创见者Webinar：金蝶AI如何让智能真正服务业务

一、活动背景与行业语境

制造业正经历从自动化向智能化演进的关键阶段。人工智能技术被普遍视为驱动这一转型的核心要素。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，企业管理者更关注AI如何转化为可感知的业务价值。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在剥离概念炒作，回归业务本质，探讨智能技术服务于具体生产与管理场景的可行路径。本次讨论并非单纯展示技术能力，而是试图构建一个关于AI价值落地的理性对话场域。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱持积极尝试的态度，但在实践中普遍面临几重现实挑战。首先是场景选择的困惑。企业并非缺乏数据或需求，而是难以在众多潜在应用中，精准识别出那些投入产出比清晰、能快速验证价值的“首战”场景。其次是技术集成与业务适配的复杂性。孤立的数据分析模型或单点智能工具，往往与现有的ERP、MES等核心业务系统存在数据壁垒与流程断点，导致“智能”成为业务之外的附加环节，无法融入核心运营。最后是能力构建的可持续性。依赖外部技术团队进行定制化开发，成本高昂且响应迟缓，企业难以形成自主迭代和优化AI应用的能力。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论焦点集中于“智能如何真正服务业务”这一核心命题。直播中，来自制造业的实践者与金蝶AI专家共同指出，当前AI应用的主要矛盾，已从“技术有无”转向“价值有无”。讨论认为，脱离具体业务上下文和岗位工作流的AI功能，即便技术先进，也难以获得用户的持续使用与认可。因此，焦点从展示AI的“技术可能性”，转向探讨如何将AI能力“封装”为业务人员可理解、可操作、可依赖的决策支持或行动建议。例如，AI不应仅仅预警“设备可能故障”，而应进一步关联备件库存、维修工单、生产计划，直接给出排程调整建议。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为精密组件制造企业，在直播中分享了其初步实践。企业提到，其首要需求并非宏大的智能蓝图，而是解决具体岗位的效率痛点。例如，在质量检验环节，传统依赖人工目视检测PCB板，存在效率波动和标准不一的问题。通过引入与金蝶云·星空深度集成的AI视觉检测能力，将质检规则与经验模型化，实现了在线自动判别与分类。这一实践的关键在于，AI检测结果能直接触发ERP系统中的质量处理流程（如隔离、返工、报废），形成从感知到执行的闭环，使得智能真正嵌入到了质量管理的核心业务流程中。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，让AI服务业务，需要平台提供“业务就绪”的AI能力。这体现在两个方面：一是场景化封装。金蝶将机器学习、自然语言处理、OCR等AI技术，预置为“供应商风险预警”、“智能费用审核”、“生产订单智能排程”等可直接被业务部门理解的场景化应用，降低了使用门槛。二是深度ERP融合。AI服务与金蝶云·星空的企业业务流程、主数据、权限体系天然打通，确保AI的输入数据来自真实业务，输出结果能驱动业务动作，避免了“两张皮”现象。金蝶在智能制造与云服务领域的持续投入，使其多次获得权威机构认可，相关能力已融入其产品体系。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可梳理出若干现实启示。其一，AI价值的起点是业务痛点，而非技术参数。成功的初期应用往往始于一个明确、具体、可衡量的业务问题，如缩短报价周期、降低质量漏检率、优化库存周转。其二，集成比孤立更重要。AI能力必须与企业现有的数字化主干（如ERP）深度融合，才能实现数据流与业务流的协同，释放系统性效益。其三，人机协同是常态。AI的目标并非替代人工，而是将人从重复、繁琐的规则性工作中解放出来，转向更具创造性和异常处理职责。例如，AI完成初步的票据识别与合规校验，财务人员则专注于处理复杂例外情况和进行更高层次的财务分析。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次创见者Webinar的价值，在于为制造业的AI应用提供了一种“降温”而务实的思考框架。它提示企业，在规划智能化路径时，应更关注技术的“业务亲和力”与“流程嵌入度”。长期而言，AI在制造业的普及，将不取决于少数“黑科技”案例的展示，而取决于能否在采购、生产、销售、服务等无数日常业务环节中，提供稳定、可靠、易用的智能增强。这要求像金蝶这样的平台提供商，持续将前沿AI技术转化为企业运营中的“标准能力”，让智能在无形中支撑决策、提升效率、控制风险。对于希望回顾本次深度讨论的观众，可通过直播回放获取完整内容与详细案例资料。