接下來我們具體聊聊 AI 助手在企業(yè) ERP 應(yīng)用中的落地場景。企業(yè)實際使用 ERP 時，往往會碰到以下幾類典型痛點：

1.系統(tǒng)操作與邏輯咨詢效率低，比如不清楚功能操作方法、某一字段的取值規(guī)則，向開發(fā)或顧問咨詢的話，耗時久、流程繁，嚴重影響工作推進。

2.業(yè)務(wù)財務(wù)數(shù)據(jù)分析難度大，想要獲取某類數(shù)據(jù)結(jié)果，需先導出系統(tǒng)明細表，再在 Excel 中手動做合并、拆分、關(guān)聯(lián)、透視等一系列處理，不僅費時費力，還未必能得到精準的分析結(jié)果。

3.重復性工作占比高、操作繁瑣，像規(guī)律性的單據(jù)創(chuàng)建、生產(chǎn)計劃生成、財務(wù)過賬等工作，需要人工多次操作系統(tǒng)功能，交互步驟復雜，整體效率低下。

4.數(shù)據(jù)風險感知與響應(yīng)滯后，庫存積壓或缺貨、業(yè)務(wù)與財務(wù)數(shù)據(jù)不一致、應(yīng)收應(yīng)付款項超期等問題，往往要等到事后分析才會發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)缺乏主動的風險預(yù)警與推送機制，不主動分析就無法及時察覺問題。

針對這些痛點，我們就能清晰梳理出 AI 小助手在 ERP 中的應(yīng)用思路。核心是在 ERP 系統(tǒng)中搭建支持對話流甚至語音交互的 AI 工作臺，借助這一載體賦予系統(tǒng)以下核心能力：

1.智能問答，快速解答員工關(guān)于系統(tǒng)功能操作、字段取值邏輯等方面的疑問，解決系統(tǒng)使用中的實操困擾。

2.數(shù)據(jù)智能分析，通過問答形式快速調(diào)取系統(tǒng)內(nèi)任意數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，甚至能基于數(shù)據(jù)給出專業(yè)的決策建議。

3.重復性工作自動化，自動學習企業(yè)的規(guī)律性業(yè)務(wù)操作，提前預(yù)生成單據(jù)、計劃等內(nèi)容，員工只需一鍵確認即可完成操作，簡化流程。

4.風險主動預(yù)警與處置，實時監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，主動推送庫存不足、財務(wù)數(shù)據(jù)，同時預(yù)生成對應(yīng)的應(yīng)對方案，員工確認后即可執(zhí)行，實現(xiàn)風險的及時響應(yīng)。

以上這些應(yīng)用場景，以當前的 AI 技術(shù)能力來看，在理論層面完全具備落地可行性。目前尚不清楚有哪些 ERP 廠商正在開展相關(guān)研究，也歡迎大家分享各自了解到的行業(yè)情況。