市場的變化比理論更快，中小企業AI轉型的金蝶經驗_風聞

林法成、李成冬，金蝶中國副總裁和金蝶ME副總裁，最近馬不停蹄。

5月31日，他們共同做了一場連續3個小時的關於AI的直播分享活動。全國超過160多個線下分會場，和90多個線上分會場，一起聯動參與了本次活動。緊接着，他們又馬不停蹄趕往其它城市，作關於“發展新質生產力，邁向新型工業化”的分享。

線上和線下急迫的交流與碰撞，目的是要解決：企業級客户，如何在經濟動盪的環境，擁抱AI應用，發掘落地場景，為新質生產力的使用找到關鍵抓手。

高成長型中小企業如何用數字化手段提質增效，這成為像林法成、李成冬一樣將AI融入軟件的一線工作者們，目前的重點工作。他們將得出的階段性答案通過直播分享給企業級客户。

作為一名記錄中國科技企業的作者，對這次金蝶「益企行動·煥新升級——AI來了,我們聊聊」直播，我的一個記憶點是當天下午的最後30分鐘。線上的直接提問環節直觀反應出很多中小企業、成長型企業，急切地需要基於AI的交流和對話，以儘快將AI與自身業務的實際場景結合。

一場多大量級的質變？

沒人能否認，AI作為“工業革命”級別的裂變，這是一場新的革命——已經形成共識。但，具體能夠為企業級應用軟件帶來的重構過程，和終極影響是怎樣的？

Gartner\IDC\紅杉資本等海外研究機構給出了一定的答案。Gartner在2024年4月《預測2024:ERP利用自動化和人工智能改進計劃工作》中預測，到2027年，ERP應用程序中至少50%的人工智能功能將通過生成式AI能力實現。

到2027年，60%的客户在更換ERP應用程序時會選擇具有平台能力和業務流程編排能力的軟件。GenAI的“自主生成有洞察力的報告”和“自動化重複性工作”能力將會改變ERP市場。

另一份來自IDC在2024年4月的報告《2024 AIGC應用層十大趨勢白皮書》，分析道：AIGC將加速超級入口形成，應用軟件呈現“no app”新形態：軟件操作方式被大幅簡化，直接對話調用各種工具。多應用之間更加融合，打破割裂局面。所有的SaaS公司都將全面擁抱AI，軟件公司最終會變成智能系統運行商，其中改造現有軟件實現智能化升級、重構應用架構和模式是兩大重點。

Gartner和IDC的預測中，ERP企業級軟件提供商以及SaaS模式軟件，在產品形態上形成巨大的變化。AI浸潤到日常工作流程之中。紅杉資本在《2024 AI 50》的報告中，分享了對比23和24年AI 50強榜單，生成式人工智能的落地熱點，在向：“如何提高企業和產業生產力”方向變化。許多公司將AI融入其工作流程，以快速達成KPI。

我們再進一步從企業實踐的角度，定義或者抽象一下，到底這一次AGI帶來的變化是什麼？

企業客户需要商業發展，單純談論AGI技術並不明智。李成冬分享了他在幫助企業客户落地軟件過程中的洞察，對於企業經營來説，把 AI 的思考維度放置於企業的管理之中，包括今天所有數字AI層面的創新，從數字技術創新的角度去看AI，這是一條能夠把AI落地，扒開草叢，尋找路徑的視角。

進一步説，就是把AI和數據結合起來，催化出以往沒有實現的價值，把數據價值釋放出來，這是在強人工智能時代的必要選擇。加之企業的消費者數據、設備、產品都成為數據“礦區”，在雙重背景下，這是最高效的實踐思路。怎樣具體去實踐呢？

李成冬認為，本質上——算法是基於數據土壤之上的，“算法的性能和可靠性很大程度上依賴於其訓練所基於的數據質量與特性。對於生成式算法而言，這一點尤為關鍵，因為這類算法通過分析大量數據自行學習模式並生成輸出。因此，如果數據環境快速變化，算法需要及時吸收新數據、適應這些變化，才能維持或提升其性能與可靠性。”

“甚至，土壤如果在一個具備了大數據模型的平台下，能夠自動生成萌發各種相關智能的APP應用。”我覺得這一假設很有意思，也許是企業級軟件交互形態的終極可能。

如果從數據角度出發，進一步對數據要素探究，數據要在廣義上向外蔓延。“企業在自身的模式上要大量使用外部客户數據、供應鏈數據、倉儲數據，物流上面每個產品的節點數據，設備上的數據等。”李成冬提醒。

今天的人工智能技術不是封閉的，把外部數據使用起來才是面對較為完整的真實環境。而且，不僅要從內向外，還要由外向內看。

企業客户有不同系統，同樣系統、同樣用户在不同的系統會展現出不同的形態。從消費互聯網滲透到產業互聯網，系統需要在客户、供應商、設備和所有的基礎數據層面對齊外部標準。

“為將來的連成大網做準備。”李成冬提醒。

“如果有數據加技術，精益就是普惠。”直播中的這一觀點，也引發我和在線企業用户的思考。

我理解，精益管理是一種旨在“通過消除浪費和優化價值流程來提高企業的生產效率和質量,並降低成本”的企業經營方式。因此，如果能夠通過人工智能（AI）、先進算法和物聯網技術構建的自動化供應鏈系統。實時自動化調節、響應變化，就能大幅提升商業響應效率。也就是把數據智能相關算法在集成供應鏈相關節點上，智能的供應鏈，能夠惠及整個供應鏈的上下游參與者，這就能達到“普惠”。

這一點之所以引發我的思考，是因為無論是製造型企業、服務型企業，項目驅動流程、客户定製驅動項目進展，價值行業細分要求眾多——這幾乎是當下這些企業在成本核算，精益生產過程中面對的管理現狀和挑戰。這種變化，需要企業的數字化需要類似“履帶滾動式”的計劃和執行。

換一種説法，在這個過程中，讓部門職責最優化，以構成整個流程的端到端的基礎，讓數字化系統能夠賦能到系統使用的每一個角色。金蝶的直播過程中也提到了例子：一個銷售職能如何評估集團和子公司，產品線和產品線——全域關係。這也是對於提高了企業“數據密度”。

那什麼是數據密度？李成冬在直播中提出了一個觀點“沒有數據密度，就沒有智能”。

“智能，要在數據密度層面做很多文章。比如在設備層面有了充分足夠的設備的運行參數，而且是多參數，有足夠時間的積累，以及最終結果相關數據。伴隨相關的制度。”

這一思路，提醒了企業要以終為始，選擇一套能夠把企業數字化密度提升上來的系統。以財務為例，財務不能簡單滿足於事後核算，而是可以核算出過程，比如進行項目測算，對標準成本進行匹配，進行成本相關預測。這就是在財務的維度，加大數據密度的方式。

企業可以在任何一個環節加深數據密度，數據密度是數據智能的土壤，也是第一步。總結一下，一是密度是數據價值的重要側面。二是密度可以體現為運行參數，這是一個例子。三是要以終為始，去選擇數字化工具。

中小型企業需要化被動為主動

在高成長過程中，今天中國的中小企業，以及大量成長中的企業，他們是沒有辦法像國外OpenAI公司動輒投入鉅額資金進行AI技術研發，中小企業想實現自建AI是不現實的。

在高速成長的企業中，中小規模的企業往往需要承擔更大風險大，要有有更大動力，才能打破數據孤島和流程瓶頸。

對於這類企業，AI最有效的路徑是去解決企業的實際問題，要為企業帶來紅利。而且，這個過程不是一蹴而就。

李成冬直言原因：“市場的變化比理論更快。”

保持企業的成長率，開拓新市場，降低成本，提升品質，積極出海，邁向高利潤。面對這些“遠景”，AI也要一步步走，才能達到企業最初設定的目標。

在具體的做法上，林法成認為，企業要通過數字化商業模式，重塑行業競爭力。過去，跨行業的企業，通過數字化的方式重塑行業和業務，未來很重要的趨勢是行業界限越來越模糊，業務界限越來越模糊。AI時代，企業數字化轉型的根本是要在思維上認知到這是一場革命。

其次，AI時代企業數字化轉型的根本要掌握系統性轉型方法。企業在數字化轉型和建設的過程當中，看到問題只針對局部問題做數字化是不行的。完整的轉型思路則是從企業自己的思維認知、技術方法、實踐方面思考——思維認知×技術方法×企業實踐，最終能構成企業的數字能力。

數字化轉型在當前的時代，一定要圍繞整個企業做全方位的規劃和設計。要釋放在過去人工智能條件下沒有挖掘的價值，通過數字增強，通過數字釋放。越是在智能時代，數字化轉型過程中，越要給客户創造價值。花哨口號式的數字化轉型沒有意義。

也是因為預算有限，對於中小企業來講很重要的一點是要選擇能在具體細分場景提供AI應用和服務的夥伴，跟隨精準的合作伙伴。結合自己的業務需要和場景服務的需求。這些特質要包括：具備優秀的產品技術服務的能力；專業能力上幫助企業在某些領域財務領域、供應鏈領域、生產製造領域等帶來提升；管理信息系統需要合作伙伴幫你實施服務好；要有相應領域的最佳案例，保證大家可以借鑑別人的成功經驗；投入產出要可衡量等等。

林法成提醒，華為和金蝶這樣的組織都在鎖定業務戰略發展目標——集成各種流程，比如IPD流程，讓研發、生產和最後的銷售和財務集成在一起，讓研發從技術成功向技術和商業成功並重拉在一起。在供應鏈上，把採購、生產、銷售、倉儲各個職能應用在一起，包括後續打通CRM、供應商協同。

根據金蝶跟企業目前在數字化轉型中積累的經驗，則是遵循數字化轉型金字塔的邏輯。從運營、產品、服務、戰略、文化轉型方面，規劃好數字化轉型。

最後，不僅僅是中小企業，中國所有的企業在面對兩個共同的趨勢：第一是AI，第二則是出海。例如中國企業在過去，主要生產鞋服衣帽，傳統的製造業必須轉型，要轉向“專精特新+數字化”，並轉向出海，走向“三高一強”。

當前這種形式下，對於網絡安全也要提到新的重視程度。太過於傳統的系統架構和安全產品有潛在危險。上雲之後，也會出現網絡攻擊和新的勒索病毒。線下和線上，都要注意採用最新的安全產品和技術架構。特別是在全球化過程之中，需要安全產品支撐全球部署。國內的信創環境和生態共創，也需要能夠支持個性化開發可以無縫銜接安全產品。這些都是企業在部署AI戰略時需要考慮的。

AI時代，所有企業能確定甚至是唯一確定就是——平台一定是AI的。

中小企業需要怎樣的AI旅程

金蝶在2023年發佈具有大模型能力平台蒼穹GPT及國內首個財務領域大模型。今年年初，金蝶首次公開宣佈其AI戰略，明確未來將全面發力人工智能，推動“訂閲優先、AI優先”的加速落地。

對於，新發布的Cosmic基於金蝶超過740萬家企業的實踐場景沉澱和萬億級訓練數據，具備了聽説讀寫的感知能力、能積累並利用管理經驗的記憶能力、能理解並計劃的思考能力以及能調動系統並實現的行動能力；覆蓋財務管理、數據分析、合同處理、幹部遴選等多項管理工作。

“一部金蝶創業史，半部中國軟件史”，創立超過30年的金蝶，在經歷這兩年的AI變革後，已經實現三次轉型。”從金蝶自身轉型AI的路徑來看，無論是軟件公司還是我最近頻繁訪談的一系列想要把AI落地到企業內部的公司，他們需要：

首先，“AI為先”的意識。在企業做數字化轉型的過程中，尤其是在當代，人工智能（AI），一定要看到落地的產品和服務場景。不僅僅要有AI轉型的方向，還要讓最終產品應用起來，AI的使命才完成。

金蝶今年最重要的戰略是“AI優先”，金蝶所有的創新，未來信息系統創新、管理軟件全部圍繞AI進行。

Cosmic，這一產品已經在海信等標杆企業中得到成功實踐。Cosmic展示了AI在企業管理中的實際應用，也包括但不限於財務管理、數據分析和合同處理等，目前金蝶的雲服務產品佈局主要在四個層面，分別是可組裝企業級PaaS平台金蝶雲·蒼穹、大型企業SaaS管理雲金蝶雲·星瀚、高成長型企業SaaS管理雲金蝶雲·星空以及小微企業SaaS管理雲金蝶雲·星辰。

橫向上，Cosmic覆蓋財務、人力、供應鏈等多種業務場景，並致力於“讓人人都有一個AI管理助手”；縱向上，Cosmic也將AI全線賦能金蝶面向大、中、小市場的各類SaaS產品。‍

如面向高成長型企業的金蝶雲·星空，其基於金蝶AI平台，能夠為中小企業提供更加普惠並且可落地的AI應用，推動AI真正為中小企業的管理和經營創造價值。例如在經營方面，金蝶雲·星空提供的BOSS助理、智能決策大屏、指標平台等應用，可以為中小企業的管理者提供決策依據和智能洞察分析，通過即時的洞察和提醒，來提升管理者的決策效率與精準度；

在財務層面，金蝶雲·星空的AI記賬、財務AI助手、財務報告生成、對標分析、智能申付、壞賬風險預測與催收、動態現金流預測等應用，可以大幅降低人工操作產生的錯誤率，提高數據錄入與處理的準確性；確保交易符合會計準則與企業內部的財務政策，增強企業財務的合規性；

在供應鏈層面，金蝶雲·星空提供了供應鏈智能分析，訂單風險預警、智能銷售預測、合同智審、供應鏈風險智能監控、文件智能校對、流程監控助手等豐富的AI應用。例如供應鏈業務主題分析，可以對供應鏈數據實時監控和分析，及時發現潛在的風險和問題。

所以，無論是員工還是企業的管理者，都可以擁有屬於自己的AI助手，而當大家都能輕鬆熟練地使用AI時，降本增效，提升競爭力就不再是空話了。

正如金蝶集團董事會主席兼CEO徐少春所言，“AI將重構體驗、流程和決策，未來每一個企業都需要一個超級管理智能體，每一個員工都需要一個超級智能的AI管理助手。”

今天，企業要選擇一個AI平台，這種選擇不再是單純的購買關係，而變成了“你中有我，我中有你”。融入AI的數字化轉型是中小企業提升競爭力，提質增效的核心手段。

而金蝶要乾的，就是努力做出既容易上手，又好用的AI應用，讓人人都在工作中享受AI帶來的便利，讓每個中小企業都能在AI的助推下變得更好。