同樣是龍頭，不一樣的應(yīng)用
始創(chuàng)于1980年的廈門國(guó)貿(mào)集團(tuán)股份有限公司是全球化綜合服務(wù)商，也是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大宗商品集成服務(wù)企業(yè)。
在國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)背景下，作為行業(yè)龍頭企業(yè)，他們以數(shù)字技術(shù)為引擎、以客戶需求為導(dǎo)向、以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為觸點(diǎn)，將5G+物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AI等技術(shù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)深度融合，構(gòu)建了集供應(yīng)鏈一體化協(xié)同平臺(tái)、客商大數(shù)據(jù)平臺(tái)、國(guó)貿(mào)云簽、國(guó)貿(mào)天眼等于一體的“國(guó)貿(mào)云鏈”生態(tài)圈，帶動(dòng)企業(yè)從傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式向以客戶為中心的服務(wù)模式轉(zhuǎn)型，從流程驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。
而幫助他們實(shí)現(xiàn)變革的“數(shù)字底座”正是用友BIP｜YonBIP。依托YonBIP全面的數(shù)據(jù)服務(wù)能力、智能算法和流式處理技術(shù)，國(guó)貿(mào)股份構(gòu)建了以“技術(shù)+數(shù)據(jù)+算法”為核心的數(shù)據(jù)中臺(tái)。這不僅讓企業(yè)的數(shù)據(jù)更加智能，應(yīng)用更加創(chuàng)新，也由此走上了基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路。
在供應(yīng)商風(fēng)控方面，通過(guò)搭建主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，國(guó)貿(mào)股份實(shí)現(xiàn)了客商統(tǒng)一視圖。結(jié)合外部社會(huì)化數(shù)據(jù)服務(wù)，企業(yè)構(gòu)建了企業(yè)畫像，便于控制業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，國(guó)貿(mào)股份打通了主數(shù)據(jù)平臺(tái)與外部數(shù)據(jù)連接的通道,建立了數(shù)據(jù)智能管理機(jī)制。
正如企業(yè)CIO所說(shuō)，數(shù)據(jù)作為國(guó)貿(mào)股份的重要資產(chǎn)，基于用友BIP｜YonBIP構(gòu)建的數(shù)據(jù)中臺(tái)，一方面推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，另外一方面幫助企業(yè)科學(xué)運(yùn)營(yíng)與合理風(fēng)控，在賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
如果說(shuō)國(guó)貿(mào)股份用數(shù)據(jù)中臺(tái)勾勒了企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新藍(lán)圖，那么三一集團(tuán)則依靠數(shù)智化采購(gòu)把握住“黑天鵝”帶來(lái)的新機(jī)遇。
赫赫有名的三一集團(tuán)是我國(guó)最大、全球第五的工程機(jī)械制造商，也是世界最大的混凝土機(jī)械制造商。從一家焊接材料的小廠到營(yíng)收過(guò)千億的工程機(jī)械行業(yè)龍頭，在面對(duì)突如其來(lái)的疫情時(shí)，也曾遭遇到不小挑戰(zhàn)。
回首疫情期間，三一集團(tuán)部分地區(qū)供應(yīng)商停工停產(chǎn)、物流延期，導(dǎo)致上游供應(yīng)鏈供貨周期變長(zhǎng)，甚至?xí)和９┴洠@將對(duì)三一集團(tuán)業(yè)務(wù)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。
為此，三一供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)對(duì)接用友APILink疫情實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)接口，第一時(shí)間將疫情數(shù)據(jù)同步到系統(tǒng)中。通過(guò)對(duì)自然災(zāi)害、疫情等重大風(fēng)險(xiǎn)事件的監(jiān)控，三一集團(tuán)可迅速查找到受疫情影響的所有供應(yīng)商訂單；同時(shí)，品類經(jīng)理根據(jù)訂單相關(guān)信息定位到相應(yīng)采購(gòu)源，然后根據(jù)緊急程度，督促供應(yīng)商生產(chǎn)及物流公司發(fā)貨。
雖然，問(wèn)題看似迎刃而解，但是三一集團(tuán)擁有上萬(wàn)家供應(yīng)商，涉及上百種產(chǎn)品品類，覆蓋海量的供應(yīng)商、產(chǎn)品品類、訂單等信息。在確認(rèn)疫區(qū)供應(yīng)商訂單無(wú)法正常供貨后，面對(duì)如此巨大的數(shù)據(jù)量，品類經(jīng)理該如何查找呢？
為此，三一集團(tuán)通過(guò)用友BIP｜iuap數(shù)據(jù)智能服務(wù)提供的推薦算法，按時(shí)間維度進(jìn)行跟蹤，根據(jù)品類重要性分析優(yōu)先級(jí)程度，第一時(shí)間篩選優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商進(jìn)行精準(zhǔn)補(bǔ)位，實(shí)現(xiàn)企業(yè)在疫情期間供應(yīng)商供貨不斷檔，保證正常生產(chǎn)。
而為了更好的讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，三一集團(tuán)借助用友BIP｜iuap建立了品類經(jīng)理數(shù)字化工作臺(tái)，幫助他們智能化的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、抓取、清洗、展示，將大宗原材料價(jià)格、合同簽訂進(jìn)度、訂單超期提醒、物料清單等數(shù)據(jù)一目了然地展示在品類經(jīng)理面前，極大地縮短了疫情期間采購(gòu)決策時(shí)間。
不得不說(shuō)，在技術(shù)發(fā)展、算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)源完善等多因素影響下，三一集團(tuán)的采購(gòu)數(shù)智化創(chuàng)造了巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值，在降成本、增效益、降風(fēng)險(xiǎn)方面效果顯著。這不僅推動(dòng)了企業(yè)的管理和業(yè)務(wù)變革，更為三一集團(tuán)在探索商業(yè)創(chuàng)新方面提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。
這兩家企業(yè)商業(yè)創(chuàng)新的故事，只是千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)案例的縮影，也僅能覆蓋大中型企業(yè)深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，驅(qū)動(dòng)數(shù)智化升級(jí)的冰山一角。
面對(duì)龐大的客戶群體，針對(duì)他們多樣性、復(fù)雜性、行業(yè)化的數(shù)據(jù)服務(wù)需求，用友以全面綜合的數(shù)據(jù)能力，通過(guò)用友BIP｜YonBIP數(shù)據(jù)中臺(tái)幫助企業(yè)構(gòu)建全新的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)；借助平臺(tái)化的形式、數(shù)據(jù)化的運(yùn)營(yíng)、高階的分析、算法和模型提供企業(yè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)；用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式打造企業(yè)商業(yè)洞察力，以此驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)價(jià)值變現(xiàn)，鋪平數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路。
把大數(shù)據(jù)做小
根據(jù)官方定義，用友BIP｜YonBIP數(shù)據(jù)中臺(tái)將跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨場(chǎng)景、跨企業(yè)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行精細(xì)化治理和資產(chǎn)化管理，以此推動(dòng)基于用友YonBIP的全域、全量數(shù)據(jù)的精確估值、開(kāi)放共享，促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的協(xié)同增效和保值增值。
這句話怎么能更容易的理解呢？
用友數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品總監(jiān)陳宏志認(rèn)為，數(shù)據(jù)中臺(tái)最大的價(jià)值在于幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、服務(wù)化、資產(chǎn)化和智能化，并將這些數(shù)據(jù)能力滲透至業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)。因此，用友構(gòu)建的數(shù)據(jù)中臺(tái)不是簡(jiǎn)單的一套軟件系統(tǒng)或者標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,更多的是一種強(qiáng)調(diào)資源整合、集中配置、能力沉淀、分步執(zhí)行的運(yùn)作機(jī)制,是一系列數(shù)據(jù)組件的微服務(wù)化集合。
縱觀數(shù)據(jù)中臺(tái)市場(chǎng)，主要有五類玩家：頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、數(shù)字化解決方案提供商、大數(shù)據(jù)公司、獨(dú)立中臺(tái)開(kāi)發(fā)商及人工智能廠商。隨著市場(chǎng)不斷有新玩家進(jìn)入，各類型的廠商都具有不同的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
對(duì)于用友來(lái)說(shuō)，把大數(shù)據(jù)做小，以我們獲得的數(shù)據(jù)，生成“數(shù)據(jù)之?dāng)?shù)據(jù)”，撬動(dòng)私域數(shù)據(jù)生產(chǎn)的杠桿；把有價(jià)值的數(shù)據(jù)推送給業(yè)務(wù)人員、管理者，讓業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，是他們打造數(shù)據(jù)中臺(tái)最大的優(yōu)勢(shì)所在。
加之與業(yè)務(wù)中臺(tái)天然融合，可以滿足企業(yè)前臺(tái)順勢(shì)而變的場(chǎng)景化創(chuàng)新和開(kāi)放、靈活擴(kuò)展的需求，同時(shí)保障IT系統(tǒng)應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的敏捷度和可靠性。
此外，從數(shù)據(jù)的連接和獲取，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算，到數(shù)據(jù)工場(chǎng)中的模型開(kāi)發(fā)、任務(wù)調(diào)度、指標(biāo)管理，再到頂層的智能分析和企業(yè)畫像對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的消費(fèi)，用友提供完整的端到端數(shù)據(jù)能力，讓企業(yè)無(wú)需考慮第三方服務(wù)，便可安全可信地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保值增值。
正是出于這些原因，讓用友長(zhǎng)期處在數(shù)據(jù)服務(wù)賽道的領(lǐng)先地位，并逐漸拉大與其他選手的距離。
為數(shù)據(jù)中臺(tái)加載“智能大腦”
不少人認(rèn)為，搭個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)就能做智能數(shù)據(jù)分析，殊不知這背后是一系列智能分析邏輯和產(chǎn)品的結(jié)合。那么，用友數(shù)據(jù)中臺(tái)到底具備哪些“硬核產(chǎn)品”卡位數(shù)據(jù)智能服務(wù)呢？
首先，為了應(yīng)對(duì)超高維數(shù)據(jù)向量建模為企業(yè)帶來(lái)的高技術(shù)門檻和高成本挑戰(zhàn)，用友數(shù)據(jù)工場(chǎng)通過(guò)幫助企業(yè)打造一體化的大數(shù)據(jù)處理建模能力，全面降低多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)集成、多維建模、任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控等功能的開(kāi)發(fā)量。用一句話簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)工場(chǎng)就是幫助企業(yè)整合全量、全域、多模態(tài)的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行科學(xué)的治理和加工，讓數(shù)據(jù)規(guī)范化。
同時(shí)，通過(guò)智能分析平臺(tái)提供的自助式分析和報(bào)表能力，可以支持用戶在可視化設(shè)計(jì)態(tài)環(huán)境下的個(gè)性化建模，實(shí)現(xiàn)瀏覽態(tài)自助分析的數(shù)據(jù)探索。這是一種場(chǎng)景化、沉浸式的全新體驗(yàn)，幫助用戶靈活、按需訂閱式構(gòu)建一人千面的分析情境，支持更快、更準(zhǔn)、更可用的輔助決策。
第三，用友數(shù)據(jù)中臺(tái)引入機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)，圍繞用友30余年企業(yè)服務(wù)積累的私域沉淀，打造企業(yè)畫像產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值進(jìn)行高效的組織，支持不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，逐步釋放數(shù)據(jù)中臺(tái)的長(zhǎng)尾效應(yīng)。
此外，在全面數(shù)智化的前提下，用友數(shù)據(jù)中臺(tái)采用智能發(fā)現(xiàn)類產(chǎn)品，如智能交互機(jī)器人，通過(guò)多輪對(duì)話的方式，將企業(yè)的數(shù)據(jù)從“拉式”變成“推式”，將數(shù)據(jù)主動(dòng)推送給關(guān)鍵決策者。
然而，大中型企業(yè)在構(gòu)建支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)底座時(shí)，雖然有超強(qiáng)的外部力量輔助，但是仍存在不少阻礙，比如在數(shù)據(jù)崗位上人才的缺失。很少有企業(yè)具備既有算法能力又掌握業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師。
為此，在智能化的全面數(shù)據(jù)服務(wù)上，用友提供了智能算法的創(chuàng)作平臺(tái)——AI工作坊，可以完成數(shù)據(jù)從算力到算法再到應(yīng)用的全流程。
據(jù)陳宏志介紹，為了方便用戶應(yīng)用開(kāi)發(fā)，AI工作坊提供了覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程、算法管理、模型管理、模型訓(xùn)練、服務(wù)運(yùn)營(yíng)的人工智能工程化全鏈路的低門檻普惠化創(chuàng)作環(huán)境，讓數(shù)據(jù)、智能、業(yè)務(wù)深度融合，為算法科學(xué)家、業(yè)務(wù)人員等提供人在回路的協(xié)作式聯(lián)想創(chuàng)新新模式，幫助用戶實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景導(dǎo)向的群智激發(fā)。
目前，AI工作坊可加載在數(shù)據(jù)中臺(tái)之上，也可單獨(dú)部署，預(yù)置了超過(guò)50種主流AI算法，數(shù)十種預(yù)訓(xùn)練場(chǎng)景模型，如精準(zhǔn)補(bǔ)貨、銷量預(yù)測(cè)、購(gòu)買推薦、精準(zhǔn)尋源、人才畫像等，能夠支持眾多人機(jī)協(xié)作場(chǎng)景。
告別蠻荒時(shí)代
2020年信通院發(fā)布《大數(shù)據(jù)白皮書(shū)》指出，僅有32%的企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值能夠被激活。可見(jiàn)，在應(yīng)用數(shù)據(jù)方面，企業(yè)還處于蠻荒時(shí)代。
一場(chǎng)突發(fā)的疫情，雖然讓企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的重要性，但是他們普遍對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)的潛力缺乏充分的認(rèn)知，有時(shí)甚至?xí)驗(yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)安全性的誤解，進(jìn)一步拖慢了企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型步伐。
從蠻荒時(shí)代走向成熟，企業(yè)需要一場(chǎng)集體的進(jìn)化，還需要在用友這樣具備綜合數(shù)據(jù)服務(wù)能力的廠商助力下，完成從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。
除此之外，也許還需要交給時(shí)間去完成。
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