大模型、多模态、智能体，AI原生等AI 技术，始终在飞速迭代，但我们可以发现，当前企业面对AI，已褪去了初期的跟风心态，而是走向理性深耕，聚焦业务实效、稳步推进落地。
如果说过去两年企业关注的是“如何接入AI”、“如何使用AI”，那么今天企业真正关心的已经变成了“如何驾驭AI”？
用友BIP企业AI给出了答案。
明确四个关键举措 落地企业AI AI不是单点工具，而是流动在企业生产经营每个角落里的强大基因。
企业AI的建设必须从平面走向立体，构建覆盖数据、软件、业务和组织的多维能力体系。
首先，要夯实AI发展的基础设施，持续加强数据治理、知识治理和安全治理。数据是AI的“燃料”，知识是AI的“认知”，安全是AI的“底线”。只有建立统一、高质量的数据资产和企业知识体系，才能让AI真正理解企业、服务企业。
继而，要升级应用承载平台，建设数智化的新一代企业软件和智能服务体系。传统软件更多解决流程记录与业务执行问题，而AI时代的软件需要具备理解、推理、预测和协同能力，成为企业智能运营的重要支撑。
更关键的是，企业需要将AI深度融入业务与管理体系之中，推动产品升级、业务创新和管理变革。AI的价值不在于替代某个岗位，而在于重塑决策方式、优化业务流程、创新商业模式，并推动企业从经验驱动走向数据驱动、智能驱动。例如在营销、采购、制造、财务、人力等领域，通过智能体参与分析、预测、决策和执行，形成贯穿经营全过程的智能闭环。
与此同时，企业还需要推动全员应用AI，培养AI思维和数智化文化，让员工与智能体协同工作，形成“人类员工+数字员工”的新型组织形态。
企业成功落地AI绝非简单部署一个大模型，而是围绕加强治理体系、升级数智化的新一代企业软件、业务与管理全链路应用，以及全员运用AI四个维度同步推进，构建数据、知识、流程与AI深度融合的立体化能力体系。只有从基础设施建设走向经营体系重构，从工具应用走向组织进化，企业才能真正实现从“学习AI”、“尝试AI”到“驾驭AI”的跨越，让AI成为推动企业高质量发展的核心引擎。
而这恰恰也是当前企业AI发展的关键分水岭。
用友BIP企业AI 产品矩阵全面升级
AI将成为企业未来发展的核心基础设施，已成共识。企业真正需要的，不只是一个更聪明的聊天机器人，而是一个能够理解业务、连接数据、融入流程、驱动增长的企业AI矩阵。
在面向企业AI发展的新阶段，用友BIP企业AI完成了从大模型能力到企业超级智能体的能力升级。
用友BIP企业AI构建了覆盖数据层、大模型层、数智平台层和应用服务层的全栈产品矩阵，形成从底层数据到上层业务场景的完整AI能力体系。在底层，以用友BIP大数据、企业软件与服务大数据、企业数据及社会化数据为核心数据资源，结合向量数据库和图数据库构建企业AI数据底座；在模型层，采用“通用大模型+企业服务大模型+领域专用模型”的混合架构，兼容DeepSeek、千问、豆包、Gemini等主流大模型，并构建YonGPT企业服务大模型、YonLOM本体大模型以及预测、推荐等专用模型，实现企业知识与业务能力的精准沉淀；在平台层，通过YonAI智能平台、智能体构建与运营平台、YonOnto本体构建平台，以及YonData、YonAP、YonLinker等数智平台，提供智能体开发、知识运营、本体建模、数据治理与应用集成能力；在应用层，则围绕财务、供应链、制造、人力等企业核心业务领域，构建数十个行业与领域智能体，并通过智友YonMate、DataAgent、YonBI、友智库等通用智能应用统一对外服务。
与此同时，Skills技能库与Ontology本体库贯穿整个体系，为智能体提供专业技能和企业语义理解能力，最终形成“数据驱动、本体理解、模型推理、智能体执行、场景落地”的企业AI产品矩阵，实现企业从数据洞察到预测决策、再到自主执行的智能运营闭环。
这意味着，用友BIP企业AI的升级，不只是增加AI功能，而是让企业具备了规模化构建、部署、运营和治理智能体的能力。
企业由此不再只是把AI当作工具来使用，而是能够真正将AI纳入经营体系之中，推动AI从局部试点走向全面普及，从效率提升走向经营重塑与增长。
YonClaw，让企业原生AI规模化落地
随着用友YonClaw企业超级智能体的发布，以“懂业务、会执行、更安全”为核心，打造新一代企业级AI原生智能体，标志用友BIP企业AI全面进入超级智能体时代，助力企业实现全场景、可治理、可持续的Al规模化落地。
让AI深度融入企业经营活动，才是企业AI建设有效并走向成熟的标志，也是企业向智能运营时代迈进的重要一步。
在财务领域，一家大型集团每月月结往往涉及数百项任务、多个组织和海量业务数据。过去，财务人员需要逐项检查凭证、核对数据、跟踪任务进度，管理者则需要等待报表完成后才能了解经营情况。引入智能会计助理后，AI能够自动识别异常数据、检查核算逻辑、协调月结任务，并实时生成分析报告。财务团队关注的重点转向探究利润变化背后的经营原因以及下一步改善措施。AI承担了大量重复性工作，财务人员则能够将精力投入到价值创造之中。
在人力资源领域，AI带来的变化同样深刻。过去，人才管理往往建立在履历筛选、经验判断和周期（883436）性评估基础之上，企业很难实时掌握组织运行状态和人才发展趋势。如今，人力智能体能够融合员工履历、绩效表现、培训记录、协作关系、岗位能力模型以及组织网络数据，持续构建动态人才画像。例如，在招聘场景中，AI可以根据岗位需求自动筛选候选人、生成面试建议、评估岗位匹配度，大幅提升招聘效率和精准度。对于管理者而言，关注点不再只是“有没有人”，而是“是否拥有最合适的人才组合去支撑未来发展”。基于AI的人才经营，让组织真正具备持续成长和自我进化的能力。
供应链领域的变化更加直接。过去，库存管理往往依赖经验判断，库存积压与缺货风险长期并存。如今，智能体能够实时感知销售变化、供应商交付能力、市场需求趋势以及物流状态，持续优化采购计划和库存策略。当某个区域需求突然增长时，AI会自动识别风险、评估影响范围，并协调采购、仓储和物流资源进行调整。企业获得的不只是库存优化，而是整个供应链体系对市场变化的快速响应能力。
更具代表性的场景发生在企业日常运营中。企业管理者不再需要打开多个系统查询数据、整理报表、协调部门，而是直接向智能体提出问题：“本月利润下降的主要原因是什么？”“哪些客户存在流失风险？”“如果增加华东区域市场投入，全年目标能否完成？”AI将自动调用数据、知识和业务规则，完成分析、推演和建议输出，必要时还能够发起任务、协调资源并跟踪执行情况。管理者获得的不只是答案，而是一整套围绕经营目标展开的行动方案。
驾驭AI 打造企业增长新引擎
回顾信息化时代，企业通过软件实现流程在线；数字化时代，企业通过数据实现经营可视；而今天，AI正在让企业获得前所未有的感知、分析、预测与执行能力。数据开始主动发现问题，智能体开始参与决策，业务系统开始具备理解和协同能力，越来越多经营活动正在突破传统管理边界。
这意味着，企业面对的已不仅仅是一次技术升级，而是一次经营能力的重塑。未来的竞争，不只是产品与产品的竞争、效率与效率的竞争，更是智能运营能力与智能运营能力的竞争。谁能够更快地将数据转化为洞察，将洞察转化为行动，将行动转化为经营成果，谁就能在新的商业环境中建立领先优势。
对于企业而言，驾驭AI的意义，也从来不在于拥有多少模型、部署多少应用，而在于让AI真正理解企业、服务企业、创造价值。
当智能体深入财务、人力、供应链、制造、营销等核心场景，当数字员工与人类员工协同工作，当经营决策能够基于实时数据持续优化，AI便不再是企业的外部工具，而成为驱动企业成长的新引擎。
站在企业数智化发展的新阶段，AI正在重新定义经营。从大模型到智能体，不只是技术路径的变化，更是企业AI价值逻辑的升级。
如何驾驭AI，决定的不只是一次技术选择，更是企业未来竞争力的选择。
