那么，在企业的经营管理中，AI如何走进业务场景，重塑生产、供应、交易、服务的流程与模式？我们将通过四期内容，为大家揭开用友BIP AI+好产品的强健能力以及丰富场景。
本期一起来看：如何通过YonAl来帮助企业构建持续的AI服务能力。
超链接欣赏演示讲解视頻
如需完整课件，请在公众号私信“智慧APP”
1、 AI技术门槛较高。
AI操作系统牵涉到面缜密的java计算方式和模板，各种相关操作系统定制开发也是个缜密过程中 ，牵涉到面java计算方式技术性参数修改，模板性能指标优化调整，且持续时间操作系统最速下降法窗洞的提升。2、 数据质量与多样性。
机构是还要确保安全统计资料信息的产品质量，以鼓励有效地的模型工具练。直接还是还要考虑的统计资料信息的繁多性，以禁止歧视和过曲线拟合（Overfitting） 。3、 难以挖掘应用场景。
企业的要面部识别哪些地方可不可以凭借AI技术水平带给偏态改进措施的国际业务流程步骤流程或物品。要深入学习的国际业务流程的理解和信息化思考。一、完成AI技术水平要求高的要对方式
YonAI智能平台以云原生为基础，构建了从数据管理、算力管理到模型训练、评估、发布及运营的一站式服务体系。这一架构不仅降低了企业应用AI的门槛，还通过可视化、工具化的操作界面，使得非AI专业人士也能轻松上手，快速实现机器学习数据的训练与应用。此外，YonAI还整合了大数据、云计算、物联网等多种先进技术，为企业数智化转型提供了坚实的技术支撑。
在模型层面，YonAI融合大模型+领域模型+决策算法，赋能行业+应用场景。YonAI在底层采用了诸如文心一言等通用大模型，这些模型虽具备强大的语言能力，却难以直接应用于企业的特定业务场景。因此，YonAI利用自身在财务、人力、供应链等领域的深厚积累，将通用大模型训练成面向企业特定需求的领域大模型。这一融合不仅提升了AI的精准度和实用性，还使得YonAI能够深入企业核心业务流程，为企业提供更加个性化的智能服务。
二、解决数据质量与多样性的应对方案
企业需要建立数据治理框架，制定明确的数据管理政策和流程，确保数据的质量和安全；
需要进行数据清洗和整合，定期进行数据清洗，整合不同来源的数据，提高数据的可用性；
需要利用自动化工具来简化数据管理任务，如数据仓库和ETL工具。
三、解决业务场景难挖掘的应对方案
在智能应用方面，YonAI涵盖了业务运营、人机交互、知识生成和应用生成四个方面。最典型的两个场景为智能助理与智能大搜RAG。
我的智能助理——智友，拥有上下文记忆、可以感知理解用户意图，能够将复杂任务分解为一系列子任务，用户只需与“智友”进行简单的对话，就能轻松完成一系列繁琐的业务操作，包括企业经营洞察、合同风险审核、智能生成报告、知识搜索与推荐等，带来无处不在的智能化交互。
智能大搜，可用于挖掘非结构化数据价值。针对企业大量、分散的私域非结构化数据，智能大搜基于YonGPT实现多类型数据的快速索引、精准定位，利用知识图谱实现知识体系化，构建“搜、问、推、创一体化，知识全程伴随”的闭环流程，实现企业级“感知式”知识伴随，大模型“生成式”业务审查、“闭环式”知识沉淀与运营。
下期我们将分享：
AI+合作承包合同：源于业财法立体式的智能化合作承包合同风控系统
