用友智多星：数智化转型浪潮下，如何建立企业的“中枢大脑”

采购云是智多星应用较为成熟的场景。陈宏志以实际用户举例，当前用友YonBIP的采购服务十余万家B端客户，覆盖90%的行业。平台上的客户会将货物品类、自身的供货能力、资质等信息录入，然后寻求商机推荐，但以前的匹配是相对粗颗粒度的，准确性不高。

对此，智多星平台中提供了针对不同行业的预训练模型，用户即可以将现有的数据导入进行训练，得到专属标签库。随后，用户可以直接调用推荐模块，智多星平台会通过企业输入的新数据以及企业留存在用友平台上的历史数据做推荐，提升匹配的准确度。若用户觉得希望能够长期使用，那么可以直接在智多星中实现应用发布。

在推荐商机后，企业用户的报价、议价和谈判过程也可以在平台上进行。此时，智能中台中的机器人模块即可起到作用，比如结合数据梯度加密和联邦学习进行价格信息互换、信息审核、交易风险预警等工作，保证企业交易的安全性和提升交易效率。

相当于说，在这个场景中，智能工场中的AI能力能够提升商机匹配的准确度，而智能机器人则可以在业务流程中持续发挥自动化、智能化的作用。

未来：建立AI创新应用机制，持续打磨产品和融入生态

自上线以来，智多星已经作为中枢大脑，服务YonBIP生态中的各大版块，除了上述的采购场景外，智多星还服务了包括营销、库存等场景，使用客户覆盖大型央企采购方、制造业用户等，能够有效提升拉新和促活效率。

在未来，“智多星”智能中台会沿着怎样的路径继续发展？陈宏志介绍了几个方向。

从明年开始，智多星将会将已有的应用场景进行持续拓展，比如在营销端会延展到新零售企业，覆盖线上线下场景。此外，在营销推荐等场景，用友也会服务更多企业，覆盖更多B2B供应方；在制造业场景则重点建立供应链控制中心，让AI应用快速落地。

另外，我们认为，发展企业级AI的本质是提供更私域的、群体级、组织级的数据智能服务。智能大脑也会持续建立“群体智能”和“认知智能”能力，深度应用联邦学习等前沿技术进行安全信息互换，从而达到更好的AI学习效果。对此，用友也将建立创新的AI应用机制，应对小数据、多模态的跨企业级场景需求。

在部署层面，当前智多星平台已经建立起了AIPaaS平台的应用闭环，支持混合云模式部署。陈宏志表示，由于用友服务的大型企业众多，不少内部管理和治理的场景仍以私有云部署为主，未来智多星的目标则是让这些企业与外部相连的业务环节——如研发、生产、供应链、销售、服务等场景，都落在整个YonBIP生态中，从而帮助企业连接更多合作伙伴，创造更大的价值。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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