近日，金蝶正式宣布其“金蝶云”品牌升級為“金蝶AI”。表示希望以AI為核心驅動力，助力企業(yè)在新一輪產業(yè)智能化浪潮中重塑競爭力，并以此推動中國管理模式的全球崛起。
相關活動現場 金蝶軟件官方
不止金蝶，其他ERP（企業(yè)資源計劃）廠商近期也紛紛升級品牌、押注AI，試圖在產業(yè)智能化浪潮中搶占先機。
這一轉型不僅關乎企業(yè)自身發(fā)展，更牽動著大批依賴傳統業(yè)務的客戶，影響中國管理模式的全球競爭力。
國產軟件能否替代SAP（思愛普, 全球企業(yè)應用軟件提供商）？如何擺脫“手拉肩扛”的服務化困局，邁向指數級增長的產品化道路？出海浪潮中，中國企業(yè)又該如何憑借人才優(yōu)勢開拓海外市場？
觀察者網就這些問題對話產業(yè)數字化專家、中國企業(yè)知識開源計劃創(chuàng)始人和首席布道師陳果，深度解析AI時代企業(yè)軟件的轉型邏輯、市場格局與出海機遇，探討中國IT產業(yè)從服務化向產品化跨越的核心路徑。
以下為訪談實錄：
觀察者網：近期您也參加了金蝶AI發(fā)布的活動，能否請您分享一下相關看法？
陳果：現在，企業(yè)軟件向AI轉型無疑是行業(yè)趨勢，大方向完全正確，但從實際落地來看，企業(yè)級的AI應用仍處于探索階段。很多業(yè)務并非直接邁入AI時代，而是從傳統業(yè)務逐步轉型而來。
這一轉型可分為兩方面：一方面，傳統企業(yè)軟件的整體架構向AI原生轉型，這是明確的趨勢；另一方面，像金蝶這類企業(yè)軟件公司的AI轉型從規(guī)劃到全面完成，還需要至少幾年的時間。
觀察者網：我們認為金蝶的轉型不僅關乎自身，還涉及大批依賴其傳統業(yè)務的客戶，您怎么看待這一問題？
陳果：我是這樣看的：金蝶傳統ERP業(yè)務上已經完成了從90年代技術向云原生技術轉型，傳統ERP的AI改造過程有不同說法，其中一種是AI增強，我之前在文章中也提到過，國外有人稱為的“AI洗澡（AI washing）”和“AI原生（AI native）”，至少通過“AI洗澡”，當前的ERP就能完成產品跟AI的初步融合，這也是當下的行業(yè)趨勢。
ERP核心主要做兩件事：一是跑通采購、銷售、生產等業(yè)務的端到端流程；二是業(yè)務發(fā)生后由財務記賬并且生成財務報表，這在專業(yè)術語中稱為“記錄到報告（record to report）”，也就是先圍繞業(yè)務產生信息記錄，再基于業(yè)務信息記錄完成會計記賬。
這兩件事的流程都能被人工智能改變。第一，人工智能可以替代人工來處理業(yè)務流程，只要是人能處理、能講清規(guī)則的業(yè)務，理論上機器都能完成，這就是所謂的“智能體”。第二，正如我之前在多篇文章中提到的，只要AI能理解業(yè)務活動的會計含義，就能實現自動記賬。無論是業(yè)務處理本身，還是業(yè)務后的信息記錄與記賬，AI都能勝任，這是ERP軟件短期內在AI轉型上的核心方向。
在這一轉型領域，國產軟件有可能比國外軟件走得更快，因為ERP主要面向制造業(yè)，而中國是全世界制造業(yè)第一大國，擁有更多的業(yè)務實踐場景。如今的AI時代，即便有人認為中國在大模型能力上有欠缺，但在純應用層面，SAP等國外軟件和中國的國產軟件其實處在同一起跑線。
觀察者網：結合我們兩年前的采訪，當時提到ERP的實質是社會性組織運營的標準化，是西方二百年工業(yè)化的產物。之后行業(yè)經歷了十年前的互聯網、上云時代，如今又進入AI時代，這兩次變化會給所有企業(yè)帶來挑戰(zhàn)與機會，想請您從這個方向談談看法？
陳果：過去ERP的核心假設是，人按照固有規(guī)則操作就能實現自動記賬，先有具體業(yè)務活動，再按標準完成記賬。
但我們上次討論過，西方的企業(yè)軟件在中國，一定程度上有“水土不服”。
舉例來說，中國互聯網公司過去20年實現了大發(fā)展，它們的業(yè)務標準化程度其實很低，新業(yè)務不斷產生，規(guī)則也不清晰，往往需要耗費IT工程師大量的人力去定義。中國互聯網公司發(fā)展速度背后是大量人力“手拉肩扛”去解決問題的，不一定需要高度自動化，一樣可以解決很多問題。
我以前說，過去中國人工成本低，掩蓋了這種低標準化、低自動化的問題，隨著我們生活和發(fā)展水平的提高，問題會逐漸暴露。
但如今AI帶來新的變量，對于復雜的業(yè)務場景，人只需用自然語言描述，AI可以識別這些業(yè)務場景，自動完成邏輯梳理、分解執(zhí)行，符合會計規(guī)范的標準化和結構化信息，可以由AI來生成，并且經過人工的監(jiān)督，即所謂的“人在回路”。
當然，目前看，這還是一個愿景，但這種可能性正在不斷提升。
觀察者網：那么這是不是一種形而上的表述？結合您之前寫的文章《AI原生時代，我們在對岸等大家》，這能否理解為，AI原生業(yè)務是理想狀態(tài)，AI理論上能做很多事，但現實存在差距，我們正朝著這個目標前進？
陳果：可以這樣理解。我和身邊幾位朋友從90年代就開始涉足ERP等企業(yè)管理軟件的領域，清楚行業(yè)發(fā)展方向，未來必然朝著AI邁進。我們之前討論的核心，是基于對現狀問題的認知，只有知道當下的痛點在哪里，才能明確AI能解決什么問題，所以我們非常認可AI編排并執(zhí)行業(yè)務流程這個框架，Gartner去年有個名詞叫“業(yè)務編排和自動化技術”，現在也有人稱為“智能體式編排”，這是企業(yè)數字化的未來。
我之所以說“在對岸等大家”，是因為現在很多做AI的技術公司，雖然市值很高或者得到了資本的追捧，但其實他們并不懂ToB。這些公司有技術，但問題在于兩方面：一是企業(yè)本身不知道如何在企業(yè)中運營運用這些技術，二是這些公司多從自身技術出發(fā)，而非企業(yè)實際需求。
中國企業(yè)直接朝AI原生方向面臨著諸多挑戰(zhàn)。最近這段時間帕蘭蒂爾在美國資本市場上很多，一些做類似的高級數據分析以及人工智能服務的中國企業(yè)聲稱是“中國的Palantir”，實際上差別很大，核心原因是市場基礎不同。美國企業(yè)數字化有巨大的數據存量基礎，例如軍方建設ERO的投入動輒幾億、幾十億美元，帕蘭蒂爾是在這個基礎上去做數據分析；而中國大多數企業(yè)在基礎信息化上投入不足，數據缺失、不標準、不規(guī)范，沒有數據支撐，后續(xù)的AI應用根本無從談起。
強行硬上，免不了鬧行業(yè)笑話，比如某國內頭部醫(yī)藥公司花了大量成本做數據分析，核心訴求是研究每款藥的銷量與醫(yī)藥代表行為以及銷售費用投入的相關性。醫(yī)藥行業(yè)的銷售渠道復雜，渠道費用是最大成本，老板希望找到其中規(guī)律，優(yōu)化銷售團隊和費用投入。但這件事最終沒做成，因為整個鏈路中存在數據質量不達標，關鍵是銷售渠道不透明造成數據難以獲取，這個問題本身所涉及的關系就像“哥德巴赫猜想”一樣復雜。
其實不管是中國還是美國，這樣的例子都大量存在，但真正有實力、產品過硬的公司往往不張揚，在合適的場景里賺取能力范圍內的錢。
觀察者網：您說“我們在對岸等大家”？想再進一步了解，AI應用到企業(yè)中的具體方向和路線圖是什么？
陳果：行業(yè)方向已經很明確了。AI應用到企業(yè)的理想狀態(tài)，是所謂的“無人企業(yè)”或者“自主多智能體”。人只需要向智能體提出要求，后續(xù)理解要求、推理該采取的行動、執(zhí)行具體任務，理論上都能交給AI完成。但這種理想狀態(tài)可能要到2050年之后才有可能實現，我們現在更能預見的是2035年前后，也就是未來10到15年的情況。
未來10到15年，目前的主流AI技術在我來看在企業(yè)中會發(fā)揮兩層核心作用，形成人機混合的模式。第一層是“理解與編排”：AI先理解決策者或任務提出者的需求，再將需求分解成可執(zhí)行的任務，之后區(qū)分哪些任務交給智能體完成、哪些仍需要人來做，同時協調好人與智能體的任務銜接。第二層是“執(zhí)行”：由智能體或人分別完成對應的任務，人還可以監(jiān)督智能體的工作。
這種人機混合模式會在未來10到15年逐漸落地，這也是我們“站在對岸”所看到的、可觸及的未來。
現在很多公司總在暢想20年、30年后的事情，人的愿景和思維往往遠遠超前于實際能落地的工作，這也是行業(yè)里存在的一個問題。
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