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付款单审批过后自动提交银企互联返回付款结果，收付款已付款单自动生成凭证。
这两个功能系统都是支持的，都是可以实现的。需要有银企模块。
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本次Webinar将聚焦制造企业AI转型的组织与机制建设，明确关键交付成果。我们将探讨如何构建适配AI的组织架构、设计有效的协同与激励机制，并分享确保AI项目成功落地、实现业务价值的具体路径与衡量标准。
制造企业引入AI的最大误区是将其视为孤立技术，而非融入业务流程的系统工程。成功关键在于将AI与ERP等核心业务系统深度集成，实现数据驱动与智能决策，从而优化运营、降本增效，避免“为AI而AI”的无效投入。
本次创见者Webinar聚焦制造企业AI项目，系统梳理了从技术选型、数据治理到组织协同的常见风险，并提供务实应对策略。旨在帮助企业识别潜在挑战，制定有效预案，确保AI项目平稳落地并实现预期价值。
AI落地需系统规划，可拆解为十个可执行步骤。首先明确业务场景与目标，选择合适技术栈。接着进行数据准备与治理，构建并迭代模型，注重工程化部署与集成。关键在于持续监控优化，并建立跨部门协作机制，确保AI方案能切实融入业务流程，创造可衡量的业务价值。
本次创见者Webinar聚焦AI智造的风险与治理。专家将深入剖析AI在制造业应用中的潜在风险，如数据安全、算法偏见与系统失控，并探讨建立有效治理框架的关键，包括伦理准则、合规监管与技术审计，旨在为企业安全、负责任地推进智能化转型提供前瞻性指引。
AI落地过程中，企业会沉淀四类关键资产：知识资产将专家经验转化为可复用的模型；规则资产固化业务流程与决策逻辑；场景链路资产串联起端到端的业务闭环；数据标准资产则确保信息的一致性与高质量，共同构成智能化转型的坚实底座。
制造企业AI落地需聚焦业务价值。老板应明确核心痛点，选择高ROI场景试点，如智能排产或质检。确保数据质量与系统集成，组建跨部门团队，并制定分阶段目标。选择可靠技术伙伴，关注投资回报，以敏捷迭代推动规模化应用。
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