“AI、数据、流程深度融合、相互赋能，推动企业从信息化、数字化迈向智能化。

当AI大模型持续扩张、应用场景愈发丰富之际，企业却普遍面临AI技术与业务脱节、落地效果不及预期等困境。如何跳出“重技术轻应用”的误区，让AI应用真正嵌入企业运营、释放创新价值，成为产业数智化转型亟待解答的核心命题。

针对AI应用落地难题，用友集团副总裁、中国上市公司协会AI专委会主任郭金铜在“2025第五届数智化转型升级发展论坛——暨AI大模型&AI Agent趋势论坛”的主旨演讲，给出了系统性解答。

9月8日，“2025第五届数智化转型升级发展论坛——暨AI大模型&AI Agent趋势论坛”由数据猿与数智猿联合主办、中关村科学城公司协办，并获新华社中国经济信息社等多家权威机构支持。本次论坛以“破界·反卷”为主题，聚焦AI大模型与AI Agent推动产业转型的挑战与突破路径，更被纳入北京市科委、中关村管委会策划的“智领未来”北京人工智能系列品牌活动，为行业搭建了高质量的交流与解决方案分享平台。

郭金铜认为，企业落地AI应用的关键不在于单一技术突破，而在于构建“AI、数据、业务流程”深度融合的“三位一体”协同模式，并通过新一代企业软件平台的一站式服务赋能，让AI应用简单、便捷地在企业真正落地。

从趋势洞察到路径规划，

让AI应用落地企业

AI智能体（AI Agent）是企业AI应用的重要形式，2025年被广泛认为是AI智能体商业化元年。研究数据显示，AI智能体的普及速度超乎想象，未来5年全球AI智能体市场年均复合增长率将超40%。

IDC预测，到2026年50%的中国500强数据团队将用AI Agent处理数据准备与分析。Gartner则指出2027年50%的业务决策将由AI智能体增强或自动化。

更值得关注的是，各行业领先企业已提前布局，大规模部署AI智能体将成为新常态，这意味着AI应用落地不再是“未来选项”，而是当下企业竞争的必答题。

郭金铜说，要实现AI智能体的有效部署，可通过“三个馒头”的故事理解其核心逻辑：AI智能体本身是“第三个馒头”，若跳过前两个“馒头”——流程与数据，落地则必然落空。

第一个“馒头”是流程。企业流程是“数据的生产车间”，许多企业试图盘活旧有“脏数据”，但投入巨大却收效甚微。其实应优先升级当前业务流程，让线上化、规范化的流程持续产生高质量数据。

第二个“馒头”是数据。AI依赖数据驱动，无高质量数据的AI如同“无油之车”，尤其当前大模型“幻觉”问题尚未解决，若叠加低质数据，AI智能体将失去可用性。因此加强数据治理、保障数据质量是AI落地的基础。

唯有先夯实流程与数据，再部署AI智能体，才能让AI真正“吃饱起效”。这一逻辑也对应着“企业数智化能力进阶模型（1-2-3模型）”，AI应用落地需遵循从基础到高阶的递进路径。

其中，L1阶段是“业务在线（上云）”，核心是实现业务与管理的线上化、云化部署，通过实时感知与即时沟通，让流程留痕、数据自然产生，这是数智化的起点；

L2阶段是“数据驱动（用数）”，在业务在线基础上构建统一数据治理体系与数智底座，提供全面数据服务，解决“数据泛滥却不会用”的痛点，为AI应用储备“燃料”；

L3阶段是“智能运营（赋智）”，将AI能力融入业务运营，实现人机自然交互、知识与应用自动生成，这正是AI智能体发挥价值的终极阶段。

三个阶段层层递进，信息化（L1）是数字化（L2）的基础，数字化又是智能化（L3）的前提，跳过任一阶段都会导致AI落地根基不稳。

在实际落地过程中，还需注意三大关键事项。

其一，拒绝“休克疗法”，企业AI应用落地如同“高速公路上给行驶汽车换轮胎”，需边运营边升级，不能为追求新技术彻底颠覆现有体系，尤其像央国企等对合规要求高的企业，需在流程合规框架内推进AI应用。

其二，明确“人机协同”的核心是“AI服务人”，而非本末倒置，AI的价值在于赋能人类、提升效率，而非替代人类决策，需始终坚持“以人为中心”的理念。

最后，善用“后发优势”，行业领先企业已通过实践趟出了“流程、数据、AI协同”的路径，后发企业无需重复试错，可参考成功经验进行整体设计、一体化部署，同步推进AI应用、数据治理与流程升级，实现“一步到位”的高效落地。

企业AI应用落地并非简单的技术叠加，而是“趋势判断—路径遵循—能力进阶—风险规避”的系统工程。唯有从流程与数据基础出发，沿着数智化进阶路径稳步推进，同时兼顾实际运营中的合规与协同，才能让AI真正嵌入业务、释放价值，成为企业发展的核心动能。

AI×数据×流程的深度融合，

企业数智化的核心逻辑

郭金铜介绍说，在数智化转型浪潮中，企业数智化的本质已清晰聚焦——AI、数据、流程三者的深度融合，即“企业数智化=AI×数据×流程”。

这一核心逻辑的背后既包含对企业数智化内涵的精准定义，也离不开企业软件的支撑、专业平台的落地，以及对工作入口与业务流程的系统性重构。

要理解企业数智化，首先需明确其核心内涵：新时期的企业数智化，关键在于让AI、数据、流程形成“三位一体”的协同效应。AI为数智化提供智能引擎，数据是驱动决策的核心生产要素，流程则是数据产生与AI落地的载体，三者缺一不可。没有流程，数据就失去了持续产生的源头；没有数据，AI便成了“无米之炊”；没有AI，流程与数据的价值就难以突破传统效率边界，无法实现真正的智能运营。唯有三者相互赋能、深度融合，才能推动企业从信息化、数字化迈向数智化新阶段。

而企业数智化的落地，离不开企业软件这一核心载体。很多人疑惑“拥抱AI智能体与企业软件有何关联”，答案在于软件是连接人类与世界的沟通桥梁，其本质就是一种“智能赋能系统”，甚至可以说“软件即智能”。

AI×数据×流程三位一体融合根本离不开企业软件。流程需融入软件才能实现规范化、线上化运行，数据需依附软件才能完成存储、管理与调用，AI也需通过软件重构业务逻辑、嵌入实际场景。

可以说，AI智能体与企业软件的关系如同“鱼与水”——脱离软件的AI智能体，既无法获取持续的数据流，也难以嵌入企业核心业务流程，最终只能停留在“技术概念”层面，无法创造实际价值。

作为深耕企业软件领域37年的服务商，用友早在2017年就洞察到流程、数据与AI的协同价值，提出企业数智化平台（BIP）的理念，历经9年打磨，最终推出的用友BIP 5，率先实现了“AI×数据×流程”的原生一体。

该平台以“统一数智底座”为根基，向上构建智能服务、数据服务、流程服务三大核心能力：智能服务涵盖通用智能体（如“智友”）与岗位专属的专业化智能体，可精准匹配不同业务场景；流程服务则突破传统ERP的局限，是为适配AI智能体应用而重构的智能化流程；数据服务则打通数据流转链路，为AI与流程提供高质量数据支撑。

郭金铜说，这种架构设计彻底打破了“数据孤岛”“流程割裂”“AI悬浮”的痛点，为企业数智化落地提供了完整的技术底座。

针对AI时代企业运营模式的变革，用友还聚焦“AI时代企业4大工作入口”，重构人机交互与协同场景。不同于传统以电脑、移动端为主的单一入口，新时期的工作入口更具智能化与协同性：一是智能体，企业员工可通过与通用或专业智能体直接互动完成工作；二是超级群，支撑人与人、人与智能体、智能体与智能体的多维度协同；三是工作台，通过可视化大屏实时呈现运营数据，辅助决策；四是知识库，激活企业沉淀的核心知识资产，实现“边学习、边成长、边工作”。

用友通过“用友BIP｜智友”“用友BIP｜友空间”“用友BIP｜友智库”等产品，将这4大入口落地，让数智化融入员工日常工作的每一个环节。

此外，用友还沉淀了“2500+核心业务流程”这一关键行业know-how资产，不仅覆盖各行业企业的核心运营场景，更经过AI时代的智能化迭代优化，与用友BIP 5的“AI×数据×流程”架构深度适配。

未来，随着数智化的深入，这些流程还将与更多专业化智能体、专业模型结合，形成“流程+智能”的双重资产，进一步降低企业数智化的门槛，让更多企业无需从零构建流程体系，只需基于成熟框架，快速适配自身需求，加速AI、数据与流程的融合落地。

平台优势与实践案例，

实现“AI×数据×流程”三位一体原生发展

在企业数智化转型中，“AI×数据×流程”的深度融合是核心目标，但如何实现三者“原生一体”而非简单叠加？用友依托“用友BIP企业AI”，以4大核心特点构建完整支撑体系，并通过标杆案例验证成效，为企业打通数智化落地路径。

用友BIP企业AI实现“AI×数据×流程”三位一体原生发展，关键在于4大差异化特点的协同支撑。

其一，统一数智底座是根基，整合应用平台、数据平台、智能平台、开发平台、云技术平台与主流大模型，形成一体化技术基座，打破传统系统割裂的壁垒，让AI、数据、流程共享统一技术框架，避免“数据孤岛”“AI悬浮”问题。

其二，融入核心业务是核心路径，将AI能力深度嵌入企业“研、产、供、销、服”“人、财、物、项、协”全业务链与管理场景，确保AI与实际业务流程紧密耦合，数据在业务流转中自然产生、实时调用。

其三，结果可靠是价值保障，通过关联企业高质量数据与核心知识库，为AI输出提供精准依据，同时依托用友沉淀的2500+标准化业务流程，规范AI决策逻辑，避免大模型“幻觉”问题，让AI生成结果可信可用。

其四，合规安全是底线支撑，明确AI使用的权限边界与责任归属，保障数据流转安全，确保AI运行符合企业合规要求与行业监管规范。

此外，用友还在业界率先推出企业服务垂类大模型YonGPT，并在企业软件厂商中率先完成主流大模型接入，进一步强化了“三位一体”的技术能力。

两大标杆案例则直观展现了用友助力企业落地“AI×数据×流程”的实际成效。

在民营企业领域，爱尔眼科通过用友BIP部署17个AI数智员工，实现“AI×数据×流程”的深度协同：数智员工嵌入流程梳理、业务处理等20个规范化业务场景，以7×24小时全天候工作模式，将处理效率提升约8倍，准确率达100%，不仅减少流程返工，还为医院每月减负人力时长300+小时，相关技能已推广至29家医院。

在大型央国企领域，鞍钢集团借助用友BIP个性化构建20+业务智能体，构建智能化决策及业务平台：通过AI智能体实现3000+会议的智能化录制，让7×24小时会议推进效率提升180%，会议决策与预测分析效率提升60%，成功将AI能力与钢铁行业特有的生产、决策流程结合，用数据驱动业务优化，彰显了“三位一体”模式在重工业领域的适配性与价值。

规模应用AI智能体，

加速企业智能进化，树立中国优势

郭金铜说，在AI技术重塑产业格局的当下，规模应用AI智能体已成为企业实现智能进化的核心路径。

首先，这一进程需遵循阶段化规律。企业应用AI智能体的进程并非一蹴而就，而是遵循“+AI”到“AI+”的两阶段演进逻辑，如同“老房改造”般循序渐进。

第一阶段是“+AI”（嵌入AI）阶段，核心是在现有业务体系中“加装”AI能力，就像给老房加装电梯、接入光纤，不颠覆原有流程框架，而是通过AI嵌入解决特定痛点，比如在传统审批流程中加入AI智能审核、在客户服务中引入AI应答，实现局部效率提升。

随着“+AI”的持续推进，企业会在潜移默化中完成业务流程、数据体系与AI能力的深度耦合，最终迈入第二阶段“AI+”（AI原生）阶段：此时AI不再是外部附加的“工具”，而是与业务流程、数据资产融为一体的“原生引擎”，企业从“用AI优化业务”转向“以AI重构业务”，彻底完成智能进化。

其次，中国企业凭借场景优势与政策支持，有望在全球AI普及应用中领跑。当前全球AI发展形成中美双雄格局：美国在AI基础技术研发上暂具优势，但中国在AI应用场景层面拥有“绝对优势”。

作为全球最大的工业生产国，中国企业覆盖“研产供销服”全链条的丰富场景，为AI智能体提供了从验证到迭代的绝佳土壤。更重要的是，中国政府出台的“AI+行动计划”为企业应用AI智能体提供了明确政策指引，形成“政策鼓励+企业主动”的良性循环。

这种“场景红利+政策支撑”的双重优势，让中国企业在AI普及应用中具备了全球竞争力，有望率先实现AI智能体的规模化落地，引领全球企业智能进化浪潮。

这也是用友作为中国最大、全球领先企业软件厂商的战略发展机遇，用友则以37年的企业软件积淀，为企业智能进化提供全球领先的软件产品与智能服务支撑。并且，用友始终以“产品型通用企业软件”为核心定位，而非定制化或项目型软件——这一定位契合“强国必有领先通用企业软件”的产业规律，正如德国有SAP、美国有Oracle，中国也需要具备全球竞争力的通用企业软件服务商。

用友全新的数智商业创新平台（用友BIP），正是为企业数智化而生，为企业AI应用而生，已成功服务众多大型央国企，支撑超百万员工的集团化业务运营。未来，用友将继续与行业领先者同行，在承载大型企业AI应用需求的过程中，不断迭代产品能力，推动中国企业软件迈向全球领先水平，不仅为单个企业的智能进化赋能，更助力中国企业软件产业实现从“跟跑”到“领跑”的跨越，为中国企业的全球竞争力提升注入核心动能。

来源：数据猿