大家看出，用友BIP商品的AI价值量观是“AI安全服务于人，结合项目，大数据首先”。用友发现，当企业公司在适用大模式化时，碰上一点专注本事毛病。列如：
一、在企业应用中，百亿模型是性价比最高的大模型，大中小企业都能用得起。千亿推理与训练成本高，速度慢，在私有化专属化中，难以推广；
二、通用领域的大模型在处理企业业务问题时候，经常会有一些鲁棒性的问题，表现不太稳定。
三，企业应用纷繁复杂，没有专业沉淀知识的通用大模型很难适应；
四，对于企业来说，他们希望的大模型能够达到稳定、快速、成本可控。
基于此，用友希望通过YonGPT2.0，来集中于解决提升企业专业能力的问题，利用企业的一些内部数据，以及专家的一些知识经验去训练一个专业的模型。让一6亿建模方法在满足中小型企业困难的正规专业功能和实计功能上，是可以少于万亿建模方法。
大模板既定须得化解的是保险销售话题。但是打造出中小单位大模板，不纯粹靠的是技術的去创新，更须得知道中小单位环境和保险销售逻辑推理。YonGPT2.0真是这么这个深懂中小单位的垂类大模板。
先要，可以熟知 的企业的的需求和疼点故障 。目前已经有5.8万中大型企业选择用友来进行数智化转型，在服务这些企业过程中，用友深懂企业的需要，并能够很快给出相应的解决方案；
二、，工厂的必须必须经过的场景来构建。YonGPT是用友商业创新平台-用友BIP的重要组成，用友BIP服务企业经营全流程，包含人财物产供销等方方面面，具有丰富的应用场景。并且不同场景通过智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成等，提供了10大领域，14个行业，近百种的丰富场景，来提升企业的生产效率、降低风险、科学决策、业务创新；
一个个据不AI，通过数据沉淀过程，用户可以快速从不同维度数据去了解企业生产经营的问题。YonGPT2.0将企业经营的方方面面数据进行汇总，通过机器学习平台进行学习，帮助企业提升智能化运营能力；
大模型需要顺利通过一个劲自学来的提升它的正规专业技能。YonGTP2.0提供了大模型闭环学习平台，使整个大模型处于一个不断学习，不断进化的过程。学习进化完以后的模型，可以结合RAG、Agent这两个应用框架，创新更多应用，服务更多的领域以及行业，最后从领域、行业反馈的数据，再来指导和促进模型的专业能力提升；
带来了懂企业主的有关专家内容，用友将36年服务客户经验、数据积累与项目经验，通过模型学习的方式沉淀到专业大模型中，以此对模型进行训练，变成一个更加专业的大模型。
