主要观点总结
本文探讨了大型语言模型在企业中的应用和影响，强调了企业快速采纳大型语言模型的重要性，并提供了关于如何成功实施大型语言模型的建议。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型的影响和潜力
大型语言模型正在改变企业的运营方式、创新路径和竞争格局，能显著提升生产力、驱动产品智能化、实现超个性化用户体验和优化战略决策。
关键观点2: 企业采纳大型语言模型的紧迫性
在激烈的市场竞争中，采纳大型语言模型已成为企业保持领先地位、实现可持续增长的核心战略。头部B2B软件供应商已率先集成大型语言模型，这为企业敲响了警钟。
关键观点3: 成功实施大型语言模型的关键因素
成功实施大型语言模型需要综合考虑技术选型、数据战略、人才培养、组织变革以及风险治理等多个维度。企业需要建立数据治理体系、选择合适的模型策略、发展内部专业能力、培育AI就绪文化，并管理相关风险。
关键观点4: 大型语言模型与企业产品的融合
大型语言模型的集成正在模糊传统软件产品与智能化服务之间的界限。企业需要转变关注点，从提供静态的功能集合，转向通过AI提供持续的、个性化的价值交付。
关键观点5: 平衡采纳速度与战略基础的重要性
企业在追求采纳大型语言模型的速度时，必须确保每一步都建立在坚实的战略基础之上。真正的挑战在于如何在“紧迫性”与“战略性”之间取得平衡。
正文
Einstein GPT能够自动撰写针对特定客户的销售邮件、营销文案和产品描述，显著提高销售和营销团队的效率和转化率。例如，销售GPT可以快速生成个性化邮件，而营销GPT和商业GPT则支持受众细分，以便根据买家特点定制产品描述并提供提升订单价值的建议。
服务自动化与增强：
该平台能够自动生成通话摘要、服务回复以及知识库文章，从而提升客户服务效率和质量。服务GPT可以根据案例数据和客户历史创建服务简报和工作订单。
对话式AI助手 (Einstein Copilot)：
作为一款集成在Salesforce应用侧边栏的对话式AI助手，Einstein Copilot能够理解自然语言输入，协助用户完成客户研究、会议准备等任务，并提供“下一步最佳行动”建议。
为终端用户企业带来的商业价值：
Salesforce Einstein GPT的应用为企业带来了多方面的价值，包括
提升销售团队的生产力、通过高度个性化改善客户体验、辅助更明智的决策、缩短营销活动的上市时间以及降低运营成本
。尤为关键的是，Salesforce推出了“Einstein信任层”（Einstein Trust Layer），
通过动态接地和数据脱敏等技术，确保在利用生成式AI强大功能
的同时，
保护敏感的客户数据不被大型语言模型保留，解决了企业在数据隐私和安全方面的核心顾虑。
2. 聚焦ERP与业务运营
：SAP Joule与Microsoft Dynamics 365 Copilot
在企业资源规划（ERP）和核心业务运营领域，SAP和Microsoft等巨头也纷纷推出了由大型语言模型驱动的智能助手，旨在简化复杂流程，提升运营效率。
SAP Joule Copilot：
SAP Joule是SAP推出的AI助手，它内置了能够理解业务背景并在各业务功能间协作的AI代理，使用户能够通过自然语言与SAP应用进行交互。Joule支持包括中文在内的多种语言，并与SAP业务数据云中的数据深度整合，提供实时的、情境化的洞察。
关键的大模型驱动功能包括
： 通过自然语言访问业务数据、利用AI代理执行复杂的跨部门工作流、基于企业文档（如HR政策）进行问答、为开发者提供编码辅助，以及与Microsoft 365 Copilot等第三方应用集成。
为终端用户企业带来的商业价值：Joule旨在提升员工的专业能力和影响力，增强企业的敏捷性，大规模提供深度洞察，简化跨职能工作流程，提高开发人员的生产力，并提升SAP实施顾问的效率。在数据隐私方面，SAP强调Joule遵循最高的道德、安全和隐私标准，确保大型语言模型不会使用客户数据进行训练，并严格遵守基于角色的数据访问权限。
Microsoft Dynamics 365 Copilot：
Microsoft将其Copilot AI助手嵌入到Dynamics 365 Sales和Business Central等核心业务应用中，通过聊天界面和生成式AI能力，帮助销售团队和中小型企业（SMB）提升日常工作的生产力和效率。
关键的大模型驱动功能（覆盖Sales和Business Central）： 包括快速总结商机、潜在客户和客户记录，协助准备会议，自动撰写和总结邮件内容，提供客户账户相关的最新资讯，以及在Business Central中协助创建营销文本、进行银行账户对账等。
为终端用户企业带来的商业价值
：Dynamics 365 Copilot能够显著提升销售团队的生产力，使用户能够快速获取所需信息，更有效地准备会议，改善邮件沟通效率，并帮助中小型企业自动化处理繁琐任务。Microsoft同样强调其负责任的AI原则，确保Copilot在数据安全和隐私方面的合规性。
这些行业领导者的实践清晰地表明，一种新的企业软件用户体验范式正在形成。Salesforce Einstein Copilot、SAP Joule Copilot、Microsoft Dynamics 365 Copilot以及早期的GitHub Copilot等，这些以“Copilot”（副驾驶/助手）命名的功能，其共同特征在于通过大型语言模型实现自然语言交互、任务自动化、信息综合和情境感知辅助。这预示着企业软件的主要交互界面正从传统的复杂菜单和表单，转向更直观、由AI辅助的对话式体验。对于正在开发自有产品或选择B2B软件的企业而言，这意味着需要预见这一转变趋势，缺乏智能、大模型驱动的辅助功能的产品可能很快会显得过时。同时，这也对企业内部的设计和开发能力提出了新的要求，例如对话式用户体验设计和提示工程（prompt engineering）等技能将变得日益重要。
此外，尽管核心的大型语言模型技术能力正变得越来越容易获得，
但B2B软件供应商正在通过构建“信任层”（如Salesforce的Einstein信任层）以及将大型语言模型深度融入企业特有数据和业务流程
（如SAP Joule对业务数据的理解，Microsoft Copilot对Dynamics 365数据的运用）来
实现差异化竞争
。这些举措直接回应了企业在数据安全、隐私保护以及大型语言模型输出结果的相关性和准确性方面的核心关切，尤其是在受到严格监管的B2B环境中。
通用的大型语言模型往往缺乏这种企业级的信任保障和领域特异性。
因此，B2B软件领域中，基于大型语言模型的竞争优势将越来越
不只取决于模型本身的原始能力，更在于其与企业数据的整合程度、运营的可信度以及对特定业务领域的理解深度
。这意味着企业在采纳或构建大型语言模型解决方案时，
必须优先考虑数据治理、安全机制以及将模型与自身运营场景深度结合的策略。
简单地调用通用大型语言模型API，对于复杂和关键的B2B应用场景而言，可能远远不够。这也
为那些能够促进可信、特定领域大型语言模型集成的工具和平台创造了市场机遇。
3. 更广泛的影响：
大模型在B2B软件的数据分析、内容自动化和流程优化中的应用
大型语言模型的应用远不止于CRM和ERP领域，它们正在对B2B软件的多个方面产生深远影响。
商业智能（BI）与数据分析
： 大型语言模型正在革新商业智能工具的交互方式，使用户能够通过自然语言查询来分析数据，从复杂数据集中自动生成洞察，并自动化报告的创建过程。这降低了数据分析的门槛，使更多业务人员能够直接从数据中获取价值。
知识管理与企业搜索
： 大型语言模型能够驱动更智能的企业知识库，使员工能够通过自然语言提问，快速找到所需信息并获得复杂问题的解答，从而大幅提升信息检索效率和知识利用率。例如，鼎捷软件的METIS ChatFile能够解析文件并实现自然语言问答交互。
业务流程管理（BPM）与自动化
： 大型语言模型具备理解和优化业务流程的能力，它们可以从非结构化的文本文档中提取关键信息，并自动化处理工作流中与语言相关的任务，从而提升整体运营效率。
工业应用与代码生成
： 在工业领域，大型语言模型也开始崭露头角，应用于研发设计、生产管理甚至工业代码的自动生成，为制造业和工程领域带来了效率提升和创新机遇。例如，大模型能够分析海量数据为产品设计提供新思路，或根据自然语言描述生成控制代码，减少人工编程的时间和成本。
下表总结了领先B2B软件供应商集成大型语言模型的情况：
表 1：领先B2B软件供应商的大模型集成概览
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供应商
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驱动的产品
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驱动的能力
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核心商业价值
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实现方式
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Salesforce
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