本文概述了科技赋能新商业的主题,特别是以人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网为代表的新一代信息技术在企业级市场的应用与探索。金蝶云·苍穹产品总监李帆分享了人工智能在图像识别、语音助手等方面的应用,区块链在供应链金融、电子发票等领域的应用,云计算如何提升业务实时性、精细化及敏捷性,大数据如何避免成为数据沼泽,以及物联网在边缘计算中的应用。强调技术需结合应用场景,并推动企业数字化转型。
导读
科学技术是第一生产力。未来,以人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网为代表的新一代信息技术会成为最具代表性的科学技术。技术最主要的还是在于应用和场景化,这些新一代信息技术目前在消费者市场和政府公共事业领域的应用是较为普及的,在企业级市场,对它们的应用有哪些探索?未来的机会在哪里?在此,我给您推荐金蝶中国助理总裁、金蝶云苍穹产品总监李帆的观点,希望能对您有所启发。
以下为演讲节选:
大家上午好!今天给大家分享的主题是《科技赋能新商业》。这是个大命题。科技不只是赋能新商业,也在赋能个体。
大家对这幅图一定不会陌生,这是今年春节最火爆的电影《流浪地球》。《流浪地球》是逃离太阳系,奔向比邻星。三体世界对于地球可以轻而易举的进行毁灭性打击,这是科技的力量。
我们知道,科学技术是第一生产力。我最近几年对这句话的感触非常深。在我看来,以人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网为代表的新一代信息技术会成为最具代表性的科学技术。技术最主要的还是在于应用和场景化,这些新一代信息技术目前在消费者市场和政府公共事业领域的应用是较为普及的,而在企业级市场,对它们的应用还在探索、创新中。
今天我也想跟大家分享一下金蝶云·苍穹在新技术上的探索。
人工智能
人工智能,大家已经谈论了很长时间。金蝶云·苍穹有专门的人工智能团队,也有企业级的人工智能平台。人工智能有三大应用领域:图像、语音和自然语言。我们在底层的算法层、模型层会跟百度、科大讯飞等公司有合作,也会用开源的技术,包括机器学习和卷积神经网络等。开源是很好的普惠技术,但是光有开源是不够的,企业的人工智能有特定领域,企业开发平台专门为企业场景做平台化的应用。
比如说对于数据的理解、自然语言的理解,在企业里和消费市场是不一样的。比如我们谈到“金蝶中国应收帐款是多少”,这句话对小米的“小爱”同学说,它肯定听不懂。识别、理解“金蝶中国”是一个组织,“应收帐款”是一个科目,这在消费市场是不能被理解的。对企业的数据理解是需要结合企业业务和相关基础资料数据不断训练的。我们在企业开发平台上会做多产品线、多租户,场景建模等,把复杂的AI技术进行屏蔽,给到我们自身的产品线、给到我们的伙伴和客户,以业务场景的方式接入进来,以利用到先进的人工智能技术。
人工智能领域的应用场景最普遍的是智能语音助手。以前我们触达ERP领域要找菜单,这个过程是非常复杂的,基本上老板都不用。就算有了移动手段,也是有很多很多的应用、页面,使用也很困难。管理者和员工更需要的是“只有一个入口、一个步骤、一句话,就能看到这个月的销售业绩,还有多少没达标”。这会带来极大的生产力。
发票图像识别也是一个应用比较广的领域。金蝶的应用会支持12种发票的识别,每个月有二十多万次的调用。虽然发票识别率还没有达到百分之百的准确,但已经能够达到百分之九十多,与拿着票人工敲相比,效率已经有上十倍的提升,甚至更高。
人工智能不只是在单点上应用,企业的流程是端到端的,举一个例子,员工出差申请、审批、报销、财务核算、付款全流程,每个节点上都可能会用到图像、语音、RPA、流程自动化和规则引擎等,人工智能提高了端到端的准确率。
区块链
当下大家对区块链的看法不一,有人认为好,有人认为不好。认为不好的人更多地会考虑到法律、政府、道德等维度。对于区块链技术,各大厂商没有放弃,都在不断探索。相信在未来区块链技术会带来革命性的变化。
区块链最早的技术初衷是解决非信任关系下的交易,解决双方不信任彼此的前提下如何建立交易的问题。后来经过发展,产生了更多的场景。金蝶在很多年前就致力于区块链的研究,但金蝶的探索更多地会服务于企业市场,包括数字身份认证、数字存证、溯源等服务。金蝶区块链平台上已经有运行存证的企业财务账本。数字是一种资产,怎么样确定是资产合格、合法、有价值的?也许区块链技术会有效提供证明机制,包括溯源等。
企业市场有很多公司已经在探索区块链应用,比如说金蝶的一个客户中农网。中农网利用区块链平台的底层技术和ERP技术融合建立了一个融资平台。区块链很大的应用领域就是供应链金融,会涵盖一个机构、金融、银行、农户、加工厂、仓储机构、监管组织等多方参与的平台。区块链会把交易和合同数据上链,上链之后对于审计、价值交换和安全性都会有很好的保障,各方可以透过融资平台的交易信息看到真实的交易情况。
还有就是电子发票的应用。去年金蝶电子发票云和腾讯携手,开出全国首张区块链电子发票。今年4月份。金蝶发票云和财务云与招商局携手,开出全国港口行业第一张区块链发票。区块链加密技术和不可篡改技术是安全可靠的,可以在消费者、经营者和税局多方参与的环境下构建信任机制。
云计算
这是大家最熟悉的技术。我认为在现阶段新一代信息技术中正在发挥最大生产力的技术就是云计算。其他技术都脱离不了云计算,AI脱离了云计算不会高速的发展。云计算对于企业级市场是最大的生产力。企业讲云计算,是不是把服务器丢掉,在亚马逊AWS租用一个,就算是云计算了?这不是。在企业市场,云计算会有更多的价值发挥,能解决过去遇到的难题。
1、云计算可以让业务变得更加实时、精细。企业管理者、中层需要业务实时化、精细化。一个物流公司面向消费者做物件快递,每天订单超过600万,快递公司成本都在各项作业上,希望能够了解到每笔订单作业的成本是多少,应该怎么样优化,这个需求是很朴实的需求,但这个需求实现起来难度是很大的。一个物流订单的全流程下来,可能有100个作业点,每天600完订单乘起来就是6个亿的计算节点,还要归集各种费用进行分摊,计算量是巨大的。每天6个亿的计算节点在原来的单体架构下靠虚拟机、主机根本无法计算出来的。
我们看云计算的能力,已经在消费市场上证明了。双11是最高并发的交易型应用系统,双11每秒处理32.5万笔订单,后台运行上百万的服务器,容器是云原生技术。作为搜索引擎,Google后台有上百万台服务器,每台服务器可以切割出更多的容器,这是云带来的计算力量,让业务更加的实时和精细化,过去做不到,今天可以做到。
2、云计算可以让业务变得更加敏捷、快速。例如我们的一个客户项目,以前是完整的系统更新,现在微服务拆分多个应用,分别迭代更新。以前是本地化开发,现在利用苍穹的在线开发平台,在云端、浏览器可以开发、调整,这样使得整个IT的应用业务更加敏捷和快速。金蝶云·苍穹第一天诞生的时候就借助了云原生的技术架构重构IT。
云原生不仅可以解决高可用、高性能问题,还要解决个性化开发问题。云产品在云端提供公有云,公有云产品不能让客户自定义业务流程和规则,这个是很难满足客户的,也不可能为每个客户布一套系统,成本是巨大的。金蝶云·苍穹可以实现在公有云多租户架构下,每个客户可以自己定义自己的业务,也可以扩张标准产品应用,这在消费市场是没有的,微信有公有云服务,但是不可能让每个人都个性化定制微信应用。
企业用云原生技术可以让“大笨重”系统走向“小美快”系统。AWS上我们做大并发的压力测试,5000个容器支持上百万用户在线,秒级的并发响应超过5万。企业市场不是微服务越多越好,通过我们这几年的研究,要把这项技术应用到企业市场需要融合。企业应用的特点是长流程的,事务一致性和数据一致性对企业应用非常重要。不是把企业里面的微服务拆得越多越好,这会带来管理复杂和一致性的问题。
举个简单的例子,我们购物的过程中,支付一笔订单,支付宝、天猫是纯耦合设计的,支付不成功,一个小时、两个小时后,或是第二天,客服帮你解决这个问题,满意度不会降低得太多。企业级应用如果不能及时更新,出错了,一个小时、一天后再来修正,就是不可接受的。
大数据
谈到“数据壶”,大家免不了提到“数据湖”。茶壶的数据很小,是割裂的、不透明的。今天的一个大概念是“数据湖”,从数据的“茶壶”到数据的“湖泊”,从“数据壶”到“数据湖”。
为什么称之为“数据湖”?湖是有生命力的,湖是有源头的水往里注入的,所以前端无论是ERP、IoT还是社交媒体,数据要不断注入。湖水是要用来浇灌农田、浇灌企业和用户的应用。如果湖水不流出去,这个湖就会成为死湖,会成为数据沼泽。不要让数据湖成为数据沼泽,数据不是越多越好,如果数据不被使用,数据沼泽就可能成为企业的巨大负资产。
现在各大云厂商包括金蝶都在合力提供技术性的解决方案,让数据发挥它的价值。比如在食品行业,门店、渠道销售很重要,食品不允许第二天销售,当天的食品要销毁,订货不能面临非常大的难题。我们会帮助客户通过大数据构建数据模型,做数据的爬取和挖掘。最重要的是构建特性,训练数据,让数据发挥出它的价值。
IoT物联网
物联网是一个内涵和外延非常广的概念。金蝶和伙伴承接行业的应用,其中很重要的一个领域是边缘计算。金蝶有一个边缘计算盒,通过工业设计支持各种通信传输和设备,它的好处是非浸入式,做数字化改造不是要把产线推倒重来,因为那样做的成本是巨大的,要做到轻度式的改造,接一个边缘盒进行数据相关的采集、处理,再交给云端。比如在九天真空、常润五金,每天有超过10万笔的数据采集计算产能和优化,可以提高计划准确度,这是利用低成本的手段实现相关数字化的转型和应用。
金蝶云·苍穹很重要的一个特性是它是PaaS平台,PaaS给企业用的核心能力包括多租户的个性化开发、企业社交、企业级AI等服务。我们希望运用苍穹这样的PaaS平台,真正帮助企业解决IT架构痛点,实现从“烟囱式”到”平台化”、从“大笨重”到“小美快”、从“数据壶”到“数据湖”的转型。谢谢大家!
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