金蝶李帆:以企业级AI平台为基,共筑智能化转型超级底座
近日,金蝶数字化转型工作坊(第二十二期)暨走进赛力斯&重庆大学研学圆满落幕,金蝶中国副总裁、苍穹平台总经理李帆在会上发表《金蝶云・苍穹,新一代企业级 AI 平台》主题分享。
2025-09-22
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近日,金蝶数字化转型工作坊(第二十二期)暨走进赛力斯&重庆大学研学圆满落幕,金蝶中国副总裁、苍穹平台总经理李帆在会上发表《金蝶云・苍穹,新一代企业级 AI 平台》主题分享。李帆立足金蝶自身实践与行业观察,从AI认知、落地路径、平台支撑等几个维度深入浅出地剖析,揭示出AI并非孤立的技术噱头,而是需与业务深度融合、依托坚实平台支撑的“转型生产力”。以下为演讲的部分要点,特别与您分享。

金蝶中国副总裁、苍穹平台总经理李帆
01
“笨拙”是 AI 技术爆发的起点
谈及 AI,不少人会因当前技术的“不完美”产生质疑,正如首届世界人形机器人运动会上,机器人出现奔跑摔倒、拳击未战先认输等场景,有人据此认为 AI 距离“颠覆”仍有较远距离。但回望科技发展历程,140年前奔驰初代汽油车跑不过马匹,却由此开启了汽车时代;如今 AI 的“笨拙”,恰恰是其技术爆发的起点。对AI的认知,首先要跳出“短期结果论”的局限,着眼于其长期进化潜力。
当前,AI技术正加速发展,大语言模型凭借对人类文明文字的处理能力,拥有生成新内容的无限空间;与此同时,AI 正开启智能超级周期,这一周期对 GDP 的影响可能更高,持续时间或更短。从 Gartner 生成式 AI 成熟度曲线可见,虚拟助理已实现普遍应用,多模态UI、垂域模型等技术也在逐步发展。但需注意的是,在企业AI应用中,大语言模型并非万能,需与非生成式 AI、专家系统等技术结合使用;且大语言模型存在感知、记忆、行动等能力缺陷,需借助 AI Agent 弥补。
企业AI应用落地主要有三种模式,分别是 Embedded(“人类决策、AI 辅助”)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能体),其核心差异在于“AI自主性”的由低到高。目前,完全自主的 Agent 应用仍较少,多数企业的 AI 应用仍处于“AI 增强”阶段。企业AI应用落地并非一蹴而就,需遵循科学的演进逻辑,正视AI应用的“静默期”,容忍技术初期的错误,通过获取反馈不断迭代优化。简言之,就是要保持长期耐心。
02
AI要好用
企业需要一个“超级底座”
如今,企业若想用好 AI,亟需一个能承接技术、融合业务的 “超级底座”—— 这正是金蝶苍穹平台的定位。以下从四个维度,解析苍穹平台如何支撑企业 AI 转型:
云原生:苍穹平台底层基于云原生架构搭建,且具备 AI 能力,能充分发挥云计算在集中算力、弹性伸缩、高可用性等方面的优势,为企业 AI 应用的高性能需求提供支撑。传统单体架构下,大型 ERP 系统在高并发计算场景中常遇性能瓶颈,而苍穹平台以云原生为核心创新,将传统 ERP 的单体一体化架构拆分为服务化架构,解决了企业系统紧耦合问题,同时提升了系统性能与可靠性。
数据层:提供数据采集、治理到资产化的全流程工具,核心为“场景驱动治理”,如搭建 ChatBI 时聚焦财务数据治理以避免“全而不精”;同时支持结构化与非结构化数据统一管理,助力企业释放数据价值。当前,数据全流程对 AI 应用重要性凸显,但数据治理难度大、短期难见成效,因此我们更主张“自上而下”模式,以具体应用(如搭建 AI 知识问答系统时,通过其需求反向推动知识与制度的数据治理)推动数据治理,不脱离应用场景。
模型层:苍穹平台既有自研垂域模型(如 ChatBI、财务分析模型,前者基于自主训练实现而非通用大模型加提示词,后者针对上市公司财务分析报告需求部署预训练小型模型),也支持通过 Agent平台对接GPT、DeepSeek 等第三方通用模型;部署方式上提供公有云、私有云、混合云等选项。从成本看,公有云 API 成本更低,降低企业 AI 应用门槛,且公有云 API 成本未来可能进一步降低。
安全可信:苍穹平台的可信层不仅实现信创适配与漏洞治理,还能管控企业专属术语、保护个人隐私,确保AI输出内容合规、准确。企业 AI 落地过程中,安全与合规是核心关注点。苍穹平台高度重视安全与自主可控,尤其注重信创适配 —— 除满足传统软件在数据身份、权限、隐私等方面的信创要求外,平台已全面适配国内信创体系,覆盖芯片、操作系统、数据库等关键环节。其中,数据库适配难度最大,但目前苍穹已能适配国内十到二十种主流信创数据库。
03
实现“高效落地”
苍穹提供四大套件
实践表明,平台化是企业AI落地的 “最短路径”。为推动企业级AI应用高效落地,在上述基础能力之上,苍穹平台进一步提供四大核心套件,分别是 Agent 开发、应用开发、集成连接、数据分析。
Agent开发套件:可帮助企业快速搭建邮件订单处理、HR 智能体等场景化应用。需要说明的是,这里的智能体并非完全自主的代理性AI,而是依托大模型完成特定任务,类似于的“副驾驶”的工具。
应用开发套件:在传统开发模式下,开发采购单等基础功能需投入后端开发、前端开发及视觉设计人员,编写高代码,耗时可能长达一二十天。而借助苍穹平台的模型驱动低代码开发方式,完成相同功能仅需两到三天,开发效率大幅提升。平台已预置底层业务逻辑、组织权限、增删改查、导入导出等基础功能,开发者无需重复开发,可聚焦于业务逻辑的实现。
集成连接套件:当前企业系统中,异构系统数量众多,单一系统难以包揽所有业务。为实现不同系统的高效连接,金蝶推出集成连接平台,已服务众多客户完成 OA、电商等系统的集成工作。该平台可快速处理数据与流程的集成需求,打破系统壁垒。
数据分析套件:在AI时代,BI系统正朝着两个方向演进:一是用户体验升级,支持通过自然语言进行数据检索;二是分析能力增强,新增归因分析等 AI 功能。目前,金蝶针对特定领域的自然语言查数,已能实现90%以上的精准度。
04
与企业共同成长
企业智能化转型并非 “技术竞赛”,而是“认知与耐心的比拼”。许多CIO曾陷入焦虑:“买了算力、部署了模型,三个月却没看到结果”,这种焦虑的本质,是用“互联网思维”要求 AI—— 互联网技术能实现 “两周上线见效”,但AI需要“静默期”来积累数据、迭代模型,一旦突破技术临界点,其价值便会呈爆发式增长。
最后我想强调,金蝶希望与有共识的企业携手共建:一方面,成立AI管理实验室,共同打磨适配企业需求的AI场景;另一方面,开放生态体系,联合合作伙伴基于苍穹平台开发 AI 产品。我们的目标十分明确:不做 “炫技的 AI”,而是打造 “有用的企业级管理 AI”,让 AI 真正成为企业转型的 “超级底座”。尽管这一过程可能缓慢,但要实现 AI 的大规模生产应用与标准化,需要各方共同努力,金蝶愿与您携手同行。

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