企业服务大模型加速 AI 场景落地

目前，YonGPT 已经创新研发包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化、智能人才发现、智能招聘、智能预算分析、智能商旅费控、代码生成等在内的数十种基于企业服务大模型的智能应用。同时，YonGPT 针对复杂的行业应用场景，还可以对行业模型进行精调，提供更加'在行'的智能化场景服务。

多领域融合、多形态综合赋能企业

与单一领域的企业服务大模型不同，YonGPT 覆盖财务、人力资源和包括营销、研发、采购、制造、供应链、项目、资产营运等业务的多个企业生产经营与运营管理领域，是一个具有多领域综合智慧的企业服务大模型，契合了企业基于数智技术实现业务与业务、业务与财务、业务与管理融合创新的需求。

1. 智慧财务：分析助手、智慧预测、洞察业务

财务作为衡量企业经营成果的重要参考维度，其数智化进程一直是企业数智化转型的重要突破口。YonGPT 在财务领域的大模型能力基于事项会计理论基础构建。同时，YonGPT 将置入业财融合的整体框架，重塑业财流程，优化业务，助力财务实现价值创造。

• 智能分析助手： 通过生成能力和自然语言交互能力，使用户只需要用自然语言提问，即可自动生成可视化图表和报告文字。
• 智能经分： 可以整合不同领域的知识，通过深度数据挖掘，提供更全面的信息，为企业经营提供深度的诊断性分析。
• 智慧预测： 基于大模型的推理能力，智能感知企业生产、销售、库存等各环节的数据关联和归因，进行推理式经营洞察，精准预测企业效益。
• 智能订单盈利分析： 智能分析订单、品种、客户、组织等多维度信息，支撑企业从订单入手挖掘利润提升点。
• 智能司库： 司库以企业现金流动性管理为基础，侧重于价值创造和风险管控。
• 智能生成： 智能推荐企业适用的税务政策（尤其是减免税）及相关案例，智能生成税务数据洞察等。

此外，YonGPT 助力无人值守共享中心落地，包括智慧商旅、智能审单、智能洞察、智能问询等。

2. 智慧人力：数据识人、智能选人、智慧用人

当前，企业人力资源管理面临识人难、选人难、用人难等一系列挑战，如何通过数智技术提升招聘精准度、管理体系化、人力效能及人岗适配度，是人力资源管理适应快速变化的迫切需求。

YonGPT 为企业加速人力资源管理数智化提供有力支撑，帮助企业实现'数据识人、智能选人、智慧用人'。

• 数据识人： 基于人才画像，实现精准的意图识别，对搜索结果的精准筛选帮助 HR 精准找到符合岗位需求的人选；同时，基于 YonGPT 进行人才画像，还可以通过对员工、岗位画像的对比分析评价，对候选人和绩优人员进行科学分析。
• 智能选人： 智能招聘面向企业业务发展，精准匹配企业的业务属性和组织画像，帮助企业快速、精准筛选和定位人才，从海量简历池中发现人才，通过 AI 互动优化应聘体验，实现智能选人。
• 智慧用人： 试用期评价可以根据员工工作表现、目标达成情况、日常协作能力、专项工作等行为数据，自动生成对该员工的试用期评价并提交审核；根据干部任免及前置环节的数据和补充材料，自动生成干部考察报告提交研判；基于 YonGPT 的人才配置计划，精确匹配岗位需求和人才能力结构，智能化管理和配置人才资源。

YonGPT 通过深度识别实现数据化的人才识别、人才筛选和人才配置，帮助 HR 聚焦核心战略性工作，提升人力资源管理的温度、高度和广度。

3. 业务敏捷：智能交易、韧性供应、产销协同

YonGPT 融合了企业采购、营销、制造等业务领域的知识和经验，帮助企业在采购交易、供应链协同、精准营销、智能制造等业务方面实现数智化。

• 基于企业服务大模型的采购交易： 智能推荐引擎可以根据物料寻源、不同的采购要求等为企业筛选、推荐符合条件的供应商，智能识别优质供应商。采购价格预测基于历史交易价格，借助数智中台的数据分析及 AI 算法能力预测未来价格趋势，从而帮助企业更好地制订采购计划，控制采购成本。
• 在线智能评标工具： 能够智能分析、比对投标文件，为评标过程提供智能化参考意见，从而减少围标风险，提高招投标的公平性和透明度，降低评标成本，提升企业评标准确性和决策效率。
• 基于企业服务大模型的供应链协同： 供应网络优化可以根据历史消耗和需求预测，动态计算不同仓库物料的安全库存，依据设定的服务水平，测算未来一定周期内的目标库存、预计订货量指标，并自动生成建议，在保证客户服务水平的前提下，降低库存成本。
• 基于 RFQ 对话摘要的销售订单智能生单服务： 实现'一边聊天一边下单'的在线高效协同；通过'交互革新式'订单生成助手，实现智能生单。
• 基于企业服务大模型的精准营销： 可以滚动预测企业未来一段时间的商品销售趋势，从而驱动和衔接生产及采购计划，协助企业各层级管理者做出适当的决策，实现产销协同。
• 渠道拜访智能识别： 可以在销售人员拜访渠道、客户过程中采集大量的数据及照片，通过 AI 智能识别、分析信息，降低采集及检核成本，提升业务效率，支持市场活动，实现营销费用、广告投放的精准营销管理。
• 基于企业服务大模型的智能制造： 智能生产排程采用运筹学算法，对工厂工序和机台级的生产作业进行多目标优化排程，缩短生产时间，提高订单准时交付率。设备智能维修维护实现移动端语音快速故障上报，智能生成报修工单，结合设备文档和维修知识库（包括故障知识图谱）进行维修方案的智能推荐，并在维修完成后将维修方案总结至维修知识库，帮助企业积累设备维修知识和经验。
• 废钢智能检测： 通过图像识别技术完成钢铁企业废钢入厂验质，自动识别并判定废钢等级，解决废钢验质过程中环境恶劣、工作强度大、掺假作弊、难以追溯等难题，检测准确率达 95% 以上，已在国内外 20 多家钢铁企业应用。

技术挑战与未来展望

尽管企业服务大模型展现出巨大的潜力，但在实际落地过程中仍面临诸多挑战。首先是数据隐私与安全，企业核心数据往往敏感，如何在保证数据安全的前提下利用大模型进行分析是关键。其次是模型的可解释性，黑盒模型难以满足合规审计的要求，需要发展可解释 AI 技术。最后是集成复杂度，如何将大模型无缝嵌入现有的 ERP、CRM 等系统中，避免形成新的数据孤岛，需要架构层面的创新。

未来，随着算力成本的下降和算法的优化，企业服务大模型将更加普及。我们期待看到更多跨模态、多智能体协作的场景出现，大模型将从辅助工具进化为企业的核心生产力引擎，持续服务企业数智化，推动商业模式的创新与变革。

人工智能渗透企业服务的破晓已经来临，更懂企业服务的大模型正在为数智化商业创新注入新动能，持续服务企业数智化。