AI落地,数据为翼:现在就可以行动
作者：微信文章“AI真能在我们企业跑起来吗？没有海量数据也能玩转AI么？AI落地企业后能带来哪些改变？”在近期的全球商业创新大会上，用友网络助理总裁、数据服务事业部总经理李进闯被问得最多的，正是这些关于AI落地的问题。李进闯给出清晰的答案：AI落地，根本不用等，现在，就是最好的行动时机。
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别被“数据门槛”吓退
AI落地清晰有路径
一提到AI，很多人下意识觉得“得有海量数据才行”。自家企业数据零散、规模有限，似乎没法触碰AI？其实这也是对AI的一大误解。
AI的发展可分为两个阶段：
第一阶段是效率助手期，此时的AI无需超越人类智能，对数据的依赖也远没想象中苛刻，更像一位“超级助理”，帮企业处理重复工作、快速分析数据，直接提升管理效率，这一步所有企业都能立刻启动；
第二阶段是AI自主成长期，需海量数据支撑，AI智能程度将超越人类。
当下可先把“效率助手”的价值做透，就是最务实的选择。就像保险行业的规则引擎、翻译行业的智能工具，AI对很多行业的重塑早已开始。
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从看数到用数
从效率助手到智脑
AI在企业的落地是从“工具”到“助手”再到“智脑”的渐进过程，可划分为四个层次：
L1：看数（BI）—— 管理者的 “指挥棒”
特点：指标固定，主要供中高层使用（比如月度销售报表），辅助决策。
痛点：基层员工难获数据支持，且数据滞后（常为 T+1 甚至 T+5），难以及时响应业务变化。
L2：问数（ChatBI）—— 人人可用的 “数据助手”
特点：支持自然语言交互（比如 “湖南 vs 湖北上月订单金额差多少”），能自动分析原因（“为什么江西销售额下滑”）、模拟未来（“原材料涨价 1 元对利润影响多大”）。
价值：业务员、店长等基层人员也能随时查数据，IT 部门不用再天天做报表，管理颗粒度更细、响应更快。
L3：用数（DataAgent）—— 业务岗位的 “智能助理”
特点：能主动发现问题、协同处理任务。比如库存管理中，它会实时盯着库存与安全线的差距，一旦超标就自动提醒补货，甚至给出具体方案（需人工确认）。
案例：某企业的库存 DataAgent 发现 “基地项目仓” 周转率低，自动追溯到 “4 寸芝士冰淇淋蛋糕” 库存异常，分析出是 “安全库存设置不合理”，最终建议将安全库存从 400 件调整为 739 件，精准解决积压问题。
L4：智脑—— 自主决策的 “超级大脑”
特点：无需人工干预，多个 AI 智能体联动工作。比如生产、采购、销售智能体协同制定排产计划，自动响应市场变化。
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破解落地难题
实战方案已成型
企业在推动 AI 与数据深度融合、真正让 AI “用起来” 的过程中，常会遇到四个“拦路虎”。结合实践，实战方案已成型：针对 AI 输出结果不靠谱的 “幻觉” 难题，采用 “大模型 + 本地小模型” 架构，通过多源数据交叉验证（如用生产数据校验销售数据）提升结论可靠性；对于 AI 计算过程看不懂的 “黑盒” 难题，构建 “人机协同” 机制，让员工参与算法设计、流程优化，实现 “过程透明、结果可验”；面对 AI 听不懂企业 “行话” 的 “术语壁垒” 难题，用 RAG 和向量化技术，把企业独特的指标定义、计算规则 “翻译” 给 AI；而数据安全与访问效率难平衡的 “权限风险” 难题，则通过基于企业指标体系的权限控制系统解决，确保不同岗位只能获取 “该看的数据”。
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这些企业已经尝到甜头
从财务到库存，AI正在多个场景创造看得见的价值：集团财务智能分析中，用自然语言提问3秒出结果，发债计划制定时能预警风险并建议对冲方案；下属企业报表解读，原本人工3天的工作AI1小时搞定，还能识别风险、对比行业差距；库存健康管理中，DataAgent自动监测问题、追溯根因并支持一键执行，某企业借此减少30%呆滞库存，提升25%库存周转率。
AI是必然趋势，无论企业规模大小都无法回避；数据是基础，没有业财一体的信息化建设，数据就是“无源之水”；模型是核心，本地数据模型是AI发挥价值的关键。AI落地无需等待“完美数据”，从“效率助手”起步，用“AI+数据”破解核心难题， 现在，就是行动的最佳时机。
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