diào)；知識生成或應(yīng)用生成問題，都可以通過RAG業(yè)務(wù)框架來微調(diào)。通過這些應(yīng)用框架，企業(yè)還可以通過AI Agent（智能體）構(gòu)建器，將用友BIP中的應(yīng)用、業(yè)務(wù)知識等，快速構(gòu)建成滿足各類場景需求的智能體，實現(xiàn)靈動化的企業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新。
第四，實現(xiàn)了大模型的進化能力，有了自主構(gòu)建AI應(yīng)用的能力之后，AI其實還可以在模型層和應(yīng)用層之間，形成一個交互層?？梢愿民{馭大模型的能力，形成交互式的應(yīng)用，它們并不是最終具體的企業(yè)應(yīng)用，但卻賦予企業(yè)應(yīng)用更多的體驗和智慧。最典型的就是數(shù)智員工，通過虛擬形象，替代某些場景下的人力員工，它是我們通常所見到的數(shù)字人的進階版，更貼近業(yè)務(wù)一線，往往可帶來直接的降本增效作用。如稅務(wù)風險合規(guī)官、采購合規(guī)官、合同審核助理、客服助理等，幫助企業(yè)完成大量重復(fù)性、風險合規(guī)性等工作，顯著降低作業(yè)成本提升工作效率。
而智友，則更像是一個智能助理的角色，它在業(yè)務(wù)系統(tǒng)當中，可以通過簡單對話給出我們更多的建議，并幫助員工實現(xiàn)繁瑣的業(yè)務(wù)操作。
智能大搜則是典型的AIGC時代的產(chǎn)物，對于圖片、視頻、聲音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實現(xiàn)一站式的搜索和呈現(xiàn)，可實現(xiàn)企業(yè)級“感知式”知識伴隨，大模型“生成式”業(yè)務(wù)審查、“閉環(huán)式”知識沉淀與運營。不難總結(jié)，YonGPT2.0完全建立在企業(yè)業(yè)務(wù)的視角進行重新定位，將大模型與AI應(yīng)用之間的進化邏輯進行了清晰的梳理和運營，一個“懂”字就已經(jīng)印證了YonGPT2.0的價值。
03、為做好“模型運用”奠定基礎(chǔ)
早在2016年，《智能時代：大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來》就預(yù)言：傳統(tǒng)的企業(yè)都將采用智能技術(shù)實現(xiàn)升級換代，也會改變原有的商業(yè)模式。時至今日，大模型的出現(xiàn)的確讓我們看到了企業(yè)業(yè)務(wù)由內(nèi)而外的發(fā)生改變。
在合同審核領(lǐng)域，通過提取合同要素、進行智能問答，顯著提升審核效率與準確性；在AI面試中，利用大模型對候選人進行全面評估，幫助企業(yè)提升招聘效率高達30%；在智慧化知識生成方面，大搜產(chǎn)品的應(yīng)用使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得以高效利用，為企業(yè)決策提供了有力支持……這些令人耳目一新的業(yè)務(wù)新面貌，都源自于YonGPT2.0在企業(yè)端的廣泛應(yīng)用，也為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了可借鑒的實踐經(jīng)驗。如王文京所說，企業(yè)要成功推進數(shù)智化，除了要選擇采用正確的方法論、選擇合適的軟件系統(tǒng)，企業(yè)還要重視和做好“數(shù)據(jù)治理”(數(shù)據(jù)標準化)、“模型運用”(AI模型的選擇和應(yīng)用)這兩項重要的基礎(chǔ)工作，就像信息化時期要做好“流程梳理”工作一樣。所以選擇YonGPT2.0，本質(zhì)上就等于為做好“模型運用”這件工作奠定了基礎(chǔ)。
總結(jié)來看，YonGPT2.0不僅內(nèi)置了豐富的經(jīng)驗數(shù)據(jù)和微調(diào)專業(yè)數(shù)據(jù)，還支持多模型集成與專業(yè)能力評估，確保模型微調(diào)效果的最優(yōu)化，保證YonGPT2.0能夠更精準地滿足企業(yè)的多樣化需求；同時通過Agent框架，實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的智能分解與執(zhí)行，HCI框架來提升用戶體驗，RAG框架則專注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識化與圖譜化，實現(xiàn)知識的可搜、可問、可見、可用。再輔以智友、數(shù)智員工和智能大搜這三大交互方式，形成了完整的支持企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)到落地全過程。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展與普及，企業(yè)AI應(yīng)用正逐漸成為企業(yè)數(shù)智化的主旋律。
可以預(yù)見，YonGPT2.0作為企業(yè)服務(wù)大模型體系的創(chuàng)建者，憑借其強大的專業(yè)能力、靈活的應(yīng)用框架以及豐富的實踐案例，在通過大模型和企業(yè)AI應(yīng)用之間，架設(shè)的這座“橋梁”，將推動企業(yè)更快速、更高效的邁向數(shù)智化時代。
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