AI大模型的崛起無疑將重塑傳統軟件生態，即便近年來AI已經在軟件中有所應用，但其還在快速升維。
近日舉行的金蝶2024全球創見者大會上，金蝶中國執行副總裁、大型企業事業部總裁趙燕錫在演講中指出，AI在企業應用中由來已久且在不斷變化，早期是預測式AI，後續發展到Copilot，如今逐漸演進到AI Agent，將來還將走向AGI。
在此過程中，AI將重塑企業應用，包括提供自適應的用戶體驗，可以實現動態交互；能夠自主流程編排，自主處理任務、優化流程、設計流程；並進行嵌入式智能決策。
只是一方面，AI大模型的演進在繼續，但另一方面，其在應用層面的滲透顯示出不及預期的迹象。軟件生態和應用端該如何擁抱新一輪技術浪潮？
AI應用演進
隨著AI大模型出現，其對傳統企業級應用正帶來快速演進發展空間。
趙燕錫進一步分析道，AI在企業應用中，早期是專項系統，隨著機器學習技術的進步，進入了預測式/判別式AI階段，此時大多是基于規則的自動化和基于算法的預測，比如銷售預測。
隨後進入生成式AI時代，企業應用進入Copilot階段。人機協同更加緊密，可以通過自然語言進行人機交互；企業應用多半是生成式應用，例如可以依據三大報表生成一個財務分析報告。
隨著企業應用深入，如今進入Agent階段，可以自主決策、自主行動，處理複雜、多步驟的任務。以人力資源的智能人員調配爲例，AI可以依據調配需求，來匹配對應的候選人資格。
整體來看，趙燕錫認爲，在AI時代，企業應用會面臨三個範式變革：體驗、流程和決策。
其中會形成自適應體驗，企業應用會自動識別用戶的需求和環境變化，自動推送信息和更適合的服務給用戶；同時形成自適應流程編排，AI會自主執行、優化、設計流程，且可以根據用戶的問題和需求不斷優化流程；此外會形成嵌入式智能決策，提供智能診斷、智能預測分析、智能決策建議，由此，決策會從經驗決策向科學決策轉變。
“大模型技術出現後，人們初期對AI在企業中的落地，會寄希望于大模型解決一切，但是企業應用非常複雜，爲此，金蝶根據功能、可靠性等方面要求，提出複合式AI系統的方式。
也即用多重AI技術進行組合，包括小模型、生成式模型、知識庫、規則引擎等工具。”他進一步分析，相比單一大模型，複合式AI系統更加適合對多步驟複雜任務的處理，並且能夠通過專業組件的擴展，可以快速、低成本地叠代。
更重要的是，複合式AI系統因爲有多種功能組件各司其職，既可以利用大模型的生成、推理能力，也可以發揮各專業組件針對企業應用場景的精准要求進行處理。“所以，我想複合式AI是企業AI應用落地的最佳方式。”
大會上金蝶發布“蒼穹APP”，這是金蝶自主研發的AI管理助手的移動形態，是國內企業管理領域的首款AI原生移動應用。
據介紹，蒼穹APP的開發基于金蝶自研大模型和AI agent技術架構，能提供財務通識問答，比如公司注冊、財稅優惠政策解讀等智能問詢，也能連接SaaS，覆蓋財務診斷、指標分析、員工服務等企業級AI應用場景。
“數智化既是一種生存環境，也是一種戰鬥力。將這種戰鬥力予力企業，既是每一個數智化轉型領導者的內在需求，也是金蝶的使命。”
金蝶集團董事會主席、CEO徐少春提出數智化轉型五項修煉 ：數智化轉型不是錦上添花、也不是雪中送炭，而是一場釋放巨大禁锢價值的全面管理變革；領導者要自我革命，成爲願景型領導者和變革的先鋒；企業與數字化服務提供商不能僅停留在表面的契約層面，而要共創、共贏、共成長；中國企業管理軟件不僅能力匹敵國外軟件，還能實現更好的用戶體驗與管理模式創新；中國企業不僅要對標世界一流，更要敢于定義世界一流，定義中國自己的管理模式。
探路落地
對于企業管理軟件的整體升級思路，趙燕錫指出，企業構建數智化平台的發展方向是從ERP向智能EBC（Enterprise Business Capability，企業業務能力）進化。
不過在擁抱智能化趨勢中，大型企業和中小型企業的數字基礎和訴求都各有不同，由此帶來新挑戰。
金蝶中國副總裁、中型企業事業部聯席總裁劉仲文對21世紀經濟報道記者分析，金蝶過去多年發展中，是從服務中小企業客戶起步，的確中小企業客戶在人才、資金、資源等各方面相比大企業較爲欠缺。這可以總結爲九個字：不想轉，不敢轉，不會轉。
但不想轉不是真的“不想”，而是對中小企業來說，每一分錢都花在刀刃上、能夠比較快産生價值。但對于管理軟件來說，數字化成果可能未必可以很快顯現。
不敢轉，是因爲對中小企業來說，相比大企業，其缺乏完善的IT數字化團隊甚至CIO/CDO角色，導致很多公司內部沒有人引領數字化進程。由此就導致了不會轉。
“這是我們看到國內中小企業面臨的基本情況，當然也並不是所有企業都這樣。但相比全國幾百萬中小企業來說，還有很大空間去推進。”他續稱，國家層面也看到了這一現狀，在通過資金和政策等方面支持中小企業數字化轉型，金蝶也在積極配合。
劉仲文分析道，對于中小企業發展AI相關應用，此前陸續在各個角落有點狀落地，但是2022年末ChatGPT系列的出現、持續叠代，加上2023年一些智能體應用的發布，點燃了ToB領域AI應用的浪潮。
“我們已經在著手做。未來希望每一個領域和應用、每個場景都能AI化，能夠以更加智能化的方式提供爲客戶提供服務。”他舉例道，目前金蝶在移動端推出“蒼穹APP”，面向財務領域可以AI記賬，通過積累內外部數據可進行供應鏈風險分析等。
趙燕錫則分析，“大型企業和中小型企業的差別，我認爲既有共性，也有個性，比如大企業特別關注效益，因爲每一種具體業務量都會特別大，審單在小微企業中的要求沒有大中企業那麽高，所以選擇路線就不完全一樣。
因此，大企業基于痛點和價值驅動，會有很強個性化訴求；中型和小微企業往往能總結出標准化的模型應用。”
隨著AI大模型持續演進，目前也出現其落地不及預期的現狀。
受訪時趙燕錫指出，這也是一種普遍感受。“原來我們對大模型期望太大了，希望大模型解決一切。
但AI重構是一種趨勢，在真正落地時，需要一點一點來做。”
“ChatGPT發布之後，它在消費級體驗上確實改變很大，但企業場景非常複雜，不是一個對話式應用就能解決所有問題。應該說大家在試點過程中遇到了挫折，我們也有。”
他進一步分析，“因爲我們最早是想實現AI+財務上的突破，但發現大模型本身有幻覺，很難解決精確的數據問題。
所以才提出‘複合式AI’，就是讓大模型解決它擅長的生成、推理問題，但在數字相關方面，還是交給算法規則引擎來解決。”
趙燕錫認爲，這也符合一個新事物發展到一定階段後的大衆認知，即從泡沫期往理性轉變的必經階段。
“這個周期會很長。企業級應用永遠是緩慢而堅定的趨勢，不會一招能解決所有問題。
我們更多希望將能力放在企業級AI平台和SaaS應用上，而大模型公司把精力放在基礎大模型上。”
---[來源 : 21世紀經濟報導/記者 : 駱轶琪 *北京報導]
