強攻企業(yè)AI，能不能幫金蝶另選一種命運？

企業(yè)AI不會像To C那樣，幾個月內就可能搞出一個全民“爆款”，而是更像一場深水區(qū)的結構再造。因此，循序漸進滲透成為走入新區(qū)的一種必然。

近期，金蝶動作很大，全力強攻企業(yè)管理AI賽道。此前，金蝶高層在2024年業(yè)績發(fā)布會上表示：“金蝶云轉型已經成功，下一個目標就是AI轉型。”

在軟件行業(yè)，“云轉型”無疑是一個高頻術語，簡單來說，就是傳統(tǒng)軟件公司從“一次性軟件銷售”轉向“訂閱制（云）服務”。這就像房地產商的主營收入不再靠賣房，而是變身房東向住戶收租，同時提供管家服務。現在有了AI，更能增加“服務”的含金量，賺錢邏輯也更長期主義。

為什么國內很多軟件公司馬不停蹄地推動轉型？（360集團原副總裁）楊炯緯在分析國內157家IT軟件上市公司的財報數據后，發(fā)現這些公司忙活一整年，全部加起來凈虧70億。知名投資人朱嘯虎也指出，A股軟件公司整體上已很難盈利，老板幾乎就是給員工打工了。

現實困境，逼著傳統(tǒng)軟件公司加速轉型，但時至今日，真正成熟的商業(yè)模式還并不多見。

近十幾年，“云服務”和AI成為傳統(tǒng)軟件公司逆轉現實困境的重要破局點。針對相關問題，陸玖商業(yè)評論專門拜訪了一位上市公司財務總監(jiān)，但提及SaaS、企業(yè)AI等技術熱點，他反而有些錯愕。

多年來，他一直在使用金蝶云星空系統(tǒng)，但他并不關心這個系統(tǒng)中用到了哪些炫酷、前沿的技術，只是關心一些具體業(yè)務問題怎樣得到解決。他對陸玖商業(yè)評論直言不諱：“技術系統(tǒng)要能適配我們的業(yè)務，而不是我們的工作方式要去適配哪個技術系統(tǒng)，這會很累。現有系統(tǒng)已經夠用了，而且技術服務人員對我們的業(yè)務流程越來越熟悉，主要是能換位思考，為什么我們的業(yè)務要這樣設計，以及是否有更好的解決方案。近年，關于SaaS、企業(yè)AI的熱點很多，我們不需要被這些牽著走。只要能為我們創(chuàng)造匹配的價值，即便出現了新的科技熱點，我們也能很快適應。”

可見，持續(xù)適配企業(yè)用戶的業(yè)務需求，要比技術系統(tǒng)本身更加重要。那么，金蝶“云轉型”成效的判斷標準是什么？尤其在金蝶還沒扭轉虧損的情況下，就加碼AI，是戰(zhàn)略遠見還是風險疊加？或許，對金蝶來說，比轉型速度更重要的，是找到用戶適配、技術創(chuàng)新與財務健康三者的平衡點。

01 從ERP到云，再到AI

過去十幾年來，金蝶等軟件公司一直在尋求重新定義自己，但真正稱得上“轉型”的，只有兩次。

創(chuàng)業(yè)初期，金蝶的業(yè)務、產品結構十分簡單，只有財務管理軟件，客戶以中小型企業(yè)為主。后來，金蝶切入ERP（企業(yè)資源計劃）領域，客戶遍布全國。這是一次非常重大的技術和商業(yè)突破。柳傳志就曾說，當年ERP系統(tǒng)剛出現時，沒有ERP的企業(yè)和有ERP的企業(yè)根本沒法比。聯(lián)想沒有ERP時，需要200個會計算一個多月，才能得到上個月比較準確的銷售數據。有了ERP后，倉庫里一有變化，財務賬本那兒立刻就改了。

當時，企業(yè)普遍對ERP期待過高，而軟件公司也信誓旦旦，承諾會幫助企業(yè)實現管理變革。但系統(tǒng)上線以后，企業(yè)發(fā)現，不過就是把線下流程原封不動搬到線上，哪來什么管理變革？

此時，金蝶還在學習IBM，從2010年到2013年，金蝶都想要將自己打造成為一個“ERP+ 咨詢解決方案”公司。這期間，IBM、埃森哲等咨詢機構卻在大規(guī)模裁減ERP咨詢顧問。這讓金蝶非常痛苦，除了資本市場不買賬，股價接連下挫，企業(yè)用戶也不買賬，導致金蝶2012年營收大幅滑落至20億元以下（直到2017年才重回20億元上方），金蝶員工也面臨很大的動蕩不安。

2014年，金蝶高層頓悟，宣告成立“ERP云服務事業(yè)部”，正式啟動云轉型。什么是云服務？簡單設想一個情景，你在外面陪女朋友逛街，客戶突然緊急找你要一份報價文件，文件在你的工作電腦里，你至少要花一兩個小時回公司開電腦，但客戶不能等這么久。是不是很耽誤事？云服務就是讓你把文件托管在可信賴的第三方平臺上，你可以在任何時候、任何地點，通過任何設備，存取任何文件。

按照金蝶創(chuàng)始人徐少春的話來說，就是“讓更多人的工作No Pen（無筆）、No Paper（無紙）、No PC（無電腦），實現一種社交化、移動化、共享式的彈性辦公方式。”這是金蝶的第一次轉型。現在，金蝶力推的第二次轉型（AI轉型），很大程度上就是借助AI提升云服務的智能度。

那么，企業(yè)用戶真的需要更加“高智能的云服務”嗎？李劍作為一家知名科技公司的首席信息官，對這一問題比較有發(fā)言權。他告訴陸玖商業(yè)評論：“企業(yè)用AI時，不可能出了一個新技術，就馬上推動落地。尤其是大公司，更看重底層技術的穩(wěn)定可靠，但產品方給你看的，可能是試10次任務，選其中最好的一次。真等你自己用起來，比如ERP系統(tǒng)訂單，可能AI會有一個你不愿接受的錯誤率。”

AI應用在企業(yè)管理層面的可靠性問題，尚需時間檢驗。金蝶布局企業(yè)AI的動作十分迅速，但仍需認真權衡，要給用戶適配、技術迭代留出足夠緩沖時間。

02 云服務企業(yè)的盈虧平衡點在哪里？

國內ERP領域素有“北用友、南金蝶”之說，而且近年兩家公司都在發(fā)力企業(yè)AI。新近推出的各種企業(yè)級AI應用，更是令人眼花繚亂。但真正懂行的人清楚，云服務是企業(yè)AI的基石，云業(yè)務做得怎么樣，決定了企業(yè)AI發(fā)展的后勁。

怎樣才算是一家標準的云服務公司？按照業(yè)內一般約定，訂閱收入占比達80%以上是基本門檻。根據2024年報數據，金蝶云業(yè)務已經占到集團收入約81.6%，用友云業(yè)務占比還不到75%。相比之下，金蝶更接近一家云服務企業(yè)。

再看盈利情況，從2019年到2024年，用友營收總額從85.1億小幅增長到91.5億，但盈利連年下滑，2024年虧損擴大到20.6億；金蝶營收總額則是從33.3億大幅增長到62.6億，并一直在減虧，2024年虧損收窄到1.4億。這當中有一個重要問題——如何理解云服務公司的虧損情況？

過去直接售賣軟件，是一錘子買賣，現今云服務的訂閱制收費，是細水長流——過去一套賣30萬元的傳統(tǒng)企業(yè)軟件，變成云服務訂閱以后，可以報價每年收費10萬元。實施部署以后，“客戶成功部”就會對客戶長期跟蹤服務，因為業(yè)績主要源于客戶的續(xù)費。

云服務公司的本質就是續(xù)費，這個“續(xù)費模式”決定了云服務公司的服務方式、公司估值都和傳統(tǒng)軟件公司完全不同。但這種細水長流的續(xù)費模式，也有一個弊端——需要前期投入大筆研發(fā)費用，再一年一年慢慢收回成本并實現盈利，只要撐過盈虧平衡點，成本投入會大幅減少，就可以享受盈利增長的好日子了。

所以，云服務公司的虧損并不可怕，最可怕的，是虧損長期不能收窄，越虧越多。從近年的財務現狀來看，云業(yè)務占比突破80%門檻+虧損持續(xù)收窄，可以證明金蝶云轉型已經成功。

除了云業(yè)務的成熟度（如算力儲備、數據整合能力、行業(yè)解決方案等）會直接影響AI落地的效果，企業(yè)AI的長期競爭力還取決于算法能力、行業(yè)Know-How（專業(yè)知識）、客戶場景理解等多維因素。長期看來，金蝶更需要扎扎實實做好的，是在技術沉淀、生態(tài)協(xié)同上持續(xù)打底。

對此，李劍向陸玖商業(yè)評論表示：“我很欣賞Salesforce的做法，他們沒去搞什么花哨的 AI 新產品，而是拆解成熟的業(yè)務流程，對具體工作細節(jié)，用 AI 進行加強。比如給客戶寫方案時，AI能自動調取歷史數據生成初稿；還能基于客戶行為做精準預警。這不算顛覆性創(chuàng)新，但我們更傾向這種穩(wěn)重的做法。”

03 All in AI最大前提是什么？

機構投資人有一個基本共識——國內軟件行業(yè)很難賺錢，這是商業(yè)邏輯出了問題——你能夠幫客戶賺錢，客戶可以考慮分錢給你；但是你幫客戶省錢，客戶一般很難看得到。

國內傳統(tǒng)軟件公司，甚至云服務公司和AI公司，提供系統(tǒng)服務、解決方案，基本邏輯都是在幫客戶省錢。這就給市場開拓帶來很大挑戰(zhàn)。

金蝶要All in AI，能用AI解決的事情全部用AI來做，商業(yè)上一定有一個前提——能使AI給客戶帶來可分辨、可量化的成果。

如果還是將AI作為一種軟件產品，以工具的形式提供，你說你能幫助企業(yè)客戶改善、優(yōu)化業(yè)務流程，但客戶未必認同。將AI應用在企業(yè)管理層面，切忌單方面的想象。這就像你在汽車時代，想要造更好的馬車。

對此，北京彼雪戈創(chuàng)始人趙振華向陸玖商業(yè)評論講了一個觀點：“以我接觸到的企業(yè)主朋友看來，ERP系統(tǒng)或者企業(yè)AI，主要作用是讓老板有信心、有把握。比如，一些小型電商公司，真不敢指望AI做的智能客服，或者用戶需求洞察。去年，有朋友花幾十萬搞AI客服，結果，那些應對客戶投訴的基本話術還要人工一條條教。但非常重要一點——預測庫存，AI確實起到一定作用。以前，不少老板憑經驗安排庫存，稍有風吹草動，要么存貨堆到天花板賣不動，要么斷貨被客戶罵。現在，應該囤多少貨，有小而美的AI工具能隨時根據變化，給老板提供建議，基本還算靠譜。”

有AI輔助，和沒有AI輔助，在哪些具體的業(yè)務環(huán)節(jié)，確實產生了哪些不一樣的效果，一定要做到可分辨、可感知，這是客戶愿意為AI付費的判斷基礎。

金蝶在推動企業(yè)AI商業(yè)化的過程中，最聰明的一點，是做到了可量化。比如，幫通威股份構建HR智能體服務中心，得到“平均系統(tǒng)操作時間縮短70%”的結果；幫建發(fā)房產搭建AI驅動的合同中臺，得到“整體處理效率提升50%以上”的結果；幫海信集團構建干部考察與智能任職評定系統(tǒng)，得到“提升內部招聘比例120%”的結果……這些量化數據是怎么得來的，外界不得而知，但金蝶產品的這些量化結果得到客戶認可，商業(yè)化就跑通了。效果可量化，才能做到商業(yè)可定價。

當然，企業(yè)AI不會像To C那樣，幾個月內就可能搞出一個全民“爆款”，而是更像一場深水區(qū)的結構再造。因此，循序漸進滲透成為走入新區(qū)的一種必然。

近年來，金蝶在為一些中型制造企業(yè)實施供應鏈優(yōu)化方案時，通過智能排產和庫存預警，采購成本明顯降低，庫存周轉率也有一定提升。但也有部分企業(yè)的財務總監(jiān)反饋，由于AI應用在復雜業(yè)務場景的適配性仍有提升空間，目前跨部門數據協(xié)同有時仍需人為干預。

綜合看來，企業(yè)級AI，懂業(yè)務比懂技術更重要，關鍵是要能摸準企業(yè)運轉的真實脈搏。它得像個老財務，能看透每張報銷單背后的審批邏輯；得是個HR專家，清楚招聘環(huán)節(jié)里用人部門、HR、老板之間的微妙博弈；還得是個法務老手，能預判合同從簽訂到執(zhí)行可能埋雷的每個環(huán)節(jié)。聚焦那些讓管理者和一線員工天天頭疼的“最后一公里”問題，那些重復操作卻總卡殼的流程末端，往往更需要AI出手相助。