从国家层面十四五布局为数字化转型高度定调，到各行业内外部刚需推动，数字化转型是千行百业必然发展趋势。如果说过来两年是数转的试验阶段，进行垦荒动土、选种育苗，那么以后阶段应该叫倒退阶段，要进行精耕细作，植树造林。数转已进入了由个别行业、个别场景的“点状利用”向各行各业全流程、全环节“整体浸透”的关键期。
大数据和人工智能深度交融，成为企业数字化转型历程中最外围、最重要的能力平台。用友数智交融解决方案广泛应用于决定企业产生经济效益的各个环节中，推动各行业启动效率改革、动能转换之路。数智交融给企业带来颠覆性改革，已在多个畛域初具功效，减速驱动企业商业翻新。
需要剖析：企业数字化转型的窘境是数据的问题
以后，泛滥企业数字化转型的窘境是数据的问题，数据能力现状与数字化转型的需要存在差距，为了迭代一个翻新业务，会波及很多部门的重要数据，让这些数据变成想要的模式，须要付出很多沟通和协调致力，还要解决数据集成、数据处理、剖析开掘、数据管理的问题，如果企业中的每个翻新业务都是这样的艰巨，数据这种生产因素是不是太高冷？如何充沛开掘海量数据的价值，利用大数据分析技术领导企业经营决策，已成为制作企业最为关注的问题。
1. 多源异构数据品种多，采集简单
大数据时代，多源异构零碎、多数据格式导致的数据采集简单，数据采集过程中保证数据吞吐量与实时性对企业提出微小挑战，亟需对立数据湖进行采集与治理。
2. 数据零散不对立，很难造成企业数据资产
企业各零散数据难以满足业务部门日益倒退的需要，不足对立的数据管理与数据治理伎俩，没有造成企业对立的数据规范与数据管理体系，导致数据品质差不可用，难以为下层的数据分析利用提供撑持。
3. 数据智能利用不够深刻
企业难以利用成熟大数据、人工智能技术对外部数据进行深度的开掘、剖析从而造成智能化、可视化服务，来晋升企业数据资产的价值。
4. 粗放式治理，转型不足技术手段
很多业务零碎粗放式治理，存在大量线下解决，部门间合作存在技术性艰难，效率低下。管理者及决策者不能无效的对企业经营过程中呈现的问题进行预警和决策，导致呈现各种问题。
技术趋势：数据与智能多方位深度交融，相互促进
大数据提供数据采集、数据处理、数据管理、数据分析和可视化的能力。人工智能晋升对异构数据的解决能力，与利用场景深度交融，实现智能预测、智能决策、智能辨认等数据分析智能化，将环节中的脑力劳动常识和教训积淀下来。
目前大数据与人工智能造成多方位深度交融发展趋势，一直减速各行业的数字化降级。一方面大数据为人工智能技术的倒退提供数据燃料，另一方面，人工智能也为大数据倒退带来算力晋升和算法引擎，让人们可能以前所未有的速度和效率开掘数据价值。
场景交融
人工智能拓宽了大数据的利用场景
传统的数据分析实现了描述性剖析、诊断性剖析，而交融人工智能技术的大数据分析能够实现更智能化的预测性剖析与解决决策分析。
数据交融
大数据为人工智能提供大规模、多源异构数据
有了大数据平台的海量数据，人工智能才有了质的冲破。同时，人工智能的利用也反哺大数据平台更多的“陈腐”数据，从而造成良性循环，进步人工智能平台的智能化水平。
技术交融
大数据与人工智能在技术上存在关联与交融
大数据与人工智能的核心技术曾经开始充沛交融，例如两者都须要用到海量结构化、非结构化数据处理技术，人工智能常识图谱须要用到大数据的图剖析技术等。
平台交融
对立的数据分析与人工智能平台成为趋势
传统的大数据平台次要提供基于 CPU 与内存的分布式数据处理架构，新型大数据平台反对 GPU、GPU/CPU 混合计算等新的计算架构及 TensorFlow、PyTorch 等人工智能框架。
解决方案：一站式数据智能中台，提供专业化数据智能服务
通过在数据畛域多年的打磨和实战，用友打造了一站式数据智能中台解决方案。数据智能中台以多模态数据交融、全生命周期数据治理、低代码数据智能开发、可视化数据分析与辅助决策等一系列数据采、存、管、用全价值链能力为根底，帮忙用户实现海量多源异构数据采集、数据治理与资产化、低代码建模与数据算法开发、可视化剖析开掘等数据智能服务等在内的全价值链、全生命周期数据资产保值增值工具与服务。
数据智能中台基于企业大数据、业务机理、算法，通过低门槛的数据工场和 AI 工作坊开发平台，构建智慧企业应用，实现智慧商业决策。数字工作助手 VPA 机器人，帮忙企业员工实现更精益工作；RPA 机器人助力用户解脱反复低效劳作，解放出更多的工夫“低头看路”，促成人工智能在企业现有业务中的减速利用，帮忙企业冲破业务瓶颈，助力业务的麻利翻新；通过智能剖析赋能企业数据分析与可视，反对与业务零碎的便捷集成利用，提供自助式剖析和报表能力，反对用户在可视化设计态环境下的个性化建模，实现浏览态自助剖析的数据摸索。
数据智能中台以场景化、沉迷式的全新体验，助力企业数智化，是用友赋能企业商业翻新，实现上云用数赋智的重要组成部分。
场景剖析：数智叠加，落地利用百花齐放
“大数据 + 人工智能”等新技术交融，用数注智赋能千行百业，落地利用场景百花齐放，推动产业转型降级，催生更多产品与服务。数据智能通过资产化过程激发社会各行业价值链底层的数据价值，开辟出全新的数智化场景，一直推动经济新业态涌现。
财务畛域激活财务数据价值，深入财务管控利用
财务管控已由过来的预先记录逐渐延申到业务前端，尤其对业务交易信息的精确、实时计量要求较高。通过数据中台记录全量的交易级数据，并利用数据加工解决规定，将交易级数据按财务的口径逐渐转换，同时，对业务数据的批改留痕，可追溯，从而保障财务的独立性与合规性。
营销畛域以数据为驱动进行客户全生命周期经营
客户为王时代降临，客户的数据化和经营的数字化对于企业来说更为重要，通过实现从生产、洽购、渠道、销售、经营等各个场景的客户数字化，打造从客户需要登程的各个场景链接是新时代的典型特色。数据中台建设客户数字化和经营数字化体系，对客户全生命周期进行笼罩、经营，帮忙企业与客户建设紧密联系，进一步扩充企业经营后劲。
制作行业施展数据指导作用，走向迷信、精细化经营
制作行业交融贯通 IT+OT 数据，构建设施、设施和产品的残缺数字孪生模型，涵盖从收到订单、制作生产、到发货物流全过程监控，实时监测，还能够在数字世界提前预测将来可能的业务变动，做出数据驱动的决策，进步智能制作敏捷性。数据智能中台施展指导作用，提供普适性数智能力自主生产，帮忙制作企业减速数据智能在企业生产端、治理端的利用和翻新，促成企业生产治理、经营决策的智能化降级。