目錄
前言
典型場景一 資料智能助力離散制造龍頭企業采購數字化
典型場景二 資料智能賦能智能制造領域廢鋼智能判定
典型場景三 資料智能實作醫療供應鍊數智化管理服務平台商業價值飛躍
前言
迅猛發展的新一輪資訊技術，例如低代碼應用平台、深度神經網絡、邊緣人工智能、進階計算機視覺等當下影響力極高的熱點領域，正逐漸滲透到企業實際業務中，驅動新一輪商業變革加速演進，落地新應用，賦能新組織，實作新供給和新消費，建構數字信任機制，形成社會級數字生态共同體。
在2020年度，北京大學釋出數字生态指數，圍繞數字基礎支撐、數字能力驅動和數字應用牽引，通過多元名額建立具體資料模型，動态分析中國各個省份數字領域進展情況，建構數字雷達，從科學研究的角度給予各個省份一定的能力提升建議，期望可以從學術層面挖掘數字技術驅動下的數字生态協同創新需求。
當下中國企業的創新訴求愈加強烈，大勢所趨，為在紅海中發現藍海，而藍海必然蘊含創新，充滿不确定性。如何在不确定中發現确定，就變成了企業發力的重點。根據中國信通院《大資料白皮書(2020)》，今天中國企業營運中的資料隻有56%能夠被及時捕獲，而這其中僅有57%的資料得到了利用，43%的采集資料并沒有被激活，也就是說僅有32%的企業資料價值能夠被激活。未來兩年，企業資料還将以42.2%的速度保持高速增長，企業如何激活資料價值、真正實作從大資料中“淘金”，成為衆多中國企業商業創新的重中之重。
基于YonBIP雲平台（iuap）的資料智能雙中台，用友與衆多企業客戶共創共建資料智能驅動實踐。在資料智能層面，以海量資料結合中國企業客戶的資料戰略價值認知，通過更加廣泛的資料采集彙聚，融合資料治理、場景機理沉澱，并充分結合AI能力，例如算法模型最佳實踐、深度學習等，實作從資料到知識，附加價值的不斷疊加，進而建構更多資料驅動的創新業務場景。
典型場景一 資料智能助力離散制造龍頭企業采購數字化
一家在采購領域管理水準較高的企業，擁有很高的數字化采購基礎。用友幫助其在業務保持高速增長的前提下，采購人員規模不增反降10%，存貨周轉率在已經位列行業第一的前提下，進一步提升23%，并進一步降低成本。其中一個非常典型的場景是【供應商尋源智慧推薦】，它打破了傳統供應商尋源方式，将AI和大資料技術應用到供應商尋源，通過BP神經網絡算法，整合供應商交易、評價曆史資料及趨勢，結合社會化資料對供應商進行全次元評價和推薦，規避了傳統尋源推薦的不合規行為、有利于更低成本發現更優質的供應商。另一個典型場景就是建構【智慧供應商風險管控體系】，應用内外部資料、通過建構供應商風險評估模型，實作智能的風險評估、風險預警，充分結合iuap平台及資料智能技術實作供應商風險的自動化預警和處置。從風險定義、風險識别到風險處置，形成了一個智能化的管控體系。2021年1月7日，石家莊“封城”前，系統已逐漸提升供應預警等級警告資訊，并通知到企業各相關品類經理，各相關人員的工作台上實時顯示出了受疫情影響的供應商清單。
典型場景二 資料智能賦能智能制造領域廢鋼智能判定
傳統廢鋼的檢驗定級主要靠目測、卡尺測量及生産廠、技術中心監督員共同判定，人為因素大、手續較繁瑣、判級品質異議較多。而廢鋼智能判定結合深度學習算法，代替了人工實作對廢鋼的智能判定，最大程度地縮減了檢驗時間，提高了檢驗的準确性和效率，杜絕了“感情驗質”。在卸料現場，監控攝像頭通過對廢鋼卸料的資料采集，将資訊回報到廢鋼遠端檢驗大廳，大廳驗收人員根據攝像頭采集的資料進行廢鋼的判定。同時，攝像頭從卸車上層廢鋼、中層廢鋼、底部廢鋼采集的照片上傳至資料庫，由系統自動判級，人工根據遠端判定結果即可進行比對、确認。
典型場景三 資料智能實作醫療供應鍊數智化管理服務平台商業價值飛躍
有這樣一家高科技、智能化醫療器械供應鍊管理集團公司，它正處于高速增長階段，年銷售20億，目标是三年登陸A股，業務角度目标是從服務30家區域客戶拓展到1000家全國客戶。要實作這個目标，首先要解決服務能力的複制與連結延展，其中包括企業與醫院/醫療機構的連結，與合作夥伴的連結、與公司員工及裝置終端的連結，進而促進企業從公司型管理向平台化組織轉變；其次，要基于資料沉澱及AI能力，結合新技術及架構實作資料價值、端到端服務價值及金融價值的深度挖掘，賦能及推動上下遊産業鍊企業轉型更新。iuap基于業務的資料智能場景化應用建設，例如對供應商、術式套包、物流資料的标準化、精細化和智慧化管理，實作基于精準預測進行決策分析及業務動作，進而實作醫院零庫存，醫療物資的商品議價，以及生态資源合作夥伴供應商的結算日清月結，帶來的資金賬期處置金融價值等。
基于更廣泛資料的采集和治理，iuap通過AI智能加持，實作企業更精準經營管理，更智慧決策，更深度資料價值挖掘，幫助企業真正變革為資料驅動型企業。用友可以基于YonBIP雲平台（iuap）的資料智能雙輪解決方案，整體解決企業對于資料的短期目标和長期願景，通過資料、智能與企業實際業務的深度結合，既可以提供價值挖掘的最佳實踐，又可以降低AI在企業中的門檻，規模化落地的同時，深度賦能企業業務，實作更實際的價值發現。
商業創新平台（Business Innovation Platform，BIP）基于當代最新資訊技術，賦能企業通過數字化、智能化，開展産品與業務創新，組織與管理變革，重構/建構企業發展力的平台型、生态化多元服務體。