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YonGPT發(fā)布背后,“實用主義”成為大模型落地新風向

 2023-08-09 14:47  來源: A5專欄   我來投稿 撤稿糾錯

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近年來伴隨著數(shù)字經(jīng)濟的高歌猛進,國內(nèi)企業(yè)服務(wù)賽道迅速站上行業(yè)風口。以ChatGPT為代表的大模型的到來,更為整個企服賽道添了一把火。而7月27日用友對外發(fā)布的首個企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT,則正式宣告了企業(yè)服務(wù)大模型全新時代的到來。

目前參與企業(yè)服務(wù)賽道的玩家,主要可以分為兩類:一是通用大模型廠商;二是垂直大模型廠商。相較通用大模型廠商而言,以用友為代表的企業(yè)服務(wù)提供商深耕行業(yè)賽道,更能滿足企業(yè)的實際需求,如YonGPT是業(yè)界第一個,具有多領(lǐng)域融合化、多形態(tài)綜合型特性的企業(yè)服務(wù)大模型,契合了企業(yè)基于數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)與財務(wù)、業(yè)務(wù)與管理融合創(chuàng)新的時代需求,有望在大模型落地方面實現(xiàn)新的引領(lǐng)。

企業(yè)服務(wù)大模型要走“實用”路線

目前B端市場,已經(jīng)成為了大模型廠商的云集之地,很多行業(yè)都希望借助大模型來加速創(chuàng)新。但考驗大模型廠商的除了算力、數(shù)據(jù)之外,更重要的是解決產(chǎn)業(yè)實際問題的能力,換句話說大模型必須“實用”。

一方面,目前大模型尤其是通用大模型本身尚存在局限,很難完全適應(yīng)各個細分行業(yè)對安全、合規(guī)等方面的綜合需要,行業(yè)迫切需要可信、可用、好用的“實用”大模型。

具體來說,目前通用大模型的數(shù)據(jù)集,主要來自公開數(shù)據(jù)集或者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),而對特定行業(yè)的專業(yè)領(lǐng)域則了解比較少。由于公開網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)良莠不齊、真假難辨,可能導(dǎo)致大模型的數(shù)據(jù)專業(yè)性與精準度不高,最終影響數(shù)據(jù)的專業(yè)價值。

以企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域為例,其不僅涉及的行業(yè)門類廣、專業(yè)知識差別大,而且對場景應(yīng)用和數(shù)據(jù)獲取的要求,也存在很大差別。用友網(wǎng)絡(luò)高級應(yīng)用架構(gòu)師包飛表示,企業(yè)要想將大模型的技術(shù)優(yōu)勢,運用于自身業(yè)務(wù)之中,就需要更貼近實際的行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)。因為在很多專業(yè)場景中,用戶對企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)要求高,且容錯率極低,一旦企業(yè)因為應(yīng)用了錯誤數(shù)據(jù),就可能引發(fā)風險。因此,企業(yè)使用的大模型必須可控、可追溯、可修正,而且必須充分測試才能上線。

以7月27日發(fā)布的用友YonGPT為例,用友BIP和YonGPT在架構(gòu)上依托指揮調(diào)度中心,將大模型中的基礎(chǔ)確定架構(gòu)事項,交給用友BIP原有產(chǎn)品功能來實現(xiàn);而將不確定的事項、推理性的事項和人腦思維意識指派給大模型去開發(fā),從而形成了系統(tǒng)可控、安全可信的企業(yè)大模型框架。在這個框架之下,用友YonGPT創(chuàng)新研發(fā)了包括企業(yè)經(jīng)營洞察、智能訂單生成、供應(yīng)商風控、動態(tài)庫存優(yōu)化等數(shù)十種基于企業(yè)大模型的智能應(yīng)用,同時它還面向復(fù)雜的行業(yè)應(yīng)用場景,通過行業(yè)模型精調(diào),提供更加“在行”的智能化場景服務(wù)。

另一方面,對于企業(yè)而言,大模型的核心目標是要在實際落地中真正解決問題,對于AI“通用性”維度的能力不會過度苛責。從企業(yè)層面來說,大模型最終都是要在真實場景中落地,要達到理想的服務(wù)效果,就需要企業(yè)將自身的數(shù)據(jù)用起來,并結(jié)合行業(yè)大模型的數(shù)據(jù)做訓練或者精調(diào),從而打造出實用性更高、安全性更高的智能產(chǎn)品。包飛表示,無論是培養(yǎng)通用AI亦或是培養(yǎng)專業(yè)AI,都需要使用預(yù)訓練,但兩者所需要的知識體系、數(shù)據(jù)和算力,均存在很大差異,因此行業(yè)垂直大模型的發(fā)展是必然趨勢。

以用友YonGPT為例,除了前文提到的面向?qū)I(yè)應(yīng)用,以及結(jié)合行業(yè)做精調(diào)之外,用友還優(yōu)化了企業(yè)服務(wù)大模型的訓練效率和成本,集成了豐富的開發(fā)工具和優(yōu)化算法,通過自有的數(shù)據(jù)管理、大模型精調(diào)、大模型評估優(yōu)化、推理和插件服務(wù)等功能,為大模型的構(gòu)建和服務(wù)提供穩(wěn)定且有效的支撐。

顯然,不論是從大模型自身還是從企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的復(fù)雜行業(yè)狀況來看,大模型要想在產(chǎn)業(yè)落地,都必須走“實用”路線。

首發(fā)者需要底氣也需要實力

縱觀整個國內(nèi)大模型的發(fā)布情況來看,接近落地場景并打通整個應(yīng)用、服務(wù),已經(jīng)成為各個行業(yè)大模型當前聚焦的重點,而用友能夠發(fā)布業(yè)內(nèi)首個企服大模型——YonGPT,離不開其扎根企業(yè)服務(wù)的深厚經(jīng)驗沉淀和積累,也與其強大的技術(shù)和產(chǎn)品實力緊密相關(guān)。

一是,用友深耕企業(yè)服務(wù)賽道已久,相比一般的云服務(wù)提供商而言,對各細分行業(yè)客戶痛點更加了解,因而方案更加貼近用戶實際需求。

作為一家專注于企業(yè)軟件與云服務(wù)的巨頭,用友已經(jīng)在企業(yè)服務(wù)這個賽道深耕35年了。從早期的聚焦企業(yè)部門級別的財務(wù)軟件,到聚焦企業(yè)級的ERP管理軟件,再到3.0階段的社會級的商業(yè)創(chuàng)新平臺——用友BIP,用友在不斷升級與迭代中,形成了全面助力企業(yè)數(shù)智化的能力和產(chǎn)品體系。

深厚的服務(wù)各行業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗,讓用友對行業(yè)客戶的場景和痛點更好理解,因而能推出更適合客戶實際需求的解決方案。一些云服務(wù)商雖然推出了很多云服務(wù),但這些產(chǎn)品和服務(wù)在落地層面很難與企業(yè)核心訴求結(jié)合,導(dǎo)致企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型效果不佳,并未達到幫助企業(yè)的預(yù)期目的。而早已經(jīng)深耕行業(yè)多年的用友,則可以憑借自己對行業(yè)的深入洞察,推出直擊行業(yè)和用戶痛點的最佳應(yīng)用。

YonGPT是在底層適配業(yè)界主流的通用語言大模型和開源模型基礎(chǔ)上,結(jié)合用友35年服務(wù)多領(lǐng)域、多行業(yè)企業(yè)可復(fù)用的經(jīng)驗積累和領(lǐng)先實踐進行學習得到的綜合型的企業(yè)服務(wù)大模型。與單一領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)大模型不同,YonGPT覆蓋財務(wù)、人力資源和包括營銷、研發(fā)、采購、制造、供應(yīng)鏈、項目、資產(chǎn)營運等業(yè)務(wù)的多個企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營與運營管理領(lǐng)域,是一個具有多領(lǐng)域綜合智慧的企業(yè)服務(wù)大模型,契合了企業(yè)基于數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)與財務(wù)、業(yè)務(wù)與管理融合創(chuàng)新的時代需求。

二是,用友一直堅持長期主義,注重研發(fā)和持續(xù)創(chuàng)新,如今它已經(jīng)能夠在底層技術(shù)上(云架構(gòu))服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營的方方面面,具備很強的競爭壁壘。

尤其是用友BIP的研發(fā),更是前后經(jīng)過了7年時間。以2021年和2022年用友的研發(fā)投入為例,其研發(fā)投入已經(jīng)分別占營業(yè)收入的26.4%和31.6%。人才方面,用友研發(fā)人員數(shù)量超過了9000名,超過公司員工總數(shù)的35.7%。在持續(xù)的高強度研發(fā)支持之下,用友BIP的創(chuàng)新能力持續(xù)增強。其中就包括多方面布局自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識圖譜等方面智能技術(shù)的應(yīng)用,以技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建了自己獨特的競爭優(yōu)勢。

三是 ,用友30多年來積累的大量專業(yè)行業(yè)語料數(shù)據(jù),保證其在做行業(yè)大模型方面具備很好的基礎(chǔ)。從大模型的一般規(guī)律來說,無論是通用大模型還是垂直大模型,都少不了豐富的數(shù)據(jù)資料和行業(yè)邏輯經(jīng)驗作為支撐,而這恰恰是用友的優(yōu)勢所在。

據(jù)介紹,用友基于大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù),結(jié)合企業(yè)應(yīng)用場景和領(lǐng)域經(jīng)驗,標記了大量的企業(yè)服務(wù)語料數(shù)據(jù),形成了豐富的企業(yè)服務(wù)大模型訓練素材,并將業(yè)務(wù)知識與領(lǐng)域經(jīng)驗融入企業(yè)服務(wù)大模型,確保了大模型的專業(yè)性、實用性及領(lǐng)先性,使之能更好地跟企業(yè)的整體數(shù)智化戰(zhàn)略結(jié)合,支撐公司整體的建設(shè)。

YonGPT助力產(chǎn)業(yè)迎來AI普及應(yīng)用時代

作為業(yè)內(nèi)首個企服大模型,YonGPT將加速以垂直大模型和AI應(yīng)用為特點,以數(shù)據(jù)智能為抓手的AI普及全新應(yīng)用時代。

一方面,以YonGPT為代表的企服大模型的誕生,讓“懂產(chǎn)業(yè)更懂智能”的數(shù)智化驅(qū)動不再高門檻,讓數(shù)智化驅(qū)動變成了一種低成本可復(fù)制的普遍化產(chǎn)業(yè)趨勢。盡管當下數(shù)智化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為眾多企業(yè)的共識,但擺在企業(yè)面前的“攔路虎”依然不少。這主要是由于數(shù)智化投資周期長、成本高,很多企業(yè)在轉(zhuǎn)型時,又面臨改造需求碎片化、多樣化等問題,這就讓很多企業(yè)常陷入“不會轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)、不能轉(zhuǎn)”的境地。而YonGPT的誕生,則為企業(yè)提供了“低門檻”的智能化入口,讓企業(yè)可以根據(jù)需要來找尋關(guān)鍵數(shù)據(jù),做對關(guān)鍵決策。

另一方面,YonGPT的誕生將加速各個行業(yè)數(shù)據(jù)的“高質(zhì)量流通”,進一步重塑產(chǎn)業(yè)鏈價值鏈,助力產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生全新的增量機會,為產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展增添新動能。對于B端企業(yè)場景而言,大模型在技術(shù)演進過程中,形成的數(shù)字內(nèi)容孿生、編輯、創(chuàng)作三大能力,以及就此衍生出的一系列文本生成功能,可以更好地對應(yīng)辦公應(yīng)用場景和企業(yè)日常運營。

而且它通過自然語言就可以實現(xiàn)調(diào)出操作,操作門檻大大降低,人機交互體驗大幅提升,將極大調(diào)動人們使用大模型來實現(xiàn)業(yè)務(wù)功能的積極性。以用友YonGPT為例,它通過智能化業(yè)務(wù)運營,深入洞察企業(yè)運營,識別潛在風險和機會,并通過提供智能化方案提高經(jīng)營決策水平和業(yè)務(wù)運營效率;它通過發(fā)揮“數(shù)據(jù)驅(qū)動”優(yōu)勢,讓“數(shù)據(jù)找人”的智能呈現(xiàn)和交互變得更加頻繁;它通過全方位提升企業(yè)個性化應(yīng)用服務(wù)能力,真正讓企業(yè)低成本地感受到“千企千面”的數(shù)字化魅力。

另外,在數(shù)智化轉(zhuǎn)型大潮之下,以數(shù)智化為特征的全新模式,正在成為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的全新范式。在企業(yè)數(shù)智化早期,云服務(wù)商主要圍繞“上云”來做布局,不斷擴大各個行業(yè)的“上云”規(guī)模;隨著企業(yè)數(shù)智化進入深水區(qū),如何高效用云以提升云服務(wù)的生產(chǎn)力,日益成為行業(yè)關(guān)注的焦點,一場以數(shù)據(jù)智能為特征的數(shù)智化浪潮,日益成為全新產(chǎn)業(yè)趨勢。而AI大模型的到來,無疑為用友推動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,提供了全新的技術(shù)實現(xiàn)路徑。

作為業(yè)界首個具有多領(lǐng)域融合化、多形態(tài)綜合型特性的企業(yè)服務(wù)大模型,用友將繼續(xù)投入資源迭代訓練,并不斷豐富基于這個大模型的各類企業(yè)服務(wù),同時YonGPT的快速發(fā)展也將引領(lǐng)企業(yè)服務(wù)邁入一個新臺階。

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