主要观点总结
本文介绍了用友网络董事长王文京对AI在企业中应用的看法，以及用友公司在AI热潮中的战略选择和投入情况。王文京认为AI要给企业带来实实在在的价值，强调智能化是中国企业软件厂商超越欧美同行的机会。用友公司推出了新一代产品用友BIP企业AI，结合大模型能力和具体业务场景，提供智能服务。同时，王文京也分享了企业在技术变革浪潮中的发展模型，强调持续创新和均衡发展的重要性。
关键观点总结
关键观点1: AI在企业中的应用价值
王文京强调AI要给企业带来实实在在的价值，不仅是技术热潮的追赶。他通过实例解释了AI如何帮助企业增效降本、精准运营和风险管控。
关键观点2: 用友公司的战略选择
用友公司推出了新一代产品用友BIP企业AI，结合大模型能力和具体业务场景，提供智能服务。公司在AI热潮中的战略投入包括数据治理、智能平台建设和应用服务层的发展。
关键观点3: 企业在技术变革中的发展模型
王文京提出了企业在技术变革浪潮中的两个发展模型：持续创新（冲浪模型）和均衡发展（均强模型）。他强调了持续创新的重要性，并解释了均衡发展对于企业迎接技术变革的重要性。
正文
AI
，目标
包括
三个方面：第一，增效降本，这是目前最普遍的；第二，精准运营，提高企业的市场响应能力，提高经营效益
，
比如通过销售预测
与
产销
协同，提高企业
ROI
；
第三，风险管控，比如对合同风险的智能化审核，对资金付款的智能化管控
等
。
企业要应用
AI
，并不是为了赶一个热潮，而
是
要给企业带来实实在在的价值。
《中国企业家》：
你们是第一家接入
DeepSeek
的
企业软件厂商吗
？之前也接入过其他的大模型吗
？
王文京：
是的，我们现在的策略是多基座大模型，也就是说对接几个主流的大模型，像通义千问、豆包等也都是对接的，不只是
DeepSeek
，因为不同的模型各有优势，要根据具体的应用需求而定。所以，我们产品中有一层，负责调用不同的
基座
大模型。
《中国企业家》：
你
们是
要扮演一个转化器
的角色
，要把模型的力量转化为企业可以用的工具
？
王文京：
是的，
这就是企业软件和企业服务厂商特别好的一个机会。
基座大模型能力
要
和企业
的
具体业务
及
管理场景结合落地，这中间就需要智能化的软件。
我们从
2017
年开始战略投入
、
规模研发
打造了新一代企业软件
——
用友
BIP
，其中包括
三
个方面的
服务
：
企业的流程服务
、
企业的数据服务
、
企业的智能服务
。因为要把
AI
落到企业具体的业务场景，就涉及到企业的流程、数据，不只是
AI
技术本身，而是要把这三个结合在一起，所以我们向企业提供的是流程、数据、
AI
原生一体
的服务，这也是用友一个重要的优势。
实际上，在智能服务这一块，我们不只是今年
DeepSeek
之后才有的，用友在多年前启动研发
BIP
的时候，就研发了智能平台，并
利用当时的
AI
技术
就
实现了一些智能化的应用。
AI
倒逼企业重视数据治理
《中国企业家》：
现在有很多企业开始买
DS
一体机，认为一体机能够解决所有问题，从
你的专业角度看
，怎么评价这种
做
法？
王文京：
AI
要在企业成功落地，
仅靠
买一体机是不够的
。
因为企业应用
AI
要解决
的是
企业具体的业务问题和管理问题，
所以购买一体机或者对接大模型
只是其中
的
一步，还需要做两
件
事：
第一，企业的数据治理
和
知识治理
工作。
AI
热潮下，所有企业都意识到数据的重要性
。
要
解决数据质量
的
问题，必须要做数据治理
。
企业知识资产的运营
是
现在大模型能产生作用的
另
一个重要领域，
它
可以
赋能企业各个岗位的员工
，
以
提高效率
。
同样，
要
利用大模型运营好企业的知识
，还
需要做知识治理。
第二
，应用或者升级
到
面向企业数智化
的
新一代企业软件。
今天，
企业都有不同类型的软件在应用
，但要落地应用
AI
，需要具有大模型能力的新一代企业软件做支撑。
《中国企业家》：
实际上，过去仍有
很多企业的数字化治理并没有完成，有没有可能，
现在这些企业能
借这一波智能化的浪潮，反过来提升
自身
的数字化能力？
王文京：
确实是这样。一些领先的企业在很多年前就开展数据治理、知识治理了，但更多的企业对这项工作的认识和重视还不够。要做好数字化、智能化，一个重要的基础工作就是数据治理，
就像当年很多企业
做
信息化
时
重要的基础工作
是
流程梳理
一样。
现在，
AI
倒逼大家，必须要把数据质量做好
，反过来又促使很多企业重新认识到数据治理的重要性，也推动了越来越多的企业做数据治理
。
我们的感受很明显，今年春节后，用友
BIP
数据平台的销售增长就很好，因为很多企业重视数据治理了，
而这就
需要平台做支撑，所以也带动了企业软件的升级换代。
《中国企业家》：
数据治理的工作到底该怎么组织和实现？
王文京：
所谓的数据治理，
就是
让企业的数据资产标准化、高质量
、
持续迭代和优化。所以
企业
领导
层
首先要重视，在重视的基础上，建议
从
三个方面
着手去做。
第一，企业要成立一个数据治理、知识治理的常设组织。这个组织需要有专职人员，还需要很多跨部门的兼职人员参与进来
，
解决
数据
标准
、数据
质量
，以及
数据资产的监管等问题。
这个组织不是阶段性组织，而是需要长期存在的。
第二，请一家在数据治理方面有经验的咨询公司，
制定和提供
咨询方案。
第三，选择购买支撑企业做数据治理的平台
或
