企业数智化进阶模型，大型企业实现数智融合的成功之“道”

企业数智化进阶模型是“企业数智化1-2-3”，即“云化连接（上云）—数据驱动（用数）—智能运营（赋智）”，这是大型企业实现数智融合的成功之“道”。 具体如下：

• 数智化1：云化连接（上云）

  核心目标：实现业务的云化部署、网络连接（含物联网）和实时感知。

  实施内容：企业通过上云完成基础设施的云化改造，建立广泛的网络连接能力，并借助物联网技术实现业务环节的实时数据采集与感知。

  阶段价值：为后续数据驱动和智能运营奠定基础，使企业具备数据流通和业务在线化的基本条件。

• 数智化2：数据驱动（用数）

  核心目标：实现全面数据服务、统一数据治理，并升级数智底座。

  实施内容：

  数据治理：建立科学的数据治理体系，解决数据无序存放问题，确保数据质量。

  数据服务：覆盖展现级、分析级、控制级、决策级、创新级五层数据服务，支撑从基础数据展示到产品优化等创新场景的应用。

  底座升级：通过用友iuap等平台构建统一的数智化底座，简化数据采集、加工、治理和应用流程。

  阶段价值：使数据成为企业核心资产，为业务提供高质量的数据支撑，推动业务智能化转型。

  实践案例：

  供应链优化：某企业基于用友iuap平台构建数智化供应链，通过挖掘离线数据实现采购流程可视化与风险识别，实时调整采购策略并对供应商进行画像评价。

  人才管理：某企业利用iuap平台构建数智化人才供应链，发现内部人才核心节点，定位关键岗位，并通过社交和邮件数据分析判别离职意向，辅助HR部门提前干预。

  知识图谱应用：企业将数据沉淀为知识图谱，如资产维修知识图谱帮助经验不足的维修人员快速定位和解决问题。

• 数智化3：智能运营（赋智）

  核心目标：实现业务运营智能化、自然化人机交互和知识与应用生成。

  实施内容：

  大模型应用：以企业服务大模型（如用友YonGPT）为核心，通过上下文记忆、知识库索引、Prompt工程等技术扩充模型能力，并沉淀财务、人力、供应链等领域知识。

  智能化场景：在经营洞察、库存优化、人才发现、预算分析等数十种场景中实现智能化赋能。

  复合型人才：培养同时理解大模型技术与业务领域知识的复合型人才，推动大模型与业务场景的深度融合。

  阶段价值：使企业具备自主进化能力，通过智能化运营提升效率、降低成本、优化决策，最终实现高质量发展。

  实践案例：

  YonGPT应用：某食品加工集团基于用友iuap构建“业务中台、数据中台、智能中台”三位一体底座，通过统一客户视图实现精准营销，利用排产优化模型降低生产成本，并建立风险预测模型进行实时监控与预警。

进阶模型的关键支撑与挑战应对：

• 数智化底座的重要性：随着企业对数据与智能能力需求的深化，底层支撑平台的要求不断提高。用友iuap平台通过应用、数据、智能三维度支持，为企业提供全面保障：

  应用层面：部署智慧化灵动应用（如智能助理、智能预算），通过AI与RPA融合实现流程自动化与审批智能化。

  数据层面：提供一站式数据底座，覆盖五层数据服务，支撑数据驱动的各类场景。

  智能层面：发布企业服务大模型YonGPT，将跨行业数据与知识训练模型，帮助企业准确决策。

• 挑战与应对：

  数据来源挑战：大模型需要广泛、高质量的数据，包括企业基础数据、产业级数据和社会化数据。用友iuap通过整合多源数据资源，为企业提供丰富的数据支撑。

  业务理解挑战：大模型需深刻理解企业业务场景才能有效应用。用友通过培养复合型人才和沉淀领域知识，推动模型与业务的深度融合。

编后语：当前多数企业处于“数智化2”层级，需做好数据治理和服务升级以夯实基础；领先企业已向“数智化3”迈进，用友iuap通过提供数据、智能、平台全面保障，助力企业跨越转型难关，实现智能化运营和高质量发展。

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