于淼-基于業務大模型的B端產品體驗設計.pdf

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1、基于業務大模型的B端產品體驗設計于淼 用友個人過往于淼B端產品設計精髓作者之一/用友-協同云體驗總監深耕B端10年，先后負責數據&智能中臺、人力、協同、EPM等產品線及其他業務線賦能工作；負責人力云產品入選2021 Gartner全球推薦；先后多次獲得集團產品重大創新二、三等獎；B端產品設計精髓作者之一；曾在UXPA、HiPM、螞蟻金服、北京部分高校分享；用友：Gartner、IDC：企業軟件亞太地區占有率第一65%中國500強企業90%銀行72%中國制造業500強80%證券公司63%中國零售業500強60%國內千萬級旅客吞吐量機場70%國內主要港口企業51%中國農林牧漁上市企業75%中國醫療

2、衛生領域50%國內大中型能源企業80%廣播電信企業70%建筑央企及地方國資系建筑企業接下來的時間我們將一起探討大模型給企業級服務廠商帶來的挑戰與變革010203用友的一些基于大模型的的實踐與探索B端產品發展歷程B端產品發展歷程PART 01灰撲撲到熱門的B端時間政策政策要點2015.7國務院關于積極推進“互聯網+”行動指導意見推動互聯網與制造業融合，提升制造業數字化、網絡化、智能化水平，加強產業鏈協作，發展基于與聯網的協同制造模式。2017.11國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見加快信息通信、數據集成分析等領域技術研發和產業化，集中突破一批高性能網絡、智能模塊、智能互

3、聯網裝備等關鍵軟硬產品與解決方案。2019.8工信部工業和信息化部辦公廳關于組織開展2019年制造業與互聯網融合發展試點示范工作的通知圍繞深化制造業與互聯網融合發展，聚焦兩化融合管理體系貫標、重點行業工業互聯網平臺、信息物理系統（CPS）、工業互聯網大數據應用服務、工業電子商務、中德智能制造合作等方向，增強制造業轉型升級新動能。2020.3工信部工信部辦公廳關于推動工業互聯網加速發展的通知引導平臺增強5G、人工智能、區塊鏈、增強現實/虛擬現實等新技術支撐能力，強化設計、生產、運維、管理等全流程數字化功能集成。2020.10中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四五年規劃和二零35年遠景目標的建

4、議發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群2021.12“十四五”國家信息化規劃深化推進服務業數字化轉型，培育眾包設計、智慧物流、新零售等新增長點。加快推進國有企業數字化轉型，加大民營和外資企業普惠性數字化轉型服務支撐力度，培育融合發展新主體2023.07國務院印發數字中國建設整體布局規劃夯實數字中國建設基礎。一是打通數字基礎設施大動脈。加快5G網絡與千兆光網協同建設，深入推進IPv6規模部署和應用，推進移動物聯網全面發展，大力推進北斗規模應用。系統優化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中

5、心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造。二是暢通數據資源大循環。構建國家數據管理體制機制，健全各級數據統籌管理機構。釋放商業數據價值潛能，加快建立數據產權制度，開展數據資產計價研究，建立數據要素按價值貢獻參與分配機制。2023.07生成式人工智能服務管理暫行辦法國家網信辦等七部們監管類）奠定了我國對于AIGC包容審慎、分級分類監管的主基調，明確生成式人工智能服務提供者應當承擔網絡信息安全、個人信息保護等義務，提出需進行安全評估與備案、對生成內容進行標識等服務規范。EA（EnterpriseAppplication：CRM、ER

6、M、SCM、MES）IDC：到2026年中國EA SaaS市場規模將達183.1億美金 以22%的CAGR增長2021 2022 2023 2024 2025 2026770109015002000259029552021-2026年 中國企業級SaaS市場規模預測（單位：億元）來源：前沿產業研究院整理業務場景是發揮大模型的重要戰場對商業和企業服務的的影響和改變也最大1979年財政部在長春第一汽車制造廠啟動會計電算化試點工作中國企業會計電算化的開始1954年10月美國通用電氣公司（GE）第一次用UNIVAC i計算機上計算職工工資引發了會計處理設備的變革，會計電算化產生信息技術是當代最具代表的

7、革命性技術丹尼爾貝爾后工業社會的來臨（The Coming Post-Industrial Society）工業社會前工業社會后工業社會人力與自然斗爭史人力對自然的加工史服務交付（信息、人、數據）技術聚合（AI、云計算、大數據、社交）1.0-局域網（主機、PC）2.0-互聯網（C/S B/S）結繩記事、紙質3.0-工業互聯/物聯網部門級-局部效率提升：電子化、自動化企業級-全面效率提升：提升效率，降低成本社會級-商業創新，跨界：智能化生產、社會化資源高效利用“數智”化時代（信息）簡單生產管理進銷存管理財務管理設計制造的統一網絡化協同制造精細化管理全球統一管控平臺人-物-設備-信息互聯數字化/智

8、能化工廠智能排程與調度社會化協同大數據分析大模型智能化+人口老齡化粗獷精細&預測“智能要素在產品中的占比也是一個衡量優秀產品的重要參考維度“進程與趨勢全球范圍的ChatGPT熱潮，標志著AI普及應用時代的到來！進程與趨勢單據類單據+分析單據+分析+糾錯&預測推薦傳統單據XXX單XXX單問題1問題2Best ActionXXX單單據+自然語言交互（Copilot）NLP大模型+業務模型微調結繩記事賬本？業務場景+多模態交互一切都在改變大模型給企業級服務廠商帶來的挑戰與變革PART 02構建傳統的意圖與流程，人力的多少決定了智能的程度現在是讓機器學習知識而非人力堆砌語料和規則推進流程自動化，試圖利

9、用“規則意圖”的工具“去窮盡當時的智能”傳統與現在客服機器人1.0-傳統VPA客服機器人2.0-YonGPTFAQ收集語料庫問題檢索匹配答案用戶提問獲得答案FAQ收集知識學習理解問題生成答案用戶提問獲取答案傳統：手動維護語料庫內容，統一問題需要誰昂多種提問方式現在：摒棄傳統的預料庫模型，HR只需上傳公司資料和招聘材料，AI自主學習知識內容，精準識別語義，讓檔案更精準大模型行對既有工作流產生影響和改變第三種創新羅伯特維甘提設計驅動式創新戰略是對產品內在意義紀念性顛覆式創新技術推動設計力驅動市場驅動突破性創新Meaning 顛覆式創新顛覆式創新 Technology漸進式創新漸進式創新大模型帶來的

10、交互能力提升會帶來部分行業中業務流程的簡化，長期必將對行業既有工作流產生影響和改變2023年7月發布業界首個企業服務大模型：YonGPT基于數據中臺、事項會計、人力、供應鏈的全鏈路大數據，豐富的管理指標和主題模型預置，為企業提供數據洞察、分析、預測、決策和商業創新支持信創突破，將數智化與信創化相結合，實現中國企業真正的價值化國產替代現在：菜單式交互界面AIGC時代：問答式交互界面(多模態）軟件交互界面變革示意圖(輕松提問秒獲洞察結論)企業經營視頻也對產品設計&體驗設計產生了影響鼠標鍵盤指令觸屏操作語音交互有限制令人機自然交流多模態分析模型動作信息表情信息情感信息重音位置激動程度語言學特征機器指

11、令識別人類語音、動作理解人類語言更貼近機器的交互方式更切近人的交互方式人人效率工具人AI模型效率工具人類獨立協作人類將機器作為提效工具人機協作&部分人訓練機器（自然語言、多模態）+阻力：工具的學習成本也對產品設計&體驗設計產生了影響大模型要在企業真正落地，首先要有應用場景；有了應用場景，才有大模型的基礎數據。在追求安全、穩定、可靠的2B市場，如何切實讓AI提升工作效率，從而避免大模型“胡說八道”就尤為重要。自動化基于規則的數據和流程自動化審單機器人、記賬機器人、對賬機器人、算稅機器人、報稅機器人、算薪機器人豐富的業務系統智能化AI和大數據賦能的智能化發票OCR、語音報銷、風險預警、人崗匹配、銷

12、售預測、損益分析、維修預測人格化數字員工：數字孿生世界的伙伴完成業務助理、智能客服、AI面試等獨立工作任務虛擬人技術虛擬形象：人物建模、動作捕捉、動作生成交互能力：自然語言、交互設計、全息投影算法模型：成本分析模型、質量分析模型、價格模型、計劃模型、人才標簽庫業務大數據積累：數字資產管理、認知智能、數據智能Ai能力：ORC、NLP、神經網絡算法、對話機器人平臺、智能搜索RPA不僅如此，隨著企業數智化的不斷深入，大模型影響的將不僅限于軟件產業，而是軟件所賦能的千行百業。當AI成為基礎設施，必然引起分配方式與產品形態的變化我的產品與我們的目標客群的需求契合-從而我的獲客才能更多我的產品可以根據幾類

13、用戶的需求定制階梯打包價-從而我的收入才會更高我想讓我的獲客更多所以我要設計一個所有人都能用的產品&功能我想讓我的收入更高-所以我得把產品定價往上抬一抬你的產品，是否給了對的人Ta是不是目標客群供給側需求側VS未來過去無固定辦公時間無固定辦公場所無固定辦公設備注重產出創造個人階梯定制化工作信息共享勝任領導者依靠協同科技注重適應性學習民主化學習與教學人力結構轉變分配方式調整智能要素的重要性提高、附加值提高，推動社會資源向頭部匯聚生產效率提升并不代表著購買力的提升，普通民眾收入有限，社會供需失衡再分配方式調整：向大企業征收增值稅，向民眾發放補貼，世界幣計劃等不同于自動化浪潮下，機器人對藍領的替代，

14、AIGC時代，受AI影響最大的是一些初級專業人士和技術人員，即部分白領的工作具有創造力，深度思考、探索能力的人，將享受AIGC帶來的效率優勢麥肯錫生成式人工智能和美國工作的未來報告提出，2030年美國工資最低的崗位將減少110萬個，但工資最高的崗位可能增加380萬個固定辦公場所9-5工作制固定辦公設備注重投入爬上固定階梯預定式工作信息存儲無發言權依賴電子郵件專注知識集團化學習與教學AI成為基礎設施 基礎工作被代替AIGC賦能實體經濟：一定程度上解決B端邊際成本和碎片化問題，加速產業數智化轉型帶來的沖擊和挑戰業務價值還在但是還需要這個環節嗎？流程決策還在還需要那個角色嗎？角色流程還在還需要人來決

15、策嗎？還有必要設立一個崗位、職位嗎？未來技術成熟后哪些業務崗位會消失呢？你這位老師傅比實習生差距能還有多少？決策人類做的靠譜還是大模型更靠譜呢？假如機器作為主導后，人類情感因素有多少合適？業務流程的重塑角色場景的重塑決策場景的重塑不同行業決策透明度的設計與人機參與比設計設計的信息架構發生了轉變設計的交互流程發生了變革設計規范進一步改變設計的實施發生了變化設計的驗證和優化的迭代進程發生了變化傳統體驗設計方法也許依然有效，但一切都變了領域云產品用戶角色-1用戶角色-2用戶角色-3產品用戶角色-1用戶角色-2用戶角色-3產品用戶角色-1用戶角色-2用戶角色-3上半部分說人中間部分說事下半部分說目標痛

16、點機會點大型客戶難撬動占總客戶數比例低于20%中型客戶未形成小型客戶多且散大型客戶中型客戶小型客戶大型客戶大型客戶占總營收比例高于80%中型客戶小型客戶來自艾瑞咨詢研究院當前大部分SaaS廠商的客戶結構和營收結構小型企業中型企業大型企業多為首次接觸、嘗試使用SaaS多使用模塊小、功能簡單的產品SaaS的靈活性可以滿足企業快速擴張帶來的需求變化，同時減輕資金壓力企業信息化轉型增加了SaaS的需求SaaS能縮小中小型企業與大型企業的技術差距緩解IT用人壓力對SaaS的需求在于核心業務衍生的、方便跨部門協作、決策輔助型產品。如數據分析等多為傳統軟件轉SaaS，對產品定制和私有部署要求較高不同規模企業

17、對SaaS的使用情況平滑升級也是體驗的重要環節產品與體驗設計發生了改變現在我們在逐步無侵入式的多模態的方式去設計“AI X”原生形態“AI+X”的形態為出發點的顛覆式設計我們也還在探索我今天探討的更多的是用友內部AI+X的實踐和探索用友基于大模型的實踐與探索PART 03YonGPT 1.0 不斷豐富的智能場景服務豐富的場景化智能服務融合、組裝應用、運營場景智能化 全場景應用智能體集群采購合規官營銷服務官營銷領域采購領域財務領域人力領域服務運營數智財務官運營服務官融合 組裝應用 運營技能中心場景感知遷移訓練大模型入轉調離COE中心數智員工賦能企業領域業務智能化精益數智官制造領域數智HRBP智能

18、補貨銷售預測商機判斷商品推薦采購合規供應商推薦需求預測庫存優化智能報告報告撰寫審計費控輔助決策現金流量預測組織健康人才分析離職預測員工服務智能招聘人才發現接口巡檢服務巡檢業務配置數據脫敏預測性維修故障預測故障診斷工藝規劃結構化與非結構化融合智能化業務運營輔助自然化人機協同交互以人為本應用連接智能招聘案例視頻從傳統系統到智能的轉變AI組卷通過AI考試系統的智能組卷，自動根據公司崗位要求從題庫系統生成試卷AI監考面部識別、桌面監控、體態識別、環境音監測、第二視角監控，智能監考系統讓作弊行為無處藏身，為企業甄選高標準人才AI評分閱卷系統會對考生進行自動評分，對人才進行能力評估，以數字化結果呈現給企業

19、顯性評估通過線上筆試隱性評估通過智能AI分析報告，全面了解候選人結合大模型后會更加全面因崗設題樂高式架構，功能模塊隨心選擇，自主設置面試題目，代替傳統電話摸底溝通，考核候選人核心素質甄別簡歷信息中的潛在風險。自動向求職者提問以獲取相關解釋和補充高效初篩打破時空限制，候選人候選人一鍵直達，快速錄制，節省雙方面試時間可設置意向提問，yes or no簡單問答，意向不符即可自動進入淘汰庫語音評測通過讓候選人朗讀隨機的中文和英文文本，智能分析求職者普通話與英語口語的水平信息記錄系統 人才管理系統 員工參與系統-智能人本系統“AI+”的形式正在推著產品向智能輔助系統轉變單據類傳統單據XXX單單據+自然語

20、言交互（Copilot）NLP大模型+業務模型微調記錄系統 到 智能輔助系統（決策）產品形式的轉變2024 Gartner 數據與分析百大預測2020年預測：HCM技術轉型到2023年，將出現至少10個面向具體行業/崗位的AI技能評估和培訓平臺。到2023年，在2019年以來實施的人力資源AI試點項目中，近半數將推廣到整個企業。2020年預測：數字化商務、市場模式、新的支付方式和平臺的發展將為數字化商務創造更多機遇到2024年，大部分企業中，80%的訂貨和補貨操作將無需人為干預2020年預測：供應鏈技術到2023年，30%以上的大型企業供應鏈部門將至少有一種自動化機器人。到2024年，50%的

21、工作場所所管理系統（WMS）供應商將在產品中內置機器學習功能，以增強自動化與人工之間的工作流。到2024年，50%的制造執行系統（MES）解決方案將包含工業物聯網平臺。2020年預測：CRM客戶服務和支持到2023年，30%的客戶服務部門將利用給予AI的流程編排和主動提供客戶服務。到2025年，50%以上的設備制造商將提供以來物聯網連接的成果導向型服務合同，而2019年這一比例僅為15%到2025年，50%的企業B2B銷售技術實施項目將利用客戶信息分析優化其銷售過程 信息-數據化工具-智能化決策-智慧化（業務）管理可視化、員工自助化傳統決策中的次優選擇個人偏好很重要政治因素比數據更重要決策理由

22、難以追蹤決策的過程可能是為了做出決策者前期隱含的決定價值驅動型決策的嚴謹性使用決策組件和透明的流程推動可信、透明、數據驅動的包容性決策仍然包含了人類因素Gartner決策智能模型智能決策都可以分為5個階段，而明智的決策擁有相同的關鍵特征參與程度決策自動化示例：數字點餐的后續最佳行動?；谠瓌t和道德、經驗和便宜、邏輯和推理、情感、技能和風格（單據、委托、合作），由人做出的決定。機器為人類決策者提供可視化、探索、警報和其他支持增強的形式眾多。機器建議：人力決策。人類建議：機器決策。人類和機器共同決策。各有各的好處。機器使用人工智能生成建議，并可提供診斷行分析供人類驗證和探索。進行風險管理，例如，護

23、欄或異常情況下人機回圈。使用預測、預報、模擬、規則、優化或其他人工智能，由機器自主決策。決策支持示例：醫學診斷決策增強示例：金融投資人力/機器決策組成學習反饋&異常處理獲?。ㄓ^察）解釋（調查）行動（執行）建模（設計）解決（情景）成果體驗與產品需更加關注透明決策與價值決策AI的自適應 自學習循環模式自適應AI系統可以從過去的人類和機器經驗，以及運行環境中學習行為模式，支持模型行為在部署后進行調整，以更快地適應不斷變化的現實世界。AI自我迭代用戶服務模型系統更新開發運行時間響應不斷變化的環境添加到有限的訓練數據中個性化調整一般性性結果如收集搜索數據、瀏覽數據、行為數據、了解ta的情緒反應進行相關的

24、處理，如明明機器打分候選人分數很低，為什么面試官通過了這位候選者AI信任、風險和安全管理到2026年，成功對AI透明度、信任和安全進行運營化的企業機構，其AI項目成果，包括采用率、業務目標實現以及用戶接受度，將提升50%來源：Gartner高信效度驗證確保評估體系的可靠性與信任感（如內部招聘應用）聚合效度驗證AI評分+專家評分雙盲測試信效可靠度驗證AI評分評分多次輸入標準和答案多次輸出結果一致10000+跨區域、跨行業樣本數據回算Ai TRiSM：優化AI信任可解釋性/模型監控ModelOpsAi應用安全隱私面對大模型看似專業的不精致，企業級服務需要慎重應用和有效評估不受管理的風險受管理的風險

25、Ai TRiSM：優化AI信任（AI信任、風險和安全管理的四大支柱）沉浸式助手式在具體應用場景中，智友VPA與業務界面共同幫助用戶完成業務目標通過對話連接不同應用和數據，完成用戶所需業務目標，輸出用戶滿意的結果在業務界面中調用AI工具，輔助完成相關任務嵌入式在不破壞現有產品形態上我們如何做創新以AI為原始邏輯的服務體驗我們也在不斷探索“動作的發起”“流程過程中”“數據的分析”AI+人力服務財務服務采購服務協同辦公服務十大領域三個關鍵點重塑賦能創新進入無人區，更需要理性思維與科學方法論的導航德勤技術趨勢驅動力終極走向顛覆性因素未來新星交互信息數字化體驗數字現實環境體驗簡單全知數據和分析技術指數智能人工智能從渠道到以人為本的設計重新想象互動透明、無所不在的交互數據管理、架構和洞察力預測、規劃、增強和自動化象征性、深度和廣泛推理科學的指引&理想的創造大模型給企業級服務廠商帶來的挑戰與變革010203用友的一些基于大模型的的實踐與探索B端產品發展歷程我們來回顧一下今天內容Thanks！同時感謝組委會THANKS