金蝶趙燕錫：如何選擇大模型？融入To B產品？_風聞

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採訪、撰文｜宇婷

最近我一直在尋找把大模型融入到 To B產品之上的企業，金蝶軟件（中國）有限公司高級副總裁 、產品研發平台總經理趙燕錫、金蝶中國研發平台副總經理張田彤也就這個接受我的一個小訪談。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

為什麼想詢問金蝶對於大模型的態度呢？一方面金蝶在aPaaS上，是國內市場的領先。2022 Gartner Software Marketshare數據中，金蝶（金蝶雲·蒼穹）蟬聯中國aPaaS市場第一，唯一全球前十中國廠商，這是連續第三年獲獎。

另外，今年也是金蝶成立30年，我非常關注一家跨越軟件、雲時代的中國To B廠商，是怎樣改變自己，帶動市場，影響企業級客户的？

以下是QA。

宇婷：金蝶會選擇哪一個大模型，融入金蝶的產品之中？

趙燕錫：對於大語言模型，金蝶會作為平台的能力之一。目前大模型公司的特點、優勢的識別還沒有完全顯露出來。金蝶的做法是做一個適配器以及其之上的一個對應業務領域的解析器，不會依賴於某一個模型。

宇婷：：您在選擇公有云合作伙伴時候，有自己的思考。在選擇大模型的時候，是否有相似之處？

**趙燕錫：**對於當下雲服務廠商的選擇，會加一個條件，要有大模型的能力。也就是智能的能力要強。金蝶在RPA維度等的能力不會依賴於外部廠商。但大模型的能力會借力廠商但不依賴。不依賴的意思是不被綁定。這也是金蝶為什麼做適配器的原因。‍

考察一個雲廠商能不能長期合作下去，智能能力會作為一個重要的基礎項。大模型一定涉及超大型計算，傳統服務器無法解決，一定是用雲計算模式實現，因此廠商提“雲智一體”，我認可。

宇婷：目前來自客户方面對於大模型技術的需求強嗎？對於中小和大型企業客户，其未來的價值是否一致？

**趙燕錫：**客户很關心，希望能夠提供技術的能力和應用場景，但總體上是模糊的。目前還是少有説我有明確的應用必須用ChatGPT。但是客户希望自己的合作伙伴不要掉隊，要引領。

AI作為員工的助手，專業的助理、參謀，提升效率，提升工作質量，提升體驗，提升決策效果，在這些方面對於中小或者中大企業的價值是一樣的。

但也有差別，比如在自動化方面，量越大的公司，價值更加明顯。比如在大型企業用RPA蠻多。但是中小或者小微企業用的很少。因為量很少，不需要通過大規模自動化提升效率。

大型企業的自有數據量大，在預測、決策類的應用上，中大型企業會更多。大型企業讓大量的業務通過自動化手段，更好更快更準確。解決複雜的業務預測場景，比如財務經營報告分析。

小微企業在體驗方面，更重視。金蝶已經在策劃面向小微企業的會計領域的機器人。提升會計人員的體驗。小微企業在使用AI功能的時候，能夠像在消費領域的體驗是一樣的。

宇婷：對於TO B垂直細分領域的模型打磨有多複雜？

張田彤： 把企業的業務規則和細節提煉成算法模型，讓數據裝進來，能夠預測和控制，需要在業務上生根多年，對於各種業態和領域的區別詳細情況。

比如，MRP（Material Requirement Planning，物資需求計劃）要知道超大型企業、中小型企業分別是怎麼處理的，到無聊、批號的程度。要對這些有非常精確的理解和抽象。需要業務架構師、數據架構師協同工作。

最後還需要算力、數據處理方式等進步。

我們看到企業財務報告中，一個三千萬或億個數字的背後，可能是來自三千多家公司，兩萬多個會計科目的上億張憑證的彙總，核算口徑、會計準則處理、幣種匯率都不能錯，需要精細的數據處理架構的彙總。大部分企業現在解決了輪廓化的數據處理，但是裏面的結構、治理和數據的精細程度還沒有達到。

注：aPaaS——Application Platform as a Service，即應用程序平台即服務。Gartner對其所下的定義是：“這是基於PaaS（平台即服務）的一種解決方案，支持應用程序在雲端的開發、部署和運行，提供軟件開發中的基礎工具給用户，包括數據對象、權限管理、用户界面等。