大模型下沉企业服务场景：软件生态掀新一轮变革

基于通用人工智能大模型对市场带来的改变正在逐渐落地到具体场景中，以彭博金融垂直大模型为代表，一系列垂域大模型次第面市。

近日金蝶发布金蝶云·苍穹GPT大模型，定位为懂管理的企业级大模型平台，苍穹GPT还率先推出其中的财务大模型，并现场开放体验。

(资料图片仅供参考)

金蝶中国执行副总裁、研发平台总经理赵燕锡接受21世纪经济报道等媒体采访时表示，企业服务领域涉及千行百业，没有人能完整做好一整个企业服务模型，因此金蝶推出的大模型定位是企业级、偏管理类，最先着眼的是财务场景。

现场还展示了金蝶探索将AI助手深入到人力资源、程序开发等场景，据悉按照“苍穹GPT+X”规划，未来金蝶还将陆续推出覆盖供应链、制造等多领域的AI助手。

“我们团队面对这一轮技术变革感到兴奋，因为此前金蝶也曾结合AI技术推出应用，但效果表现不一，究其原因在于太窄域。这一轮的变化让我们看到了（AI技术）可以普及的曙光。”他续称，这看起来像是数据（堆砌），实际上也考验对专业知识的积累，“我更倾向于用垂域应用来描述它，因为它可以是继续预训练模型、精调、提示语，都蕴含了我们对这些垂域知识的理解，能够使得我们通用大模型懂财务、懂管理。”

对于国内企业管理软件而言，生成式AI带来的变化不仅是一项新技术的注入，或许也将开启新一轮的管理软件迭代升级浪潮。

灌注底层资源

AI大模型正成为一种底层能力，贯穿工具类软件的始终。

金蝶中国总裁章勇受访时表示，随着由ChatGPT带动的新一轮生成式人工智能火爆，打开了越来越大想象空间。“我们未来会把AI注入到金蝶所有产品中去，下一个三十年的金蝶，将会开启人工智能的时代。”

据悉，此次金蝶发布的垂域财务管理大模型，综合平衡了企业算力成本、训练成本、模型能力、应用价值等要素，设置百亿级参数，经过专业训练和精调，封装了金蝶30年积累的财务知识。可提供“开箱即用”的云服务，也支持与大企业联合共建。

金蝶中国苍穹平台解决方案事业部总经理徐昊受访时指出，以ChatGPT为代表的AI大模型能力超过预期，也许在未来的5年、10年后会成为新一轮生产力。“之前传统的SaaS软件标准化产品面临着难题：如应用不灵活、成本较高、业务和IT脱节等，大家都在追求个性和共性的共存，看起来是鱼和熊掌不可兼得的问题，在平台新的架构崛起后，得到了自洽和解决。”

徐昊认为未来的通用大模型将可能类似今天的IaaS（基础设施即服务，为云服务的基础资源），成为一种资源能力。

赵燕锡也指出，长期来看，通用大模型会类似今天的IaaS层一样，成为标准化形态，因此金蝶进行部署时，将与多家通用大模型合作，作为其基础模型。同时也会拥抱开源模型。

“我们认为通过多云的方式，才能让企业客户的成本最低、效果实现最好。同时，目前市场主流的大模型厂商跟IaaS一样各有发展侧重：如果侧重出海业务，采用亚马逊的IaaS平台效果会更好；如果聚焦在电商或零售行业，借助阿里平台会有更多能力。所以我们认为参照多云的方式，开展与各类通用大模型的合作更合适，未来会有多家大模型平台接入到我们的模型中。”徐昊进一步分析。

基于财务大模型，金蝶推出三类苍穹GPT助手，目标是让人人都有一个财务AI助手。

金蝶方面强调，AI与企业员工是伴生而非替代关系。AI会取代的不是人工，而是不会用AI的人和企业。未来每个岗位都将配备数字员工或AI助手，学会给AI下指令，是每个岗位的必备技能。

当然不可忽视是对数据安全的担忧。对此，徐昊分析，大模型的数据包含三部分：通用大模型、领域专业知识、企业私域模型。其中通用大模型涉及的数据隐私问题，已有国家法律法规层面不断规范完善；领域专业知识包括如金蝶三十年作为管理软件厂商所沉淀的架构和资料，这属于金蝶自有资产，因此不存在泄密；至于企业私域模型，可能涉及内部报销规则、管理方式、行业know-how等，这部分金蝶会允许企业以插件方式做自己的模型训练，并在该部分进行隐私隔离和保护，同时若涉及相关模型问答，则可以进行类似“不允许提问”的输出设置。

变革管理软件

生成式AI能力的加入，也将为企业管理软件带来能力进阶。

“我们认为GPT可能是智能ERP或第三代企业管理软件的开始，因为它具备AIGC能力，因此有生成能力，是与此前AI技术应用表现有差异的原因。”徐昊如此表示。

他向21世纪经济报道记者分析，从历史沿革看，企业管理软件最早是记录型系统，类似一个账本，所以起到的作用主要是无纸化办公。到2.0阶段的产品是作为工具，因为人的算力有限，可以借助机器帮助做业务逻辑处理，由此开始涉及数字化。到3.0阶段走向智能化，EBC（企业业务能力）概念在此期间被提出，“所以EBC是指第三代ERP的发展趋势，智能化是做EBC这件事上比较好的实现工具和方法。”

（企业管理软件三代变革逻辑，图源：《2023企业业务能力（EBC）白皮书》）

金蝶方面曾对较早发布的彭博金融垂域大模型进行过拆解，发现其中的参数和数据主要分为三部分：通用型占比50%以上、垂域数据占比49%、涉及自身业务或私密数据占比仅1%以内。由此可以推及，进行垂域模型建构时，借助通用大模型的智慧，再靠自己已有的结构化、非结构化数据进行延展。

赵燕锡受访时拆解道，金蝶不参与“百模大战”，只专注做好能解决企业管理难题的AI。金蝶构建垂域大模型的能力时，主要包括从垂域模型、垂域精调、垂域提示功能词三方面推进。所谓精调，是在通用大模型基础上，再提供一组相应垂域语料给大模型。

“我们在技术上已经理顺了和原来技术栈的结合，宽泛来说，可以理解为是加了一个模型、智能技术底座。”他举例道，金蝶认同业界提出“云智一体”的趋势，认为AI大模型天生要和云计算结合；同时是可组装的架构，其典型技术特点是技术驱动和开放接口，使苍穹GPT可以迅速被上层应用访问，乃至可以被生态、应用访问。

伴随能力升维，业务范畴也在相应扩展。据章勇介绍，近期金蝶内部成立了国际业务部门，将系统性开拓海外市场。其中将以东南亚为起点，伴随国内的全球化企业一起出海。“金蝶会在下一个十年，把海外战略作为非常重要的战略去做。”

徐昊对21世纪经济报道记者表示，在国际化战略布局下，产品层面，金蝶也会从多语言支持、隐私合规、数据安全，数据中心部署、公有云节点等方面综合考量。

（文章来源：21世纪经济报道）

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