大模型加持下的AI，推动智能化普及应用

8月19日下午，由用友主办的“2023全球 商业 创新大会-企业数智化技术峰会”，在上海市召开。此次峰会以“升级企业数智化底座”为主题，揭秘用友BIP核心技术与平台能力，解析多维度场景下企业数智化底座升级路径，共享行业领先企业升级数智底座的领先实践。

用友网络助理总裁兼iuap智能中台部总经理方高林对企业数智化大脑——用友iuap智能中台进行详尽解析与演示。用友iuap智能中台，打造领先、基础、实用的AI技术，以大模型以及服务平台+算法+知识图谱为基础，通过数智员工、智能大搜和智能服务作用于领域云与行业云，提升其核心竞争力，助力企业降本增效、防范风险、优化流程、决策创新。

YonGPT，更懂企业服务的大模型

2023年7月，用友基于领先的产品体系和丰富的客户基础，丰富的企业服务场景，独特的的数据资产，专业的技术与人才等优势，率先进军企业服务大模型，推出YonGPT。

用友企业服务大模型YonGPT有三个特色：首先，它是多领域知识经验融合大模型，内含财务、人力大模型；其次，它是一个融合智能体，包含了工具、记忆、代理、知识/库表引擎；第三，它将纷繁复杂的企业服务归纳为四个层级，即智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成。

用友之所以在通用大模型基础上做企业服务大模型，是因为企业服务有三个特点，是通用大模型无法解决问题。比如，交互较灵活，很多API槽位是企业自定义；企业有大量结构化和非结构化数据，对权限和隐私控制十分严格；企业服务任务复杂、要求执行可控性高。

企业服务大模型可以很好解决这几个问题。首先以大模型为主的意图槽位收集。比如现有大模型不能直接根据一个用户的提问，去判断是属于哪个意图，完整意图还需要哪些项，经过YonGPT意图槽位的模型训练，能够准确收集30种意图的近百个槽位。对于有大量候选项的意图槽位，采用分批次训练进模型，以及根据语义检索相关候选槽位词的方式进行识别；其次，通过精调与prompt知识经验学习，将企业知识精调进模型叠加向量搜索上下文形成Prompt得到“上传文档即刻可搜可问答”。比如企业私域的数据量大，而且数据类型多。基于大模型的企业私域数据或知识问答，可以支持多种类型文本、标签提取，支持上传即可搜可问答，可以准确定位上下文，并且通过检索库+大模型能解决大模型生成问答编造问题，可以保证较高回答准确率； 第三，通过大模型的执行链技术将复杂任务分解一系列微服务执行，把确定性交给已有系统或者小模型，不确定性和系统调度交给大模型。

目前，YonGPT已经创新研发了包括企业经营洞察、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赋能的智能应用。

大模型助力下的数智员工：让任务自动化、智能化、合规化、语义驱动

通过数智员工可以解决企业流程自动化、审批智能化、内容合规化、数据驱动语义化。

一、系统间流程自动化：不同系统流程间有需要人工操作的自动化：回单下载、学历认证、月结检查、客商维护、三单匹配、采购需求提报；二、流程内审批智能化：领导有很多审批？但是大部分都是可以智能判断进行自动审批：人力录用、转正、调动、离职自动审批、费控报销自动审批、共享自动审批；三、流程内容合规化：流程重要目的是保证合规，在财务报销、以及采购过程中，在流程各个环节，需要审查其合规性：采购合规官、费用稽核官；四、流程驱动语义化：以往任务通过固定的流程实现，基于大模型可以实现将流程、子应用通过数据语义驱动来构建流程：交互式运营洞察、个人工作助理、计划预算预估。

用友数智员工（智友）具备智能交互与自主学习能力，比如通过AI与RPA深度融合，AI具备ChatGPT类的交互、学习能力，自动识别流程风险、自动学习审批，使得流程风险更可控，审批更智能；支持第三方、用友系统，在工作流中引入智能审批助理，大幅提高工作效率，提升公司产出效能；通过数字人、技能、AI、业务流、对话流工场化设计，快速实现所见即所得，企业根据自己场景创作个性化形象、个性化能力的数智员工。

大模型重塑智能大搜：让企业私域知识赋能组织与业务

基于YonGPT的智能大搜，作为企业级数智化搜索平台，为企业提供快速获取私域知识信息的解决方案。通过搜文档、搜视频等功能，YonGPT智能大搜能够迅速定位所需内容，帮助企业提升知识获取效率、降低学习成本。

帮助企业快速构建多模态智能知识问答能力，沉淀领域/行业知识，为AI推理、总结、创作等智能认知发展，提供人工智能基础设施；支持结构化/非结构化知识类型存储，支持多源跨域知识抽取；综合应用知识图谱、统一搜索框架、智能语音技术，结合AI算法模型；提供智能问答、知识频道搜索、图谱问答等服务。

大模型与知识图谱相辅相成：推动企业信息图谱化

企业内部有大量数据，如何把结构化和非结构化数据充分利用起来？用友提出用知识图谱构建流水线，构建一站式知识提取、加工、表示、计算、存储服务平台。大模型和知识图谱是相互依赖的，利用知识图谱模型构建，可以增强大模型训练。同时，可以基于大模型构建知识图谱。知识图谱的应用场景包括，企业知识图谱、图谱找人、菜单图谱、设备故障图谱、财务知识图谱、安环风险图谱、税务法规图谱、研发知识图谱等。

通过企业知识图谱，可以洞察企业的风险与商机。比如通过企业图谱可以对企业进行风险监控，可以对客户进行洞察，对企业进行评价等。还可以关联关系发现，让有关系的企业变得透明。比如自动识别是否属于同一集团法人、有参控股关系、上下级控制关系、同一实际控制人。在招标时可以防止围标串标，在供应商赊账额度管控时发现集团从而共用额度，在供应商风控时发现关联风险。

公司知识平台分散，造成知识分散，无论新人还是项目顾问，学习成本太高，无法实现精准赋能。通过研发知识图谱，可以让知识经验得到传承，赋能产品与员工。支持跨知识平台构建研发知识图谱、通过知识关联关系，推荐感兴趣的相关知识，传承经验知识、最佳实践，赋能产品项目、员工等。

设备资产等在维修维护过程中会记录大量的故障现象及相关的故障分析和维修措施，通过故障知识图谱，可以将这些记录中包含的知识逻辑沉淀下来，建立企业内部知识库，让资产维修维护经验得到传承与利用。

税务知识图谱可以将行业内的税务法规，优惠政策，案例，风险进行整合和分析，帮助企业更好地管理和利用企业内部的知识，从而提高税务部门内部的工作效率和准确性方便知识的分享和传承。

安环风险图谱，可以提升企业的风险辨识能力，把知识和经验变成普适化的应用，而不再过度依赖于某个人员的经验，让安全事故的教训不再重演。

智能中台是用友iuap的重要组成之一，大模型加持下的AI，可推动智能化普及应用。用友iuap已经成为企业升级数智化底座的最优选。目前中国电子、中国信通院、中建五局、中船集团、杭钢集团、中国一汽、中兴通讯、北京地铁、明日控股、振华集团、三一重工等都在通过用友iuap升级数智化底座，成为数智企业，迈向高质量发展。未来，用友将持续加强技术与架构能力，基于更懂业务、技术领先、体系完整的企业数智化底座用友iuap，助力企业驾驭数智未来！