AI大模型升维，企业管理软件走向十字路口

近日举行的金蝶2024全球创见者大会上，金蝶中国执行副总裁、大型企业事业部总裁赵燕锡在演讲中指出，AI在企业应用中由来已久且在不断变化，早期是预测式AI，后续发展到Copilot，如今逐渐演进到AI Agent，将来还将走向AGI。

在此过程中，AI将重塑企业应用，包括提供自适应的用户体验，可以实现动态交互；能够自主流程编排，自主处理任务、优化流程、设计流程；并进行嵌入式智能决策。

只是一方面，AI大模型的演进在继续，但另一方面，其在应用层面的渗透显示出不及预期的迹象。软件生态和应用端该如何拥抱新一轮技术浪潮？

AI应用演进

随着AI大模型出现，其对传统企业级应用正带来快速演进发展空间。

赵燕锡进一步分析道，AI在企业应用中，早期是专项系统，随着机器学习技术的进步，进入了预测式/判别式AI阶段，此时大多是基于规则的自动化和基于算法的预测，比如销售预测。

随后进入生成式AI时代，企业应用进入Copilot阶段。人机协同更加紧密，可以通过自然语言进行人机交互；企业应用多半是生成式应用，例如可以依据三大报表生成一个财务分析报告。

随着企业应用深入，如今进入Agent阶段，可以自主决策、自主行动，处理复杂、多步骤的任务。以人力资源的智能人员调配为例，AI可以依据调配需求，来匹配对应的候选人资格。

整体来看，赵燕锡认为，在AI时代，企业应用会面临三个范式变革：体验、流程和决策。

其中会形成自适应体验，企业应用会自动识别用户的需求和环境变化，自动推送信息和更适合的服务给用户；同时形成自适应流程编排，AI会自主执行、优化、设计流程，且可以根据用户的问题和需求不断优化流程；此外会形成嵌入式智能决策，提供智能诊断、智能预测分析、智能决策建议，由此，决策会从经验决策向科学决策转变。

“大模型技术出现后，人们初期对AI在企业中的落地，会寄希望于大模型解决一切，但是企业应用非常复杂，为此，金蝶根据功能、可靠性等方面要求，提出复合式AI系统的方式。也即用多重AI技术进行组合，包括小模型、生成式模型、知识库、规则引擎等工具。”他进一步分析，相比单一大模型，复合式AI系统更加适合对多步骤复杂任务的处理，并且能够通过专业组件的扩展，可以快速、低成本地迭代。

更重要的是，复合式AI系统因为有多种功能组件各司其职，既可以利用大模型的生成、推理能力，也可以发挥各专业组件针对企业应用场景的精准要求进行处理。“所以，我想复合式AI是企业AI应用落地的最佳方式。”

大会上金蝶发布“苍穹APP”，这是金蝶自主研发的AI管理助手的移动形态，是国内企业管理领域的首款AI原生移动应用。

据介绍，苍穹APP的开发基于金蝶自研大模型和AI agent技术架构，能提供财务通识问答，比如公司注册、财税优惠政策解读等智能问询，也能连接SaaS，覆盖财务诊断、指标分析、员工服务等企业级AI应用场景。

“数智化既是一种生存环境，也是一种战斗力。将这种战斗力予力企业，既是每一个数智化转型领导者的内在需求，也是金蝶的使命。” 金蝶集团董事会主席、CEO徐少春提出数智化转型五项修炼：数智化转型不是锦上添花、也不是雪中送炭，而是一场释放巨大禁锢价值的全面管理变革；领导者要自我革命，成为愿景型领导者和变革的先锋；企业与数字化服务提供商不能仅停留在表面的契约层面，而要共创、共赢、共成长；中国企业管理软件不仅能力匹敌国外软件，还能实现更好的用户体验与管理模式创新；中国企业不仅要对标世界一流，更要敢于定义世界一流，定义中国自己的管理模式。

探路落地

对于企业管理软件的整体升级思路，赵燕锡指出，企业构建数智化平台的发展方向是从ERP向智能EBC（Enterprise Business Capability，企业业务能力）进化。

不过在拥抱智能化趋势中，大型企业和中小型企业的数字基础和诉求都各有不同，由此带来新挑战。

金蝶中国副总裁、中型企业事业部联席总裁刘仲文对21世纪经济报道记者分析，金蝶过去多年发展中，是从服务中小企业客户起步，的确中小企业客户在人才、资金、资源等各方面相比大企业较为欠缺。这可以总结为九个字：不想转，不敢转，不会转。

但不想转不是真的“不想”，而是对中小企业来说，每一分钱都花在刀刃上、能够比较快产生价值。但对于管理软件来说，数字化成果可能未必可以很快显现。不敢转，是因为对中小企业来说，相比大企业，其缺乏完善的IT数字化团队甚至CIO/CDO角色，导致很多公司内部没有人引领数字化进程。由此就导致了不会转。

“这是我们看到国内中小企业面临的基本情况，当然也并不是所有企业都这样。但相比全国几百万中小企业来说，还有很大空间去推进。”他续称，国家层面也看到了这一现状，在通过资金和政策等方面支持中小企业数字化转型，金蝶也在积极配合。

刘仲文分析道，对于中小企业发展AI相关应用，此前陆续在各个角落有点状落地，但是2022年末ChatGPT系列的出现、持续迭代，加上2023年一些智能体应用的发布，点燃了ToB领域AI应用的浪潮。

“我们已经在着手做。未来希望每一个领域和应用、每个场景都能AI化，能够以更加智能化的方式提供为客户提供服务。”他举例道，目前金蝶在移动端推出“苍穹APP”，面向财务领域可以AI记账，通过积累内外部数据可进行供应链风险分析等。

赵燕锡则分析，“大型企业和中小型企业的差别，我认为既有共性，也有个性，比如大企业特别关注效益，因为每一种具体业务量都会特别大，审单在小微企业中的要求没有大中企业那么高，所以选择路线就不完全一样。因此，大企业基于痛点和价值驱动，会有很强个性化诉求；中型和小微企业往往能总结出标准化的模型应用。”

随着AI大模型持续演进，目前也出现其落地不及预期的现状。

受访时赵燕锡指出，这也是一种普遍感受。“原来我们对大模型期望太大了，希望大模型解决一切。但AI重构是一种趋势，在真正落地时，需要一点一点来做。”

“ChatGPT发布之后，它在消费级体验上确实改变很大，但企业场景非常复杂，不是一个对话式应用就能解决所有问题。应该说大家在试点过程中遇到了挫折，我们也有。”他进一步分析，“因为我们最早是想实现AI+财务上的突破，但发现大模型本身有幻觉，很难解决精确的数据问题。所以才提出‘复合式AI’，就是让大模型解决它擅长的生成、推理问题，但在数字相关方面，还是交给算法规则引擎来解决。”

赵燕锡认为，这也符合一个新事物发展到一定阶段后的大众认知，即从泡沫期往理性转变的必经阶段。“这个周期会很长。企业级应用永远是缓慢而坚定的趋势，不会一招能解决所有问题。我们更多希望将能力放在企业级AI平台和SaaS应用上，而大模型公司把精力放在基础大模型上。”