2025 年年初 DeepSeek 的横空出世，在国内掀起了一股前所未有的 AI 浪潮。对于中国企业而言，这标志着一个新时代的到来：AI 从普及教育阶段进入到普及应用阶段。
从 " 技术尝鲜 " 到 " 应用深水区 "，关于 AI 的讨论，几乎所有企业最关切的问题是 AI 如何在企业应用落地—— AI 大模型如何与业务场景适配？AI 多大程度上可以 " 为我所用 "？AI 的落地应用又会遇到什么挑战？
对于 "AI 如何在企业应用落地 " 这一命题，用友网络董事长兼 CEO 王文京认为，接入或部署大模型是必须的，但是还不够，企业需要推进好三个方面的工作：一是升级应用数智化的新一代企业软件；二是加强开展数据治理、知识治理；三是接入或部署主流大模型和垂类模型。
在 2025 年 8 月 16 日召开的 2025 全球商业创新大会主题大会上，用友重磅发布 BIP 5，通过 "AI × 数据 × 流程 " 原生一体化，帮助企业落地应用 AI。
用友 BIP 5 与 AI 的深度融合，重构了企业与企业软件之间的关系，推动企业软件从传统的 " 工具系统 " 进化为业务的 " 智能伙伴 "，帮助企业实现 " 增效降本、精准运营、管控风险 " 的目标。
" 深懂业务 " 是用友 BIP 多年来版本迭代一以贯之的特点，用友 BIP 5 更是打通了财务、人力、供应链等十大业务与管理领域，帮助企业实现业务及管理全流程一体化拉通、集团全级次企业一体化共享与管控。
目前，用友 BIP 企业 AI 已融入众多企业的核心业务流程，以 " 智能伙伴 " 的角色帮助企业解决业务难题、实现 " 智能决策 "。据了解，BIP 5 将 AI 融入 14 类端到端业务流程、超 2500 个流程场。
以商旅业务场景为例，传统商旅管理长期陷入 " 三难困境 "：合规管控与员工体验的平衡难、成本优化与服务质量提升的协同难、数据孤岛与决策智能化的打通难。
传统模式下，企业每年因差旅流程冗余、政策执行偏差、风险管控滞后造成的隐性损失高达营收的 3%-5%。
依托 BIP 5，用友商旅云以 AI 为破局点，推出商旅云 8.0" 数智旅行社 "，面向企业客户打造专属数智化旅行社服务平台，力图实现 "AI 重构 消灭报销 "。
AI 如何重构、消灭报销？用友商旅云负责人魏咸斌向雷峰网表示，全语音入口、实时数据采集以及后台自动的差标差规配置和执行，是 BIP 5"AI × 数据 × 流程 " 原生一体化为企业商旅场景的赋能。
同时，魏咸斌也提到，尽管 AI 应用在 BIP 3 R6 版本就已经实现，但只是 " 点 " 上的创新，BIP 5 在 AI 融合上更进一步——强调数据和算法模型，在每个应用场景后部署算法，最终形成商旅大模型，从而实现 " 从点到面 " 的跨越。
以下是雷峰网和魏咸斌的对话：
AI 加持商旅全链条，解决员工和财务双重报销痛点
雷峰网：企业在商旅场景面临哪些痛点难点？AI 的落地应用如何解决这些问题？
魏咸斌：传统模式下企业有很多线下报销，员工订票后还要报销，在纸质票时代如果票据丢了，就相当于钱丢了，因为火车票、好多发票不能重复打印。在 AI 时代，商旅有 AI 和数电票加持，AI 让各种交互更简单。在智能体（Agent）里，通过一段语音就能生成出差申请，比如 "15 号到 17 号去深圳参加用友创新年会，坐飞机从北京往返 "，系统就会生成出差申请单。领导同意后，系统会推荐符合企业差标差规的行程、航班和目的地附近的酒店，如果有些企业不能乘坐 8 折以上经济舱，系统就会推荐符合要求的。
在平台预订好后，无需员工自己付钱，预订好就出票；出行结束后，商旅服务商会把账单发给我们帮企业核对好，开完发票就直接结算。所以整个过程不需要员工垫资，也不用拿任何票据，公司直接把钱打给商旅服务商。在 AI 加持商旅全链条之下，员工感受非常好。对企业财务来说，这也带来了比较好的体验，原来财务要处理一堆乱七八糟的单据，现在所有预订都是合规的，账单能自动对账，还能自动生成报销单、自动审批、自动结算。我们称为实现 "AI 重构 消灭报销 "。
雷峰网：BIP 5 与 AI 的融合，如何解决商旅场景的业务痛点？
魏咸斌：一是全语音入口。 AI 的价值体现在人机交互，因为商旅偏 to C，是个人属性很强的应用。以费用申请为例，个人随时带手机，语音是手机最方便的输入方式，只要用语音把意图告诉手机，AI 就能理解意思并生成相应单据。
二是后台采集大量数据。实时采集各方数据是 AI 擅长的，比如在出差申请场景，AI 能实时采集当前机票和酒店价格，让费用预估、预算占用更准确。现在我们也在后台给每个人打标签，比如职级、职务、出差性质、个人喜好、历史订过的酒店等。根据这些标签再给员工推荐行程就更准确了，比如实施人员可能长期在某个项目，两三周之内的行程比较固定；产品推广人员可能每天换地方，预订次数多、行程复杂度更高。
三是后台自动的差标差规配置和执行。比如某央企有 1200 家下属单位，每个单位的差标差规有所区别，这些区别体现在每个单位的报销制度发文里，我们能从 1200 套报销制度中采集各单位的差标差规到系统，经各单位检查后就可以直接执行，比原来让客户整理成格式化表单、再填报快很多。
90% 飞机票、火车票可抵税，数据分析减少企业财税浪费
雷峰网：以商旅云为例，BIP 5 相较之前版本，与 AI 的融合有哪些新突破？
魏咸斌：用友在 BIP 3 的 R6 版本就做了很多 AI 方面的应用，但 AI 的真正商用，是在 DeepSeek 出现之后。虽然部分 AI 应用在 BIP 3 R6 版本就已经实现了，但只是 " 点 " 上的创新，相当于流程里做了很多智能的应用，而 BIP 5 更进一步，更强调数据和算法模型，会在每个应用场景后都部署一些大的算法，最终形成商旅大模型，从而实现 " 从点到面 " 的跨越。
商旅云在 BIP 5 推出了 " 数智旅行社 "。" 数智旅行社 " 通过 AI 技术构建企业专属服务团队，提供智能行程规划、资源整合、数据分析等一站式服务。以数据分析为例，商旅云强化了对各个角色、各个场景的智能服务：对财务总监而言，有对账方面、集合方面的数据分析；对于税务场景而言，现在很多票据都可以抵税，并且抵税的金额还比较高，如果不抵税对企业来说相当于浪费—— 90% 的飞机票、火车票可以抵税，酒店票据也可以抵税，增值税票也可以抵税，这都是数据分析很好的应用；比如还有差旅的满标率、平均折扣、拼房率等数据分析，都可以帮助企业更好地降本增效。
雷峰网：商旅云接下来如何推动 "AI+ 业务 " 的深度融合来保持市场竞争力？
魏咸斌：在客户扩展方面，第一是对 SAP、Oracle 等国外厂商的替代。像 SAP、 Oracle 在境内没有研发团队，所以他们的 AI 比较难真正用起来。" 商旅 + 费控 " 是比较容易落地的通用场景，这个场景可以和企业现有的系统做对接，就可以把商旅费控、企业支出通过 AI 的方式管理起来，同时帮助 AI 在企业生根。第二是对用友传统客户的升级。对于一些老版本的客户，推动他们要么升级到最新版本，要么用 " 端 + 云 " 的方式和新版本做对接。
在 AI 应用层面，深化 A to A （即 Agent to Agent）的技术应用，用我们的 Agent 去调用商旅服务商的 Agent，运用 MCP 的技术，在审批的时候调用传统软件里的应用，把它设置为 MCP 的 Server，再用我们的 MCP 去调用它，这样就可以跨平台、跨系统、跨服务商实现 AI 的应用。目前已经有很多应用了，比如我们和携程的 Agent 已经做了对接，后续还会配合更多服务商做对接，一侧是融合服务商，一侧是融合应用场景。
上半年客户和交易同期增长 2.5 倍，帮集团节省 70% 财务人员成本
雷峰网：服务不同规模企业， 商旅云的 AI 应用场景会有区别吗？
魏咸斌：有区别。小客户更强调一键开通、直接对接、配置一键生成，服务商采用默认即可；大客户可能会选多家服务商，还会比价，同时差标差规更复杂，在数据服务方面需求也更多。如果大型企业的需求暂时满足不了，我们会通过 AI，以算法、大模型的方式实现。以如何实现大型企业员工的 " 千人千面 " 为例，企业员工因个人画像、偏好、出差场景不同而存在差异，可以基于数据分析，利用算法对每个人形成的个性化推荐，满足员工的个性化需求。
雷峰网：商旅云如何通过 " 生态共融 " 战略推动 AI 在企业落地？
魏咸斌：商旅云是 AI 化比较彻底和生态比较明显的 BIP 应用。因为商旅业务贯穿企业支出的全链条，任何一个环节都要和很多商旅服务商对接，比如预订服务由携程、滴滴、美团等提供，在生态上实现能力互补、资源互补。目前商旅云对接了境内外 100 多家大大小小的商旅服务商，一起组成企业服务局面。在 AI 层面，也接入了很多联合服务商的 AI 应用，比如他们的算法推荐、实时数据，一起为客户提供完整的出行体验，给财务提供全链支出闭环管理等。
雷峰网："AI 大模型 + 商旅云 " 目前取得了哪些成果？
魏咸斌：和去年同期相比，商旅云今年上半年客户和交易增长约 2.5 倍。希望在 AI 的加持之下，能够实现 5 倍以上的增长。而用友集团本身就是近些年 "AI 大模型 + 商旅云 " 成果的典型案例：从线下报销到商旅云成功上线，节省了 70% 的财务人员，原来需要几百人，现在十几个人就可以了。集团实现了降本增效，原来每个员工每个季度要花很多时间填写报销单，现在不需要了，可以把时间用在服务客户上，而不是填写报销单。
写在最后
在 AI 浪潮中，企业作为 AI 应用落地的主要阵地，在加速数智化进程中拥有了更多可能性。SaaS 厂商如何帮助企业拥抱 AI 和落地 AI，用友用 BIP 5 给出了答案：通过 "AI × 数据 × 流程 " 原生一体化，让企业的数智化建设与运营消除 " 应用烟囱、数据孤岛、智能碎片 "。
面对 "AI 如何在企业应用落地 " 这一命题的拷问，不同 SaaS 厂商也许拥有自己的答案。但毋庸置疑的是，如果厂商无法做到 AI 技术与业务场景的深度融合，实现从单一管理工具到智能 " 企业大脑 " 的跨越，那么将会在 AI 变革浪潮中被淘汰出局。
