競逐財税大模型：金蝶做“深”，用友做“廣”_風聞

配圖來自Canva可畫

自ChatGPT橫空出世以來，業界就掀起了一場轟轟烈烈的“大模型”運動。隨着生成式人工智能浪潮正在以令人驚歎的速度覆蓋金融、醫療、辦公、財務、旅遊等領域，一些業界巨頭也早已踏入了這場變革之中，試圖藉助大模型來升級自己的產品。

在大模型的風口下，各行各業都在重構，目前，大模型的熱度已經從TO C領域慢慢傳導至TO B市場。因此，除了互聯網大廠們在積極推進大模型之外，國內SaaS巨頭們，也正加速衝上與AI大模型相結合的道路，這其中，先上牌桌的就是從財務軟件起家的金蝶和用友。

大模型賦能SaaS

自去年用友發佈了業界首個企業服務大模型YonGPT之後，金蝶也推出了自主研發的金蝶雲·蒼穹GPT大模型，號稱填補了國內第一個財務大模型的空白。顯然，在財務領域這場大模型的比拼中，頭部玩家正在急速競賽。而金蝶、用友之所以相繼押注AI大模型，其中的原因自然不言而喻。

首先，大模型能增強產品的智能化，從而提升企業的運營效率。受多種因素影響，目前我國中小企業財務數字化轉型程度並不高，傳統財務管理方式不僅低效，抵禦風險的能力也較差。財務大模型通過引入人工智能、數據分析等先進技術，實現了產品的智能化，使得用户能夠更加智能地處理財務數據和管理財務流程。這種智能化的產品特點，能幫助用户更加輕鬆地完成財務管理工作，有效提高了工作效率。

其次，大模型能滿足用户的多樣化需求，進一步增強用户粘性。隨着數字化轉型的深入推進，企業對於高效、智能的管理軟件需求不斷增加。財務大模型能否提供多種功能模塊和定製化服務，滿足用户不同層次、不同領域的多樣化需求。無論是中小型企業還是大型企業，無論是財務管理還是税務管理，財務大模型都能夠提供相應的解決方案，用户可以根據自身需求選擇合適的功能模塊和服務，實現個性化定製，在一定程度上提高了用户滿意度和粘性。

最後，大模型有助於打造差異化產品，從而有效提高市場競爭力。國內企業管理軟件市場的競爭十分激烈，而選擇安全可靠、自主可控、智能化的數字服務平台，就成為了眾多企業的核心訴求，也是未來企業轉型過程中的必然選擇。而佈局大模型，通過不斷創新和差異化定位，打造與眾不同的產品特色，能幫助財務大模型贏得更多用户的青睞，也有利於財務SAAS服務上從激烈的市場競爭中脱穎而出。

金蝶更專業

作為企業管理軟件服務商，金蝶憑藉在財務領域的深厚積累，對外發布了蒼穹GPT大模型，定位“最懂管理的企業級大模型平台”。據瞭解，2023財年，金蝶雲·蒼穹和金蝶雲·星瀚雲合計實現收入約9.81億元，同比增長約40.9%；蒼穹和星瀚雲訂閲ARR同比增長約48.7%，淨金額續費率（NDR）為105.3%。金蝶大模型之所以能取得如此亮眼的成績，都是源於金蝶內部在大模型上做出了諸多方面的探索。

在產品上，金蝶持續優化產品特性，以便為客户提供更加優質和多樣化的產品。通過在核心技術領域的不斷創新和突破，金蝶打造了一系列高端產品和服務，如金蝶 Cloud 、金蝶 EAS 等。金蝶的產品涵蓋了財務管理、人力資源、供應鏈管理、智能製造等多個領域，深度服務於企業的核心業務需求。而通過加碼大模型，金蝶更是持續全面地提升了產品的可靠性和易用性，給用户帶來了更優質的使用體驗。

在場景上，金蝶不斷突破應用場景，有助於為客户提供高品質、全方位的解決方案。一直以來，金蝶都致力於研發和創新，不斷推出符合市場需求的新產品和解決方案，來為客户提供全方位的企業管理服務。據瞭解，金蝶雲·星空企業版就在推出了電子憑證池、細化製造分角色工作台製造場景之外，還完成了對於財務、供應鏈、製造等場景的覆蓋，並在多個場景中實現了AI智能化，在持續提升用户體驗的同時，也為深度快速拓展行業奠定了基礎。

在生態上，金蝶深耕業務合作生態體系，能更好地助力企業實現數字化轉型。據瞭解，金蝶在大型乃至超大型企業市場的業務在加速擴張，僅去年一年，金蝶雲·蒼穹和金蝶雲·星瀚就簽約了1458家大型客户，覆蓋19大行業，貫通企業“研-產-供-銷-服”的業務鏈。其中，新籤客户達到647家，包括中國中化、中國建材、東風汽車、通威股份、中油國際、石家莊四藥、福耀玻璃、梅賽德斯-奔馳中國、洪通燃氣等多家大型知名企業。

用友更融合

大模型的研發訓練已成為全球產業界風潮，因此除了金蝶之外，用友也在大模型上有所佈局。只是，與金蝶的蒼穹GPT大模型不同，用友YonGPT覆蓋企業財務、人力和業務，是多領域融合化、多形態綜合型的企業服務大模型。而在這場大模型的競賽熱潮中，用友同樣在進行着多方面的嘗試。

在數據上，用友對通用數據不斷訓練，有效優化了企業服務大模型的訓練效率和成本。眾所周知，大模型是否好用，與預訓練數據質量息息相關。用友結合30多年服務企業客户所積累的行業經驗和數十個行業的數百萬客户基礎，通過對過往服務過的以財務、人力、供應鏈等為核心的多領域通用數據進行了訓練，為大模型的構建和服務提供了穩定且有效的支撐，進一步確保了大模型的專業性、實用性及領先性。

在應用上，用友對全新的智能場景持續開拓，以便提升自身的競爭力和市場佔有率。基於YonGPT技術能力，用友正在不斷豐富自身的智能場景。目前YonGPT已經融合了企業採購、供應鏈、營銷、製造等業務領域的知識和經驗，為企業提供了包括企業經營洞察、智能訂單生成、供應商風控、動態庫存優化、智能人才發現、智能招聘、智能預算分析、智能商旅費控、代碼生成等在內的數十種智能應用，為企業全面實現數智化提供了助力。

在服務上，用友對各類企業服務不斷豐富，從而為客户提供了多樣化、全方位的服務選擇。YonGPT圍繞智能化的業務運營、自然化的人機交互、智慧化的知識生成、語義化的應用生成四個方向，推進模型訓練和產品效果優化；再結合財税、人力、供應鏈等領域的知識和最佳實踐，擴充大模型專業能力，從而形成了體系化的企業服務大模型。YonGPT為企業提供了深入到客户業務前端的全價值鏈、全場景的智能應用，可以説是更懂企業服務的大模型。

“轉型”在路上

以大模型為代表的AI技術，對整個SaaS行業來説，將是一場重大變革。而無論是金蝶還是用友，其在大模型上的試水，也無一不都傳遞出一個信號：在財務管理領域，大模型的價值毋庸置疑。只不過，當下財務大模型，尚且處於發展的初級階段，還有很多棘手的問題有待解決。

在技術整合上，實現大模型需要整合各種功能模塊和數據，技術上的整合難度較大。金蝶與用友作為企業管理軟件提供商，面臨着來自不同行業、不同領域的用户需求，因此需要實現多個功能模塊和數據源之間的高效整合，才能確保各個功能模塊之間的協調運作，以便提供穩定可靠的服務。由於財務、税務等領域的業務複雜性和技術多樣性，導致技術融合的難度較大，因此，金蝶和用友還需要克服不同系統、不同數據格式之間的兼容性和互操作性問題。

在資源投入上，佈局大模型需要投入更多的人力、財力和時間，對企業的資源投入要求較高。建立財務大模型需要企業投入大量資源來研發和構建，不僅需要建立具備足夠技術能力和行業經驗的專業團隊，來應對複雜的技術挑戰；還需要進行大量的研發和測試工作，確保產品的質量和穩定性。另外，還要投入大量的資金用於技術研發、系統建設、市場推廣等方面，以保證項目的順利實施和持續發展，這些資金和人才緊缺的挑戰都不容忽視。

在市場認可上，用户對於大模型的接受度和認可度存在差異，想要讓用户適應還需要時間。儘管金蝶與用友提供了全面的解決方案，但是用户對於這種綜合性的解決方案的接受程度仍然較低。一些用户更看重功能的專業性和靈活性，因此可能更傾向於選擇單一功能的專業軟件。另外，財務大模型作為一個新興事物，用户對於財務大模型的功能和效果還存在疑慮，

就會對新型解決方案的接受程度較低，而想要提升用户的認知度和接受度並不容易。

儘管構建財務大模型面臨着多重挑戰，但是作為提供全方位服務的解決方案，金蝶的蒼穹GPT大模型和用友YonGPT大模型在滿足用户多樣化需求、提高企業競爭力等方面仍然具有重要意義。而要是能夠充分認識到這些挑戰，並採取有效的措施加以應對，金蝶和用友的大模型之路也將會走的更加順暢。