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生成式AI的杀手级企业应用可能为ERP

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AI热点日报时间:2026-06-01
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```html 把生成式AI和ERP系统整合在一起,结果会怎样?简单来说,员工能够节省大量时间,业务流程运转更加顺畅,就连应收账款回收的效率也显著提升。甚至有业内专家大胆预测,这套经典的企业管理软件,很可能由此迈向“自主化”的新时代。 ERP注定会因为生成式AI迎来一次深刻变革。不少行业专家认为,这

```html 把生成式AI和ERP系统整合在一起,结果会怎样?简单来说,员工能够节省大量时间,业务流程运转更加顺畅,就连应收账款回收的效率也显著提升。甚至有业内专家大胆预测,这套经典的企业管理软件,很可能由此迈向“自主化”的新时代。

GenAI的杀手级企业应用可能是ERP

ERP注定会因为生成式AI迎来一次深刻变革。不少行业专家认为,这两者的结合堪称天作之合,而最终受益的,将是企业的利润表。 当然,GenAI与ERP的“联姻”目前仍处于早期阶段,但前景已经足够令人期待。以员工为例,未来他们或许能通过一个代码向导,自行搭建专属的ERP功能模块,省去大量繁琐流程。Forrester分析师Liz Herbert正是这样判断的,她也是报告《GenAI将如何改变ERP》的主要作者。 事实上,部分企业早已将传统AI应用在ERP系统中,例如预测市场趋势、优化供应链管理等。但Herbert在报告中指出,新一代的生成式AI远不止于此,它能让员工从最核心的重复性事务中彻底解脱出来。 “财务和运营部门的员工,终于可以告别那些令人头疼的日常工作,比如撰写报告、发送催款邮件、制作账户汇总。”Herbert在一篇博客中写道,“他们不再需要亲自动手逐项完成,而是转型为AI产出内容的审核者,负责把关质量即可。” 这样一来,员工节省下来的时间就可以投入到更有价值的工作中,生产力自然水涨船高。报告还提到,GenAI能够使应收账款回收流程更加高效、成本更低,利润自然随之增长。 不过,由于GenAI在ERP系统中的应用仍较新,IT高管们还在探索如何准确计算投资回报率。Herbert补充说,即使如此,企业仍在积极推进相关项目——在6月初的SAP Sapphire大会上,这成为了热议话题。企业的做法各不相同:有的自主开发AI,有的与AI公司合作,更多则是双管齐下。对于大多数公司而言,“想单打独斗,确实不太明智。”Herbert表示。 Forrester报告中的观点,也让Runmic的CEO Omar Kouhlani深有共鸣。Runmic是一家专注于AI对话分析平台的公司,不仅在产品中使用了AI,过去一年里,公司内部也在运用报告中提及的方式。 举个例子,Runmic利用AI来撰写报告、起草邮件,并辅助代码开发和测试。Kouhlani说,这些任务以往需要员工花费好几个小时。 “现在,员工只需审核AI生成的内容,然后就能回归更具战略意义的工作。”他表示,“AI负责那些琐碎、重复的任务,为我们提供精准、及时的洞察,这样我们就能集中精力进行战略规划和决策。” 由于Runmic成立时间不长,且较早开始拥抱AI,所以精确计算节省的成本并不容易。不过Kouhlani粗略估计,员工至少能节省20%的时间。 当然,Kouhlani也承认AI存在短板。例如,Runmic格外重视数据安全,并持续关注不断变化的AI监管政策。 AI生成的内容同样需要人工把关。“说到底,最终还是要靠人眼复核,确认AI的工作是否准确。”他说。

客户需要AI

NILG.AI(一家AI培训与开发公司)和VAI(一家ERP软件开发商)的高管们,同样注意到客户对AI与ERP集成的需求正在明显上升。 NILG.AI已经协助数十个客户实现了AI与ERP、CRM系统的集成,公司CEO兼联合创始人Kelwin Fernandes说道。客户最初接触AI,通常是从优化CRM入手。不过Fernandes观察到,AI正在向ERP领域渗透,帮助进行需求预测、定价、非结构化数据提取,以及调度、票据路由等运营环节的效率提升。 “在我看来,任何涉及决策的过程,都有可能成为AI的目标。”Fernandes说,“不过,核心还是要聚焦那些对业务形成瓶颈、同时又有历史数据可供支撑更好结果的决策。” Fernandes也提醒,AI并非万能。它更适合那些没有标准答案、且允许一定出错率的过程。 “与传统软件开发不同,你无法完全掌控和理解AI输出的结果。”他说,“即使使用了AI,也必须提前考虑好,一旦出错该如何应对。” 他接着指出,企业在不少环节其实对错误是有容忍度的,例如根据需求预估进行产能规划。“只要AI给出的预测比人类更准,即使偶尔出错,企业也愿意接受。”他说。 与Runmic类似,ERP开发商VAI也在内部使用AI。VAI的CIO Kevin Beasley介绍,公司从2016年起就与IBM合作,利用传统AI进行数据分析,目的是向客户展示AI的能力。 此外,VAI还借助AI和移动应用来优化客户的仓库运营。Beasley也看到,中端市场的客户开始使用AI聊天机器人,这些机器人通过检索增强生成(RAG)技术,基于公司或行业的特定数据进行训练。

首先,识别一个问题

Beasley指出,中小企业正在掀起一股AI“采购热潮”。在他看来,AI能够成为帮助中端市场公司抗衡大企业的平衡器。但前提是,公司必须首先明确AI到底能解决什么问题。 “中端市场公司没有无限的资源去试错。”他说,“他们需要的是能解决具体挑战、物有所值的解决方案。” 他又补充说,在这场AI淘金热中,公司很容易拿着锤子找钉子,把AI硬塞到不合适的场景。“当然,尝试总是可以的,有时候瞎猫碰上死耗子,你或许能搞出个自己都没想到的好东西。” Beasley认为,中端市场最大的机会,其实潜藏在电子商务与AI的交汇处。他解释说,电商几乎涉及公司供应链的方方面面,包括订单、营销和交付。 Beasley和Runmic的Kouhlani都建议,企业在将AI与ERP集成时,最好从小处着手,并且要预见到可能遇到的各种问题。 “先开始研究一下GenAI能为你的ERP做点什么。”Kouhlani说,“然后,就像你招了个初级实习生一样,先分配一些低风险的任务给它,比如常规报告或数据录入,这些活儿即使出错影响也不大。密切监督AI的产出,如果觉得靠谱,再逐步扩大它在ERP中的角色。” 虽然GenAI与ERP的结合仍属新鲜事物,但Kouhlani已经看到了“自主ERP系统”的雏形——这类系统能够自动适应不断变化的业务条件,并实时调整方向。 “我还看到AI在战略规划中扮演更重要的角色,能以闪电般的速度模拟复杂的业务场景,帮助评估不同的潜在结果。”他说。 ```
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