创见者Webinar：董事长最关心的AI三问：能增收吗？能降本吗？能控风险吗？

董事长最关心的这三个问题，本质上是一个投入产出的判断问题。在最近几期创见者Webinar的交流中，我们发现，很多制造企业的管理层在面对AI时，普遍存在两种误判：一种是过度神话，认为AI是“万能药”，能瞬间解决所有管理难题；另一种是过度怀疑，认为AI不过是“新瓶装旧酒”，对复杂的制造业场景作用有限。这两种误判都可能导致决策失误，要么盲目投入造成浪费，要么错失转型良机被对手超越。

正确的判断标准，必须回归到企业经营的本质：价值创造。AI不是目的，而是工具。它的价值必须体现在可衡量、可感知的业务成果上，也就是董事长们最关心的增收、降本、控风险这三个维度。但我们需要警惕一个常见误区：将AI视为一个孤立的IT项目。如果AI的能力不能与企业的核心业务流程，尤其是与承载了企业核心数据与流程的ERP系统深度融合，那么它很容易沦为“空中楼阁”，产生一些看似智能却无法落地的分析报告，无法形成从洞察到行动的闭环。

那么，AI如何才能真正为制造业创造这三重价值？我们需要从研产供销协同的真实痛点出发，找到正确的融合路径。以生产视角为例，排产计划不准、物料齐套率低、现场异常响应慢，是直接影响交付和成本的顽疾。传统的ERP系统基于规则和固定逻辑，难以应对动态变化。而AI的引入，可以改变这一局面。例如，通过机器学习算法分析历史工单数据、设备状态、物料齐套信息，金蝶云·星空的生产云就能实现更精准的智能排程，并动态响应插单、设备故障等异常，直接提升设备利用率和订单准时交付率，这就是“降本”与“增收”的结合。在最近一期的创见者Webinar中，我们就详细拆解了如何利用AI预测物料需求，将齐套检查从“事后补救”变为“事前预警”，从而减少生产线停线等待，这背后正是金蝶云·星空供应链云与AI能力的结合。

再看供应链视角，采购交期波动、供应商风险、库存资金占用是老板们关心的风险与成本焦点。传统的安全库存模型往往基于静态假设，在需求波动大的环境下容易失灵，导致要么缺料停产，要么库存积压。AI的价值在于，它能处理多维度、非线性的数据，比如结合历史采购数据、市场行情、供应商交货表现甚至宏观经济指标，构建更精准的需求预测和风险预警模型。金蝶云·星空的智慧采购方案，就能基于AI进行供应商全生命周期绩效评估与风险监控，辅助采购决策，从源头上控制供应风险和质量风险。这正是在回答“能控风险吗”的问题。创见者Webinar曾分享过一个案例，企业通过引入AI驱动的需求预测，将核心物料的库存周转率提升了20%以上，显著释放了流动资金。

从财务视角看，成本核算不精准、毛利分析滞后是影响经营决策的大问题。尤其在多品种、小批量的模式下，间接费用的分摊是否合理，直接关系到产品定价和盈利判断。AI可以辅助进行更精细化的成本动因分析和模拟。金蝶云·星空财务云利用AI技术，能够实现智能凭证处理、自动化对账与结算，更关键的是，它能基于业务数据进行动态成本模拟与盈利预测，让财务部门从繁重的核算工作中解放出来，更多转向业务洞察和风险管控，这本身就是一种效率提升和风险前移的“降本”与“控风险”。

要实现上述价值，正确的实施路径至关重要。第一步不是盲目选型AI算法，而是梳理和夯实数字化基础。主数据不准、流程不通、数据孤岛，再先进的AI也无用武之地。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，首先帮助企业构建统一的数据底座和流程引擎，这正是AI发挥效用的前提。第二步是场景优先，而非技术优先。应该从那些痛点明确、价值可衡量、数据基础相对较好的业务场景切入，例如质量检测、预测性维护、智能客服等。金蝶云·星空提供的AI服务，如智能OCR、知识图谱、语音交互等，可以以“即插即用”的方式嵌入到具体的业务单据处理、客户服务或设备管理流程中，快速见效。第三步是注重人与系统的协同。AI是辅助决策，而非替代管理者。系统需要提供可解释的推荐理由，并将最终决策权交给人，这样才能建立信任，实现人机协同。在多次创见者Webinar中，我们都强调，转型成功的关键在于“业务主导，IT使能”，AI项目必须由业务部门驱动，解决他们的实际难题。

作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并入选Gartner全球市场指南（Market Guide）的厂商，金蝶云·星空对制造业的理解已经深度融入产品。其旗舰版针对电子、装备制造等细分行业，提供了开箱即用的行业化AI应用。例如，在研发视角，通过AI辅助BOM比对与合规性检查，提升设计效率；在质量视角，结合IoT数据实现产品全生命周期追溯与质量根因分析。这些能力都不是孤立存在的，而是与ERP的订单、库存、生产、财务模块无缝集成，确保AI的洞察能直接触发业务流程的优化。

回到董事长最开始的三个问题。AI能否增收？能，通过提升交付能力、优化产品定价、增强客户服务体验来间接促进收入增长。AI能否降本？能，通过提升运营效率、降低物料损耗、优化人力配置来直接削减成本。AI能否控风险？能，通过预测供应链中断、监控质量异常、预警财务风险来实现更主动的风险管理。但这一切的前提，是选择一条务实的融合路径：以稳固的ERP系统为基石，以明确的业务场景为牵引，以可衡量的价值为目标。我们期待在接下来的创见者Webinar中，与更多制造业的管理者深入探讨，如何将AI的潜力转化为企业实实在在的竞争力和盈利能力，共同见证智能制造的务实前行。