用友 BIP 是用友在 2017 年开始战略投入、规

模研发的全新一代产品，作为全球领先的企业数

智化平台与应用软件，用友 BIP 是一个以“数智

平台 + 十大领域的场景服务 + 大规模生态”为基

本产品形态的融合服务群。

从用友 BIP1、BIP2 到 BIP3，八年来持续研发

投入，创新发展。在 2024 年全球商业创新大会上，

用友 BIP 3 R6 正式发布，引发业界、用户和媒体

的广泛关注。

本手册精心挑选了与用友 BIP 3 R6 相关的深

度报道，全面剖析了用友 BIP 最新版的核心优势，

并带您探索最新版本在客户增长和市场扩张方面

的机遇，希望这份资料能够帮助您深入了解 BIP 3

R6 的先进技术、功能亮点、价值主张和应用场景，

同时解答您对 BIP 3 最新版本的所有疑问。

引 言

目录 CONTENTS

用友 BIP 3 R6，成就数智企业

YonGPT2.0，深懂企业服务的垂类大模型

用友 BIP 3 R6 发布，平台技术能力再升级

用友 BIP 3 R6 全新升级六大应用架构

用友 BIP AI 产品设计价值观

02 /

05 /

08 /

用友坚持做大模型的原因

媒体报道 | YonGPT2.0：架起通往企业 AI 应用的一座“桥”

媒体报道 | 用友 AI 大升级，下注未来十年最确定机会

媒体报道 | 从“好玩”到“好用”，大模型如何在企业落地生花？

用友联合行业领先企业发布三大行业垂类大模型

12 /

13 /

16 /

20 /

22 /

用友 iuap，升级企业数智化底座

媒体报道 | AI+ 引擎驱动，用友 iuap 平台尽享智能

YonAI，为企业构建持续的 AI 服务能力

用友 YonData 如何刷新企业数据管理与应用新高度？

媒体报道 | 用友 BIP 3 R6“数”业有专攻，寻找可信 AI 背后的“数据”大手

用友 BIP 超级版，超级领先超级快超级省

媒体报道 | “超能力”崛起，用友填补大中型企业 SaaS 市场关键版图

25 /

27 /

29 /

32 /

36 /

用友 BIP 3 R6，

成就数智企业

现在，让我们一起总览 BIP 3 R6 焕新发布后，带来哪些

领先技术突破、应用架构和服务创新，帮助您更好地了

解产品，服务客户。

用友 BIP 3 R6 相关报道

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成就数智企业 2

用友 BIP 3 R6 基于 AI 全面升级重塑数智平台和应用服务，

实现 AI 在企业服务领域的深度融合落地；10 大领域、564 个创

新服务、50 项数据服务、108 项智能服务，以及众多领先技术、

应用架构和服务创新，历经八年打造的用友 BIP 3 R6 实现更强

数智能力、更高运行性能、更低资源消耗、更安全更可靠，并

积累了近 100 个细分行业领先企业的业务与管理数智化创新实

践，帮助企业实现业务敏捷、精益管理、全球运营，成就数智企业、

迈向高质量发展。

用友 BIP3 R6 发布，

平台技术能力再升级

3 用友 BIP 3 R6

企业服务大模型 YonGPT 迈向 2.0，成为企业 AI 应

用新引擎

YonGPT 2.0 是深懂企业服务的垂类大模型，它将“繁杂

企业应用需求”与“通用大模型”的鸿沟连接起来，成为企业

AI 应用新引擎。

YonGPT2.0 由三部分构成：八大专业能力提升的大模型、

1 个用于模型学习的平台、扩展大模型能力的 2 个框架（Agent、

RAG），基于此支持包含业务运营、人机交互、知识生成、应

用生成在内的 4 类应用。

通过在应用中的数据闭环，训练提升 YonGPT 的专业能力，

可实现定制开发，生成持续进化的多种应用，实现更懂企业的

大模型。

全新升级的 YonGPT2.0 提升了以下八大能力：PPT 分析

报告生成、合同智能审核、合同生成、业务对象理解能力、

BIP 代码生成、领域（财务、人力、供应链）知识增强、表格

理解能力、安全拒识能力。

用友 iuap 平台再升级，帮助企业构建和运行强大、

统一的数智化底座

随着企业大力发展新质生产力，“数据 + 智能”成为推动

经济发展的新引擎。用友iuap平台以AI为核心引擎，持续进化，

全面升级，赋能集开发、数据、集成、架构等革新，推出懂业

务（应用）+ 有工具（pass）+ 有方法（工程化体系）的数智

体系，为大型企业升级数智底座提供集智能运营、数据驱动、

敏捷创新、开放互联、全球化支撑、工程化六大能力。

YonData 数据平台：打造企业级智能数据新引擎

用友 YonData 数据平台持续升级，为企业提供一个一站

式数据采集、开发、治理、应用的数据底座，具备弹性适配领

先的计算引擎、建模方式和信创体系，以支持 HTAP 场景、向

量化、库内批流一体的企业级超融合数据库为高性能引擎，支

持企业数据从采集到治理再到分析可视化的端到端生命周期管

理。作为企业的数据服务基石将数据沉淀为数据资产，支持数

据资产入表，实现企业级数据应用服务开箱即用，支持数据治

理、运营及入表管理，确保数据准确性和一致性，加速了企业

数据要素价值化进程，为企业战略决策提供有力支撑。

用 友 YonData 数 据 平 台 基 于 大 模 型 ChatBI 能 力， 为

企业全面数据应用服务开创灵活、智能的数据分析新模式。

ChatBI 带来六大价值。一，即时响应，快速洞察。二，精准定位，

成就数智企业 4

提升决策效率。三，沉浸式分析，提升分析深度。四，语音交

互大屏，提升分析体验。五，业务人员参与，促进业务创新。

六，对话式生成图表，提升易用性。

高效、灵动、智能的企业应用与集成，构建高效、灵动、

智能的企业架构

在企业数字化转型过程中，企业建模过程面临企业个性

化程度高、集团管控场景复杂、IT 运维成本高、异构系统集成

难等挑战。用友应用平台，提供灵动的数智工作入口，打造个

性化专业化工作台；提供敏捷的流程服务，支撑大型企业的集

权和分权的场景；同时提供降本增效的工具，如权限自动分配、

自助查询和诊断等能力，极大降低 IT 的后期运维成本。当然，

平台深度与智友融合，在企业数字化建模过程中实现自助问答，

极大降低运营的人力成本。

用友 YonLinker 连接集成平台提供工具 + 资产的易交付

模式，让业务集成更简单。工具主要包括：API 网关、数据集成、

集成总线、主数据管理四大产品。提供丰富的集成资产，可覆

盖用友系产品、三方系统。YonLinker 解决业务集成的全场景

难题，让企业应用变得易交付、易集成、易运维。

All in YonBuilder，一站式企业数智化应用构建器

过去几年企业数智化建设有两条路线：一条是基于 IaaS

平台，构建企业数智化运营系统；一条是基于零、低代码平

台，构建一系列轻应用。这两种路线面临一个共同的问题，

就是企业应用核心模块从零开发，难度大，成本高。用友

YonBuilder 开发平台建立了企业数智化应用开发新范式，为

企业提供一站式企业数智化应用构建器，支持低代码 AI 开发、

低代码应用开发、低代码集成连接、自助式数据分析等需求。

在数智技术驱动下，YonBuilder 开发平台进一步突破技

术的升级，以全面的应用开发能力、灵活的业务集成能力和高

效的数据分析能力，打造企业数智化应用开发新范式 :YonBIP

标准应用 +YonBuilder。全新的集成开发范式让企业拥有完

整数智化底座的零代码能力，更好地支撑企业数智业务：满足

企业多角色参与，快速配置业务模型、业务管理规则、业务

流转规则，支撑业务创新；同时，基于共用的核心系统主数

据，可实现对核心应用的关联和重新编排；在开发能力方面，

YonBuilder 支持零代码、低代码、专业开发的递进式开发能力，

可根据业务需求用适合的开发能力。

简强微服务架构，稳定高效、资源优化快速响应

针对当前企业面临的微服务架构的种种技术挑战，云技术

平台实现技术突破——简强微服务架构体系，按需组合、资源

复用、数据驱动、平台工程。通过对安装器、流水线、微服务

治理、制品管理等核心能力进行全面升级，以技术能力的突破，

确保运行稳定高效，保障用户使用更少的资源，资源成本更优，

更高效的响应市场变化。

升级后的用友 iuap 云技术平台，具备更强的数据一致性、

解决多环境管理复杂性、提供更多更灵活的部署模式、支持国

产替代全流程自动化适配、数智化工程体系，可持续运营体系

让系统更安全更稳定更高效。

数智化工程体系，可持续运营体系让系统更安全更稳

定更高效

近年来 BIP 的工程化体系建设及可持续运营体系建设取得

了长足的发展，效果显著，解决了产品多版本问题、兼容性问

题、开放性问题，数智化工程体系，可持续运营体系，成为系

统更安全更稳定更高效的有利武器。

工程化建设方面通过技术工程化、安全工程化、性能工程

化、数据工程化、运营工程化五大体系，几十个专项的攻坚有

效推动了架构的持续优化、简强，资源的降低、数据安全的加

固、性能的提升、运营的高效。可持续运营方面通过数据驱动，

部署轻便化、自动化，监控实时化、透明化，运营可视化、智

能化等方面有效保障了 BIP 系统的稳定，支撑了国内、国外六

大数据中心，服务于 100+ 国家和地区的众多客户。

5 用友 BIP 3 R6

用友 BIP 3 R6 实现包括项目制造一体化、数智赋能型

CRM、司库风险与流动性管理、企业全成本管理体系、基于事项

会计的业财大数据服务、人才发展一体化等应用架构和服务创

新，全面支撑企业的产品与业务的创新、组织与管理的变革。

用友 BIP 3 R6

全新升级六大应用架构

成就数智企业 6

项目制造一体化

ETO（按订单设计）项目型制造模式聚焦于项目管理的核

心地位，将项目管理、供应链管理、生产计划、生产管理和成

本控制等关键业务流程全面整合，实现营销、项目、供应链、

制造、收入、成本的一体化、数智化敏捷运营。这一模式为项

目制造提供了一个强有力的支撑框架，企业能实现从项目启动

直至产品交付的全周期管理，确保资源被合理分配，生产活动

得以高效协调，同时加强预算管理和成本控制。

通过项目制造一体化模式，企业得以有效处理制造过程

中的复杂性和不确定性，优化生产流程，显著提升管理效率，

让企业在面对定制化需求时更加灵活高效，更好地满足市场需

求的快速变化，最终达到提高市场响应速度和增强客户满意度

的目的。

360°客户体验，数智赋能型 CRM

用友 BIP CRM 是一款融合社会化数据、算法智能、数据

分析和自动化技术的赋能型 CRM，提供面向全渠道客户的产

品解决方案，覆盖从客户获取、销售转化、客户交易到履约回

款的客户全生命周期管理；通过直分销业务一体化支撑项目型、

大客户及渠道运营多类销售及客户运营模式；通过伙伴协同，

连接赋能伙伴，提升协作效率，提升客户满意度。

用友 BIP CRM 将智能化场景融入业务链条，实现了包括

智能获客、智能画像、智能销售预测、智能拜访跟进及行为推

荐、决策分析等客户经营全过程、全场景的数智化能力，在客

户全生命周期旅程中赋能企业与伙伴，持续提升企业的客户经

营水平与盈利能力。

司库风险与流动性管理

用友 BIP 全球司库以流动性及风险管理为核心，通过构

建资金数据池，统一数据模型，标准化资金流入及流出，实现

对现金流量表的实时查询以及对未来现金流的预测，并以现金

流量表为入口把控整体资金业务，合理配置资源，提高资金运

营效率；同时，通过风险模型的搭建，实现企业资金风险事前、

事中、事后全流程管控，包括资金舞弊及合规性风险、信用风

险、流动性风险、市场风险、虚假贸易风险、民企挂靠风险在

内的 6 大风险体系，满足不同企业差异化风险管理的需求。

通过对流动性情况的实时掌握和资金风险的有效防控，

帮助企业优化资金运作，提高资金的使用效率，同时帮助企业

有效识别、评估和控制风险，保障企业的稳健运营。

企业全成本管理

用友 BIP 构建了面向多种行业的全成本管理体系，包括

面向生产制造企业的产品标准成本核算、产品实际成本核算，

7 用友 BIP 3 R6

面向装备制造行业的项目成本核算，面向消费品企业的专项成

本核算，面向农牧行业的日成本核算，以及用于跟踪和管理生

产过程中各个工序成本情况的工序成本核算等，实现不同行业

产品 / 生产订单 / 工序、项目 /WBS/ 活动、专项订单、作业

成本等全要素、全过程成本管理，帮助企业建立实时、智能、

精细化的成本核算、分析和管理能力，实现 PDCA 的管理闭环。

基于事项会计的业财大数据服务

用友 BIP 事项会计新架构打破了传统财务的事后核算模

式，通过在业务系统与财务系统之间搭建事项会计中台，解耦

业务和财务，实现海量数据的业财连接，构建精细多维的业财

数据底座，支持财务服务从以流程为中心，转向以数据为中心，

满足实时、精细、多维的核算与报告需求，实现价值转型。

通过 HTAP(TP、AP 融合 ) 技术、多维数据引擎，用友

BIP 满足超大数据量的实时应用，实现百亿级大数据快速处理、

千亿级主附表数据快速合并，多维引擎每分钟可运行计算规则

超 100 万条，为企业提供全业财大数据服务，满足实时、精

细的业务洞察和经营决策需求。

人力发展一体化

用友 BIP 提供人才发展一体化产品，基于基于统一的能

力素质模型和统一的人才标准，可支持全面评价、盘点人才、

职业规划、培训培养等应用需求，为企业提供全面的人才发展

和培养跟踪管理工具，支撑企业人才战略。

为助力通威农业发展有限公司对人才进行精细化管理，

用友为其打造人力资源数智化平台，支撑起“人才标准、人才

评价、人才发展、人才配置”的战略目标，实现人力资源业务

的线上化、流程化与数智化管理，构建全球人才供应链。

此外，除了以上六大应用架构与服务创新以外，用友

BIP3 R6 还突破了诸如智能流水、智能月结、智能合同等丰富

场景的众多创新服务。

智能合同：基于 YonGPT2.0 对法律法规、企业业务规章

制度、企业历史合同等数据的学习，用友 BIP 为企业合同管理

提供高效、安全的全面解决方案，将智能能力贯穿合同业务全

程。合同起草阶段，通过合同智能识别和智能预审能力，快速

完成合同文件数字化、联合审查，提高合同质量、提升审核效率；

在合同审批阶段，基于预置的通用审核项、结合 YonGPT 学习，

提供供专门的智能审核方案；同时可支持 GPT 辅助咨询来扩

展信息、辅助决策。另外，智能合同还支持电子合同在线签署

和物理用印管理，借助智能比对能力，高效检查、规避风险。

在 AI 浪潮的澎湃推动下，全新一代的用友 BIP3 R6，以

AI+ 全面赋能应用架构与服务，深化行业应用，满足当前企业

数智化建设的核心诉求，助力企业业务更加敏捷，管理更加精

益，成就数智企业。

成就数智企业 8

用友 BIP 在产品设计之初就将智能化作为一项核心能力，

围绕“智能 + 企业服务”的融合落地，用友制定了自己的 AI 产

品设计价值观，即“AI 服务于人、AI 融入业务、AI 数据优先”。

用友 BIP AI 产品设计价值观

AI 服务于人

AI 将用户从重复性、复杂性事务中解放出来，并提供知

识和智慧的辅助，帮助用户更好地进行决策和行动。用友明确

将 AI 作为一个工具，其核心作用是“服务于人”。

首先，针对基础性、复杂性、重复性的工作，AI 可以替

代人的工作，比如，用友 BIP 内置的智能收单机器人提供单据

投递签收、影像扫描、发票查验、单据稽核、纸质票据分拣等

7*24 小时的收单服务，替代人工完成多项工作；智能审核机

器人以稽核规则为基础，批量自动完成单据的自动审批与处理，

360 度无死角全面智能审核。在这些场景中，AI 的作用是根

据规则自动执行任务，从而将用户从繁杂的事务中解放出来，

让“人”能够聚焦更具高价值的工作层面；

更重要的是，AI 能够基于企业服务大模型 YonGPT 的先

进技术，提供智能化问题洞察、分析、模拟测算，以及企业知

9 用友 BIP 3 R6

识的智能搜索和推荐等，辅助用户科学决策。在这类场景中，

通过任务分解、算法模型、微服务调用等一系列技术过程，AI

的作用是输出数据分析结果或各类知识推荐、知识生成等，辅

助“人”基于此做出更精准、科学的判断或决策。

无论是哪一类场景，AI 的核心都在于“服务于人”。在全

新发布的用友 BIP 3 R6 中，可以在首页呼唤智能助理——智友，

也可以通过“三区一协同”（业务区、数据区、智能区、协同区）

的产品界面，在业务操作过程中，通过 AI 随时获取专业数据、

知识的辅助。

AI 融入业务

AI 赋能、融入企业业务，让企业核心运营与管理智能化，

提升效率，创新发展。企业业务流程复杂，场景繁多，AI 要

解决企业的需求和问题，就必须融入业务。

要实现 AI 融入业务，就需要识别那些可以通过 AI 技术带

来显著改进的业务流程或场景，需要深入的业务理解和创新思

维。用友 BIP 设计了完善的智能化模型体系，包括从图像 / 语

音识别、规则引擎、RPA 等基础的 AI 感知层面，到数智员工、

智能搜索、知识图谱等认知层面，以及近两年火热的大模型、

智能体，逐步深入的 AI 能力贯穿在各个业务领域的场景流程

中。通过将 AI 与业务场景深度融合，以 AI 技术改造、重塑业

务场景，帮助企业实现业务流程自动化、决策智能化，以及产

品与业务模式创新。

比如，在营销领域，用友 BIP 根据销售预测模型，能够

基于历史销量的数据预测未来销量，帮助企业实时应对需求波

动，动态调整库存，保障销量最大化；针对传统的设备维修中

故障定位难、作业效率低、经验共享难等诸多难点。用友 BIP

资产云基于企业服务大模型 YonGPT，从语音报障、故障识别、

方案推介、故障总结四个维度，为企业设备管理带来全新的智

能化维修模式体验，轻松解决企业传统维修方式的诸多挑战。

AI 数据优先

数据是 AI 的基础与前提，先建设 AI 相关的数据基础设施

与资源，再进行智能化创新。在数据准备方面，首先需要确保

数据的质量，以支持有效的模型训练，同时还需要考虑数据的

多样性，以避免偏见和过拟合。

在 数 据 基 础 设 施 方 面， 用 友 BIP 基 于 数 据 平 台

YonData，为企业提供了一个一站式数据采集、开发、治理、

应用的数据底座，具备弹性适配领先的计算引擎、建模方式和

信创体系，以支持 HTAP 场景、向量化、库内批流一体的企业

级超融合数据库为高性能引擎，支持企业数据从采集到治理再

到分析可视化的端到端生命周期管理。

作为企业数据服务的基石，数据平台能够将数据沉淀为

数据资产，支持数据资产入表，实现企业级数据应用服务开箱

即用，支持数据治理、运营及入表管理，确保数据准确性和一

致性，为 AI 建设提供了必要的基础设施与资源。

同时，用友 BIP 通过 30 多年业务积累，沉淀了覆盖财务、

人力、供应链等各个业务领域的高质量数据，这些都成为用友

实现 AI 在企业服务落地的基础。

深懂企业服务，用友 BIP 3 R6 构建全栈的 AI 服务能力

用友 BIP 3 R6 以智能贯穿全产品，以“AI 服务于人、AI

融入业务、AI 数据优先”的核心价值观为牵引，基于 AI 全面

升级重塑数智平台和应用服务，实现 AI 在企业服务领域的深

度融合落地。

从 平 台、 智 能 服 务 到 交 互 方 式， 用 友 BIP 构 建 了 全

栈 的 AI 能 力。 在 平 台 层 面，智能平台以企业服务大模型

YonGPT2.0 为核心，整合了机器学习、大模型、数字人、自

动化等企业级智能技术，构建全面的智能化平台能力，打造企

业数智化大脑；在应用服务层面，基于智能平台，用友 BIP 将

AI 与业务场景深度融合，以 AI 技术改造、重塑业务场景，实

现业务流程自动化，以及业务场景孵化与创新，驱动智能化运

营；在入口层面，用友 BIP 提供智友（智能助理、数智员工）

及友智库两大智能交互框架，快速感知、快速回应，带来以用

户为中心的极致数智体验升级。

1 个大模型平台、2 个应用框架，专业数据训练和调优、

深懂企业

通过 1 个大模型平台包括机器学习平台、大模型工具链、

AI Agent /RAG /RPA 构 建 工 具，2 个 应 用 框 架（Agent、

RAG）以及在应用中数据闭环，持续训练提升 YonGPT 的专业

能力，实现深懂企业服务。企业可以通过 AI Agent（智能体）

成就数智企业 10

构建器，将用友 BIP 中的应用、业务知识等，快速构建成满足

各类场景需求的智能体，实现灵动化的企业应用创新。

3 大核心产品，智能助理、数智员工、友智库

基于 YonGPT2.0 的专业能力，用友 BIP 提供了 3 大智能

产品服务，智能助理类似 Copilot，作为业务的“副驾驶”，

用户只需与“智友”进行简单的对话，就能轻松完成一系列繁

琐的业务操作，显著提高工作效率；数智员工是企业在线雇佣

（订阅）的虚拟数字员工，有形象、有语音、有姓名、有工号，

如同真实员工一般，充当企业内不同岗位角色，如税务风险合

规官、采购合规官等；针对企业大量、分散的私域非结构化数

据，友智库能够实现多类型数据的快速索引、精准定位，利用

知识图谱实现知识体系化，实现业务流程中的全程“感知式”

知识伴随，助力经验传承、科学决策。

除了企业服务大模型 YonGPT 之外，用友 BIP 的智能平

台 YonAI 为企业提供了完整了 AIPaaS 能力，整合了机器学习、

大模型、数字人、自动化等企业级智能技术，持续构建 AI 服

务为上层应用提供更丰富的智能业务场景，帮助企业实现智能

化管理和运营，提高效率和竞争力。

用友 BIP AI+ 企业服务：覆盖十大领域、三个阶段、

四个方向

用友 BIP 3 R6 支撑企业前端业务的快速创新，提供覆盖

财务、人力、供应链、营销、采购、制造、研发、项目、资产

及协同等 10 大核心领域的 564 个创新服务，是目前全球覆盖

领域最多的企业云服务群。

基于广泛的领域覆盖，用友 BIP 不断增强数据、智能化

能力，在业务场景中嵌入式数据应用服务、智能化应用，数智

驱动重塑流程，提供了覆盖十大领域、三个进阶阶段、四个主

要方向的智能化应用场景，目前用友 BIP 3 R6 已经有 50 项数

据应用服务，108 项智能应用，实现数智服务能力的大升级。

覆盖十大领域的全场景智能服务：用友 BIP 提供了包括

“AI+ 财务、AI+ 人力、AI+ 供应链、AI+ 营销、AI+ 采购、AI+

制造、AI+ 研发、AI+ 项目、AI+ 资产、AI+ 协同”十大业务领

域在内的智能服务场景，以 AI 技术改造、重塑业务场景，实

现业务流程自动化、决策智能化以及产品与业务模式创新。

覆盖智能化的三个层级阶段：在企业数智化过程中，智

能化的应用会经历感知层、认知层、慧知层三个进阶阶段。用

友 BIP 在感知层基于 RPA、OCR、语音 / 图像识别、规则引擎

等技术，提供了包括智能审核、票据 OCR 识别、社保 / 报税

RPA 等场景服务；在认知层，与 NLP、VPA、数智员工、智能

搜索、知识图谱等技术，提供了智能填单、智能寻源、安环知

识图谱等场景服务；在慧知层，基于企业服务大模型、智能体

技术，提供了智友、友智库、企业收入利润经营分析、人才发

现等服务。

聚焦企业服务的四个方向：用友 BIP 在企业服务的 AI 能

力聚焦在四个方向，包括智能化业务运营（智能生单、智能审核、

智能配料等）、自然化人机交互（知识问答、打开应用 / 报表

等）、智慧化知识生成（营销素材生成、岗位要求生成、绩效

评价生成等）、语义式应用生成（表单应用生成、集成代码生

成、MDR 规则生成等）。

YonGPT2.0，

深懂企业服务的垂类大模型

以下报道将为您揭秘用友坚持做大模型的原因；大模型

时代，企业需要怎样的大模型？什么是深懂企业服务的

大模型？“智能助理”“数智员工”“友智库”3 项重要

产品都有哪些应用场景？

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深懂企业服务的垂类大模型 12

用友坚持做大模型的原因

一个目标：百亿模型企业应用的专业能力超过千亿模型

我们知道，用友 BIP 产品的 AI 价值观是“AI 服务于人，

融入业务，数据优先”。用友发现，当企业在应用大模型时，

遇到一些专业能力问题。比如：

一、在企业应用中，百亿模型是性价比最高的大模型，

大中小企业都能用得起。千亿推理与训练成本高，速度慢，在

私有化专属化中，难以推广；

二、通用领域的大模型在处理企业业务问题时候，经常

会有一些鲁棒性不足的问题，表现不太稳定；

三、企业应用纷繁复杂，没有专业沉淀知识的通用大模

型很难适应；

四、对于企业来说，他们希望的大模型能够达到稳定、

快速、成本可控。

基于此，用友希望通过 YonGPT2.0，来集中于解决提升

企业专业能力的问题，利用企业的一些内部数据，以及专家的

一些知识经验去训练一个专业的模型。让一个百亿模型在解决

企业问题的专业能力和实际效果上，能够超过千亿模型。

解决大模型信任问题

面 对 大 模 型 鲁 棒 性 不 够， 信 任 度 普 遍 不 高 的 问 题，

YonGPT2.0 建立了一整套应用框架，加上 Agent、RAG 两个

应用框架，大模型的学习平台相结合，可以很好的去弥补大模

型幻觉的问题，或者是在企业内部解决数据安全性的问题；其

次，YonGPT2.0 将大模型与小模型进行融合。比如用一些小

模型，来快速解决智能助理意图识别。这样可以解决大模型的

局限性问题。

做深懂企业的大模型

大模型最终需要解决的是业务问题。因此打造企业大模

型，不单纯靠的是技术的创新，更需要懂得企业场景和业务逻

辑。YonGPT2.0 正是这样一个深懂企业的垂类大模型。

首先，需要了解企业的需求和痛点问题。目前已经有 5.8

万中大型企业选择用友来进行数智化转型，在服务这些企业过

程中，用友深懂企业的需要，并能够很快给出相应的解决方案。

其次，企业的需求需要通过场景来实现。YonGPT 是用友

商业创新平台 - 用友 BIP 的重要组成，用友 BIP 服务企业经营

全流程，包含人财物产供销等方方面面，具有丰富的应用场景。

并且不同场景通过智能化的业务运营、自然化的人机交互、智

慧化的知识生成、语义化的应用生成等，提供了 10 大领域，

14 个行业，近百种的丰富场景，来提升企业的生产效率、降

低风险、科学决策、业务创新。

无数据不 AI，通过数据沉淀过程，用户可以快速从不同

维度数据去了解企业生产经营的问题。YonGPT2.0 将企业经

营的方方面面数据进行汇总，通过机器学习平台进行学习，帮

助企业提升智能化运营能力。

大 模 型 需 要 通 过 不 断 学 习 来 提 升 它 的 专 业 能 力。

YonGTP2.0 提供了大模型闭环学习平台，使整个大模型处于

一个不断学习，不断进化的过程。学习进化完以后的模型，可

以结合 RAG、Agent 这两个应用框架，创新更多应用，服务

更多的领域以及行业，最后从领域、行业反馈的数据，再来指

导和促进模型的专业能力提升；提供了懂企业的专家知识，用

友将 36 年服务客户经验、数据积累与项目经验，通过模型学

习的方式沉淀到专业大模型中，以此对模型进行训练，变成一

个更加专业的大模型。

13 YonGPT2.0

YonGPT2.0：架起通往企业 AI 应

用的一座“桥”

大模型时代，企业需要怎么样的大模型？

麦肯锡的报告预测：到 2040 年，生成式 AI 每年可为全

球经济带来 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的增长。

今年初，IDC 发布的《2024 AIGC 应用层十大趋势白皮书》

也显示：随着 AIGC 技术的发展，智能化应用将呈现爆发式增

长，同时 IDC 预测：到 2024 年全球将涌现出超过 5 亿个新应

用，这相当于过去 40 年间出现的应用数总和。

这两份数据显示出大模型市场背后巨大的市场潜力，这

种潜力绝不局限于消费端，企业 AI 应用的发展注定是重要的

驱动力之一。

从企业的角度，任何技术本身都是不具备行业属性的，

脱离了场景的技术也无法称之为有用的技术。这代表着，大模

型技术必须通过融入业务场景来展现它的价值。

但我们都知道，大模型技术要走出“对话框”，走进企业

应用，还需要过几道关。

首先，大模型拥有强大的泛化能力，但在特定领域和场

景如果未经针对性训练则无法满足应用的需求。

媒体报道

文 / 科技正能量 郑凯

深懂企业服务的垂类大模型 14

其次，企业应用不允许存在“AI 幻觉”，因此在企业应用

场景，垂域大模型的需要对应高质量数据集和行业知识库。

第三，垂直领域的大模型的开发需要大量的资源和成本，

乃至定制化要求，无论是企业自己投入研发，还是第三方的开

发商都很难对企业整体业务拥有全面的理解。

所以不难总结，在大模型技术，到企业 AI 应用之间需要

一个“中间层”，它需要具备强大的领域知识，能够深刻理解

大部分的企业应用场景，有专业数据训练和调优能力，甚至可

以向上提供专业的智能交互工具，并支持企业训练出更符合自

身行业特征的垂类大模型。

这就是 YonGPT 被推出的初衷，更是 YonGPT 2.0 升级

之后，所要赋予企业的价值，并有可能引领企业数智化走进一

个黄金时代。

什么是深懂企业服务的大模型？

YonGPT1.0 发布于去年 7 月，是业界首个企业服务大模

型。在今年的 8 月 10 日，YonGPT2.0 正式发布，沉淀了财务、

人力、供应链等垂直领域模型，并实现更强专业能力和完善的

大模型训练体系。

用友对 YonGPT2.0 的一个核心定位是：深懂企业服务的

垂类大模型。

很明显，这里的关键词其实是“深懂”，那么 YonGPT2.0

如何能够证明这个定位呢？

第一，要支持企业 AI 应用，从基础大模型到具体的应用

场景之间，其实隔着“几重山”。既需要服务大模型对专业知

识进行训练，也需要扩展大模型能够将应用框架解决各种业务

运营、人机交互的问题，还需要与智能体相结合，最后形成企

业切实可用的 AI 应用。

这就要求，YonGPT2.0 不仅仅是一个大模型平台，更要

是一个大模型的完整体系，嫁接从大模型层到 AI 应用落地之

间的所有环节。

我们也看到 YonGPT2.0 包括了大模型的专业能力层，大

模型的平台层，和框架层，并向上延伸出四类应用。这一整套

的大模型体系，成为了企业的 AI 应用新引擎。

企业可以在这套体系中，定制开发自己的应用，并通过

大模型平台与应用之间的数据反馈，形成完整闭环，让大模型

基于真实业务场景不断学习进化，这就是 YonGPT2.0 深“懂”

企业的一个重要原因。

其次，打造企业应用大模型，不单纯是一个技术创新，

更是一次管理能力的升级，所以它的门槛是得懂企业场景和业

务逻辑。

我们知道，过去 30 多年来，从信息化时代、到数字化时

代，再到数智化时代，用友一直沉浸于企业应用，深入企业的

管理和运营，了解每一次企业变革的内在逻辑和场景需求。而

今天这些经验和知识，都已经沉淀在 YonGPT2.0 之上，它能

够解决企业经营中面临的人、财、物、服、供、产、销、研等

各方面应用场景问题。并且用友拥有大量的业务专家，他们把

自己多年服务行业领先企业的经验，知识积累下来，沉淀在大

模型中并进行训练。这种“深懂”，无法复制，是用友独有，

也是 YonGPT2.0 独有。

第三，企业的业务是动态的，所以 AI 应用也不会一成不变，

这要求大模型能够不断学习，对模型进行优化和微调。换言之，

企业大模型应该是“活”的模型，而不是固化的。

这就不得不提一下 YonGPT2.0 的大模型平台层的作用，

它的下层是通用的专业能力，如领域知识问答能力增强、PPT

分析报告生成 、合同智能审核等等，保证了模型在业务基础

能力的支撑；同时在平台层本身，内置了各种“经验数据”，

以帮助模型能够在专业数据的基础上通过几个应用框架进行微

调来确保模型的效果。

比如遇到业务运营方面的问题，可以用 Agent 应用框架

进行微调；人机交互问题，由人机交互应用框架去微调；知识

生成或应用生成问题，都可以通过 RAG 业务框架来微调。通

过这些应用框架，企业还可以通过 AI Agent（智能体）构建器，

将用友 BIP3 R6 中的应用、业务知识等，快速构建成满足各类

场景需求的智能体，实现灵动化的企业应用创新。

第四，实现了大模型的进化能力，有了自主构建 AI 应用

的能力之后，AI 其实还可以在模型层和应用层之间，形成一

个交互层。可以更好驾驭大模型的能力，形成交互式的应用，

它们并不是最终具体的企业应用，但却赋予企业应用更多的体

验和智慧。

最典型的就是数智员工，通过虚拟形象，替代某些场景

15 YonGPT2.0

下的人力员工，它是我们通常所见到的数字人的进阶版，更贴

近业务一线，往往可带来直接的降本增效作用。如税务风险合

规官、采购合规官、合同审核助理、客服助理等，帮助企业完

成大量重复性、风险合规性等工作，显著降低作业成本提升工

作效率。

而智友，则更像是一个智能助理的角色，它在业务系统

当中，可以通过简单对话给出我们更多的建议，并帮助员工实

现繁琐的业务操作。

友智库则是典型的 AIGC 时代的产物，对于图片、视频、

声音等非结构化数据实现一站式的搜索和呈现，可实现企业级

“感知式”知识伴随，大模型“生成式”业务审查、“闭环式”

知识沉淀与运营。

不难总结，YonGPT2.0 完全建立在企业业务的视角进行

重新定位，将大模型与 AI 应用之间的进化逻辑进行了清晰的

梳理和运营，一个“懂”字就已经印证了 YonGPT2.0 的价值。

为做好“模型运用”奠定基础

早在 2016 年，《智能时代：大数据与智能革命重新定义

未来》就预言：传统的企业都将采用智能技术实现升级换代，

也会改变原有的商业模式。

时至今日，大模型的出现的确让我们看到了企业业务由

内而外的发生改变。

在合同审核领域，通过提取合同要素、进行智能问答，

显著提升审核效率与准确性；在 AI 面试中，利用大模型对候

选人进行全面评估，帮助企业提升招聘效率高达 30%；在智

慧化知识生成方面，大搜产品的应用使得非结构化数据得以高

效利用，为企业决策提供了有力支持……

这些令人耳目一新的业务新面貌，都源自于 YonGPT2.0

在企业端的广泛应用，也为企业数智化转型提供了可借鉴的实

践经验。

如王文京所说，企业要成功推进数智化，除了要选择采

用正确的方法论、选择合适的软件系统，企业还要重视和做好

“数据治理”( 数据标准化 )、“模型运用”(AI 模型的选择和应

用 ) 这两项重要的基础工作，就像信息化时期要做好“流程梳理”

工作一样。

所以选择 YonGPT2.0，本质上就等于为做好“模型运用”

这件工作奠定了基础。

总结来看，YonGPT2.0 不仅内置了丰富的经验数据和微

调专业数据，还支持多模型集成与专业能力评估，确保模型微

调效果的最优化，保证 YonGPT2.0 能够更精准地满足企业的

多样化需求；同时通过 Agent 框架，实现复杂任务的智能分

解与执行，RAG 框架则专注于非结构化数据的知识化与图谱化，

实现知识的可搜、可问、可见、可用。再辅以智能助理、数智

员工和友智库这三大交互方式，形成了完整的支持企业 AI 应

用开发到落地全过程。

随着 AI 技术的不断发展与普及，企业 AI 应用正逐渐成为

企业数智化的主旋律。可以预见，YonGPT2.0 作为企业服务

大模型体系的创建者，凭借其强大的专业能力、灵活的应用框

架以及丰富的实践案例，在通过大模型和企业 AI 应用之间，

架设的这座“桥梁”，将推动企业更快速、更高效的迈向数智

化时代。

深懂企业服务的垂类大模型 16

用友 AI 大升级，下注未来十年最

确定机会

在大模型热闹喧嚣的背后，不少企业服务的场景正在享

受大模型带来的便利。

先来看两个企业应用场景：一家知名快消品公司，HR 借

助 AI 面试助手生成了一份面试题目，AI 自动向候选人发起面

试邀约，且在面试过程中 AI 能精准捕捉候选人的表达能力、

举止仪态以及从业经验，整个初试过程，全程不用人工参与。

而且，面试结束后，AI 会智能分析候选人的表现，为 HR 生成

评估报告。销售人员招聘一直是快消行业非常棘手的难题，岗

位流动性大，而 AI 的融入正在改变招聘的体验和效率，已经

得到了广泛应用。

“找到并打开管理驾驶舱报表”，另一家大型企业的副总

在对话框中输入了一句简短的话，AI 助手快速弹出了多个管

理驾驶舱供其选择。以前，大型集团的报表分析非常多，有需

求要挨个去找。而现在，不需要记住哪个指标或者哪个数据在

哪个报表里，只需要问大模型助手，就能精准匹配。如果有多

个匹配近似，智能助手也会给出一个清单供用户选择。

上述两个场景，都是基于用友 YonGPT 打造的众多智能

化应用中的缩影。从以前的业务在线到数据驱动，再到现在的

媒体报道

文 / 数智前线 游勇

17 YonGPT2.0

智能运营，大模型正在推动企业服务场景加速走向智能化时代。

YonGPT 迎来大升级，推出三大产品

今年普遍被认为是行业大模型应用的元年，与前两年业

界还在疯狂卷模型不同，今年大家的目光都不约而同地在卷应

用和场景。

用友 YonGPT 定位于深懂企业服务的垂类大模型，在最

新的版本中，推出了分别基于智能体（Agent）、知识增强（RAG）

应用框架的“智能助理”、“数智员工”、“友智库”3 项重要产品。

而这三大产品基本围绕四个方向进行布局，一是智能化

的运营，二是自然化的人机交互，三是智慧化的知识生成，四

是语义式应用生成。

智友：扮演着企业 Copilot 的角色，拥有上下文记忆能力，

可以感知理解用户意图，通过简单对话就能轻松完成一系列繁

琐的业务操作，包括企业经营洞察、合同风险审核、智能生成

报告、知识搜索与推荐等，这也是贯穿用友 BIP 最重要的一个

智能产品。

比如徐工集团选择 YonGPT，为集团招聘工作提供了精

准分析和决策支持，通过信息抽取与汇总能力、逻辑判断能力、

内容生成能力提升招聘的精准度和效率，包括 AI 评估简历、

AI 智能推荐、AI 面试题库等应用场景，帮助徐工集团实现更

高的招聘效率、更低的工作成本以及更优的雇主品牌形象。

云南白药基于 YonGPT 的 AI 能力，为企业挖掘和吸引优

秀人才提供更有力的支持，高效解决白药招聘 10W+ 用户在应

聘过程中对企业介绍、简历投递、面试与测评、offer 与入职

流程等相关问题的咨询，大幅减少了 HR 在应答咨询方面耗费

的时间。据云南白药统计，采用 AI 面试后，人才筛选效率提

升近 60%。

数智员工：与企业 RPA 关联，帮助员工从繁杂重复的事

务中解脱出来。他们作为虚拟的数智员工，拥有专业技能，并

自主完成工作。

比如中核四川环保与用友共同开发了 6 个“数智员工”，

包括定时通知机器人、智能运算与汇总机器人、个税申报机器

人、个税导入机器人、银行报盘与结账机器人、财务报表机器

人，这些 RPA 机器人的应用，替代了大量周期性、重复性、

检查性工作，给企业的效率、质量和成本带来了显著提升。

中国矿产也基于 YonGPT 打造财务“数智员工” ，它可

定期通过指定平台向国资委报送固定格式的报表或报告，以汇

报企业财务状况和经营状况。原来人工需要 180 分钟完成的

工作，现在基于“数智员工”只需要 1 分钟即可完成，填写报

表模板效率实现 180 倍大幅提升。

友智库：则打通了企业内部的知识库，让业务流程实现

全程知识伴随，让经验沉淀为可以传承的知识。目前，企业内

部存在大量且分散的非结构化数据，包括各类文档、图片、音

视频等，以往很难被索引。如今，用友的智能大搜通过向量数

据库，帮助企业构建虚拟知识库，实现多类型数据的快速索引、

精准定位，利用知识图谱实现知识体系化。

比如，深圳远东数智采基于“友智库”打造招投标助手。

远东数智采实现对海量标书的智能化搜索和快速智能撰写标

书，并构建了新的大模型搜索门户，为每个用户提供快速的文

档检索能力，在提供问答式的检索的同时为用户提供知识图谱

的能力。未来，远东数智采还将基于 YonGPT 提供标书数据服

务。

如今，智能化已经成为企业服务领域的确定性方向，用

友发布的主力产品 BIP3 R6 版本，智能化也是其升级的核心。

用友在这个版本上，已经从模型到平台，到应用框架，到场景

化的服务，做了全面升级。而此后的版本也将持续加强智能化

能力，实现 IT 与 AI 的深度融合。

用友的 AI 体系和差异化优势

在大模型的布局上，用友除了不做通用大模型，已形成

了完整的技术和应用体系。

在整体架构上，YonGPT2.0 的最底层用的是百川、通义

千问等通用大模型，而在通用大模型到企业应用之间，用友做

了中间三层，以满足企业服务领域的需要。第一层是经过 8 大

专业能力增强的 YonGPT2.0 大模型，包括 PPT 分析报告生成

能力、合同智能审核能力、合同生成能力、业务对象理解能力、

代码生成能力、领域知识增强、表格理解能力和安全拒识能力。

“随着应用不断增加，这个能力会越来越强。”用友网络助理

总裁兼 iuap 智能平台架构部总经理方高林说。

第二层是包含了插件、Prompt 工程、精调等能力和工具

深懂企业服务的垂类大模型 18

的大模型平台，能扩充大模型的存储记忆、适配应用和调度执

行能力，再结合财税、人力等领域的知识和领先实践扩充大模

型专业能力，从而形成体系化的企业服务大模型。

第三层是基于 Agent、RAG、等两个框架推出的三个通

用型产品（智能助理、数智员工、友智库）。比如在复杂任务

中，单一的 Agent 很难执行，用友提出了多个智能体自主协

同的框架，每个智能体都有一个对应的大模型调度模块，通过

一个任务队列，可以间接地实现各个智能体之间的相互调用。

而这个任务流程，可以通过消息触发，也可以通过人的指令或

者通过对应别的 Agent 触发。

而为了解决应用生成或知识生成这两部分任务，提出了

RAG 的应用框架。智能大搜就是在 RAG 基础上开发的产品。

企业内部往往有大量的非结构化数据，而 RAG 能够将这些非

结构化数据知识化、图谱化，达到可搜、可问、可关联、可推

理的状态。

相比于其他大模型厂商，用友在行业大模型布局的优势

在于：一是不做通用大模型，但选用了国内一线大模型厂商的

基础模型，能用到最新的技术，保证了技术上的领先；二是建

立了完整的大模型数据体系，包括数据的标注和指标体系；三

是深耕企业服务领域多年，更懂业务和场景，用友专注在企业

服务领域 36 年，服务了数十个行业的数百万客户，这也是用

友相比于很多纯粹做技术的公司天然具备的优势，而吃透场景

是智能化应用能否真正满足企业需求的关键。如今，用友已经

在围绕其擅长的财物、人力、供应链等十大通用领域提供场景

化服务。

而且，用友也在联合生态伙伴打造垂类大模型。2024 全

球商业创新大会当天，远东数智采与用友共同发布了公共资源

交易行业垂类大模型，亨通数科则与用友共同发布了工业装备

行业垂类大模型，而中交信科与用友也正式启动了交通建设行

业垂类大模型的共研共创。

事实上，用友的完整 AI 能力，不仅仅指大语言模型，也

包括了其他人工智能的技术和工具。

多年前用友就在业界率先提出了“数智化（数字化 + 智

能化）”“数智企业”的概念，核心是以数字化为基础，智能

化产生新价值的理念，以及数字和智能技术共同驱动的数智商

业创新，数据驱动、智能运营的企业新范式。所以，用友在

2017 年打造 BIP 时，一开始就融入了机器学习、自然语言处理、

计算机视觉、知识图谱、智能流程自动化（IPA）等创新技术。

比如用友的自动化测试完全用 RPA（流程自动化）做的，

能实现定时调度、定时导入导出。而大模型存在不确定性和幻

觉问题，很难做产品的测试。另外，销量预测属于线性算法，

也不需要用到大模型。

比如在已经广泛应用的废钢判级的场景中，用友很早就

进入废钢智能判级领域，推出了智能判级系统，通过 AI 技术

实现了对复杂废钢的精准分级、科学验质、实时预警。而废钢

判级就结合了模型算法和机器视觉等技术，目前用友智能判级

系统的行业成功率超过 95%。类似废钢判级这样的场景，并

不需要大模型，只要把专业领域的模型算好做好就可以。

而且，YonGPT 内置了一个 Agent 执行层，作为整体的

指挥调度中心，对企业用户的需求进行区分。由于存在幻觉和

不可解释性的问题，大模型在企业场景的落地过程中也遇到不

少的难题。一些需要返回确定性结果，并且对可靠性要求高的

任务，系统会自动交回用友 BIP 或小模型，由企业服务领域原

有的功能来完成。对一些需要推理判定，有不确定性或模糊性

的任务，交给大模型去开发，保证任务执行的可控和可信。

智能运营时代，企业该怎么做

2023 年，用友根据过往服务众多行业不同规模企业的数

智化实践，提出了“企业数智化 123”的能力进阶模型（第一

阶段是业务在线，第二阶段是数据驱动，第三阶段是智能运营）。

用友网络董事长兼 CEO 王文京认为，现在大部分企业处于 1.5

的水平，少数的领先企业已经进入从数据驱动向智能运营方向

发展。

樊冠军也提到，目前大模型的应用落地还在前期打样阶

段，没有到规模化复制阶段。但大模型的应用前景被广泛看好，

此前有机构做过一个调研，发现将近 50% 的企业表示已经在

积极采用 AI，85% 表示未来两到三年会加速 AI 的应用，63%

表示要积极探索生成式 AI。

一位服务行业的从业者对数智前线直言，服务行业的数

智化当下就两个重点，一个是推动业财一体化，另一个就是智

能化运营。

只不过，目前 AI 在企业场景中的应用也还有不少挑战和

一些基础工作需要完善。

19 YonGPT2.0

正如王文京所言，企业要成功推进数智化，除了要选择

采用正确的方法论、合适的软件系统，还要重视和做好“数据

治理”( 数据标准化 )、“模型运用”(AI 模型的选择和应用 ) 这

两项重要的基础工作。

“智能助理、数智员工、友智库这三个产品背后，核心是

知识和数据。如果数据没治理到位，确实不好落地。”樊冠军

告诉数智前线，当前企业数智化转型的一个很大的需求是数据

治理，需要把企业内部的数据统一标准、统一语言，形成能应

用起来的数据资产。

用友网络副总裁兼数智平台解决方案事业部总经理罗小

江也提到，大模型要在企业场景中落地，非常考验 AI 工程化

的能力，而其中之一就是数据的工程化，数据作为 AI 的养料，

数据的质量在一定程度上决定了 AI 最终的效果。

比如行业大模型需要企业内部的数据和知识，但公有云

方案往往难以打消对数据外泄的担忧。而用友 YonGPT 将企业

级的权限体系与大模型做了融合，包括组织权限、数据权限，

文档访问权限。每个角色有相对应的访问应用和数据的能力，

没有权限的数据用户无法访问，保证数据安全。

另外，用友也对大型国央企提供私有化部署方案，并通

过 RAG（检索增强）技术确保企业核心资产不外泄。

目前，国家层面已经在推动数据的资产化，发挥数据在

数智化转型中的价值，今年年初，多部委也联合发布了“数据

要素 ×”三年行动计划。数据的重要性和紧迫性得到了广泛关注。

中车信息董事长陈凯提到一个切身体会，很多制造企业

老说数智化转型不成功，归根到底是数据资产和数据要素没有

跟上，没有为数智化转型提供支撑，“所谓基础不牢，地动山摇”。

如今，中车信息搭建了数据管理平台。用友则在背后提

供了端到端全生命周期数据管理能力，集数据资产管理、数据

共享服务、数据可视化和智能分析基于一体，实现海量多元异

构数据统一入库统一管理和清洗。

在数智化转型正在从数据驱动往智能运营发展的当下，

作为企业服务领域的领头羊，用友通过 AI 领域的布局和探索

将助力更多企业加速步入数智化新阶段，而这也将是企业服务

市场未来十年最确定性的机会。

深懂企业服务的垂类大模型 20

从“好玩”到“好用”，大模型如何

在企业落地生花？

数智化虽然令人向往，但工具、方法论、工程能力缺一

不可。

2024 年被很多人称为大模型应用的元年，但对于企业而

言，大模型到底能够用在哪？有哪些场景能落地？怎么做才能

创造真正的价值？

Agent 带来企业智能交互新模式

某大型集团企业的销售主管王经理在每天早上八点，会

收到智友推送的智能早报，内容包括本季度完成预测率，日仅

售款、累计收款、极度全责，日程提醒，客户资料，重要事项

等内容，让他对销售进度和日程安排一目了然。

根据智友推送的销售数据和日程卡，王经理开始一天的

工作。面对众多销售群消息，他先把所有群的未读消息一键生

成摘要汇总，以便快速了解客户关注的问题。读完摘要，他注

意到一个食品客户提出新问题，又一键跳转客户群组，把客户

问题发给智友，让智友在群中直接生成答案。

根据智友推送的日程卡片，王经理打开拜访任务，提前

媒体报道

文 / 亿邦动力 胡镤心

21 YonGPT2.0

了解客户情况，又在对话框输入“历史跟进情况”，了解此前

与客户的沟通频率、沟通方式、沟通内容、负责人情况等信息。

在出发前，王经理收到智友“是否用车”的提醒，王经理点击“帮

我预定”，智友自动定位起止位置，自动打车。

另一个公司的销售负责人张岩则需要对刚过去的销售情

况进行经营分析，智友自动帮他打开月结监控工作台。

通过财务报表，他发现公司收入和净利润不及预期，需

要进行进一步分析公司上半年销售收入情况。根据销售收入分

析结果，张岩发现指标预警发现华北分公司销售收入未达预期

目标。点击指标卡，跳转到华北运营看板，他发现主要是因为

休闲食品销售收入下降。

至于休闲食品为何下滑，通过上半年单价和销量趋势分

析，智友得出结论，销量虽然有所增长，但由于单价下降导致

整体收入下滑。发现问题后，智友又根据经营目标实时测算收

入，辅助调整经营策略，以确保与年初目标保持一致。

这是智能时代企业经营管理的真实工作流程——数据在实

时更新，指标可以直接跳转，智能助理根据外部环境与内部指

标，辅助测算分析各项指标，每个员工还有自己的个人助理。

王经理和张总使用的 Agent 智能助理“智友”是用友公

司新推出的 AI 应用。基于用友自研的 YonGPT2.0，“智友”

拥有上下文记忆、可以感知理解用户意图，能够将复杂任务分

解为一系列子任务，用户只需与“智友”进行简单的对话，就

能轻松完成一系列繁琐的业务操作，包括企业经营洞察、合同

风险审核、智能生成报告、知识搜索与推荐等能力。

智能助理是 AI 在企服经营管理中的应用之一，AI 可

以应用在哪些领域？

王文京认为，AI 在企业的应用有 4 个重要方向：

第一是智能化的业务运营；第二是自然化的人机交互；

第三是智慧化的知识生成；第四是语义式的应用生成。

埃森哲测算，在中国，生成式人工智能将影响 33% 的工

作时间，使其实现自动化或增加产出效率。

AI 落地需要基础积累

通过大模型技术解决痛点业务场景的问题，给企业带来

降本、增效、提质、拉需、创利等实际价值，是管理者的共同

诉求。数据显示，2023 年中国有将近 50% 的企业表示已经在

积极采用 AI，85% 表示未来 2~3 年会加速 AI 应用，63% 表

示要积极探索深层 AI。

但企业用好大模型的前提是 AI 与 IT 的深度融合。亿邦动

力注意到，现有的 AI 应用往往集中在单点的、小场景的落地

应用中，难以对业务整体带来直观回报。更重要的是，企业在

应用大模型的过程中，明确有商业价值的场景有限、落地的工

程化能力不足、对 AI 的认知也飘忽不定。

“一些人以为有了大模型就能干所有事，其实这是进了认

知误区。”在用友 2024 全球商业创新大会上，有参会者表示，

“不是有了基础大模型就够了，怎么做企业的知识图谱，怎么

把 AI 嵌到业务场景里，里面很多工程问题要解决。”

“今年很多企业都希望通过算法能力实现销售预测，降低

库存，这是实打实的效果。但想做到销售预测，前面需要做好

一系列铺垫。”有用友员工表示。

用友认为，企业想要用好 AI，工具、方法、基础缺一不可。

企业要进行信息化建设时，要先做好流程梳理。企业要进行数

智化建设时，要先做好数据治理。在这方面，我们看到很多企

业因为数据标准化不够，严重影响整个数智化系统的建设和推

进。

在方法论上，用友总结了各行各业不同规模企业的数智

化建设经验后，提出企业数智化能力进阶模型，通过业务在线、

数据驱动、智能运营三个能力层级的来去实现全面的数智化建

设，这也是 AI 在企业应用所需的积累过程。

不少企业通过用友 BIP 实现经营管理的跃迁。比如，烘

培食品企业立高希望能够通过一个销售预测模型，实现产供销

协同，来解决爆仓难题。用友 BIP 里有一个销售预测的模型，

立高通过这一模型建构了自己的产供销协同体系，此后力高的

订单执行力和库存周转率都得到了大幅度提升。

深懂企业服务的垂类大模型 22

用友联合行业领先企业发布三大行

业垂类大模型

为加速大模型在行业场景应用，用友联合行业领先企业，

深度融合行业知识与 AI 技术，重磅发布公共资源交易行业、

工业装备行业、交通建设行业三大行业垂类大模型，为行业高

质量发展插上 AI 翅膀！

公共资源交易行业垂类大模型，推动行业效率提升促进

市场公平竞争

深圳市远东数智采技术服务有限公司，凭借其在工程、

货物、服务类招代理业务领域的深厚经验、专业人才积累和技

术创新，已成为推动行业数智化转型的关键力量。

为实现评审决策智能化、全流程数智化管理以及风险有

效识别与防控，深圳远东携手用友，基于 YonGPT，训练出公

共资源交易行业大模型，以在公共资源交易中提供专业知识问

答、招标文件自动生成、智能投标评审、交易价格预测等能力，

推动行业效率提升，促进市场公平竞争。

应用场景一：专业知识问答，大模型通过即时响应、广

泛知识覆盖、精准匹配与个性化服务，显著提升招投标的效率

及专业性。

应用场景二：智能投标评审，大模型可以自动分析投标

文件的合规性、技术方案的可行性及报价的合理性，显著提升

评审效率与准确性，助力实现更加公正、高效的投标评审。

应用场景三：交易价格预测，通过对海量历史招投标数据、

市场动态、成本构成、竞争态势以及项目具体需求进行综合分

析，大模型实现了对交易价格的精准预测以帮助企业做出更加

明智的采购决策，降低采购成本。

未来，深圳远东和用友将继续携手，基于大模型持续的

深度学习和自然语言处理技术的持续优化，帮助更多企业优化

采购策略，降低成本，提升竞争力，为公共资源交易行业的数

智化转型贡献力量。

工业装备行业垂类大模型，多层面深化应用助力中国

“智”造

江苏亨通数字智能科技有限公司，作为亨通集团旗下的

专业科技公司，凭借其在工业互联网平台建设、数据应用和知

23 YonGPT2.0

识服务领域的全栈式服务能力，以及自主研发的国家级跨行业

跨领域工业互联网平台，在智能制造和数智化转型领域一直处

于领先地位。

为更好地服务工业装备领域的数智化转型，亨通数科携

手用友，基于 YonGPT，联合研发、共同打造工业装备行业大

模型，满足行业优化设备管理平台点巡检线路和策略，以及推

荐设备维修策略等需求。

应用场景一：优化点巡检线路和策略，工业装备大模型

利用多模态加载技术，对点巡检地图锚点和地图信息进行分析，

自动推送优化后的点检路线，减少点检人员重复劳动，提高巡

检效率。

应用场景二：推荐设备维修策略，通过智能化策略分类，

大模型自动编排维修计划，包括时长策略、公里策略、计件策

略等，对上万种设备进行智能化维修计划编排，提升计划准确

率和执行率。

未来，亨通数科将继续携手用友，基于 YonGPT，不断训

练工业装备行业垂类大模型，如在数字辅助决策、多模态专业

知识搜索、专业方案推介等层面，服务工业装备领域的数智化

转型。

交通建设行业垂类大模型，提供更加智能化、高效化、

更具行业特性的服务

中国交通信息科技集团有限公司，是中交集团围绕加快

中交数字化转型、发展战略新兴产业主题而设立的专业子集团，

在交通基建行业“智改数转”领域有着成功的实践。

中交信科与用友基于 YonGPT，联合共研交通建设行业垂

类大模型，面向交通建设行业专业知识智能问答、经营决策智

能分析、合同履约智能审核等智能场景，联合共研行业垂直交

通建设大模型，致力于为交通建设行业的数智化转型、高质量

发展，提供更加智能化、高效化、更具行业特性的服务。

应用场景一：专业知识智能问答，结合海量交通建设行

业标准规范，对大模型训练和微调，共同打造行业领先的交通

建设行业专业知识问答能力平台，为建筑行业施工计划优化、

建筑行业施工质量监测、建筑行业施工安全保障等场景提供决

策支持和优化方案，助力交通建设行业工程人员、设计师和决

策者等，快速、高效、准确地实现业务闭环，助力项目工程管

理全流程高效运转。

应用场景二：经营决策智能分析，为行业用户提供集查询、

分析、解释、洞察为一体的智能数据分析平台，调用大模型的

指标分析报表、智能报告等技能，实现数据分析并辅助管理人

员编制数据分析报告，从而帮助企业做出更加准确和前瞻性的

决策，助力经营决策精准高效。

应用场景三：合同履约智能审核，通过知识伴随智能推荐，

审批人员可以快速获取以往相关审批引用的规范文档和审批意

见，获取关键决策依据，提高审批效率。

未来，中交信科与用友将继续发挥各自的优势，基于行

业垂类大模型，打造更加智能化、高效化的行业解决方案，并

进行联合推广，助力交通建设行业数智升级、高速发展。

用友 iuap，

升级企业数智化底座

用友 iuap，作为用友 BIP 的 PaaS 支撑平台，如何以

AI+ 引擎驱动，成为企业数智化转型的首选底座？ YonAI

作为用友 iuap 的智能平台，如何为企业提供更加个性化

的智能服务？ YonData 作为用友 iuap 的数据平台，如

何助力企业加速释放数据价值？

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25 用友 iuap

AI+ 引擎驱动，用友 iuap 平台尽享智能

在当今数智化浪潮汹涌澎湃的时代，企业的数智化转型

正进行着前所未有的变革。企业如同在汹涌波涛中航行的巨轮，

迫切需要强大的数智底座提供强大的动力和精准的导航，以应

对瞬息万变的市场环境和日益激烈的竞争。2024 全球商业创

新大会上，用友商业创新平台进行全面升级，发布用友 BIP 3

R6，犹如一颗璀璨的星辰，照亮了企业商业创新道路前行方向，

用友 iuap 作为用友 BIP 的 PaaS 平台，为 BIP 提供了全面的

技术和平台能力，以其强大的 AI + 引擎之力，开启了企业高

质量发展的新征程。

AI+ 加速数智底座突破智能边界

用友网络执行副总裁兼 CTO 樊冠军表示：“数智化中重

要的组成是智能化，也就是 AI 在企业的应用。通过 AI 的应用，

使企业从数字化走向数智化，企业的发展范式也进入了新的阶

段。”

事实上，用友 BIP3 R6，最新版产品在简强架构、更智能、

更强数据处理与服务能力、更丰富的应用、提升易交付性、零

代码等方面取得重要突破和发展，离不开其底层 PaaS 平台用

友 iuap。

在数智化的广袤星空中，用友 iuap 宛如一颗闪耀的超新

星，以其强大的 AI+ 能力，为企业注入了源源不断的创新活力。

正是用友 iuap 平台的能力升级，用友 BIP3 R6 所搭载的

智能服务和数据服务能力实现了质的飞跃。发挥着 AI 应用新

引擎作用的 YonGPT2.0，是一个深懂企业服务的垂类大模型，

能连接“繁杂企业应用需求”与“通用大模型”的鸿沟。 如同

一位智慧的军师，深谙企业的各种需求和痛点，能够在复杂的

商业场景中迅速生成精准的分析报告，智能审核和生成合同，

深度理解业务对象，甚至生成高效的应用代码，为企业的发展

提供了强大的技术支持。这种强大的智能能力，不仅大大提高

了企业的工作效率，还降低了人为错误的风险，为企业在市场

竞争中赢得了宝贵的时间和优势。

用友网络副总裁兼数智平台解决方案事业部总经理罗小

江指出，数智化底座的构建需要具备多方面能力：业务掌控能

媒体报道

文 / 深度围观 杜昊

升级企业数智化底座 26

力、数据掌控能力、以及 AI 掌控能力。因此，作为企业数智

化底座，不能仅停留载工具平台层面，需要从业务理解、技术

支持和工程化体系多维考虑，用友 iuap 正是以这样的理念为

指导，承担着升级企业数智化底座的重要使命。

用友 iuap 以 AI+ 为核心引擎，提供了懂业务、有工具、

有方法的全方位服务。这就好比为企业打造了一套量身定制的

超级战甲，使其在面对各种挑战时都能从容应对。无论是智能

运营、数据驱动、敏捷创新，还是开放互联、全球化支撑、工

程化能力，都能为企业提供有力的支持，帮助企业在数字化的

战场上披荆斩棘，勇往直前。

智能运营的核心是 AI 与业务的融合，用友 iuap 具有智

能平台产品、大模型平台，以及端侧的数智员工、Agent，并

将此与多领域应用深度融合，构建起完整的数智化平台能力。

比如，智友，我的智能助理，能够将复杂任务分解为一系列子

任务，用户只需与“智友”进行简单的对话，就能轻松完成一

系列繁琐的业务操作，显著提高工作效率；数智员工是企业在

线雇佣（订阅）的虚拟数字员工，有形象、有语音、有姓名、

有工号，如同真实员工一般，充当企业内不同岗位角色，如税

务风险合规官、采购合规官等；针对企业大量、分散的私域非

结构化数据，友智库实现多类型数据的快速索引、精准定位，

利用知识图谱实现知识体系化，实现业务流程中的全程“感知式”

知识伴随，助力经验传承、科学决策。

数 据 驱 动 是 企 业 创 新 的 关 键， 用 友 iuap 数 据 平 台

YonData，以支持 HTAP 场景、向量化、库内批流一体的企业

级超融合数据库为高性能引擎，实现了企业数据从采集到治理

再到分析可视化的端到端生命周期管理，性能提升 10 倍以上。

以 AI 为引擎，YonData 开创了指标驱动的智能数据分析新模

式。基于大模型 ChatBI 能力让数据分析更灵活、更智能。智

能化的算法辅助分析能够自动识别数据中的模式和趋势，提供

深入的业务洞察，而无需用户具备深厚的数据分析技能。此外，

自助分析工具的一键生成报告和看板功能，使得用户能够迅速

从数据中提取有价值的信息，并以直观的方式呈现，极大地提

高了报告制作的效率，为企业带来了即时响应、精准定位、沉

浸式分析等多重价值。企业如同拥有了一双洞察市场的慧眼，

能够迅速捕捉到稍纵即逝的商机，做出明智的决策。

敏 捷 创 新 的 开 发 工 具 是 数 智 化 应 用 的 保 障，

AllinYonBuilder 作为一站式企业数智化应用构建器，建立了

新的集成开发范式，让企业拥有完整数智化底座的零代码能力，

激发了企业全员的创新活力。引用 YonGPT 的 AI 能力后，用

户通过产品创意描述，就能以比较高的准确率智能生成应用。

通过 AI 让开发创作更普惠，运营更便捷。

开放连接是企业发展的必然趋势。用友 iuap 应用平台

YonAP 提供了灵动的数智工作入口、敏捷的流程服务以及降

本增效的工具，深度与智友融合，降低了企业的运营人力成本。

YonLinker 连接集成平台采用工具 + 资产的易交付模式，解决

了业务集成的全场景难题。

AI 还可以助力企业灵活、高效、安全的应对全球化挑战。

利用机器学习算法可以分析不同国家的法律法规、通过行为分

析检测和预防网络攻击、使用智能客服应对 24*7 客户支持等。

在 AI 加持下，用友 iuap 成为了企业在数智化时代实现

高质量新成长的强大引擎。

点燃创新火种 加速企业数智化进程

在当今竞争激烈的商业环境中，企业数智化已不再是一

种选择，而是生存和发展的必然要求。用友 iuap 平台作为企

业数智化转型的有力支撑，犹如一颗点燃创新火种的星星，为

企业照亮了前行的道路。

值得一提的是，AI+ 一直在加速企业数智化进程中发挥了

重要作用。AI 为 iuap 平台带来的诸多新变化，直接推动了企

业在智能决策、自动化运营、个性化服务等方面的能力提升。

而在实际应用中，众多企业已经通过用友 iuap 取得了显

著的成效。

用友 BIP 数智员工支撑爱尔眼科全球化智能运营，通过

高度标准化自动化智能化的数智员工，覆盖税码维护药品器械

首营管理、效期管理、集中支付与银行对账、医保对账、收

入收款对账等场景。上线了 17 个数智员工，处理速度效率提

高约 8 倍，准确率达 100%，预估每月可为医院减负人力时长

300+ 小时。

中核四川环保与用友共同开发了 6 个“数智员工”，包括

定时通知机器人、智能运算与汇总机器人、个税申报机器人、

个税导入机器人、银行报盘与结账机器人、财务报表机器人，

这些 RPA 机器人的应用，替代了大量周期性、重复性、检查

性工作，给企业的效率、质量和成本带来了显著提升。财务报

表工作效率提升 58%，发薪流程每年节约 24 天。

值得一提的是，为加速大模型在行业场景应用，用友分

别联合行业领先企业：深圳市远东数智采、亨通数科、中交信科，

深度融合行业知识与 AI 技术，重磅发布了公共资源交易行业、

工业装备行业、交通建设行业三大行业垂类大模型，为行业高

质量发展插上 AI 翅膀！

这些成功案例充分证明，用友 iuap 平台正在以其卓越的

性能和广泛的应用场景，成为了企业数智化转型的首选底座。

27 用友 iuap

YonAI，为企业构建持续的 AI 服

务能力

YonAI 作为用友 BIP 的智能平台，以 YonGPT 企业

服务大模型为核心，构建全面的智能化平台能力，打

造企业数智化大脑，帮助企业实现智能化管理和运营，

提高效率和竞争力。

YonAI 是什么？

YonAI 是用友 BIP 的智能平台，以 YonGPT 企业服

务大模型为核心，整合了机器学习、大模型、数字人、

自动化等企业级智能技术，构建全面的智能化平台能

力，打造企业数智化大脑，帮助企业实现智能化管理

和运营，提高效率和竞争力。

在 AI 赋智企业时会遇到哪些挑战？

1、 AI 技术门槛较高。

AI 技术涉及复杂的算法和模型，相关系统开发是

一个复杂过程，涉及算法参数调整，模型性能优化，

且持续技术迭代门槛提高。

2、 数据质量与多样性。

企业需要确保数据的质量，以支持有效的模型训

练。同时还需要考虑数据的多样性，以避免偏见和过

拟合（Overfitting） 。

3、 难以挖掘应用场景。

企业需要识别那些可以通过 AI 技术带来显著改进

的业务流程或产品。需要深入的业务理解和创新思维。

升级企业数智化底座 28

现在，就来告诉你用友 BIP 智能平台 YonAI 是如何来应

对以上挑战的？

一、解决 AI 技术门槛高的应对方案

YonAI 智能平台以云原生为基础，构建了从数据管理、

算力管理到模型训练、评估、发布及运营的一站式服务体系。

这一架构不仅降低了企业应用 AI 的门槛，还通过可视化、工

具化的操作界面，使得非 AI 专业人士也能轻松上手，快速实

现机器学习数据的训练与应用。此外，YonAI 还整合了大数据、

云计算、物联网等多种先进技术，为企业数智化转型提供了坚

实的技术支撑。

在技术层面，YonAI 基于业内完整的建模流程，从数据

导入到模型部署发布，采用全程统一可视化视图，入门门槛低，

易操作。

在模型层面，YonAI 融合大模型 + 领域模型 + 决策算法，

赋能行业 + 应用场景。YonAI 在底层采用了诸如文心一言等通

用大模型，这些模型虽具备强大的语言能力，却难以直接应用

于企业的特定业务场景。因此，YonAI 利用自身在财务、人力、

供应链等领域的深厚积累，将通用大模型训练成面向企业特定

需求的领域大模型。这一融合不仅提升了 AI 的精准度和实用

性，还使得 YonAI 能够深入企业核心业务流程，为企业提供

更加个性化的智能服务。

近期发布的 YonGPT2.0，在数据闭环和工具链完善方面

取得了显著进展。YonGPT2.0 通过数据采集、反哺大模型的

方式，实现了数据的持续优化与迭代。同时，YonAI 还提供了

丰富的预训练模型和个性化微调工具，帮助企业快速构建符合

自身需求的 AI 应用场景。这一闭环机制不仅提升了 AI 模型的

精准度和实用性，还为企业数智化转型提供了持续的动力支持。

二、解决数据质量与多样性的应对方案

无数据，不 AI。对于一个企业来说，如果不具备海量的、

高质量的、多样化的数据来支撑，那么 AI 将是空谈。

企业需要建立数据治理框架，制定明确的数据管理政策

和流程，确保数据的质量和安全；

需要进行数据清洗和整合，定期进行数据清洗，整合不

同来源的数据，提高数据的可用性；

需要利用自动化工具来简化数据管理任务，如数据仓库

和 ETL 工具。

企业正步入一个云原生、数据原生、AI 原生深度融合的

新纪元，在战略推进中，企业应充分利用“三原生”力量，重

新构建业务模式，打造全新的增长曲线。在大数据时代，用友

BIP 通过打通数据供应链，提供统一的数据治理与全面的数据

服务，帮助企业实现数据原生。同时通过 AI 技术重构应用，

颠覆传统业务模式，创新商业形态。

在帮助企业做私有化的数据智能项目时，为了保证数据

供给，用友 BIP 数据中台 YonData 可以来帮助企业采集和管

理数据，以及制定相应的数据标准来提供可用的数据。数据中

台本身，也有一个智能产品 ChatBI。

通过数据 +AI，可以让企业长期积累的海量数据，深入业

务场景，并更好地利用 AI 技术，提升数据的可用性，为企业

带来业务创新及商业价值。

三、解决业务场景难挖掘的应对方案

在智能应用方面，YonAI 涵盖了业务运营、人机交互、

知识生成和应用生成四个方面。最典型的两个场景为智能助理

与友智库。

我的智能助理——智友，拥有上下文记忆、可以感知理解

用户意图，能够将复杂任务分解为一系列子任务，用户只需与

“智友”进行简单的对话，就能轻松完成一系列繁琐的业务操作，

包括企业经营洞察、合同风险审核、智能生成报告、知识搜索

与推荐等，带来无处不在的智能化交互。

友智库，可用于挖掘非结构化数据价值。针对企业大量、

分散的私域非结构化数据，友智库基于 YonGPT 实现多类型数

据的快速索引、精准定位，利用知识图谱实现知识体系化，构

建“搜、问、推、创一体化，知识全程伴随”的闭环流程，实

现企业级“感知式”知识伴随，大模型“生成式”业务审查、“闭

环式”知识沉淀与运营。

29 用友 iuap

用友 YonData 如何刷新企业数据

管理与应用新高度？

用友 iuap 平台以 AI 为核心引擎，持续进化，全面升级。其

中用友 iuap 数据平台 YonData，作为企业级智能的数据新引擎，

也进一步优化升级，带来更多技术创新和应用突破，为企业提

供一站式数据采集、开发、治理、应用的数据底座，助力企业

加速释放数据价值。

升级企业数智化底座 30

采用灵动前沿的创新架构，极快、实时、降本

针对技术栈复杂、部署成本高，开发复杂、维护困难等

用户痛点，升级后的 YonData 采用灵动的新架构，基于前沿

的超融合数据库 YonMatrix，支持任意业务规模，通过 HTAP

和库内流批一体技术，实现了业务库和数仓的无缝整合。无论

是大规模的数据分析还是实时数据流的处理，都能够高效应对，

无需在不同的系统之间切换。与传统架构相比，YonMatrix 的

优势在于其灵活可扩展架构降低了运维成本，无贴源层减少了

数据搬运和冗余，以及数据库级 ACID 保证了数据一致性，真

正做到“极快、实时、降本”。

极快：性能提升 10 倍以上，YonMatrix 超融合数据库支

持主题层的秒级更新，确保数据的实时计算，满足企业在快速

变化的商业环境中对数据即时性的需求。

实时：全链路秒级延迟，通过库内流批一体的架构，

YonMatrix 实现了业务库和数仓的无缝集成，允许数据在产生

后即刻被处理和分析。

降本：运维成本低，YonMatrix 通过其一栈架构和无贴

源层设计，显著降低了企业的运维成本。一栈架构简化了技术

栈，减少了系统间的复杂交互，从而降低了维护难度和成本。

同时，无贴源层的设计避免了数据的不必要冗余，降低了存储

成本。此外，YonMatrix 的数据库级 ACID 一致性保证和 SQL

定义流逻辑，进一步减少了开发和运维的工作量，为企业实现

成本效益的最大化。

提供开箱即用的数据应用新服务，数据资源化、资源

资产化、资产价值化

数据资产入表不仅能够提升企业的财务表现和市场价值，

还能增强企业的风险管理能力，支持战略决策，推动创新和增

长。升级后的 YonData 平台基于数据治理产品，支持数据资

源化、资源资产化、资产价值化，实现企业级数据应用服务开

箱即用，数据资产的高效管理、运营及入表，加速了企业数据

要素价值化进程。

数据资源化：通过数据治理，YonData 平台能够对数据

进行清洗、分类、标准化和质量控制，将企业中的原始数据转

化为条理清晰、可管理和可操作的数据资源，确保数据的准确

性和可用性。资源化的数据能够被更有效地组织和利用，为企

业提供决策支持和业务洞察。

资源资产化：YonData 平台通过对接财务系统，实现资

源到资产的转化，支持数据资产运营和入表。依托用友 30 年

企业服务的经验，在 YonData 平台上沉淀了企业级模板资产

60+、模型资产 800+ 和指标资产 1000+，它们可根据不同企

业的需求应用于不同的业务场景，解决企业的业务诉求，成为

企业的数据资产。资产化的数据不仅提升了数据的价值，还增

强了数据的重用性和共享性，为企业提供了一个丰富的数据资

产库。

资产价值化：YonData 平台基于沉淀的数据资产，预置

了经典的行业成熟最佳实践，可为企业提供开箱即用的数据应

用服务，加速了企业数据要素的价值化进程。这些服务包括数

据迁移、版本发布、一键安装、应用上架等，使得企业能够快

速部署和利用数据资产，实现数据驱动的业务创新和优化。同

时，平台通过数智融合 PDCA 闭环管理，持续提升企业数据质

量水平，让企业能够更好地利用数据来提升竞争力和市场响应

速度。

打造领先的企业级指标体系，数出一门、统一口径、

规范共享

企业级指标体系是企业数据管理和分析的基石。升级后

的 YonData 平台以“一张蓝图、统一视角”概览，让企业级指

标一目了然，以“统一口径，统一管理”筑基，筑就企业级指

标体系，以“一次定义、多次复用”为魂，加速数据流转与价

值释放。

数出一门：YonData 平台通过其强大的数据采集和管理

能力，确保了数据的统一来源和即时更新。平台支持与 SAP

ECC/R3/S4、NCC/NC/u8c/BIP、Oracle 等主流企业级数据

源的无缝集成，利用 API、CDC 等技术实现数据的实时采集和

同步。这种广泛的数据源兼容性和高效的数据同步机制，消除

了数据孤岛，保证了数据的全面性和及时性，为企业构建了一

个统一、准确、及时的数据视图。

统一口径：YonData 平台坚持“统一标准、统一规范”的

原则，通过在标准层定义统一的数据模型和指标计算规则，确

保了指标的纯净性和一致性。平台采用“一次定义、多次复用”

的策略，不仅提高了数据流转的效率，也确保了不同部门和团

31 用友 iuap

队在解读和使用数据时遵循相同的标准和术语。这种标准化的

数据定义和计算方法，减少了数据解读上的歧义，提高了沟通

效率，确保了数据分析结果的可靠性。

规范共享：YonData 平台通过集中管理的指标库和开箱

即用的企业级数据分析工具，为企业提供了一个统一的视角和

高效的数据共享机制。平台的标准化流程和工具，包括数据访

问权限管理、数据发布、订阅等，确保了数据资产能够在企业

内部安全、高效地共享。这种规范的数据共享不仅提高了数据

的使用效率，也保护了数据的安全性和隐私性，促进了企业内

部的协作和知识共享。

开创灵活、智能的数据分析新模式，组装式、智能化、

业务化

ChatBI 是 YonData 平台升级后的一大亮点，基于深懂企

业服务垂类大模型 YonGPT，利用算法辅助分析，开创了以 AI

牵引、指标驱动的智能数据分析新模式，通过简化操作流程、

降低技术门槛、提升数据处理能力，真正实现管理决策人员自

助式分析业务问题。

组装式：平台通过提供零代码操作环境、预制分析指标、

深度融合的自然语言处理技术、算法辅助分析、交互式界面探

索、一键生成报告功能以及自然语言查询交互等特性，极大地

简化了数据分析的设计流程，同时使得非技术用户也能轻松进

行数据分析，提高了开发效能。

智能化：基于深懂企业服务的垂类大模型 YonGPT，平台

提供一种高度交互和用户友好的数据分析体验。通过自然语言

处理能力，用户可以用日常语言与系统进行交流，系统能够理

解并自动转换为精确的数据查询。用户通过对话方式直接查询

报表，无需复杂的菜单导航或预定义查询。智能化的算法辅助

分析能够自动识别数据中的模式和趋势，提供深入的业务洞察，

而无需用户具备深厚的数据分析技能。此外，自助分析工具的

一键生成报告和看板功能，使得用户能够迅速从数据中提取有

价值的信息，并以直观的方式呈现，极大地提高了报告制作的

效率。

业务化：平台通过提供面向业务人员的定制化分析工具

和模板，使得数据分析更加贴近实际业务场景，从而帮助用户

快速识别关键业务指标和潜在问题。平台的灵活性和可扩展性

支持用户根据具体业务需求，自定义数据分析流程和报告内容，

实现数据的个性化展示和深入分析。通过共享数据视图和分析

结果，业务人员参与，以数字大屏为展示和讨论的中心，加强

团队间的沟通和协作，共同推动业务目标的实现，驱动业务增

长和创新。

用友 YonData 数据平台，以其企业级的数据服务能力、

智能化的分析工具以及一站式的解决方案，正成为企业数智

化转型的强大助力。随着大模型及平台的不断进化，用友

YonData 数据平台将为企业带来更多的价值，开启企业数智

化的新篇章。

升级企业数智化底座 32

用友 BIP 3 R6“数”业有专攻，寻

找可信 AI 背后的“数据”大手

众所周知，数据是人工智能（AI）的基础与前提，先建

设与 AI 相关的数据基础设施与资源，再进行智能化创新，这

是已经验证的成功路径。Gartner 认为，当今时代，数据、分

析与 AI 共同构成了一个广阔的市场，其中数智基建，也就是

在数据源的基础上构建强大且具备鲁棒性的数智底座，是实现

更好的分析与智能的必须。

非数据平台不可

大约从去年开始，“数据驱动”就成了一个热词。中共中央、

国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用

的意见》，确立了我国数据基础制度的“四梁八柱”，也对激

活数据要素价值，赋能实体经济发展提出了明确而具体的要求。

在数据要素、数据资产入表、数据流通等政策、措施和目标的

推动下，企业如何构建数据平台，为数据平台塑造怎样的能力；

如何在真正意义上拉通整个数据链条，让 DevOps 整套体系

更加顺畅丝滑；如何让数据平台与具体的应用场景深度融合，

促进业务创新，成了企业最迫切需要解决的问题。

我们已经迈入 AIGC 时代，打造数据平台不仅是技术发展

的需要，更是企业提升竞争力、实现业务创新和转型的必然选

择。具体来看，AI 技术的发展和应用依赖于大量高质量的数据，

数据平台能够为 AI 应用提供相应的数据收集、存储、处理和

管理支撑，从而快速地从海量数据中提取有价值的信息，更好

地支持 AI 模型的训练和优化，加速价值释放。随着市场、业

务需求和技术的快速演进，企业和服务的智能化已是大势所趋。

构建数据平台是企业顺应这一趋势、实现数智化转型的必由之路。

最懂业务的数据架构

用友专注企业管理与应用三十多年，不仅沉淀了大量先

媒体报道

文 / 云数智观察 郭涛

33 用友 iuap

进的管理理念与知识，构建了卓越的业务应用平台，而且对数

据拥有足够的掌控能力。“让数据成为真正意义上的企业资产，

让数据在企业中真正流动起来，让数据能够供应给所有场景，

让所有场景中的数据能够有效沉淀下来，并反哺给应用。”罗

小江表示，“为了让 AI 更好地赋能业务，我们着重实施了数

据的工程化。无数据不 AI，无应用不 AI，其前提就是一定要

做好数据供给。”

站在企业架构的角度，数据必须为业务服务、为整个战

略服务。因此，企业要考虑从业务架构到数据结构，到数据模

型，再到指标体系，如何融入数据业务场景，不仅要实现实时

调优，更要实现反哺回馈，从而让数据真正流动起来。

通过在传统数据技术基础之上不断增强功能并进一步创

新，用友逐渐摸索出了一套行之有效的方法论，能够帮助企业

对多数据平台进行有效融合，并让数据与业务场景充分结合，

从而实现数据驱动。

“所谓数据驱动，就是要让数据支撑起商业模式的创新。”

罗小江表示，“数据能够真实地反映企业目前的状态、存在的

业务问题等。一些企业的管理层正是因为看不到真实的数据，

所以无法了解自身的状况，更不能看到同行以及生成式 AI 世

界的最新变化，这也导致了决策不敏捷、不正确。”

作为实现数据驱动的引擎，用友 YonData 平台从底层

调度引擎到数据处理、数据走向、业务场景及供给，再到

ChatBI，为企业管理层更好地掌控、分析和应用数据夯实了数

据底座。“我们致力于打造一个‘最懂业务的数据架构’。”罗小

江表示，“通过技术层、数据管理层和业务价值层的构建，帮

助企业提升数据应用能力，将数据贯穿于应用的全场景，更好

地呈现数据应有的价值。”

据平台的能量。

数据供应那些事儿

从需求规划到数据的归集、开发、治理、应用和运营，

企业在数据全生命周期的每个阶段，都可能遇到这样或那样的

困惑、难点甚至痛点。很多人可能会这样想：假如有一个一站

式的数据采集、开发、治理、应用的数据底座就好了。这个假

如已经由用友变成了现实。

作为全球领先的企业数智化平台与应用软件，用友 BIP

经过 8 年的卧薪尝胆、创新实践，目前已经升级到最新的用友

BIP 3 R6 版本。用友 BIP 3 R6 的核心价值观就是以“AI 服务

于人、AI 融入业务、AI 数据优先”。在 Data-First 的原则指

导下，用友 BIP 3 R6 具有更强的数智能力，提供了 50 项数据

服务，助力企业实现业务敏捷、精益管理、全球运营。

用友 BIP 3 R6 的数据底座就是 YonData，它包括数据开

发、指标平台、数据治理和智能分析四个产品，每个产品还有

很多细分的功能模块。相比其他数据平台，YonData 的优势

集中体现在，拥有全面的服务能力、对行业的深入理解、持续

的技术创新，以及强大的集成和协同能力。

众所周知，智能应用的基础就是对数据的存储与利用。

大模型的应用框架通常技术栈比较复杂，组件也很多。根据

不同的使用场景，数据也有多种存储方案，HBase、Hive、

Doris 等数据库是比较常用的。YonData 数据平台不仅兼容这

些数据库，而且推荐了最佳路径，即以 YonMatrix 超融合数

据库为基座构建数据平台。YonMatrix 是一个 HTAP 数据库，

支持 STAP、MTP；同时又是一个多模实时超融合的数据库，

既支持 TP 场景、AP 场景，也支持时序、向量等数据库。有

了 YonMatrix，从数据库的底层能力上，就可以更好地支持数

据实现层层汇总，包括扩围、汇总、分析、加工等，而且也不

需要投入更多的硬件资源。对用户来说，这无疑是一举多得。

成都航空基于用友的数据平台，构建了整个航运的实时

协同和精益运营系统，通过数据优化整体成本结构，降低碳排

放。厦门航空、南方航空都在做同样的事，最大程度地释放数

升级企业数智化底座 34

特别值得一提的是，YonMatrix 还实现了库内流批一

体，能够支持任意规模的业务，真正实现提质降本增效。用

友在 YonMatrix 中对流表的能力进行了新的封装。基于这

一新的机制，在对一个统一的数据指标进行加工时，数据平

台就不再强依赖于 Spark 或 Flink 这样的计算框架，而是由

YonData+YonMatrix，就能轻松实现整个过程。对于用户来说，

这样的改变不仅减少了对硬件资源的采购，而且可以获得更好

的效果，大大增强实时性与准确性。

另外，YonData 数据平台还能通过采用数据治理产品，

帮助企业沉淀数据资产，支持数据资产入表，并且将数据资产

与财务系统对接。目前，YonData 已累计沉淀了企业级模板

资产 60+、模型资产 800+、指标资产 1000+，能够实现企业

级数据应用服务开箱即用，进一步加快了企业数据要素价值化

进程。

AI 背后神奇的“数据之手”

用友 BIP 3 R6 实现了数字化与智能化技术的深度融合，

突出强调数据与智能间的相互作用与协同效应。数据与智能如

同一枚硬币的两面：数据是智能的基础，为智能算法学习和优

化提供了原材料，支持 AI 的自我学习与进化；反过来，智能

也是数据的增值引擎，通过 AI 技术可以对海量数据进行高效

处理与分析，挖掘数据中隐藏的价值，并转化为可操作的见解

和决策，从而实现数据增值。用友用友 BIP 3 R6 就是实现数

据与智能相互促进、螺旋上升的统一体。

那么，用友用友 BIP 3 R6 是如何应用神奇的“数据之手”，

推动 AI 场景化落地的呢？在 YonGPT 智能能力的加持下，

YonData 数据平台具有更好的弹性，能够支持多种建模方式，

并全面满足信创要求。

由于 YonData 搭载了 YonGPT2.0 等先进的大模型技术，

使得它在处理复杂的业务逻辑、数据分析和决策支持时表现更

为出色。基于 YonGPT，用友开创了灵活、智能的数据分析新

模式，并且提升了质量问题发现、集合规则智能推荐等能力。

大模型对 YonData 的赋能集中体现在与数据汇集、加工

处理相关的方面。比如大模型

提升了特征识取方面的能力，可以感知到以前不为人知

的一些细微的点，从而识别出更多的特征。在数据加工处理过

程中，因为大模型的存在，可以根据业务的特点，智能地进行

匹配和统一的清洗，从而让数据更智能，并且提升其质量，最

后形成统一的标准输出。

在用户触达方面，用友推出的 ChatBI 是一个具有代表性

的产品，它可以实现“质问、质选、质探”。举例来说，企业

的领导安排一个员工做报表分析。以前，若想完成此项工作，

就需要从底层和业务数据开始，经过建数据模型、建指标，以

及制定抽取规则等一系列环节和步骤，最终才能实现报表展现。

这样一个过程不仅耗时长，且工作量巨大，对于普通用户来说

门槛较高。现在再进行销售数据分析，只需向 ChatBI 提问：“我

想看一下上个月的销售收入情况。”系统便会根据问题，智能

地进行搜索并推荐，并通过分析卡片、看板等进行展现，大大

提升了工作效率。当企业积累了大量看板和报表之后，如果想

做更深入的探查，也只需向 ChatBI 继续提问，系统会推荐与

问题最相关的报表或看板，并细致分析销售数据背后的成因。

正是利用了模型的泛化能力，YonData 打破了原有的信

息孤岛，将企业大量的业务数据有机地结合在一起，梳理出隐

藏的逻辑脉络，从而找到问题和症结所在，并提出调整的建议

和措施，辅助管理者进行决策。

可信的数据，才有可信的 AI。YonData 将企业多个业务

系统的数据汇总后，经过一系列治理、清洗过程，以“统一标准、

统一规范”确保标指纯净无歧义，并通过“一张蓝图、统一视角”

使得企业级指标一目了然，从而更好地支持企业级数据分析及

其他上层应用。

以数为先 变化万千

YonData 不仅仅是一个简单的数据平台，它更注重在产

业链场景下的数据驱动。YonData 是基石也是引擎，比如配

合用友 BIP 事项会计中台，企业就能构建业财大数据服务；再

比如，与企业群跨租户主数据管理相结合，就能更好地支持产

业互联网应用，实现社会化创新。

用 友 用 友 BIP 3 R6 真 正 做 到 了 Data-First， 它 以

YonData 数据平台为桥梁，为企业提供深入的业务洞察，支

持基于数据的创新，从而推动企业数智化转型又快又好地前行。

用友 BIP 超级版，

超级领先 超级快 超级省

带您解锁最新用友 BIP 超级版三大独特优势：超级领先、

超级快、超级省。依托用友 BIP 成熟领先的产品技术，

及服务众多企业的领先实践，用友 BIP 超级版如何为企

业提供一站式全域服务，帮助企业快速推进数智化建设。

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超级领先 超级快 超级省 36

“超能力”崛起，用友填补大中型

企业 SaaS 市场关键版图

用友 BIP 超级版是怎样的一款产品？它承载了哪些使命

呢？且看本文一一呈现。

“超能力”击碎痛点当下，没有任何一个企业家会忽略数

智化转型，甚至于将它看做是一种综合性的战略。然而，有战

略就要落地实施，可无论转型需求再如何迫切，企业该经历的

坎坷却一个也绕不过。根据大量市场调研，用友发现了企业数

智化转型需要面对的六大共性问题。

首先，任何一个数智化项目的过程都极其漫长，少则一

两年，动辄三五年。而且，不仅实施周期长、上线慢，短期内

也很难见到成果。

其次，现在的数智化项目不仅需要专业的实施团队作支

持，而且后期还需要同样专业的平台运营和设备运维团队，精

力消耗极大。

第三，大中型企业的数智化转型需要人、财、物等大量

资源投入，同时还涉及外部咨询、软硬件选型、生态合作等，

可以说一次性投入巨大。

第四，不少企业对于数智化转型缺少全面的认知、方法

论指引和成功路径，他们普遍希望借鉴领先者的实践，快速走

媒体报道

文 / 首席信息官 徐蕊

37 用友 BIP 超级版

上转型的正轨。

第五，数智化转型牵一发而动全身，因此需要聚合项目

管理、咨询设计、产品实施、技术开发等各方面的人才。但是，

绝大多数企业在这方面是缺失的，也没有能力强大的 IT 队伍

做支撑。

第六，在项目前期，从基础设施、底座平台到领域应用

软件、行业应用软件、专业服务商，企业需要比选众多供应商，

过程极其繁琐，而且沟通成本很高。

俗话说，有需求就会有市场，用友 BIP 超级版就是在这

种背景下诞生了。作为攻坚专项，用友快速细化了产品的“超

级特征”，针对大型企业的典型、高频场景，精选出集团管控、

财务共享、商旅费控、人力管理等核心应用，并组成了解决方

案包，从而形成了用友 BIP 超级版。它可以帮助企业实现业务

敏捷、精益管理、全球运营等经营目标。

用友 BIP 超级版可以用三大关键词来描述，即面向

大型企业、公有云或专属云部署、订阅模式。而基于这三

大特征，它释放了三大“超能力”。

首先，超级领先。用友 BIP 3 R6 在技术架构、数智能力、

应用服务和用户体验上完成了显著提升。比如，它实现了六大

技术突破，如 YonGPT2.0、友智库、企业级的统一数据服务等，

这些能力用友 BIP 超级版都天然拥有。

同时，在应用架构和服务创新上，用友 BIP3 R6 已实现

项目制造一体化、基于事项会计的业财大数据服务、司库风险

与流动性管理服务等，从领域和行业两大维度对客户的领先实

践进行提炼和萃取。通过封装发布和应用推广，用友 BIP 超级

版确保这些领先实践能够快速被更多的企业采纳和实施。平台

覆盖了财务、人力、供应链等多核心领域，离散制造、消费品、

流程等 9 大行业，以及近百个二级细分行业，提供了 564 个

场景服务的领先实践沉淀。

用友 BIP 超级版通过这些领先实践的应用，不仅提升了

交付质量，也加快了交付速度，让客户尽快学习行业标杆企业

的领先实践，成为数智化企业，而这些也成为了用友 BIP 超级

版服务大中型企业数智化业务创新的领先优势所在。

第二，超级快。用友 BIP 超级版以其公有云 SaaS 或专属

云部署的方式，让企业开箱即用，上线周期仅为 6-24 周。而且，

由于产品预置了各行各业的数智化领先实践，企业可快速借鉴

和获取，转化为自身的数字资产，从而实现快速部署，快速上

线，快速见效的“超级快”体验。

第三，超级省。用友 BIP 超级版打造了伴随式的一体化

服务，从业务咨询到规划方案、实施落地，再到上线后的持续

运营，企业可一站式获取。同时，订阅模式让企业按需付费，

不但解决了一次性投入较大的问题，而且无需担心平台的安全

和后期运维，可以说极为省事、省钱。

之所以创造了这三大“超能力”，其背后蕴含着超级

版的三大产品特性。

首先，突出智能化。通过引入智能助理和数智员工，用

友 BIP 超级版打造了无处不在的智能交互，驱动企业智能运营。

同时，它还集成了几十个 AI 应用，如客商画像风险识别、场

景建模智能预测、简历智能评估等，可覆盖 500 多个智能应

用场景。

其次，全方位的安全保护。由于用友 BIP 超级版以纯公

有云 SaaS 为主导，为了打消企业的安全顾虑，用友建立了稳

健的安全管理体系，包括安全组织、安全策略、合规性需求等。

同时，也非常重视用友 BIP 超级版的安全评估、安全监控与预

警、应急响应等能力。此前，他们已获得了 ISO 27001、等保

三级等最多项安全资质认证，可以说让企业用的安心、放心。

第三，轻松敏捷的系统构建弹性。用友 BIP 超级版提供

了零代码、低代码开发平台，可帮助企业更便捷的实现个性化

需求。AI 辅助下的开发可让用户获得极致的体验，从而大幅

降低数智化建设的资金成本和时间成本。

用友 BIP 各个版本的产品都基于同一套代码，因此在应用、

体验、数据不变的前提下，可实现多版本之间的无缝切换，满

足企业和组织从中型到大型，从大型到巨型的业务发展。“我

们用友 BIP 在保护企业投资效益最大化的同时，将伴随企业一

路成长。”

补全公有云 SaaS 市场的版图

作为大中型企业数智化转型的一种新选择，用友 BIP 超

级版的本质是订阅模式。简单的说，企业可以将它看做是用友

BIP 的纯公有云版本，二者在价值点和场景设置上基本相同。

然而，我们不仅疑问，用友已具备了纯公有云 SaaS——

用友 YonSuite，为什么还会推出用友 BIP 超级版呢？二者是

否会存在交叠的市场，从而产生内部竞争呢？

超级领先 超级快 超级省 38

事 实 并 非 如 此。 首 先， 两 个 产 品 面 向 的 客 群 不 同。

YonSuite 主要面向成长型企业，而用友 BIP 超级版面向大中

型企业、集团型企业；其次，在业务模式上， YonSuite 以标

准化产品 + 客户成功模式为主，而用友 BIP 超级版则是以项目

咨询 + 全球交付中心（YDC）实施交付 + 客户成功为主，二者

截然不同；第三，在场景产品满足设置上，用友 BIP 超级版相

对于 YonSuite 而言，不但更广，而且更深 , 包括独有的确保

云中立生态技术运营能力以及能够从应用延伸到数据库级别的

专属云形态，为用户提供更全面的公有云解决方案。

事实上，YonSuite 与用友 BIP 超级版非但不会引发内部

问题，反而能形成市场互补，共同应对外部挑战。因为用友

BIP 超级版的出现，一举弥补了用友从 YonSuite 到用友 BIP

之间的空白区域。这意味着用友不但将快速实现用友 BIP 的规

模化，而且也将全面覆盖大中小企服公有云 SaaS 市场。

目前，在这个市场中，既有国内的金蝶云星瀚、众多

垂 直 领 域 SaaS 厂 商 也 有 SAP 的 RISE with SAP、Oracle

NetSuite 等多个产品，竞争尤为激烈。用友若要凭借用友 BIP

超级版快速形成压制和反击，不仅需要强大的产品力，还需要

良好的服务和运营体系做支撑。

所以，在服务和运营模式上，针对于企业不同的应用需求，

用友 BIP 超级版提供了全层级产品的一站式服务模式，内容包

括标准服务、可选配服务及附加服务等，而且每个层级服务都

对应着一站式部署、开发、迁移、集成及运营全套服务。

比如，在财税领域，标准服务涉及财务核算、往来管理、

商旅费控、费用共享等；可选配的服务涉及业财税资档一体化、

电子会计档案等高阶服务，而附加服务就是除此之外的更高级

特性了。

更重要的是，基于全层级产品的一站式服务，用友 BIP

超级版构建面向大中型企业的、基于公有云部署的全场景服务

集群。该集群基于用友 iuap 平台，提供从核心基础功能到面

向中大型企业深化应用的高级特性，再到行业和生态能力扩展

的递进式数字化基础工具。它覆盖财务、人力、供应链、采购、

营销、资产管理等众多企业运营的核心领域。

场景的含“AI 量”很足

每一次产品的突破都预示着新商业机遇的降临。目前，

已有众多行业领先企业都成为了用友 BIP 超级版的客户。

那么，随着用友在 AI 领域的深耕，以及用友 BIP 技术与

能力的不断进化，用友 BIP 超级版的“AI 含量”如何？又在哪

些大中型企业备受关注的业务场景发挥作用呢？以下将以制造

业和财务领域为例。

今年，在新质生产力背景下，制造业数智化转型已成为

业界的焦点。基于用友 BIP 超级版，用友提供了以数据供应链

一体化为核心的产品和解决方案，让 AI 和数据服务深度融入

到全价值链，覆盖从营销到供应链、采购、制造，再到资产、

设备后服务的端到端场景中。

以营销数智化为例，用友 BIP 超级版打造六大应用场景。

比如，数据驱动下的资源分发策略制定，为企业新品上市、推

广、终端选品提供了可参考和智能推荐的依据；营销业务助手

可在销售人员商机跟进、活动方案审批、客户信用授予等场景

发挥价值，一目了然地为决策者提供依据。

在采购数智化领域，智能采购助理融合智能规则引擎和

数智员工模型，被大量应用在业务场景中。比如，智能寻源助

理可自动完成发标、开标、比价、定标、推订单等服务；智能

下单助理可批量完成采购任务，实现秒级下单。在生产制造数

智化领域，从计划到履约，用友 BIP 超级版实现业 - 人 - 财的

一体化运营。比如，它支持按订单生产模式下的全业务流程跟

踪、执行和分析；支持多维度的生产管控、车间管控、质量管

控及生产实时分析；支持复杂组织模式下的多种委外协同等。

对于不少大中型企业来说，财务数智化是驱动企业价值

创造的强大引擎。因此，用友 BIP 超级版结合客户需求，主要

经营了费控、税务、费用共享和全球司库等几大场景。

以商旅费控为例，数智员工已覆盖从费用申请到商旅预

定、智能报销、领导审批、资金结算、电子凭证、自动入账等

十几个场景，可以实现全程无人值守，真正的帮客户实现“降

本增效”。

以费用共享为例，从智能填单到智能收单、智能审核、

自动生成凭证、自动结算、自动对账、智能月结等，一个庞大

的数智员工团颠覆传统办公场景和流程，将工作全部自动化、

智能化处理，有效实现了降本、提质、增效。

再以全球司库为例，用友 BIP 超级版的数智司库可支持

对集团和各分子公司银行账户的可视化动态监测；具备统一结

算平台，打造了智能流水认领、跨境支付等场景；还支持丰富

的投融资多场景管理，帮助企业做好金融资源配置。

地址 : 中国北京市海淀区北清路 68 号用友产业园

网址 : www.yonyou.com

邮编 : 100094

yonyou Network Technology Co., Ltd.

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