在DeepSeek最火爆的那段時(shí)間,和一家制造企業(yè)CIO聊天時(shí),聽到了一個(gè)頗具代表性的“吐槽”:“公司高層看到AI大模型這么火,立刻喊出了‘全面擁抱AI’的戰(zhàn)略口號(hào)?？涩F(xiàn)實(shí)是,我們的生產(chǎn)數(shù)據(jù)鎖在MES系統(tǒng)里,銷售訂單躺在CRM里,庫存信息卡在WMS里,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)在ERP里——這些系統(tǒng)像一個(gè)個(gè)互不相通的,連基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)全貌都拼湊不齊,你讓我拿什么去‘擁抱AI’?這AI戰(zhàn)略,第一步就卡在了‘數(shù)據(jù)孤島’上啊!”這位CIO的無奈,道出了眾多企業(yè)在AI熱潮下的真實(shí)困境。
無獨(dú)有偶,在用友發(fā)布的《企業(yè)AI應(yīng)用落地白皮書》通過對(duì)175家企業(yè)的深入調(diào)研也印證了這一點(diǎn):在談到大模型和AI落地面臨的挑戰(zhàn)時(shí),數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升、戰(zhàn)略與治理能力被企業(yè)公認(rèn)為當(dāng)前最大的能力短板。
在新一輪的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)中,企業(yè)其實(shí)并不是只關(guān)注AI應(yīng)用就可以了。它是一場(chǎng)需要同時(shí)應(yīng)對(duì)雙重挑戰(zhàn)的變革。既要解決降本增效、精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等經(jīng)營(yíng)管理方面問題,又要消除應(yīng)用煙囪、數(shù)據(jù)孤島、AI碎片等系統(tǒng)方面障礙。數(shù)據(jù)無疑是解決上述所有問題的第一道門檻。所謂“數(shù)如江河,智如舟楫”,以數(shù)載智、以智馭數(shù)的迫切需求成了企業(yè)數(shù)智化系統(tǒng)升級(jí)煥新的催化劑。
數(shù)智煥新是必選項(xiàng)
在信創(chuàng)大潮的推動(dòng)下,央國(guó)企正加速國(guó)產(chǎn)化替代,致力于實(shí)現(xiàn)自主可控的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,因此迫切需要構(gòu)建創(chuàng)新高效、安全穩(wěn)定的數(shù)智技術(shù)平臺(tái),在提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率的同時(shí),更好地支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新;推動(dòng)AI在千行百業(yè)中落地,前提是消除數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)割裂、技術(shù)重復(fù)投入等,數(shù)智融合的一體化底座是不可或缺的清障工具;“出海”企業(yè)面對(duì)愈加復(fù)雜的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、本土合規(guī)經(jīng)營(yíng)的諸多挑戰(zhàn),如果沒有一個(gè)穩(wěn)固的數(shù)智底座保障其供應(yīng)鏈的安全與韌性,將舉步維艱。
對(duì)于所有企業(yè)來說,“數(shù)智煥新”不是可選項(xiàng),而是必選項(xiàng),將支撐企業(yè)跨越周期、邁向高質(zhì)量發(fā)展。用友網(wǎng)絡(luò)高端BG總裁杜宇介紹說,一些國(guó)內(nèi)企業(yè)開始著手全球化布局,或者在發(fā)展到一定規(guī)模時(shí)才真正體會(huì)到,原有的作坊式或者粗放式的經(jīng)營(yíng)管理已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)今天業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。不管是出于精細(xì)化管理的考慮,還是滿足業(yè)務(wù)拓展的需求,企業(yè)都需要對(duì)其數(shù)智化系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)。
在數(shù)智化時(shí)代,企業(yè)若想擁有一個(gè)賴以生存和發(fā)展的“底盤”,它的數(shù)智底座不可能在封閉、低效、數(shù)據(jù)割裂的傳統(tǒng)架構(gòu)上修修補(bǔ)補(bǔ)而來,而是需要一次脫胎換骨的重塑。事實(shí)已經(jīng)證明,單一性的工具肯定不行,數(shù)據(jù)與流程條塊分割更不可取,原生一體化的理念和架構(gòu)成為數(shù)智煥新的基本邏輯。
補(bǔ)上數(shù)據(jù)這一課
當(dāng)前,雖然一些行業(yè)頭部企業(yè)已經(jīng)取得一定的信息化成果,在數(shù)據(jù)治理方面打下了良好基礎(chǔ),但是大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)還遠(yuǎn)不能做到支撐AI的高價(jià)值場(chǎng)景落地,主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)和知識(shí)的準(zhǔn)確性、完整性、實(shí)效性等方面存在不足。因此,AI正在倒逼企業(yè)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
企業(yè)的數(shù)據(jù)壁壘問題并不是一日造成的。此前,以部門為單位的傳統(tǒng)信息系統(tǒng)建設(shè)模式,極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ),形成數(shù)據(jù)孤島;企業(yè)在不同時(shí)期引入的財(cái)務(wù)、ERP、CRM等系統(tǒng),由于采用的數(shù)據(jù)格式、存儲(chǔ)方式、接口標(biāo)準(zhǔn)存在差異,數(shù)據(jù)之間難以互通;企業(yè)缺少統(tǒng)一的管理規(guī)范和共享機(jī)制……
數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量低下、數(shù)據(jù)訪問受限、數(shù)據(jù)獲取和使用成本居高不下,這些數(shù)據(jù)壁壘成了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“絆腳石”,其負(fù)面影響顯而易見。
場(chǎng)景一:產(chǎn)銷脫節(jié),決策“失明”。想象一下:生產(chǎn)部門依據(jù)上月歷史數(shù)據(jù)排產(chǎn),卻不知銷售部門剛簽下大單;倉庫積壓著滯銷品,營(yíng)銷部門卻因看不到實(shí)時(shí)庫存,仍在大力促銷缺貨品。這正是數(shù)據(jù)孤島的典型后果:數(shù)據(jù)無法跨部門流動(dòng)共享,導(dǎo)致企業(yè)像在“盲人摸象”,無法形成統(tǒng)一、實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)視圖。這直接影響了經(jīng)營(yíng)效果——生產(chǎn)浪費(fèi)、庫存失衡、錯(cuò)失商機(jī),更讓高層決策失去了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。
場(chǎng)景二:知識(shí)“蒸發(fā)”,經(jīng)驗(yàn)難傳。在傳統(tǒng)的知識(shí)管理模式下,寶貴經(jīng)驗(yàn)散落在各個(gè)部門、員工電腦甚至離職人員的記憶中。例如,某機(jī)械制造廠的老技工積累了豐富的設(shè)備故障排除經(jīng)驗(yàn),卻因缺乏統(tǒng)一的平臺(tái)記錄和分享,導(dǎo)致其退休后,同類故障再次發(fā)生,新員工只能從頭摸索,效率低下甚至造成停產(chǎn)損失。數(shù)據(jù)分散導(dǎo)致的信息壁壘,使得知識(shí)無法有效沉淀、共享和復(fù)用,難以轉(zhuǎn)化為可傳承的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
場(chǎng)景三:數(shù)據(jù)“打架”,AI“幻覺”頻生。對(duì)于企業(yè)而言,數(shù)據(jù)應(yīng)該是最可靠、最準(zhǔn)確的結(jié)果。如果沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),沒有高質(zhì)量的RAG,那么無論是通過小模型還是大模型,第一次和第二次得到的結(jié)果很可能是不一樣的。如此一來,容易造成大模型幻覺,影響企業(yè)應(yīng)用AI的實(shí)際效果。例如,某零售企業(yè)的“同一商品”在財(cái)務(wù)系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)和POS系統(tǒng)中,名稱、編碼、價(jià)格甚至庫存量都可能不一致。當(dāng)企業(yè)試圖利用AI進(jìn)行銷量預(yù)測(cè)或智能補(bǔ)貨時(shí),若沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作為“燃料”(包括高質(zhì)量的RAG用于知識(shí)增強(qiáng)),模型就像吃了“變質(zhì)食物”。結(jié)果就是:同一問題,AI今天預(yù)測(cè)缺貨建議補(bǔ)倉,明天卻顯示庫存充足無需采購。這種前后矛盾的“大模型幻覺”,不僅讓業(yè)務(wù)人員對(duì)AI失去信任,更會(huì)誤導(dǎo)實(shí)際運(yùn)營(yíng),造成資源錯(cuò)配和損失。
誰掌握了“黃金數(shù)據(jù)”,誰就扣住了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的命脈。這里所說的“黃金“不僅表明數(shù)據(jù)價(jià)值的重要,更道出了數(shù)據(jù)質(zhì)量這一本質(zhì)問題。如果企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代興起的時(shí)候,沒能有意識(shí)地做好數(shù)據(jù)的積累與沉淀,沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的拉通與共享,更沒有實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的洞察,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),那么在數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)的階段,就必須重新補(bǔ)上欠缺的數(shù)據(jù)這一課。
原生一體化平臺(tái)加速數(shù)智融合
要真正攻克數(shù)據(jù)質(zhì)量難題、打通數(shù)據(jù)壁壘,企業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一、融合、智能的數(shù)智底座。這要求企業(yè)在方案設(shè)計(jì)上,必須將統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、高效的流程管理以及先進(jìn)的技術(shù)平臺(tái)緊密結(jié)合,形成合力。
具體而言,亟需建立覆蓋全企業(yè)的數(shù)據(jù)定義、格式和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),為數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化奠定基礎(chǔ);同時(shí),設(shè)計(jì)并固化端到端的數(shù)據(jù)采集、治理、共享流程,確保數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的規(guī)范與高效;最終,也是最核心的變革,在于摒棄傳統(tǒng)“拼積木”式的技術(shù)和產(chǎn)品堆砌模式,轉(zhuǎn)向流程、數(shù)據(jù)、AI原生一體化架構(gòu)。這種架構(gòu)讓智能應(yīng)用與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程天然一體,數(shù)據(jù)不再是事后抽取的對(duì)象,而是在業(yè)務(wù)運(yùn)行中自然產(chǎn)生、流轉(zhuǎn)并被智能引擎實(shí)時(shí)洞察的活性資產(chǎn)。
杜宇表示:“用友BIP推動(dòng)企業(yè)數(shù)智煥新,就是要基于原生一體化,消除數(shù)據(jù)、架構(gòu)、流程等相互割裂、各自為政的局面,構(gòu)建起統(tǒng)一的數(shù)智底座。”
用友BIP基于原生一體化的設(shè)計(jì)理念,以同一個(gè)底座、同一套語言支撐,實(shí)現(xiàn)了智能與數(shù)據(jù)流程端到端的一體化,從而有效避免了數(shù)據(jù)孤島、應(yīng)用煙囪和智能化碎片。數(shù)據(jù)天生就自然地融入用友BIP之中。它不是把數(shù)據(jù)抽出去,而是在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中看數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)從哪里來到何處去,中間又經(jīng)歷過什么等。所以,在用友BIP平臺(tái)上,企業(yè)能夠知道每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)所代表的業(yè)務(wù)邏輯和業(yè)務(wù)過程。這樣才能更了解,更精準(zhǔn)地讀懂企業(yè)數(shù)據(jù)。
國(guó)務(wù)院國(guó)資委已連續(xù)兩年組織召開了“AI+”專題推進(jìn)會(huì),旨在推動(dòng)央國(guó)企主導(dǎo)人工智能創(chuàng)新,以數(shù)智化賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)。其中優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量,推動(dòng)數(shù)據(jù)開放共享是關(guān)鍵。這進(jìn)一步印證了:破解數(shù)據(jù)難題、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與智能的深度融合,是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)無法繞過的命題。面對(duì)這一“必修課”,選擇以用友BIP為代表的數(shù)據(jù)、流程、AI原生一體化的平臺(tái)架構(gòu),已不再是前瞻性的探索,而是已經(jīng)成為企業(yè)新一輪數(shù)智煥新的核心支撐。(文/云數(shù)智觀察)
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