专栏观察

竞逐财税大模型:金蝶做“深”,用友做“广”

配图来自Canva可画

自ChatGPT横空出世以来,业界就掀起了一场轰轰烈烈的“大模型”运动。随着生成式人工智能浪潮正在以令人惊叹的速度覆盖金融、医疗、办公、财务、旅游等领域,一些业界巨头也早已踏入了这场变革之中,试图借助大模型来升级自己的产品。

 

在大模型的风口下,各行各业都在重构,目前,大模型的热度已经从TO C领域慢慢传导至TO B市场。因此,除了互联网大厂们在积极推进大模型之外,国内SaaS巨头们,也正加速冲上与AI大模型相结合的道路,这其中,先上牌桌的就是从财务软件起家的金蝶和用友。

 

大模型赋能SaaS

 

自去年用友发布了业界首个企业服务大模型YonGPT之后,金蝶也推出了自主研发的金蝶云·苍穹GPT大模型,号称填补了国内第一个财务大模型的空白。显然,在财务领域这场大模型的比拼中,头部玩家正在急速竞赛。而金蝶、用友之所以相继押注AI大模型,其中的原因自然不言而喻。

 

首先,大模型能增强产品的智能化,从而提升企业的运营效率。受多种因素影响,目前我国中小企业财务数字化转型程度并不高,传统财务管理方式不仅低效,抵御风险的能力也较差。财务大模型通过引入人工智能、数据分析等先进技术,实现了产品的智能化,使得用户能够更加智能地处理财务数据和管理财务流程。这种智能化的产品特点,能帮助用户更加轻松地完成财务管理工作,有效提高了工作效率。

 

其次,大模型能满足用户的多样化需求,进一步增强用户粘性。随着数字化转型的深入推进,企业对于高效、智能的管理软件需求不断增加。财务大模型能否提供多种功能模块和定制化服务,满足用户不同层次、不同领域的多样化需求。无论是中小型企业还是大型企业,无论是财务管理还是税务管理,财务大模型都能够提供相应的解决方案,用户可以根据自身需求选择合适的功能模块和服务,实现个性化定制,在一定程度上提高了用户满意度和粘性。

 

最后,大模型有助于打造差异化产品,从而有效提高市场竞争力。国内企业管理软件市场的竞争十分激烈,而选择安全可靠、自主可控、智能化的数字服务平台,就成为了众多企业的核心诉求,也是未来企业转型过程中的必然选择。而布局大模型,通过不断创新和差异化定位,打造与众不同的产品特色,能帮助财务大模型赢得更多用户的青睐,也有利于财务SAAS服务上从激烈的市场竞争中脱颖而出。

 

金蝶更专业

 

作为企业管理软件服务商,金蝶凭借在财务领域的深厚积累,对外发布了苍穹GPT大模型,定位“最懂管理的企业级大模型平台”。据了解,2023财年,金蝶云·苍穹和金蝶云·星瀚云合计实现收入约9.81亿元,同比增长约40.9%;苍穹和星瀚云订阅ARR同比增长约48.7%,净金额续费率(NDR)为105.3%。金蝶大模型之所以能取得如此亮眼的成绩,都是源于金蝶内部在大模型上做出了诸多方面的探索。

 

在产品上,金蝶持续优化产品特性,以便为客户提供更加优质和多样化的产品。通过在核心技术领域的不断创新和突破,金蝶打造了一系列高端产品和服务,如金蝶 Cloud 、金蝶 EAS 等。金蝶的产品涵盖了财务管理、人力资源、供应链管理、智能制造等多个领域,深度服务于企业的核心业务需求。而通过加码大模型,金蝶更是持续全面地提升了产品的可靠性和易用性,给用户带来了更优质的使用体验。

 

在场景上,金蝶不断突破应用场景,有助于为客户提供高品质、全方位的解决方案。一直以来,金蝶都致力于研发和创新,不断推出符合市场需求的新产品和解决方案,来为客户提供全方位的企业管理服务。据了解,金蝶云·星空企业版就在推出了电子凭证池、细化制造分角色工作台制造场景之外,还完成了对于财务、供应链、制造等场景的覆盖,并在多个场景中实现了AI智能化,在持续提升用户体验的同时,也为深度快速拓展行业奠定了基础。

 

在生态上,金蝶深耕业务合作生态体系,能更好地助力企业实现数字化转型。据了解,金蝶在大型乃至超大型企业市场的业务在加速扩张,仅去年一年,金蝶云·苍穹和金蝶云·星瀚就签约了1458家大型客户,覆盖19大行业,贯通企业“研-产-供-销-服”的业务链。其中,新签客户达到647家,包括中国中化、中国建材、东风汽车、通威股份、中油国际、石家庄四药、福耀玻璃、梅赛德斯-奔驰中国、洪通燃气等多家大型知名企业。

 

用友更融合

 

大模型的研发训练已成为全球产业界风潮,因此除了金蝶之外,用友也在大模型上有所布局。只是,与金蝶的苍穹GPT大模型不同,用友YonGPT覆盖企业财务、人力和业务,是多领域融合化、多形态综合型的企业服务大模型。而在这场大模型的竞赛热潮中,用友同样在进行着多方面的尝试。

 

在数据上,用友对通用数据不断训练,有效优化了企业服务大模型的训练效率和成本。众所周知,大模型是否好用,与预训练数据质量息息相关。用友结合30多年服务企业客户所积累的行业经验和数十个行业的数百万客户基础,通过对过往服务过的以财务、人力、供应链等为核心的多领域通用数据进行了训练,为大模型的构建和服务提供了稳定且有效的支撑,进一步确保了大模型的专业性、实用性及领先性。

 

在应用上,用友对全新的智能场景持续开拓,以便提升自身的竞争力和市场占有率。基于YonGPT技术能力,用友正在不断丰富自身的智能场景。目前YonGPT已经融合了企业采购、供应链、营销、制造等业务领域的知识和经验,为企业提供了包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化、智能人才发现、智能招聘、智能预算分析、智能商旅费控、代码生成等在内的数十种智能应用,为企业全面实现数智化提供了助力。

 

在服务上,用友对各类企业服务不断丰富,从而为客户提供了多样化、全方位的服务选择。YonGPT围绕智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成四个方向,推进模型训练和产品效果优化;再结合财税、人力、供应链等领域的知识和最佳实践,扩充大模型专业能力,从而形成了体系化的企业服务大模型。YonGPT为企业提供了深入到客户业务前端的全价值链、全场景的智能应用,可以说是更懂企业服务的大模型。

 

“转型”在路上

 

以大模型为代表的AI技术,对整个SaaS行业来说,将是一场重大变革。而无论是金蝶还是用友,其在大模型上的试水,也无一不都传递出一个信号:在财务管理领域,大模型的价值毋庸置疑。只不过,当下财务大模型,尚且处于发展的初级阶段,还有很多棘手的问题有待解决。

 

在技术整合上,实现大模型需要整合各种功能模块和数据,技术上的整合难度较大。金蝶与用友作为企业管理软件提供商,面临着来自不同行业、不同领域的用户需求,因此需要实现多个功能模块和数据源之间的高效整合,才能确保各个功能模块之间的协调运作,以便提供稳定可靠的服务。由于财务、税务等领域的业务复杂性和技术多样性,导致技术融合的难度较大,因此,金蝶和用友还需要克服不同系统、不同数据格式之间的兼容性和互操作性问题。

 

在资源投入上,布局大模型需要投入更多的人力、财力和时间,对企业的资源投入要求较高。建立财务大模型需要企业投入大量资源来研发和构建,不仅需要建立具备足够技术能力和行业经验的专业团队,来应对复杂的技术挑战;还需要进行大量的研发和测试工作,确保产品的质量和稳定性。另外,还要投入大量的资金用于技术研发、系统建设、市场推广等方面,以保证项目的顺利实施和持续发展,这些资金和人才紧缺的挑战都不容忽视。

 

在市场认可上,用户对于大模型的接受度和认可度存在差异,想要让用户适应还需要时间。尽管金蝶与用友提供了全面的解决方案,但是用户对于这种综合性的解决方案的接受程度仍然较低。一些用户更看重功能的专业性和灵活性,因此可能更倾向于选择单一功能的专业软件。另外,财务大模型作为一个新兴事物,用户对于财务大模型的功能和效果还存在疑虑,

就会对新型解决方案的接受程度较低,而想要提升用户的认知度和接受度并不容易。

 

尽管构建财务大模型面临着多重挑战,但是作为提供全方位服务的解决方案,金蝶的苍穹GPT大模型和用友YonGPT大模型在满足用户多样化需求、提高企业竞争力等方面仍然具有重要意义。而要是能够充分认识到这些挑战,并采取有效的措施加以应对,金蝶和用友的大模型之路也将会走的更加顺畅。

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