[点晴永久免费OA]Al应用端行业研究：AI＋企业服务赋能ERP降本增效
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（报告出品方：国金证券） AI+ERP：资源规划“化繁为简”，AI 助力企业管理提速增效 随着信息化管理的不断深入，企业对于 ERP 系统的能力要求日益提升。传统 ERP 存在着三大痛点：1、大量手动录入数据；2、开发与维护成本偏高；3、系统不灵活。利用 AI 技术对 ERP 系统进行智能化升级尤为重要。在 AI 技术的加持下，企业可实现包括财务、供应链、人力等在内的全流程数智化转型，从而提升企业的信息化管理水平，为企业运营决策提供有力的支持。 智能财务场景：AI 驱动企业财务转型升级，助力拥抱智能财务新时代 场景透视：AI 赋能“财务决策+日常业务+报表编制+风险管理”四大场景 AI 有望为财务场景赋予工作新模式，能够有效帮助企业缓解日常工作中大量高负荷、低附加值的财务工作压力，促进财务决策、日常业务流程、财务报表编制、财务风险管理全流程智能化转型。
财务决策：AI 优化财务部门预测能力，赋能管理人员更加精准的预测能力。例如，通过对应收账款回收中风险客户付款概率及时间分布的估计及预测，协助财务部门优化支付策略及现金流管理；通过对历史交易数据趋势、外部市场数据的分析，帮助财务部门作出运营决策。
日常业务流程：利用信息提取功能等提升财务全流程效率。例如，AI 技术可高效指导并修正 RPA 收集财务数据遇到的突发问题，在财务结算时快速筛查公司间匹配和对账时出现的不一致问题，简化结算流程，实现真正意义上的智能流程自动化。
报表编制：AI 能大幅提高财务业务流程中的准确性，优化数据记录到报告流程。例如，通过智能稽核机器人自动实现账表稽核、表表稽核，大幅提升报表报送效率和数据质量。
财务风险管理：采取对风险点的及时识别及响应、财务人员权限管理等方式降低财务流程中的风险。例如，通过对大量历史、实时交易的分析，帮助财务人员识别潜在非法交易及错误疏漏；通过权限管理，防止未经授权对敏感数据、应用程序的访问等。
 标杆案例：SAP，全球 ERP 龙头，AI+财务管理布局实现全面领跑 SAP 作为全球 ERP 龙头企业，在布局 AI 赋能财务管理的领域实现全面领跑，具体体现在日常业务流程、财务风险管理和报表编制三方面，受益层次多元丰富。
日常业务流程方面，SAP Cash Application 能够在发票到现金的转换中实现发票的智能匹配，提高应收账款相关工作的效率和质量。
财务风险管理方面，SAP Business Integrity Screening 能够利用校正模拟功能对历史数据进行假设分析，对方法有效性进行评估，优化检测策略。另外，自动化工作流及通知功能能够减少流程中的人工干预，快速响应异常情况，确保利益相关方参与相关任务。
报表编制方面，SAP 的集团报表的公司间匹配、对账方案（ICMR）具有事务级别的匹配和实时对账、自动差异解决、应用内通信和工作流、基于不同组织维度（如公司、利润中心和合并单位）的灵活建模、匹配和对账中的高性能以及与组报表集成的公司间抵销等功能。其中，智能公司间对账 (ICR) 服务是基于 SAP Business Technology Platform (BTP) 构建的微服务。它可以处理训练和推断数据，并为 ICMR 的匹配引擎提供机器学习功能。 海外一级案例：VC 入局 AI+智慧财务，财会领域有望迎来数智转型浪潮 硅谷头部 VC 机构 Ycombinator 于 2023 冬季孵化营在“智能财务”方向将目光对准包括 CorgiAI、Hadrius、AiFlow 等在内的 7 家初创公司。基于其在财会金融领域将 AI 技术与公司产品业务紧密结合，得到了 Ycombinator 的重点关注和投资认可，标志着其有望成为着最前沿的 AI 创业方向。 有望受益 1：远光软件，AI 赋能管理，智能机器人助力企业财务数字化转型升级 远光软件在“AI+财务”领域积极探索，深入挖掘人工智能在企业财务管理方面的应用潜力，推出智能机器人 YG-CICI，可以海量处理文件、电子邮件和数据，完成报销、记账、对账、结算等多种日常繁琐工作，部署简单、高效运行、不干扰用户工作，成为企业优化业务流程、实现智能转型升级最便捷的方式之一。
 有望受益 2：金蝶国际，携手科大讯飞推出数字员工，提振企业财务数字综合能力
金蝶携手科大讯飞，融合“AI+RPA+大数据+人格化”，推出首个 EBC 企业管理领域的员工“金小蝶”。该数字员工的特点是人格化、智能化、自动化，具备主动感知、主动交互，可覆盖更多的业务场景，做到像“人”一样成长。在财务方面可以从事流程催办、费用报销、应收催收等重要工作，并能与真实管理者一同推动分析工作。
有望受益 3：浪潮集团，领航企业财务智能化，全方位实现 AI+财务共享
浪潮发布“AI+财务共享”解决方案，方案覆盖智能票夹、智能报账、智能稽核、智能信用、智能派单、智能制证、智能税控、智能报告八个方面。如智能报账：AI+财务共享基于员工行为分析及差旅行程，自动帮助员工填写报销单，简化报账流程；智能制证：Al+财务共享基于智能会计引擎，自动生成凭证，提高核算效率等等。该方案基于多年在财务共享领域的领先实践，实现业务处理与 AI 技术深度融合，推动了企业财务管理的数字化转型。 供应链管理场景：多环节全方位升级，AI 赋能供应链管理 场景透视：AI 赋能“销售预测+仓库管理+订单履约+风险预警”四大场景 基于机器学习的预测分析工具协同生成式 AI 激发供应链潜力，加快供应链向“多维生态 型供应体”的转换，AI+供应链管理带来无限可能性。
销售预测：AI 模型能够通过构建“收集行为数据–收集反馈数据-模型训练–模型应用”的全流程机器学习模型来获得销量预测引擎，践行闭环数据管理模式。随着模型不断使用实现正向反馈，销量预测输出结果将更加精准，大幅提升供应链效率并降低库存成本，明晰库存流向，提升配送时效，最终带来全局供应链的业务价值提升。
仓库管理：运用 AI 技术实现物理库存、逻辑库存以及销售库存的自动平衡，减少缺货，实现销售机会最大化和库存效率的最优。例如，AI 在分析工人移动模式以优化仓库产品布局的同时，生成式 AI 能最大限度减少定位及检索时间。
订单履约：AI 赋能下的订单履约机制采用闭环的管理方式，即根据预先设定控制点的报警时限，一旦发生异常，即在未来系统中自动触发报警，并生成异常状态的订单清单与明细，再指派给相关人员处理，最后会定期跟踪异常订单的状态与完成情况。
风险预警：通过 AI 识别供应链中导致延迟或中断的潜在风险点，进而优化供应链管理。例如，通过对供应链的整体数据分析，AI 能够确定哪些领域的库存或生产存在因自然灾害或劳资纠纷等外部因素而延迟或受到影响的风险，进而帮助企业完善应急计划制定。
 标杆案例：微软，Dynamics 365 让供应链管理全渠道信息触手可及
日前，微软宣布推出 Dynamics 365 Copilot，为销售、服务、营销、运营和供应链等业务场景，提供生成式人工智能服务。用户通过 Copilot 可以实现类 ChatGPT 功能，通过自然语言对话将日常繁琐、枯燥的业务流程实现智能自动化。
供应链走势预测方面，企业通过 Dynamics 365 Supply Chain Center 中的 Copilot，基于 Microsoft Azure AI 模型对上游供应限制和短缺进行供应情报预测，如主动搜集供应商所在位置的天气、金融环境等客观数据，同时结合外部新闻情报，自动标记可能存在供应链问题的厂商。帮助帮助供应链人员根据外部环境及历史数据做出决策和计划，避免因为供应链中断，对企业造成订单中断产生的经济损失。
仓库管理方面，Dynamics 365 Supply Chain Management 的“库存可见性”功能进一步增强，对于现有库存的更新和发布能够跨数据源和渠道进行管理与实时跟踪。同时通过计算最多提前三个月的可承诺量，提高对未来库存状态和订单承诺量的可见性，更好地履行订单。
风险预警方面，Dynamics 365 Supply Chain Management 中的 Copilot 能主动为天气、财务或者地理环境等存在影响供应链流程风险的事件发出预警，随后预测筛选出受影响的订单，并将物料、库存、承运商、配送网络等信息一一呈现，同时自动向受影响合作方发送邮件预警，提醒防范可能出现的破坏性影响。 海外一级案例：VC 入局 AI+供应链管理，RPA 加持助推全流程数智化转型 硅谷头部 VC 机构 Ycombinator 于 2023 冬季孵化营在供应链管理方向将目光对准包括 Double、Squack、Lasso 等在内的 5 家初创公司，基于其在“供应链+RPA”领域将 AI 技术与公司产品业务紧密结合，得到了 Ycombinator 的重点关注和投资认可，标志着其有望成为着最前沿的 AI 创业方向。 有望受益：赛意信息，SDISC 提供行业领先供应链管理解决方案 AI+供应链管理场景不断深化，赛意信息有望借助 SDISC 平台持续受益。日前，赛意发布的 SDISC 数字化集成供应链产品，围绕集成供应、生态协同、数字运营三条主线构建的数字化供应链体系，针对订单履行、集成计划、供应商协同、供应链运营四大核心业务场景提供行业领先的解决方案。帮助企业建立以客户为中心的主动型供应链，实现供应生态完美协同，以数字驱动打造供应链运营新模式，实现最优成本和最佳供应效率。作为国内智能制造、泛 ERP 等领域的顶尖厂商，赛意信息一直致力于制造业供应链数智 化管理领域的探索，凭借多年的业界经验积累和与华为云数字化转型的优先实践合作，牢牢掌握智能供应链场景的前进方向。在未来，赛意有望搭乘 AI 技术高速发展的快车，于供应链数智化管理领域持续受益。
 人力管理场景：数字人力指日可待，AI 赋能企业人力资源管理 场景透视：AI 赋能“团队计划+自动招聘+人岗匹配+数据管理+人才培养+离职预测”六大场景 人力资源管理旨在通过与劳动力招聘、劳动力管理和劳动力优化相关的一系列实践，提供创造组织价值并满足组织特定需求的特定能力。人力管理场景的智能化基于 AI、ML、神经网络和 DL，将 HR 任务自动化，实现无缝工作流程和直观工作环境。AI 在人力资源管理场景革新招聘到退休全流程，完善人才管理，提供更丰富的员工体验，并将员工体验与企业业务目标紧密链接，完成计划制定、招聘、人岗匹配、员工数据管理、职业发展规划和离职多个环节的持续优化。
员工团队计划：AI 画像分析企业目标及市场环境制定最优人力资源战略。例如：通过对企业现有人才进行全方位画像，结合公司各阶段目标制定人才策略，在选才、用才中做到有的放矢，将“岗位标准与候选人”对标转化为“人才标准与候选人”。
自动化招聘：AI 赋能 NLP 及人脸识别增效招聘面试环节。例如，智能数据提取：AI 能够从应聘人员提交的各类复杂模板或文档形式中进行智能识别，提取关键数据，生成标准化电子表格供招聘团队比较挑选。候选人初步评估：智能 AI 机器人通过多维角度打分，自动筛选优质人才。
人岗匹配：运用 AI 技术将企业岗位需求与人才库智能匹配。例如，在选拔管理人员或特定业务团队时，将员工个人知识、技能、经验、素质数据化，进行扁平化的人才搜索与智能推荐。
员工数据管理：AI 赋能员工周期数据管理的精细化。例如，员工 KPI 数据考核：生成自动清单列出员工任务、目标，自动考核员工 KPI，实时传输；更新员工详细信息，对员工请假、出差状态做到实时同步。
人才培养：根据 AI 画像为每位员工建立个性化成长道路。例如，学习数据平台根据岗位晋升路径提炼各级关键技能，定期为员工推送学习建议，为员工进行全程职业发展规划，同时保持人才竞争力。新人入职后构建完整培训体系，快速融入团队。
离职预测：运用 AI 智能分析离职关键风险因素，提高组织员工忠诚度。例如，对每位员工离职概率预测，提前预警人员流失风险，优化公司人才布局。
 标杆案例：SAP，AI 解决方案革新人力资源管理全流程 员工团队计划方面，SAP AI 解决方案利用智能人员配置分析功能，制定人力资源战略，优化劳动力计划。自动化招聘方面，SAP Fiedldglass 解决方案利用智能简历筛选功能发现最优应聘者，通过职位匹配门户，增加应聘者申请率；通过 O*Net 职业分类代码建议，准确提交职位发布。人才培养体系方面，SAP SuccessFactors 解决方案为员工提供定制学习建议以保持竞争力；通过展示其他员工成功故事引导员工成长。员工数据集成方面，SAP Concur 解决方案借助 AI 技术增强的政策审计功能解决关键问题；发票扫描及表单填写流程增加为费用提交增效。SAP SuccessFactors 解决方案借助数字助理快速解决员工任务；利用个性化员工主页处理最相关信息。 有望受益 1：汉得信息，搭乘“AI+人力”转型快车，赋能人力数字化全场景升级 汉得赋能人力数字化全场景升级，有望在 AI+人力场景下不断受益。汉得的自研人力资源管理解决方案布谷（BooGoo）人力资源管理系统具备核心人事构建、支撑人才供应链、移动智能服务、人力资源共享服务建设和人力资本智能分析等多项核心能力，致力于为企业提供人力资本管理业务变革的合适建议，建立一体化、全覆盖的 AI+人力数字化平台。 有望受益 2：北森控股，国内 HR SaaS 领军，积极探索 HR 场景下的 AI 新价值 北森系国内领先的人力资源科技公司，已连续六年位列中国 HCM SaaS 整体市场排名第一。公司深耕于 HR 领域 20 余年，通过创新的一体化 HR SaaS 及人才管理平台 —— iTalentX，帮助企业实现覆盖员工全生命周期的数字化管理。公司正在积极布局人工智能技术与人力资源管理场景的融合创新，加快底层平台和产品的研发迭代速度。公司不久前接连推出覆盖人力资源全场景的“北森 AI Family”、“小森” 智能机器人，致力于打造 HR 全场景 AI 赋能，通过人才甄选、自助服务、业务洞察、流程自动化等流程数智化，帮助企业匹配真正需要的人才，提升组织效能，助力科学决策。
 AI+CRM：画像定位“神机妙算”，营销洞察先人一步 客户关系管理的核心在于对商机线索的把控以及对客户心智的抓取，AI 画像通过精准分析客户需求，把握营销时机，做到营销洞察“先人一步”。 客户获取场景：挖掘销售线索，AI 赋能客户获取 场景透视：AI 赋能“智能定位+智能场景+智能沟通+智能洞察”四大场景 获客分为潜在客户群体寻找及制定差异化推广营销策略两步，而有价值的销售线索可能因人力的疲惫疏忽错失，营销策略也需员工进行数据收集、受众分析及内容创作等环节，存在时间及策略上的风险。AI 大模型有望助力客户获取节省人工分析成本，进一步提高获客效率。
人工智能成为推动客户挖掘、营销效率和传播模式变革的重要驱动力，AI 技术深入用户洞察、内容创意、交互形式、传播增效、效果评估等各个环节。
智能定位：AI 在挖掘高质量潜在客户方面具有广阔应用空间。通过大数据在数百万人群中定位目标群体后，人工智能深入多维度分析并与历史数据对比，AI 画像为每一目标客户精准刻画特征，进一步实施优先级排列以推荐最佳客户。
智能场景：为客户营造沉浸式个性体验，在特定场景创造与之匹配的自然交互模式。利用 AI 语言、AI 视觉技术生成丰富有趣的互动体验、话题事件与内容，沉浸式、原生化传递品牌及产品价值，助力品牌传播“破圈”。
智能沟通：AI 在整合营销中成为创意“旧元素新组合”的“发生器”，产出令人耳目一新、参与度和话题性极高的创意。通过用户洞察和品牌洞察找到用户的兴趣沟通点，使用 AI 技术对该兴趣点进行特定建模，让模型自动生成有趣的创意内容。
智能洞察：AI 技术加持客户未来洞察，数据驱动发现问题与解决问题。通过对消费意图、需求特征、决策行为等的综合分析，实现营销投前选品、目标明确、渠道明晰，投中时实时监测投放效果并做出策略优化调整，投后效果评估与目标人群再营销，在持续的营销全链路数字化赋能中，为品牌沉淀数据资产，推动品牌资产不断增值。
 标杆案例：微软，Dynamics 365 Copilot 助力寻找目标受众 智能定位方面，Dynamics 365 Copilot 助力寻找目标受众，能够帮助市场推广人员实现数据可视化，简化工作流程。基于 Copilot，市场人员只要用自然语言与客户数据平台进行简单对话，即可得到高度定制化和目标明确的客户分类。 海外一级案例：VC 入局 AI+CRM 客户获取，客户获取流程趋于智能高效 硅谷头部 VC 机构 Ycombinator 于 2023 冬季孵化营在“客户获取”方向将目光对准包括 Fabius、ColdReach、Bluebird 等在内的 18 家初创公司，基于其在客源获取的营销领域将 AI 技术与公司产品业务紧密结合，得到了 Ycombinator 的重点关注和投资认可，标志着其有望成为着最前沿的 AI 创业方向。 有望受益 1：汉得信息，推进智能营销，搭建品牌与客户间的桥梁 汉得携手众多品牌企业，有望基于 AI 技术赋能，精准分析商城消费者的浏览、搜索、购买行为，针对不同消费者个性化推荐偏好商品，提升用户购物体验和购买转化率，降低营销成本，实现精准营销。未来随着 AI 大模型的不断发展，汉得有望进一步拓宽智能 CRM 领域的业务布局，助力企业搭建品牌与客户间的桥梁。 有望受益 2：金蝶国际，AI 赋能营销数智化协同管理，助力企业决胜数字智能时代 随着 AI 赋能营销数智化场景的不断深入，金蝶推出产品金蝶云·星瀚营销云，助力企业构建覆盖电商、零售、渠道分销业务场景的全域营销通路，服务于企业战略布局、精准营销、渠道管控、运营协同、全网库存与业绩考核数智化转型，满足企业从“营”到“销”的全链路需求。金蝶云正逐步成为全网订单中心，以数字化手段为企业搭建链接全网经销商与用户的桥梁。
 有望受益 3：石基信息，酒店云 PMS 技术全球领先，有望颠覆传统客源管理流程 石基信息作为酒店管理行业龙头，云 PMS 技术全球领先，能做到用户下单，预订信息直通酒店房间管理系统，跳过人工转接。未来将大模型接入现有系统后，有望做到客户与企业系统的直接连接，直击客源颠覆现有的预约模式，从而收获广泛且优质的客户。 关系维持场景：满足客户需求，AI 赋能关系维持 场景透视：AI 赋能“及时响应+充分洞察+全渠道服务”三大场景 客户关系维持主要包括新客户向忠实客户的转化，与现有客户关系的维持及挽回流失客户三部分。AI 的大数据分析能力相较人工能够更好地对顾客行为和特性进行深入分析，取得对顾客及其偏好、愿望和需求的完整认知。同时，AI 能保持与客户之间的高频实时交流，有利于建立、培养和维持与顾客之间长期互利的关系。
AI 突破了传统的客服管理与服务模式，帮助企业构建全渠道信息收集、全天候服务管理、精准客户洞察的完整客户联络体系，实现客户服务质量与和服务效率双重提升。及时响应：AI 具有出色的倾听和理解语音交互能力，能够及时响应客户、提高首次联络解决率，并缩短处理时间。例如，智能客服机器人等工具能保持对客户的 24 小时全天候自动化服务，解决非工作时间无人值班应答的问题，保障响应速度及业务连续性。充分洞察：AI 通过对客户沟通数据的分析和挖掘，精准捕捉用户标签，总结用户偏好模式，生成对应营销及沟通话术，提高服务及推荐精准度。全渠道服务：AI 技术可以实现全渠道访客接入，通过网站、APP、微信公众号、小程序等多种渠道服务客户。客服管理的接入渠道更加丰富，多媒体的交互形式也为客户提供了更多惊喜。确保了无缝的客户体验，有效提升客户咨询过程的流畅度与满意度。 标杆案例：Salesforce，推出首个 CRM 生成式 AI Einstein GPT Salesforce 推出了全球首个 CRM 生成式 AI：Einstein GPT。Salesforce 拥有世界排名第一的 CRM 和世界上最强大的客户数据集，这使得 Einstein GPT 能以其他公司无法比拟的方式生成 AI 内容。
及时响应方面，Einstein GPT 能够及时对客户的疑问做出回复，自动生成个性化的座席聊天回复，Einstein GPT 还能自动生成电子邮件，安排会议，提高客户沟通效率。充分洞察方面，Einstein GPT 能在个案总结期间自动生成自然语言摘要，并将以往的个案 笔记生成知识库文章，形成重点客户信息知识库。另外，营销人员可以利用 GPT 动态生成个性化内容，通过电子邮件、移动设备、Web、广告等形式吸引客户和潜在客户，极大了提升员工工作效率。
 海外一级案例：VC 入局 AI+CRM 关系维持，CRM 有望实现全流程数智化 硅谷头部 VC 机构 Ycombinator 于 2023 冬季孵化营在“客户关系维持”方向将目光对准包括 Yuma、OpenSight、Sameday 等在内的 7 家初创公司，基于其在 CRM 领域将 AI技术与公司产品业务紧密结合，得到了 Ycombinator 的重点关注和投资认可，标志着其有望成为着最前沿的 AI 创业方向。 电商应用场景：打造高效营销，AI 赋能电商行业 场景透视：AI 赋能“洞悉诉求+更替产品信息+智能物流”三大场景 AI 为电商场景的多环节提速增效，降低人力成本，生成营销策略，简化营销步骤，提供更加个性化、高效、智能化的服务，提高用户满意度和忠诚度，促进企业实现低成本高效率的业务发展目标。
洞悉消费者诉求：在产品搜索环节，除了个性化产品推荐外，AI 能够通过自然语言处理将生活惯常用语与电商产品标签进行深度关联，精准化商品搜索结果。
更替产品信息：时效性对电商企业尤其关键。产品信息需要快速更替、销售布局要考虑全局数据、营销人需迅速产出内容，AI 能够将营销人员从这些繁复琐碎的工作中解放出来。例如，AI 自动搜索产品信息数据库完成电商系统的信息替换与更新；实时监控更换产品图片及文案对销售情况的影响等，方便营销人员根据这些洞见及时调整、优化内容。
智能物流：通过机器学习预测趋势，AI 能更加智能和高效地优化每个订单的交付时间及成本。例如，对于送达超问题，AI 能够自动调整策略加快配送速度，还能根据天气和其他相关数据预测物流配送的潜在风险，采取提前改换配送渠道或者更新发货仓库的应答方式。 标杆案例：微软，Copilot 精准定位客户群体，电商行业应用前景广阔 典型案例：Microsoft 在洞悉消费者诉求方面，借助 Dynamics 365 Customer Insights 中 的 Copilot，能够生成高度定制化和目标明确的客户分类，应对复杂的计算并且准确定位特定客户群体。更替产品信息方面，Copilot 能在几秒钟内自动生成在线商店商品简介，包含产品的颜色、材料、尺寸等特性，并能对描述的调性、格式、长短进行定制。
 有望受益 1：微盟集团，AI 赋能去中心化商业系统，驶入智慧电商服务深水区 随着电商客户对数智化转型的需求日益提升，微盟持续改进和深化 SaaS 技术和产品，推 出“面向未来的去中心化商业操作系统”——微盟 WOS 新商业操作系统，进一步满足客户的需求。微盟 WOS 新商业操作系统的核心优势，在于其一方面构建了数字应用集成的 SaaS 平台，可以为商家提供全链路、全场景、一体化的 SaaS 产品和创新应用；另一方面，其又提供了数字能力共享的 PaaS 平台以及数字生态创新的共享平台，可以满足企业的诸多个性化需求。这也意味着，微盟从纯粹提供 SaaS 服务的公司，正式向 PaaS 平台服务进军，踏出了搭建生态的第一步，有望在 AI 不断加码智慧电商的大背景下持续受益。 有望受益 2：光云科技，携手阿里云打造企业级全渠道智能电商客服解决方案 光云科技与阿里云达成合作，基于阿里云行业领先的自然语言处理（NLP）、机器阅读、知识图谱等核心算法与技术，进一步强化快麦小智的底层技术能力，包含但不限于机器人意图识别、语义理解、多轮对话、知识挖掘、导购营销等核心技术，助力快麦小智以更稳定、更场景化的解决方案赋能商家，特别是规模上亿且有多平台全渠道服务需求的电商企业。融合阿里云的核心技术后，快麦小智客服机器人在问答能力、营销能力上都有了质的提升，现已覆盖多行业领域内的 TOP 商家。光云科技有望在未来 AI 技术的持续赋能下，为电商企业打造更稳定、更立体的企业级多平台、全渠道智能电商解决方案。 AI+OA：人机交互重塑办公模式，跨平台数据“有问必答” 随着“AI+大数据”的智慧企业转型，企业的协同办公方式进入智能化时代。基于跨平台数据及人机交互，OA 迎来“有问必答”新模式。 智能工作助手：解放双手降本增效，AI 赋能协同办公 场景透视：AI 赋能“跨平台数据查询+办事流程简化+个人秘书”三大场景 AI 技术在 OA 场景中快速将人、应用和数据进行匹配，实现多种协同应用场景下的人机交互、智能数据搜索和业务梳理等，解决系统多、界面复杂、找人难、办事难的核心诉求。
跨平台数据查询：智能工作助手通过接入多个平台数据，通过智能语音助手的形式协助企业员工、企业管理者进行跨平台数据查询，让工作更加便捷。简化办事流程：智能工作助手通过问答式对话，解决员工在行政事务、日常办公中对办事流程不熟悉造成的时间和精力浪费问题。个人秘书：工作助手能够在日常消息提醒、业务问题回答、技术难题指导等方面给予员工帮助，并为员工安排每日待办事项，进行智能时间规划，提升工作效率。 标杆案例：泛微网络，国内 OA 龙头，“四大智能化”办公平台助力协同提升效能 泛微网络是国内 OA 行业龙头企业，专注于协同管理软件领域，主要为政企客户提供统一的数字化办公平台。泛微独创的 OA 办公平台具备“四大智能化”特色——行政办公智能化、数据查询智能化、知识问答智能化与业务处理智能化，满足公司各类管理场景的需求。泛微 OA 平台功能强大，如跨平台数据查询方面，泛微智能办公平台能够直接询问公司截至目前的销售额、个人假期、费用收支等情况，并给出同期比较，帮助员工直观了解数据变化。简化办事流程及个人秘书方面，泛微智能办公平台的“小 E”是每位员工的 7×24 小时智能助手，为员工在处理问题、学习知识、办理事项、消息提醒等方面答疑解惑，并对技术和产品问题提供参考等。
 会议管理场景：实时同步直击痛点，AI 赋能智能会议 场景透视：AI 赋能“信息管理+内容管理+记录梳理+信息传递”四大场景 随着远程办公模式的逐渐普及，智能会议解决方案成为刚需，当前的会议系统往往存在设备互联繁琐、会议记录混乱、内容梳理繁琐等痛点，智能会议的语音实时转写、智能记录会议摘要、会议信息管理等功能大幅提高信息整理效率。
AI 为会议管理场景在会议信息管理、会议内容整理总结、会议历史记录梳理和非与会人员信息传递等方面存在进一步赋能的空间。会议信息管理：会议管理场景中下的会议助手能够确认参会人员，做到信息及变更及时通知、开会提醒以及会后报告发送等操作，有利于员工进行时间管理，让团队协作更加丝滑。会议内容整理：AI 在生成会议内容整理方面存在较大应用空间。通过语音识别、逐字记录实时同步会议进程，定期生成可视化摘要，并智能推送初步方案建议。语言方面，AI 翻译能够协助跨国团队进行更顺畅的团队交流，生成多语言会议纪要。会议记录梳理：对于某一重要业务或重大事件的商讨及合作，一次会议无法解决问题，往往存在系列会议。AI 纵向整合历史会议的零碎要点，形成完整的事件框架，帮助企业明晰核心脉络，提高沟通效率。非与会人员信息传递：非与会人员通常通过观看视频回放或阅读会议纪要的方式了解会议内容，缺乏效率、时效性与准确性。通过人机交互，AI 能够实现问答式输出会议内容，快速解答用户关心的方面，大幅减少信息传递时间。 标杆案例：微软，Copilot 高效汇总整理会议信息，为 Teams 会议转型赋能 会议信息管理方面，Microsoft 借助 Microsoft Graph 将来自用户的 Word、PPT、电子邮件、日历、备忘录、联系人的数据汇集在一起。用户可以要求 Copilot 准备与某位客户的会议，Copilot 就会汇总各种来源的信息，在几秒钟内整理出一份总结报告。会议内容整理方面，Microsoft 的 Teams 通过输入相关指令，Copilot 能够实现实时总结、归纳会议要点，给予关于后续讨论和待办事项的建议等功能。会议记录梳理方面，Microsoft 能一次性生成多个会议的纪要并进行简要总结，鼠标悬停在文字上，就能获取更多详细信息，以便及时查漏补缺。
 （本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
该文章在 2024/7/3 18:17:59 编辑过 |
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