当下，正值企业数智化转型的关键时期。 当 AI 浪潮涌入产业，除了底层的算力和模型竞赛，更庞大的需求在于企业内部“神经系统”的升级。

在 2026 年节点增长大会上，用友集团副总裁、中上协AI专委会主任郭金铜，以企业服务老兵的视角，深刻剖析了当前AI在企业落地的痛点与误区。

用友集团副总裁郭金铜

郭金铜指出，企业 AI 绝非个人 AI 的简单放大，它必须建立在企业主体之上，追求结果的极致可靠与合规。

他进一步谈到，支撑企业 AI 落地的不仅仅是模型，而是“AI×数据×流程”的三位一体。数据需要从“给人看”转变为“给机器看”；流程需要为了自动化而彻底重构。

更重要的是，智能体不会颠覆传统软件，反而让软件变得前所未有的重要——大模型是脑，智能体是手脚，而软件则是控制体，是智能体真正能够触达业务、指挥万物的“手和脚”。

为了完整呈现郭金铜的思考，节点财经对演讲内容进行了深度整理：

核心观点梳理：

1. 企业AI不等于个人AI： 企业AI的能力必须归属于企业主体，而非依附于员工个人。它不追求单点的“超级助手”，而是构建结果可靠、合规安全、能实现自动化决策的企业级一体化操作系统。

2. 企业AI成功落地有三大法则 ：不能坐等大模型“大水漫灌”，必须积极做落地适配；数据要从“给人看”转变为“给机器看”；流程要为自动化而重构。唯有三者形成正向闭环，才能打破“AI泡沫”错觉。

3. 企业拥抱AI的进阶路径有三种视角： 从“+AI”思维（外挂模式）的稳健增量，到“AI+”思维（重构模式）的拆旧建新，再到“AI原生”思维（创新模式）的颠覆开拓，企业需根据自身阶段选择合适的切入方式。

4. 软件是智能体的手和脚： 大模型是脑，智能体依靠软件这一“控制体”来指挥业务、调用数据。企业软件在AI时代将作为经营管理的操作系统更加重要。

以下是郭金铜演讲精选：

01 企业AI是必选题，但不同于个人AI

在2026年节点增长大会的现场，行业内的一个变化已清晰可见：关于AI，共识已定，争论的焦点从“要不要做”全面转向了“怎么执行”。

借此契机，用友希望结合近年来的实践经验，分享对企业AI的深度认知与落地思考。

落地执行前，首要任务是厘清概念。企业AI与个人AI存在本质不同，这种差异主要体现在四个维度。

第一，服务主体与能力的归属。

企业AI必须服务于企业主体，而个人AI服务于个人。这一观点在实践中极易跑偏。部分企业拥抱AI一整年，结果能力全部“生长”在了员工个人身上，一旦员工离职，能力随之流失，企业最终面临“竹篮打水一场空”的窘境。 因此，企业AI的能力必须构建在组织主体之上，成为企业的沉淀资产，而非依附于员工个人。

第二，系统架构目标不同。

企业AI的核心不在于打造单点的“超级助手”或独立工具（如文档处理、健康管理），而在于构建一个企业级、一体化协同的操作系统。正如ERP时代的逻辑一样，企业AI 强调的是全局的业务协同与流程贯通。

第三，对可靠性与可验证性的要求不同。

个人AI多应用于生成式场景，聊天、绘图、写作，具有较高的容错率。但企业AI 往往涉及复杂的商业决策和自动化执行，如自动付款、库存调拨，其结果必须是“可重复验证”的。 在企业经营中，一旦决策结果不可靠，将导致严重的后果与经济损失。

第四，对安全合规的要求不同。

这是许多企业容易忽视的“重灾区”。现实中，部分技术能力较强的员工私自违规开发智能体，而传统IT系统往往缺乏针对性的防御机制，给企业数据安全埋下了巨大隐患。

明确了边界与定义，落地企业AI便不再是选择题，而是必选题。其价值不仅在于降本增效、控险提质，更在于在终端层面提升经营绩效，打造新时期的核心竞争力。 短期内，它或许不会立刻带来业绩暴增，但能显著提升业务敏捷度与管理精益度。特别是在出海领域，AI的多语言能力能够同步覆盖全球业务流程，成为中国企业全球化布局的关键助推器。

数据也佐证了这一点：Gartner预测，到2028年，企业80%的业务将由智能体主导。AI应用得当可提升40%的效率，降低50%的成本。普及智能体，不仅是企业发展的内生需求，更是国家层面的战略使命。

02 拆解AI落地的三位一体法则

回应大家都很关心的“AI 泡沫”的讨论。为什么市场会有“泡沫论”的声音？是因为许多企业应用后发现效果不及预期。

大家误把AI当成了即插即用、药到病除的“万能药”，但事实是，AI的落地是一个需要适应、适配和训练的系统工程，这背后必须扎实做好三大基础工作。

首先，大模型的适配。

通用的基础大模型就像是标准尺码的成衣，直接穿在特定企业身上，往往不合身，甚至会让人很难受。企业不能坐等大模型完美成熟后再去“大水漫灌”，那样就太晚了。 正确的做法是立刻行动，通过增加上下文、利用RAG（检索增强生成）或进行微调（Fine-tuning），让大模型去适应企业的具体场景，把“成衣”改成“定制装”。

其次，数据的准备。

如果把AI比作跑车，数据就是燃油，很多企业目前面临“无油可烧”的窘境。我们需要澄清一个误区：现有的企业数据大多是给“人”看的，而机器数据的格式要求完全不同。如果企业直接把给人看的数据喂给 AI，AI 不仅“吃不下”，甚至会“消化不良”。 因此，企业必须进行数据治理，将其转化为机器可读的结构化格式。

再者，流程的重构。

数据源于业务流程，要生产出同步给 AI 使用的优质数据，就必须对现有的业务流程进行重构与优化。否则再强的大模型也发挥不了作用。

在用友看来，新时期企业 AI 落地，是“AI × 数据 × 流程”的三位一体。

三者需要形成一个正向闭环：优质的流程生产出高质量数据，高质量数据投喂出更聪明的AI，AI反过来进一步优化流程。用“带兵打仗”比喻的话：员工是士兵，AI是武器，数据是粮草弹药，而流程就是军纪军法。只有四者有机协同，团队才能战无不胜。

在具体落地路径上，用友观察到企业主要有三种视角。

第一种“+AI "思维，即外挂模式。

企业保持现有核心业务不动，而是将AI作为辅助工具挂载在业务之上，这是目前最稳妥的起步方式。

第二种“AI+ "思维，即重构模式。

类似于深度的数智化转型，要求重构原有的IT系统。 这是三条路线中最难的一条，因为拆解并重建大型企业的系统（如ERP）是一项浩大的工程，通常需要专业服务商的赋能。

第三种“AI 原生”思维，即创新模式。

真正的AI原生，是指完全不受现有业务逻辑的束缚，利用AI技术开拓全新的市场、业务和模式，跳出旧框架，实现全新的商业闭环，真正的AI原生。

03 智能体是“大脑”，软件是“控制体”

在企业应用AI的诸多路径中，对于大型企业而言，最艰难、价值最大的莫过于重构模式。这不仅需要决心，更需要专业服务商的支持。在当下的市场环境中，最主流、最靠谱的选择，正是企业软件服务商。

为什么是企业软件？因为，为AI保驾护航的流程，是通过软件进行标准化编排和落地的，投喂给AI使用的数据，也是通过软件进行存储和调用的，就连AI自己，核心就是算法，也是通过软件实现的。如果说AI是鱼，那么软件就是水，没有企业软件，企业AI是不可能真正落地的。

那么AI智能体是否会替代原有的IT系统？答案是否定的。现有的IT系统实际上是智能体的“手和脚”。

如果我们把大模型比作思考决策的“大脑”，那么智能体作为“代理人”，想要真正干活——无论是抓取业务数据还是指挥物联网设备——都必须通过软件这个“控制体”来实现。所以在AI时代，现有的IT系统非但不会被颠覆，反而会迎来全新的升级与进化。企业软件作为经营管理的“操作系统”，其重要性也将显著增强。这就好比在信息化时代没有ERP等管理软件的坚实支撑，企业经营很难正常运转一样。

打造AI时代的企业核心竞争力，不仅是企业的商业诉求，也是国家层面的战略需求。大型企业软件体现了大国的软实力，也是国产自主替代的核心阵地。用友深耕此领域37年，始终致力于打造中国原生的全球领先企业软件，这不仅是为中国企业保驾护航，更立志成为中国软件走向全球的一张名片。

为迎接这一时代，用友推出了新一代企业软件——用友BIP。经过数年的持续迭代，用友BIP 5实现了“AI ×数据×流程”原生一体。基于用友BIP，用友提供的企业AI服务，主要包括四层，最下面是统一数智底座平台服务，以及基于统一底座，基于AI应用需求重构的流程服务和数据服务，最上面就是当前已经开始规模普及的AI智能体服务，包括通用智能体和众多的专用智能体。

当前，用友已经为企业AI重构优化了2500个企业最通用的核心业务流程，并基于37年的行业know-how训练了超过100多个专用智能体，遍布企业经营管理的各个场景领域中。

关于大家关心的智能体分级与商业化，本质是“可验证过程的自动化”。为确保结果靠谱，用友依靠2500个优化后的标准流程来支撑智能体，确保其输出既可靠又合规。同时，我们引入了类似自动驾驶的分级标准，将智能体从L1对话助理到L5高级专家分为五级。在销售时我们会明确告知客户，您购买的是刚入行的“实习生”还是经验丰富的“高级专家”，级别不同，价格自然不同。对于通用场景，我们可以直接提供专家级智能体；而对于复杂场景，则需要结合客户的私有数据，由厂商与客户像“培养孩子”一样共同共创。

目前，用友BIP企业AI的智能体已广泛应用且成效显著。例如某企业升级订单处理系统后，效率惊人地提升了80倍。截至今年三季度，用友BIP企业AI签约额已达 7.3 亿元，足见企业拥抱AI的热情。

最后，用友通过服务众多行业领先企业数智化，深刻体会到，中国许多领先企业的数智化水平实际上已经超越了西方同行，放眼全球都处于领先地位。中国拥有全球领先的国产大模型厂商，也有全球领先的企业软件厂商，加之国家政策的大力支持，我们有理由相信，中国企业的AI普及应用一定能走在世界前列。用友希望与所有企业携手，加速推进AI落地，共创商业新价值。