随着信息化管理的不断深入，企业对于 ERP 系统的能力要求日益提升。传统 ERP 存在 着三大痛点：1、大量手动录入数据；2、开发与维护成本偏高；3、系统不灵活。利用 AI 技术对 ERP 系统进行智能化升级尤为重要。在 AI 技术的加持下，企业可实现包括财务、 供应链、人力等在内的全流程数智化转型，从而提升企业的信息化管理水平，为企业运营 决策提供有力的支持。
智能财务场景：AI 驱动企业财务转型升级，助力拥抱智能财务新时代
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场景透视：AI 赋能“财务决策+日常业务+报表编制+风险管理”四大场景
AI 有望为财务场景赋予工作新模式，能够有效帮助企业缓解日常工作中大量高负荷、低 附加值的财务工作压力，促进财务决策、日常业务流程、财务报表编制、财务风险管理全 流程智能化转型。
财务决策：AI 优化财务部门预测能力，赋能管理人员更加精准的预测能力。例如，通 过对应收账款回收中风险客户付款概率及时间分布的估计及预测，协助财务部门优 化支付策略及现金流管理；通过对历史交易数据趋势、外部市场数据的分析，帮助财 务部门作出运营决策。
日常业务流程：利用信息提取功能等提升财务全流程效率。例如，AI 技术可高效指 导并修正 RPA 收集财务数据遇到的突发问题，在财务结算时快速筛查公司间匹配和 对账时出现的不一致问题，简化结算流程，实现真正意义上的智能流程自动化。
报表编制：AI 能大幅提高财务业务流程中的准确性，优化数据记录到报告流程。例 如，通过智能稽核机器人自动实现账表稽核、表表稽核，大幅提升报表报送效率和数 据质量。
财务风险管理：采取对风险点的及时识别及响应、财务人员权限管理等方式降低财务 流程中的风险。例如，通过对大量历史、实时交易的分析，帮助财务人员识别潜在非法交易及错误疏漏；通过权限管理，防止未经授权对敏感数据、应用程序的访问等。
供应链管理场景：多环节全方位升级，AI 赋能供应链管理
场景透视：AI 赋能“销售预测+仓库管理+订单履约+风险预警”四大场景
基于机器学习的预测分析工具协同生成式 AI 激发供应链潜力，加快供应链向“多维生态 型供应体”的转换，AI+供应链管理带来无限可能性。
销售预测：AI 模型能够通过构建“收集行为数据– 收集反馈数据-模型训练– 模型应 用”的全流程机器学习模型来获得销量预测引擎，践行闭环数据管理模式。随着模型 不断使用实现正向反馈，销量预测输出结果将更加精准，大幅提升供应链效率并降低 库存成本，明晰库存流向，提升配送时效，最终带来全局供应链的业务价值提升。
仓库管理：运用 AI 技术实现物理库存、逻辑库存以及销售库存的自动平衡，减少缺 货，实现销售机会最大化和库存效率的最优。例如，AI 在分析工人移动模式以优化 仓库产品布局的同时，生成式 AI 能最大限度减少定位及检索时间。
订单履约：AI 赋能下的订单履约机制采用闭环的管理方式，即根据预先设定控制点 的报警时限，一旦发生异常，即在未来系统中自动触发报警，并生成异常状态的订单 清单与明细，再指派给相关人员处理，最后会定期跟踪异常订单的状态与完成情况。
风险预警：通过 AI 识别供应链中导致延迟或中断的潜在风险点，进而优化供应链管 理。例如，通过对供应链的整体数据分析，AI 能够确定哪些领域的库存或生产存在 因自然灾害或劳资纠纷等外部因素而延迟或受到影响的风险，进而帮助企业完善应 急计划制定。
人力管理场景：数字人力指日可待，AI 赋能企业人力资源管理
场景透视：AI 赋能“团队计划+自动招聘+人岗匹配+数据管理+人才培养+离职预测”六大场景
人力资源管理旨在通过与劳动力招聘、劳动力管理和劳动力优化相关的一系列实践，提供 创造组织价值并满足组织特定需求的特定能力。人力管理场景的智能化基于 AI、ML、神 经网络和 DL，将 HR 任务自动化，实现无缝工作流程和直观工作环境。AI 在人力资源管理场景革新招聘到退休全流程，完善人才管理，提供更丰富的员工体验， 并将员工体验与企业业务目标紧密链接，完成计划制定、招聘、人岗匹配、员工数据管理、 职业发展规划和离职多个环节的持续优化。
员工团队计划：AI 画像分析企业目标及市场环境制定最优人力资源战略。例如：通 过对企业现有人才进行全方位画像，结合公司各阶段目标制定人才策略，在选才、用 才中做到有的放矢，将“岗位标准与候选人”对标转化为“人才标准与候选人”。
自动化招聘：AI 赋能 NLP 及人脸识别增效招聘面试环节。例如，智能数据提取：AI 能够从应聘人员提交的各类复杂模板或文档形式中进行智能识别，提取关键数据，生 成标准化电子表格供招聘团队比较挑选。候选人初步评估：智能 AI 机器人通过多维 角度打分，自动筛选优质人才。
人岗匹配：运用 AI 技术将企业岗位需求与人才库智能匹配。例如，在选拔管理人员 或特定业务团队时，将员工个人知识、技能、经验、素质数据化，进行扁平化的人才 搜索与智能推荐。
员工数据管理：AI 赋能员工周期数据管理的精细化。例如，员工 KPI 数据考核：生 成自动清单列出员工任务、目标，自动考核员工 KPI，实时传输；更新员工详细信息， 对员工请假、出差状态做到实时同步。
人才培养：根据 AI 画像为每位员工建立个性化成长道路。例如，学习数据平台根据 岗位晋升路径提炼各级关键技能，定期为员工推送学习建议，为员工进行全程职业发 展规划，同时保持人才竞争力。新人入职后构建完整培训体系，快速融入团队。
离职预测：运用 AI 智能分析离职关键风险因素，提高组织员工忠诚度。例如，对每 位员工离职概率预测，提前预警人员流失风险，优化公司人才布局。
客户获取场景：挖掘销售线索，AI 赋能客户获取
场景透视：AI 赋能“智能定位+智能场景+智能沟通+智能洞察”四大场景
获客分为潜在客户群体寻找及制定差异化推广营销策略两步，而有价值的销售线索可能因 人力的疲惫疏忽错失，营销策略也需员工进行数据收集、受众分析及内容创作等环节，存 在时间及策略上的风险。AI 大模型有望助力客户获取节省人工分析成本，进一步提高获 客效率。
人工智能成为推动客户挖掘、营销效率和传播模式变革的重要驱动力，AI 技术深入用户 洞察、内容创意、交互形式、传播增效、效果评估等各个环节。
智能定位：AI 在挖掘高质量潜在客户方面具有广阔应用空间。通过大数据在数百万 人群中定位目标群体后，人工智能深入多维度分析并与历史数据对比，AI 画像为每 一目标客户精准刻画特征，进一步实施优先级排列以推荐最佳客户。
智能场景：为客户营造沉浸式个性体验，在特定场景创造与之匹配的自然交互模式。利用 AI 语言、AI 视觉技术生成丰富有趣的互动体验、话题事件与内容，沉浸式、原 生化传递品牌及产品价值，助力品牌传播“破圈”。
智能沟通：AI 在整合营销中成为创意“旧元素新组合”的“发生器”，产出令人耳目 一新、参与度和话题性极高的创意。通过用户洞察和品牌洞察找到用户的兴趣沟通点， 使用 AI 技术对该兴趣点进行特定建模，让模型自动生成有趣的创意内容。
智能洞察：AI 技术加持客户未来洞察，数据驱动发现问题与解决问题。通过对消费 意图、需求特征、决策行为等的综合分析，实现营销投前选品、目标明确、渠道明晰， 投中时实时监测投放效果并做出策略优化调整，投后效果评估与目标人群再营销，在 持续的营销全链路数字化赋能中，为品牌沉淀数据资产，推动品牌资产不断增值。
关系维持场景：满足客户需求，AI 赋能关系维持
场景透视：AI 赋能“及时响应+充分洞察+全渠道服务”三大场景
客户关系维持主要包括新客户向忠实客户的转化，与现有客户关系的维持及挽回流失客户 三部分。AI 的大数据分析能力相较人工能够更好地对顾客行为和特性进行深入分析，取 得对顾客及其偏好、愿望和需求的完整认知。同时，AI 能保持与客户之间的高频实时交 流，有利于建立、培养和维持与顾客之间长期互利的关系。
AI 突破了传统的客服管理与服务模式，帮助企业构建全渠道信息收集、全天候服务管理、 精准客户洞察的完整客户联络体系，实现客户服务质量与和服务效率双重提升。及时响应：AI 具有出色的倾听和理解语音交互能力，能够及时响应客户、提高首次 联络解决率，并缩短处理时间。例如，智能客服机器人等工具能保持对客户的 24 小 时全天候自动化服务，解决非工作时间无人值班应答的问题，保障响应速度及业务连 续性。充分洞察：AI 通过对客户沟通数据的分析和挖掘，精准捕捉用户标签，总结用户偏 好模式，生成对应营销及沟通话术，提高服务及推荐精准度。全渠道服务：AI 技术可以实现全渠道访客接入，通过网站、APP、微信公众号、小程 序等多种渠道服务客户。客服管理的接入渠道更加丰富，多媒体的交互形式也为客户 提供了更多惊喜。确保了无缝的客户体验，有效提升客户咨询过程的流畅度与满意度。
电商应用场景：打造高效营销，AI 赋能电商行业
场景透视：AI 赋能“洞悉诉求+更替产品信息+智能物流”三大场景
AI 为电商场景的多环节提速增效，降低人力成本，生成营销策略，简化营销步骤，提供更 加个性化、高效、智能化的服务，提高用户满意度和忠诚度，促进企业实现低成本高效率 的业务发展目标。
洞悉消费者诉求：在产品搜索环节，除了个性化产品推荐外，AI 能够通过自然语言 处理将生活惯常用语与电商产品标签进行深度关联，精准化商品搜索结果。
更替产品信息：时效性对电商企业尤其关键。产品信息需要快速更替、销售布局要考 虑全局数据、营销人需迅速产出内容，AI 能够将营销人员从这些繁复琐碎的工作中 解放出来。例如，AI 自动搜索产品信息数据库完成电商系统的信息替换与更新；实 时监控更换产品图片及文案对销售情况的影响等，方便营销人员根据这些洞见及时 调整、优化内容。
智能物流：通过机器学习预测趋势，AI 能更加智能和高效地优化每个订单的交付时 间及成本。例如，对于送达超问题，AI 能够自动调整策略加快配送速度，还能根据天 气和其他相关数据预测物流配送的潜在风险，采取提前改换配送渠道或者更新发货 仓库的应答方式。
智能工作助手：解放双手降本增效，AI 赋能协同办公
场景透视：AI 赋能“跨平台数据查询+办事流程简化+个人秘书”三大场景
AI 技术在 OA 场景中快速将人、应用和数据进行匹配，实现多种协同应用场景下的人机 交互、智能数据搜索和业务梳理等，解决系统多、界面复杂、找人难、办事难的核心诉求。
跨平台数据查询：智能工作助手通过接入多个平台数据，通过智能语音助手的形式协 助企业员工、企业管理者进行跨平台数据查询，让工作更加便捷。
简化办事流程：智能工作助手通过问答式对话，解决员工在行政事务、日常办公中对 办事流程不熟悉造成的时间和精力浪费问题。
个人秘书：工作助手能够在日常消息提醒、业务问题回答、技术难题指导等方面给予 员工帮助，并为员工安排每日待办事项，进行智能时间规划，提升工作效率。
会议管理场景：实时同步直击痛点，AI 赋能智能会议
场景透视：AI 赋能“信息管理+内容管理+记录梳理+信息传递”四大场景
随着远程办公模式的逐渐普及，智能会议解决方案成为刚需，当前的会议系统往往存在设 备互联繁琐、会议记录混乱、内容梳理繁琐等痛点，智能会议的语音实时转写、智能记录会议摘要、会议信息管理等功能大幅提高信息整理效率。
AI 为会议管理场景在会议信息管理、会议内容整理总结、会议历史记录梳理和非与会人 员信息传递等方面存在进一步赋能的空间。
会议信息管理：会议管理场景中下的会议助手能够确认参会人员，做到信息及变更及 时通知、开会提醒以及会后报告发送等操作，有利于员工进行时间管理，让团队协作 更加丝滑。
会议内容整理：AI 在生成会议内容整理方面存在较大应用空间。通过语音识别、逐 字记录实时同步会议进程，定期生成可视化摘要，并智能推送初步方案建议。语言方 面，AI 翻译能够协助跨国团队进行更顺畅的团队交流，生成多语言会议纪要。
会议记录梳理：对于某一重要业务或重大事件的商讨及合作，一次会议无法解决问题， 往往存在系列会议。AI 纵向整合历史会议的零碎要点，形成完整的事件框架，帮助 企业明晰核心脉络，提高沟通效率。
非与会人员信息传递：非与会人员通常通过观看视频回放或阅读会议纪要的方式了 解会议内容，缺乏效率、时效性与准确性。通过人机交互，AI 能够实现问答式输出会 议内容，快速解答用户关心的方面，大幅减少信息传递时间。
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