在当今数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度重塑着各行各业。从自动化生产到智能决策，从客户服务到财务管理，GenAI的应用场景不断拓展，其影响力日益深远。
我们对话了汇联易CEO Nick，探讨GenAI对企业管理效率和模式的深远影响，以及AI应用的商业化经验。以下内容节选自访谈原文：
当前国内AI热潮持续升温，尤其是DeepSeek等大语言模型（LLM）的出圈，正在深刻影响各行业的运营模式。
以我们所在的软件行业为例，LLM不仅能够高效生成代码、内容和程序，还能像高智商人类一样提供专业建议和决策支持。这种能力使得企业能够更精准地优化管理流程，提升效率。与过去执行单一动作的人工智能不同，如今的智能体（Agent）能够独立完成更加复杂的任务，这不仅改变了企业的组织结构，也推动了管理模式的全面变革。
在亲自体验OpenAI的ChatGPT后，我们发现其智能对话能力如同十几年前初见微信语音对话的震撼。这种技术不仅能够高效反馈，还有可能彻底改变软件开发和交互形态。
以阿里夸克AI的超级搜索框为例，一个简单的对话框就能完成复杂的任务，这背后也是信息分发技术的巨大进步。
从Google的搜索框到电商的海量SKU搜索，再到如今的ChatGPT，信息分发一直是互联网发展的核心。这促使我们快速拥抱新一代AI技术，将传统费控的表单式交互升级为更智能、更便捷的对话式交互，以满足用户对高效便捷的需求。
Back Office部门的AI焦虑：
如何在数字化转型中不掉队？
在推进AI应用的过程中，企业的IT/信息化部门通常会率先参与。然而，从企业内部的资源分配来看，IT部门往往更倾向于优先支持前端业务部门，例如研发、供应链和营销等，而Back Office部门可能会被排在较低的优先级。
为了应对这一挑战，我们通过提供标准化的AI产品，帮助财务部门快速拥抱AI，解决对AI的焦虑，带来实实在在的工作效率提升，同时确保这些产品能够满足财务部门对严谨性和安全性的严格要求。
以医药行业为例，汇联易医药行业审核专员“合小E”就能实现从图片识别到政策解读再到审核结果输出的全流程自动化，在减少审核工作量的同时，有效降低合规风险，使财务员工能够专注于更有价值的工作。
Spark AI的商业化路径：
从需求到技术到市场
在ToB领域，AI应用的成功不仅取决于技术能力，更在于能否精准解决客户的痛点和需求。以“Spark AI”为例，“Spark”就是“火花”。我们认为，AI的到来要像火花一样“点亮”一些灵感。AI技术的应用并非孤立的创新，而是基于对客户真实需求深刻理解的产物，我们的灵感也来源于真实需求。
从技术架构的角度来看，AI应用可以分为多个层次：底层的计算能力（如GPU）、中间层的大模型能力以及上层的AI中台和应用。这种分层架构不仅有助于企业明确自身的技术定位，也为其市场策略提供了清晰的方向。
目前大模型在文生文、文生图、图生文、图生图以及文生视频等方面表现出色，这些能力为我们提供了产品开发的基础。然而，ToB客户对AI产品的接受度受到安全性和准确度的双重制约。客户需要的不仅是技术上的创新，更是稳定、安全、可靠且精准的解决方案。
我们go to market的策略，是聚焦于中台和应用层面，结合我们的能力迅速地找到客户，在了解了客户希望用AI最优先解决的问题是什么后，经过开发、Demo测试和全链条考量，迅速推出具有竞争力的产品。在确保安全性和精准性的同时，帮助客户提升效率、降低成本，解决实际问题。
我们认为，企业推进AI应用的关键不在于强制性的管理手段，而在于激发员工的兴趣和热情。另外可以通过提供丰富的AI培训资源，营造积极的使用氛围，提升员工对AI工具的接受度和使用效率。以我们产研团队为例，AI不仅被用于编写测试脚本和自动化测试，还成为设计和创意阶段的有力助手。
AI的快速迭代特性要求企业保持学习型组织的特质，鼓励员工通过实践和探索不断获取新知识。这种以兴趣和知识获取为驱动的模式，不仅提高了工作效率，还促进了创新思维的发展。
企业AI应用的核心在于围绕现有技能和产品线，基于业务的真实需求，实现智能化升级。商业化成功的背后一定是有“共性需求”的支撑，确保产品稳定、易用且开箱即用。然而，AI的潜力远不止于此。
我们希望通过技术升级，让财务人员在汇联易平台上定制个性化的Agent，满足其更具个性化的需求，AI技术也为实现这一目标带来了新的机会。
GenAI正在为企业带来深刻的变革，从自动化流程到智能化决策，从改变组织结构到重新定义人才需求，终极目的都是为了更好的“Get Work Done”！
企业需要积极拥抱变革，探索AI技术的应用潜力。汇联易也将继续点亮灵感，帮助更多企业拥抱AI，以在激烈的市场竞争中保持领先。
