版權所有?2025弗若斯特沙利文。本文件提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系沙利文公司獨有的高度機密性文件（在報告中另行標明出處者除外）。未經(jīng)沙利文公司事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，沙利文公司保留采取法律措施，追究相關人員責任的權利。?2025Frost&Sullivan.Alltheinformationcontainedherein(includingwithoutlimitationdata,words,chartsandpictures)isthesolepropertyofFrost&Sullivan,treatedashighlyconfidentialdocument,unlessotherwiseexpresslyindicatedthesourcesinthereport.Shouldnoonecopy,reproduce,diffuse,publish,quote,adapt,compilealloranypartofthereportwithoutthewrittenconsentofFrost&Sullivan.Intheeventoftheviolationoftheabovestipulation,Frost&Sullivanreservetherightoflodgingclaimagainsttherelevantpersonsforallthelossesanddamagesincurred. ?SaaS行業(yè)發(fā)展需求演變 u聯(lián)系我們2行業(yè)發(fā)展背數(shù)字技術與數(shù)據(jù)要素雙輪驅(qū)動下，中國數(shù)字經(jīng)濟穩(wěn)步發(fā)展，核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重增至10%左 604530056.953.950.256.953.950.245.539.235.8201920202021202220232024E數(shù)字經(jīng)濟同比增速20%5%0%例在80%以上產(chǎn)業(yè)數(shù)字化數(shù)字產(chǎn)業(yè)化457.4457.42023.112024.118,0006,0004,0002,00006,0005,7845,0804,0003,03120202021202220232024o在數(shù)字技術與數(shù)據(jù)要素雙引擎驅(qū)動下，中國數(shù)字經(jīng)濟展現(xiàn)出強勁的產(chǎn)業(yè)韌性。2024年數(shù)據(jù)顯示，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達56.9萬億元，同比增長5.5%，其中產(chǎn)業(yè)數(shù)字化貢獻率超80%。數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)（為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供數(shù)字技術、產(chǎn)品、基礎設施和解決方案，以及完全依賴于數(shù)字技術、數(shù)據(jù)要素的各類經(jīng)濟活動）增加值占GDP比重升至10%左右，企業(yè)規(guī)?？焖贁U張，截至2024年11月，相關企業(yè)數(shù)量達457.4萬家，同比增長18%。尤其在長期資8,0006,0004,0002,00006,0005,7845,0804,0003,031202020212022202320244來源：國家數(shù)據(jù)局、專家訪談、弗若斯特沙利文政策積極引導AI等新一代信息技術，與研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場營銷等企業(yè)服務全鏈50.9%17.5%10.5%12.3%10.5%8.8%356%提高效率提高客戶滿意度356%39.2%開拓新市場其他.34.5%34.3%29.7%27.7%27.0%20.4%銷售/客服生產(chǎn)/制造/供應鏈產(chǎn)品研發(fā)/創(chuàng)新市場營銷IT/網(wǎng)絡安全企業(yè)戰(zhàn)略/財務人力資源法務和合規(guī)oo為深入貫徹國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略部署，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，政策持續(xù)強化對人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術與企業(yè)服務深度融合發(fā)展的引導支持。即：將AI、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術深度應用在企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場營銷、客戶服務、供應鏈協(xié)同等全業(yè)務鏈條，通過技術賦能加速企業(yè)服務數(shù)字化重構、智能化升級、高效化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)提高運營效率和客戶滿意度、降低成本以及開拓新市場等，為產(chǎn)業(yè)體系現(xiàn)代化和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展筑牢數(shù)字根基。例如：目前生成客戶服務（39.2%）、生產(chǎn)/制造/供應鏈（35.6%）、產(chǎn)品研發(fā)/創(chuàng)新（34.5%）及市場營銷（34.3%）等多個環(huán)節(jié)。5來源：專家訪談、弗若斯特沙利文2020年以來，遠程辦公、在線零售等SaaS服務的市場普及度和接受度顯著提升；2023年起，大模型 01012010年以前：2010年以前：萌芽期Oracle等國際SaaS廠商進入中國市中國SaaS公司八百客成立并發(fā)布第一個SaaS產(chǎn)品——CRMBeta版本。2006年，金蝶收購HK會計在線，隨金蝶旗下全程電商及企業(yè)SaaS服務平臺——友商網(wǎng)正式上線；金算盤推出SaaS模式的全程電商平臺。02022010-2015年：探索期2010-2015年：探索期積極布局，SaaS公司大量涌現(xiàn)，主要分為1）以金蝶、明源云等提供CRM、ERP等服務2）以釘釘、企微、飛書為代表的互聯(lián)網(wǎng)企SaaS服務商3）以有贊、微盟、光云、銷售易、紛享銷客等為代表等垂直行業(yè)SaaS領域的重要代表。03032015-2020年：高速擴張期2015-2020年：高速擴張期得益于互聯(lián)網(wǎng)普及及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型激發(fā)，行業(yè)開始嘗試協(xié)同辦公等SaaS服務模式。隨著用戶數(shù)大幅增流入。2016年，行業(yè)融資事件數(shù)達350件，為歷史高峰。自2017年起，04042020年至今：成長變革期2020年至今：成長變革期零售等SaaS服務被廣泛應用，業(yè)務上云趨勢明顯，行業(yè)用戶充分認識到企業(yè)級SaaS服務帶來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢，SaaS在市場中的普及度和ChatGPT熱度高漲及AIGC技術迅速6來源：專家訪談、弗若斯特沙利文2024年，中國企業(yè)級SaaS市場規(guī)模約671億元，其中業(yè)務垂直型SaaS廠商占據(jù)60%以上的份額。未來， 8006004002000671671581472370278201920202021202220232024E中國企業(yè)級SaaS市場規(guī)模同比增速45%30%0%E@百望微盟E@百望微盟……GL口CO們廣聯(lián)達65%35%行業(yè)垂直型SaaS廠商：指專注于零售、金業(yè)務垂直型SaaS行業(yè)垂直型SaaS廠商：指專注于零售、金oo2019-2024年，隨著SaaS市場滲透率逐年提升，中國企業(yè)級SaaS行業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L，由195億元增至671億看，以金蝶、北森、騰訊企點、釘釘?shù)葹榇淼臉I(yè)務垂直型SaaS（通用型SaaS）服務商占據(jù)約65%的市場份額；以微盟、有贊、明源云、有連云等為代表的行業(yè)垂直型SaaS服務商則深耕零售電商、地產(chǎn)、金融等細分領域，憑借行業(yè)Know-how和定制化解決方案占據(jù)約35%的市場份額，行業(yè)平均SaaS滲透率已超20%。o未來，隨著大模型/AIGC/AIAgent等技術商業(yè)化落地加速，SaaS行業(yè)將進入“智能重構”新階段。例如：通用型SaaS通過AI驅(qū)動的智能客服、自動化流程處理等降低運營成本；行業(yè)垂直型SaaS則借助AI在金融風控建模、制造預測性維護等場景實7來源：專家訪談、弗若斯特沙利文84%的SaaS企業(yè)已提供AI應用，其中近50%的SaaS企業(yè)通過在現(xiàn)有產(chǎn)品集的企服公司占比達88%，其中81%的公司將成立AI專業(yè)團隊；69%的公司會數(shù)據(jù)收集可擴展性客戶服務網(wǎng)絡安全這一能力提升至新高度。例如：在客戶服務和支持環(huán)節(jié)，智能客服系統(tǒng)能AISaaS正推動SaaS行業(yè)向更高效、智能和個性化的方8來源：專家訪談、弗若斯特沙利文企業(yè)降本增效需求攀升（競爭加劇倒逼企業(yè)提升效率）、云計算基礎設施逐步完善（云服務商加大67.9%4,5503,2292,0911,33467.9%4,5503,2292,0911,3342024H120257,30879.5%6,12579.5%20.4%20.4%16.7%競爭程度加劇競爭程度不變20192020202120222023競爭程度加劇競爭程度不變CAGR：44.9% yoy：50.3%o企業(yè)降本增效需求、云計算基礎設施成熟、大模型技術突破等多重因素將驅(qū)動AISaaS快速發(fā)展。【1】市場競爭加劇促使企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。調(diào)查顯示，認為企業(yè)所在行業(yè)競爭加劇的受訪者占比從2024H1的67.9%上升至2025年初的79.5%，爭力。例如：金蝶AI星辰為云南老字號潘祥記打造業(yè)財稅一體化平臺，上線10+AI場景，發(fā)貨效率提升30%，財務核算效率提升80%?！?】云服務提供商持續(xù)加大AI基礎設施投入例如：阿里正推進3年3,800億元的2023年，中美模型在MMLU、MMMU等多維度測試中存在13.5pct-31.6pct的性能差距，而到2024年年底，這9來源：專家訪談、弗若斯特沙利文2024年中國AISaaS市場規(guī)模約702.8億元，預計2027年突破1,500億元，行業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)以下趨勢：產(chǎn)1,6001,4001,2001,00080060040020001,509.51,509.51,167.6900.2702.8555.1443.9322.6253.4194.82019202020212022202320242025E2026E2027EAISaaS市場規(guī)模同比增速40%35%30%25%20%5%0%oo2019-2024年，中國AISaaS市場規(guī)模由194.8億元增至702.8億元，期間CAGR為29.3%，預計到2027年，該市場將突破1,500億元，2025-2027o從發(fā)展趨勢看，AISaaS市場將呈現(xiàn)以下特點1）客戶對靈活性和定制化的需求正推動產(chǎn)品策略從單一工具到模塊化平臺，即產(chǎn)品架構可根據(jù)行業(yè)、規(guī)模等靈活調(diào)整，取代傳統(tǒng)統(tǒng)一的ERP/CRM模塊，SaaS公司通過API、SDK等插件接口，將第三方開發(fā)者、獨立軟件提供商和合作伙伴納入生態(tài)系統(tǒng)，從單一工具供應商轉(zhuǎn)變?yōu)樾袠I(yè)場景的共創(chuàng)者，同統(tǒng)間的協(xié)同與可組合性提升（系統(tǒng)編排能力），用戶不再需要手動在多個工具間切換，而是由AI理解整體任務，自動調(diào)度最合適的工具鏈，來源：專家訪談、弗若斯特沙利文產(chǎn)業(yè)服務創(chuàng)財稅、CRM等）和行業(yè)垂直型（零售電商類、醫(yī)療健康類、地產(chǎn)類下游來源：專家訪談、弗若斯特沙利文 微盟BAG口百勝軟件Lnkeccqre領健回百望inspuT浪潮sunyur商越Glpdon廣聯(lián)達G7易流Neocrm銷售易SINobase騰訊文檔yeaink1億聯(lián)網(wǎng)絡來源：專家訪談、弗若斯特沙利文傳統(tǒng)SaaS公司在不改變原有產(chǎn)品或服務本質(zhì)的從底層架構到核心服務都圍繞AI構建，即將AI能力深度融入到軟件的設計、開發(fā)和運行中，使AI成為軟件核心驅(qū)動力，而非附加功能80%53%47%UAI增強UA80%53%47%UAI增強UAI原生2023202420%32%68%oo從發(fā)展模式看，AISaaS產(chǎn)品可分為AI增強型（傳統(tǒng)SaaS企業(yè)將AI能力嵌入現(xiàn)有產(chǎn)品）和AI原生型（底層架構與核心服調(diào)研，目前約68%的AI項目由傳統(tǒng)軟件/SaaS企業(yè)推動，用且越來越多的企業(yè)傾向于自主搭建內(nèi)部AI工具以提升競爭力（企業(yè)布局GenAI選擇自研的比例由2023年的20%上升至47%）；約32%的AI項目是新創(chuàng)公司在打造全新AI原生產(chǎn)品。頭部企業(yè)正加速融合兩種模式：實現(xiàn)“平臺+AI原生智體+數(shù)據(jù)云”的全面升級。這種“增強+原生”的復合演進路徑，標來源：專家訪談、弗若斯特沙利文83%以訂閱制為主：按固定周期（月、83%以訂閱制為主：按固定周期（月、季、年）支付費用，獲取軟件使用權，全球SaaS公司平均訂閱收入占比達83%。包括基礎訂閱模式和增值服務模式，前者指按周期收取基礎功能的使用費（如按用戶/功能模塊收費），全球SaaS公司基礎訂閱收入占比平均達65%，其中中小企業(yè)SaaS產(chǎn)品訂閱收入占比超70%；后者指除基礎訂閱外，提供高附加值服務以提升ARPU（每用戶平均收入），如定制開發(fā)的部署服務費用、培訓值服務。例如：小鵝通基礎版（6,800元/年）僅級功能，支持自定義知識庫構建，并可在店鋪客服、社群運營、直播互動等多場景提供智能化服務。30%30%收費模式多元化：從交付視角看，傳統(tǒng)SaaS主要提供標準化的服務、產(chǎn)品或軟件，而集成AI能力的SaaS產(chǎn)品則可能交付具有自主決策能力的“數(shù)字員工”或具備數(shù)據(jù)處理功能的“智能體”。以釘釘為例，其已突破傳統(tǒng)的貨架式產(chǎn)品銷售模式，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動構建主動分銷、精準分發(fā)的智能商業(yè)閉環(huán)，實現(xiàn)銷售過程的實時優(yōu)化與成本控制。這種變革表明，AI不僅通過自動化提升現(xiàn)有產(chǎn)品的工作效率，更通過流程重構創(chuàng)造直接商業(yè)價值。因此，基于AI的SaaS產(chǎn)品將催生多元化的價值定價體系——除傳統(tǒng)訂閱制外，可能出現(xiàn)基于結果（如用戶增長量）、基于效果（如客戶留存率）、基于成本節(jié)約（如人力替代效率）或基于收益增量（如營銷ROI提升）的新型收費模式。調(diào)研顯客戶付費意愿增強：傳統(tǒng)SaaS公司普遍面臨客戶付費意愿不足的痛點，而AI能力的深度集成正成來源：專家訪談、弗若斯特沙利文AI賦能的SaaS服務主要有以下變化1）決策路徑由規(guī)則預設轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動2）業(yè)務編排由線性轉(zhuǎn)向目標驅(qū)動的任務委托3）個性化定制能力提升4）風險管理由被動響應轉(zhuǎn)向主動防控o在SaaS中集成AI，一方面，企業(yè)可根據(jù)自身痛點，從任o在SaaS中集成AI，一方面，企業(yè)可根據(jù)自身痛點，從任性強的任務，打破傳統(tǒng)線性/標準化工作流程；另一方面，AIAgent使得用戶不再適應軟件，而是通過自然語言表達意圖，由Agent自主拆解任務、調(diào)用工具、動態(tài):數(shù)據(jù) 后處理”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A測”。（1）AI可基于實時追蹤數(shù)據(jù)進行預測性分析，同時識別流程中的異常及潛在風險信號。（2）結合業(yè)務規(guī)則和AI技術，SaaS工具可設置智能預警規(guī)則。（3）AI可基于歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)知的效率躍升。據(jù)Salesforce調(diào)研，70%以上的高增長企業(yè)已將數(shù)據(jù)驅(qū)動洞察深度融入核心決策流程，構建起以性化之間的矛盾，使其能在標準化的底層架構下，靈活滿足不同客戶的需求。即：AI根據(jù)客戶所屬行業(yè)/規(guī)模等，通過分析其行為/歷史數(shù)據(jù)和偏好，自動生成個性o典型案例：金蝶作為中國o典型案例：金蝶作為中國SaaS市場領先廠商，其部分產(chǎn)品已實現(xiàn)AI能力的系統(tǒng)升級。以金蝶AI星辰為例，在中國主流大模型DeepSeek及豆包平臺上，搭建了金蝶來源：專家訪談、弗若斯特沙利文典型場景分析1：財稅數(shù)據(jù)挖掘與分析能力60.5%AI通過智能算法自動識別和清洗財務數(shù)據(jù)中的錯誤、冗余和異常，大幅提高財務數(shù)據(jù)治理的效率效果。AAI能夠基于機器學習模型對財務數(shù)據(jù)進行智能分類和標簽化，使得財務數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)組織和管理更加有序和高效。AAI通過預測性數(shù)據(jù)分析技術，提前發(fā)現(xiàn)財務數(shù)據(jù)中的潛在問題和趨勢，為財務數(shù)據(jù)提供前瞻性決策支持，增強財務數(shù)據(jù)治理的主動性和預見性。第一步，數(shù)據(jù)預處理：①自動清洗、轉(zhuǎn)換和整合數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；②不同來源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式化。第二步，數(shù)據(jù)探索：①關鍵指標計算與分析；②數(shù)據(jù)異常檢測；③數(shù)據(jù)預測。第三步，支持自定義分析模型：①根據(jù)企業(yè)需求與參數(shù)設定，智能生成財務分析模型。第四步，風險識別與評估：①通過預設規(guī)則自動識別潛在風險；②根據(jù)風險嚴重程度/發(fā)生概率/影響范圍等自動對識別的風險進行評估排序。第五步，可視化與報告生成：①智能生成可視化報表，直觀展示分析結果；②自動生成財務分析報告，包括詳細數(shù)據(jù)分析結果、風險評估和分析結論等內(nèi)容。通過AI技術實現(xiàn)業(yè)財連接，以業(yè)務事項為樞紐可視化接入前臺數(shù)據(jù)，保留交易級精細標簽，打通業(yè)財連接之路。依托智能會計中臺，將業(yè)務運營與財務立賬規(guī)則模型化，實現(xiàn)從交易級到總賬級的全鏈路核算，奠定精細多維的業(yè)財大數(shù)據(jù)底座。結合大模型、大數(shù)據(jù)算法，進行報表合并、預算預測、多維分析，以及從財務到業(yè)務的動態(tài)追溯，進行深度數(shù)據(jù)挖掘與智能展現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)沉淀、處理和服務三層體系，財稅AISaaS可實現(xiàn)交易業(yè)務的多目的核算，以精細、多維、實時的業(yè)務數(shù)據(jù)底座支撐績效、財務運營管理和業(yè)務預測、經(jīng)營洞察，實現(xiàn)財務價值創(chuàng)造。來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文推理能力，結合RAG技術搭建企業(yè)內(nèi)部財務知識庫，助力銷制度企業(yè)財務知識作手冊全球稅收政策最新財稅資訊行政管理規(guī)定銷制度企業(yè)財務知識作手冊全球稅收政策最新財稅資訊行政管理規(guī)定行業(yè)專業(yè)報告知識庫助手數(shù)智化環(huán)境下財務專業(yè)深化能力47.5%智能財務工具與平臺應用能力56.8%o員工通過對話輕松完成報銷申請和信息填寫，單據(jù)上傳后，系統(tǒng)實現(xiàn)秒級關鍵信息提取，智能解析需求，自動匹配企業(yè)報銷規(guī)則與場景，實現(xiàn)“對話式費用報銷”（從“填表幾小時”到“AI幾句話”）；管理者實時語音交互查詢費用發(fā)生情況，AI自動提取關鍵信息并以秒級呈現(xiàn)從“逐項核對”到“秒級透視”且系統(tǒng)支持自定義審批規(guī)則，AI自動審核并提升單據(jù)風險。o預算控制方面：預算執(zhí)行過程進行多體系、多層級、多維度、多策略校驗管控，確保各項開支在預算范圍內(nèi)。管理者通過對話式實時獲取預算執(zhí)行深度分析、歸因洞察。o資金管理方面，通過對話秒級獲取投融資、余額等關鍵資金數(shù)據(jù)，資金可視性、風控能力、決策效率全面提升。o財務分析方面，通過對話喚醒圖表，快速穿透財報數(shù)據(jù)，獲取歸因分析、趨勢洞察，并允許連續(xù)追問、預置高頻問題等，智能推薦多元分析維度，加速經(jīng)營決策循環(huán)。來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文具體場景看，AI已廣泛應用于企業(yè)財稅系統(tǒng)的費用管控、往來管理、資產(chǎn)管理、核算報告、預算管語音差標和單據(jù)查詢智能記賬預算動態(tài)控制網(wǎng)銀智能直連智能審核語音輸入財務卡片信息自動化生成/處理會計分錄自動申報稅務及智能分析語音出差申請/智能商旅費控業(yè)財稅信息智能采集預算智能預警自動收付款審單助手租賃報賬主動識別并推薦適用優(yōu)惠政策成本動因分析語音差旅/發(fā)票/費用報銷智能對賬/核算/月結滾動預測與預算調(diào)整轉(zhuǎn)賬/票據(jù)支付自動排程智能數(shù)據(jù)洞察資產(chǎn)卡片信息自動識別自動數(shù)據(jù)采集/交易計稅動態(tài)成本監(jiān)控根據(jù)預設規(guī)則自動審核一鍵報表編制且實時更新預算智能分析賬戶監(jiān)測與分析智能質(zhì)檢掃描二維碼生成財務卡片自動生成開票內(nèi)容/憑證實時監(jiān)控與風險預警語音智能查詢費用關鍵信息多維經(jīng)營分析與智能解讀模擬預測智能支付防重/異常支付監(jiān)測智能共享客服租賃預測和決策稅務預測與籌劃自動化合規(guī)檢查智能核對智能歸檔歸因/趨勢洞察多維度績效統(tǒng)計分析語音差標和單據(jù)查詢智能記賬預算動態(tài)控制網(wǎng)銀智能直連智能審核語音輸入財務卡片信息自動化生成/處理會計分錄自動申報稅務及智能分析語音出差申請/智能商旅費控業(yè)財稅信息智能采集預算智能預警自動收付款審單助手租賃報賬主動識別并推薦適用優(yōu)惠政策成本動因分析語音差旅/發(fā)票/費用報銷智能對賬/核算/月結滾動預測與預算調(diào)整轉(zhuǎn)賬/票據(jù)支付自動排程智能數(shù)據(jù)洞察資產(chǎn)卡片信息自動識別自動數(shù)據(jù)采集/交易計稅動態(tài)成本監(jiān)控根據(jù)預設規(guī)則自動審核一鍵報表編制且實時更新預算智能分析賬戶監(jiān)測與分析智能質(zhì)檢掃描二維碼生成財務卡片自動生成開票內(nèi)容/憑證實時監(jiān)控與風險預警語音智能查詢費用關鍵信息多維經(jīng)營分析與智能解讀模擬預測智能支付防重/異常支付監(jiān)測智能共享客服租賃預測和決策稅務預測與籌劃自動化合規(guī)檢查智能核對智能歸檔歸因/趨勢洞察多維度績效統(tǒng)計分析回單智能識別智能派單智能盤點機器人智能推薦納稅調(diào)整方案風險評估與控制自動識別報銷單據(jù)/文件核心指標語音一鍵查詢現(xiàn)金流預測分析收付款流水智能智能運營助手資產(chǎn)到期/超期服役預警涉稅數(shù)據(jù)自動處理分類……單據(jù)關閉提醒自動生成經(jīng)營優(yōu)化建議中長期經(jīng)營預測智能投融資智能財務知識管理與問答產(chǎn)權登記請示文件自動生成智能解讀稅務政策/構建合規(guī)圖譜智能資金調(diào)度及票據(jù)調(diào)撥………………企業(yè)內(nèi)部財稅知識庫搭建自定義分析模型/分析維度推薦發(fā)票采集/智能分析/敏感性分析應付/應收票據(jù)自動導入自動化開票尾差調(diào)整智能三單匹配發(fā)票匹配及定時下載內(nèi)部交易自動收票/對賬應收/應付款項智能結算收入確認自動化…………來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文從滲透情況看，AI在報銷/報賬、問答/客服、財務審核等規(guī)則相對明確、交互頻次高、效果易驗證等財稅管理場景應用成熟，而在風險預警、成本優(yōu)化等復“擁抱”n擁抱。其他智能報銷智能問答智能財務智能對賬多模態(tài)數(shù)合同合規(guī)報表生成稅務籌劃管理報告智能問數(shù)智能風險統(tǒng)計分析智能預算智能預測成本優(yōu)化智能審計/報賬/客服審核據(jù)采集與審核與檢查生成/報賬/客服審核據(jù)采集與處理●型實踐的企業(yè)中，由于規(guī)則相對明確、交互頻次高、效果易驗證等特點，AI在智能報銷/報賬（78.9%）、智能問答（75%）及智能財務審核（50%）等場景滲透較來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文財稅AISaaS通過對話式報銷、預算動態(tài)控制/校驗/預警等，解決傳統(tǒng)財稅系統(tǒng)存在的審核慢、管理不合規(guī)/精細/高效等問題，同時通過業(yè)財數(shù)據(jù)實時聯(lián)動機制與智財務分析投融資管理成本管理投融資管理成本管理外部審計預算管理財務BP財務報告資金管理稅務管理財務戰(zhàn)略會計核算風控合規(guī)內(nèi)部審計審核周期長、處理報銷慢、費用難以統(tǒng)一標準化管理、費用管理模式不合規(guī)、員工報銷效率制、智能預警，解決傳統(tǒng)費控中需求變化快/大、管理不精細/不高效等問題；【3】通過會計核算自動化、建立業(yè)財數(shù)據(jù)實時聯(lián)動機制、來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文財稅AISaaS通過減少人工操作、賦能業(yè)財數(shù)據(jù)價值鏈，助力企業(yè)實現(xiàn)財務運營效率提升、業(yè)財深度o截至2025年，超80%的企業(yè)已確立財稅數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，其中提升財務運營效率（83.3%）、深化業(yè)財融合（65.4%）與夯實數(shù)據(jù)基礎設施（50.0%）構成核心訴求。財稅AISaaS通過三重路徑實現(xiàn)戰(zhàn)略目標：【1】AI的自理的速度和準確率，降低運營成處理/服務全鏈路，使得財務部門能更好地理解業(yè)務動態(tài)，為決策提供數(shù)據(jù)支持。【3】AI能實息，并基于強大的學習能力和數(shù)據(jù)分析能力，提供更準確的洞察和預測，以支持企業(yè)快速響應市場變化，促進業(yè)務增長。此外，2023年,2023年,73.3%VS2025年,2025年,82.7%來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文體價值創(chuàng)造AI助決策，把握未來趨勢40%AI支持，經(jīng)營價值提升AI挖數(shù)據(jù)，優(yōu)化企業(yè)經(jīng)營AI提能力，強化專業(yè)能力80%AI支持，合規(guī)價值提升AI做報表，保障企業(yè)合規(guī)AI塑流程，提升生產(chǎn)力20%AI支持，人才價值提升AI育人才，構建成長體系典型場景及價值分析o痛點：財稅等知識獲取麻煩；問題解決慢；個人成長受限oAI助手帶來改變：實時獲取最新財稅政策；即時的問答服務；專業(yè)會計知識助力專業(yè)技能提升o痛點：數(shù)據(jù)來源多；整理耗時長；易出錯oAI記賬帶來改變：流水自動采集，減少手工錄入；發(fā)票自動采集，便于查重驗真?zhèn)?；AI自動生成憑證，提升記賬效率o痛點：開票耗時多（按明細開票報稅數(shù)據(jù)核對工作量大oAI稅務帶來改變：AI生成開票內(nèi)容，提升開票效率和準確率；納稅數(shù)據(jù)智能填寫，智能檢驗合法性和防控申報風險o痛點：直接獲取數(shù)據(jù)難；財務術語難理解、經(jīng)營決策依據(jù)少oAI分析帶來改變：企業(yè)經(jīng)營快問快答，掌握核心指標；多維經(jīng)營分析，全面洞察企業(yè)狀況；AI智能解讀，提供優(yōu)化建議提升價值創(chuàng)造能力稅務籌劃資金管理對外投總賬報表數(shù)據(jù)采集收入/收款應付/付款稅金核算費用核算投資核算和產(chǎn)權記錄固定資產(chǎn)和項目核算來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文典型場景分 AI基于銷售數(shù)據(jù)、供應商交付周期、庫存情況等，自動生成采購建議，并根據(jù)市場價格趨勢提供議價輔助。（1）通過海量歷史采購數(shù)據(jù)分析，結合市場趨勢和供應商各類資質(zhì)信息，AI能自動生成詳細供應商畫像。（2）AI驅(qū)動的供應商門戶能個性化展示企業(yè)采購需求，吸引優(yōu)質(zhì)供應商主動尋求合作。（3）通過構建供應商智能動態(tài)評估體系，整合歷史合作數(shù)據(jù)、行業(yè)評級與實時績效，動態(tài)調(diào)整供應商分級并觸發(fā)淘汰機制，并自動生成供應商風險預警與改進建議。采購需求可自動匹配歷史訂單數(shù)據(jù)、銷售計劃文檔等關鍵信息，生成標準化的采購訂單；評標環(huán)節(jié)通過AI評標專家?guī)?，結合預設規(guī)則和歷史中標數(shù)據(jù)，自動篩選最優(yōu)供應商；合同管理則通過集成電子簽章與OCR識別，實現(xiàn)合同線上審批、智能歸檔與履約預警。（1）基于歷史銷售數(shù)據(jù)，自動推薦常購/潛在感興趣產(chǎn)品，系統(tǒng)自動帶出歷史成交價格，確保報價的連續(xù)性和準確性，一鍵生成專業(yè)電子報價單。（2）直接通過語音/圖片/掃碼等方式開單，系統(tǒng)自動識別商品名稱和數(shù)量，對已存在的商品自動匹配，對未錄入的新商品，自動創(chuàng)建并加入商品庫。（3）開單完成后，一鍵將憑證/送貨單/報價單/對賬單等分享給相關人員。（1）進銷存數(shù)據(jù)與客戶購買行為結合，AI自動識別高價值客戶、預測需求，推動精準營銷與個性化服務。（2）根據(jù)自定義的企業(yè)信息，AI自動生成營銷方案并實現(xiàn)一鍵分享鏈接給客戶。通過語音秒級記錄收款事件，系統(tǒng)自動關聯(lián)客戶所有欠款記錄，智能推薦抵扣方案，并自動完成欠款抵扣和對賬單狀態(tài)的更新。（1）綜合分析歷史銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)性因素、市場趨勢等多維度外部變量，精準預測未來產(chǎn)品需求，并計算出合理的安全庫存水位。（2）系統(tǒng)實時監(jiān)控庫存狀態(tài)，自動進行庫存盤點，確保庫存數(shù)據(jù)的準確性和及時性，同時通過智能化庫存調(diào)配策略，系統(tǒng)能優(yōu)化庫存結構，提高庫存利用率。支持移動端掃碼入庫，并構建統(tǒng)一庫存池，打通線上線下庫存壁壘，避免“線上缺貨、線下積壓”現(xiàn)象。（1）實時監(jiān)控庫存健康度，自動識別滯銷/缺貨風險，智能生成促銷清倉或緊急補貨方案，同時基于采購數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)，通過構建精細化風險預測模型，提前識別潛在風險。（2）對庫存數(shù)據(jù)嚴格監(jiān)控和實時比對分析，使得企業(yè)能及時發(fā)現(xiàn)并處理庫存管理中的異常事件。來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文AI已深入滲透進銷存系統(tǒng)的采購尋源與流程管理、銷售開單及收付款、庫存入庫及監(jiān)測等關鍵環(huán)節(jié)，多倉協(xié)同與實時分析智能填單與智能審核智能報價智能記賬/開票庫存水位分鐘級優(yōu)化智能匹配采購量與預測性采購AI識別錄單智能收欠款抵扣自動庫存盤點多倉協(xié)同與實時分析智能填單與智能審核智能報價智能記賬/開票庫存水位分鐘級優(yōu)化智能匹配采購量與預測性采購AI識別錄單智能收欠款抵扣自動庫存盤點自動化三方匹配與合規(guī)校驗語音/文字/掃碼開單智能催收/提醒移動端掃碼入庫一鍵分享單據(jù)信息智能分配采購任務并自動化追蹤訂單智能對賬自然語言/語音輸入采購需求智能分析尋源需求供應商360°畫像動態(tài)調(diào)整供應商分級并自動觸發(fā)淘汰機制自動監(jiān)測商品有效期并生成清倉/補貨方案模擬報價收付款賬單實時狀態(tài)自動監(jiān)測商品有效期并生成清倉/補貨方案模擬報價收付款賬單實時狀態(tài)更新合同智能審核/歸檔/履約預警智能推薦精準短名單生成完整尋源報告（決策鏈）留檔智能調(diào)撥方案客戶精準畫像與智能營銷方案智能成本分析與預算控制并生成動態(tài)報表賒銷額度預警采購、銷售、需求預測數(shù)據(jù)實時聯(lián)動智能銷售結構分析（多維度）價格/庫存智能分析與生成完整尋源報告（決策鏈）留檔智能調(diào)撥方案客戶精準畫像與智能營銷方案智能成本分析與預算控制并生成動態(tài)報表賒銷額度預警采購、銷售、需求預測數(shù)據(jù)實時聯(lián)動智能銷售結構分析（多維度）價格/庫存智能分析與跨平臺比價實時銷售數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)一鍵搜索智能采購報表生成與智能分析……實時監(jiān)控關鍵績效指標并提出優(yōu)化建議……自動識別異常支出和潛在成本優(yōu)化點……o作為中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心工具，進銷存系統(tǒng)數(shù)字化應用普及率達72%，且統(tǒng)升級/更換需求超60%（電商/零售業(yè)需求達70%）。隨著AI技術深度賦能采、銷、30%。此外，預計2027年，AI輔助決策系來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文采購方面，AI預測準確率突破90%，有效解決傳統(tǒng)方式難以精準測量采購量的問題；銷售方面，多模采購管理：42%反映傳統(tǒng)方式難以精準測量采購量。以某食品批發(fā)企業(yè)為例，由于缺乏采購決策，導致旺季缺貨率高達15%，淡季庫存積壓超過正常水平的2.3倍，且由于供應商協(xié)同效率低下，訂銷售管理：28%強調(diào)客戶管理與訂單效率待提升。以某快消經(jīng)銷商為例，手工開具的銷售單平均需要15分鐘/單，且客戶賒銷額度控制不嚴，導致壞賬風險增加。銷售數(shù)據(jù)分析滯后，導致無法及時調(diào)整有效策略，錯失最佳銷售時機。庫存管理：35%反映庫存準確率問題尤為突出。以某家居建材商戶為例，實施數(shù)字化管理前，每月盤點差異率維持在5%-8%，且滯銷占比超過庫存總額的20%。移動端掃碼功能的缺失，使得倉庫作集成AI能力的進銷存SaaS系統(tǒng)主要解決以下核心問題：【1】在采購管理領域，超40%的企業(yè)表示傳統(tǒng)方式難以精準測量采購量，且存在供應商協(xié)同效率低下問題。通過部署進動態(tài)安全庫存管理及智能采購建議單生成等顯著提升采購決策的科學性與供應鏈協(xié)同效率?！?】在銷售管理領域，28%的企業(yè)希望客戶管理與訂單效率能夠顯著提升。進銷存AISaaS具備的智能報價、智能開單功能可將開單時間壓縮至分鐘級，如金蝶AI星辰上線“多模態(tài)智能開單”功能，“說句話或拍個照”，AI采購管理：42%反映傳統(tǒng)方式難以精準測量采購量。以某食品批發(fā)企業(yè)為例，由于缺乏采購決策，導致旺季缺貨率高達15%，淡季庫存積壓超過正常水平的2.3倍，且由于供應商協(xié)同效率低下，訂銷售管理：28%強調(diào)客戶管理與訂單效率待提升。以某快消經(jīng)銷商為例，手工開具的銷售單平均需要15分鐘/單，且客戶賒銷額度控制不嚴，導致壞賬風險增加。銷售數(shù)據(jù)分析滯后，導致無法及時調(diào)整有效策略，錯失最佳銷售時機。庫存管理：35%反映庫存準確率問題尤為突出。以某家居建材商戶為例，實施數(shù)字化管理前，每月盤點差異率維持在5%-8%，且滯銷占比超過庫存總額的20%。移動端掃碼功能的缺失，使得倉庫作來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文一方面，AI進銷存系統(tǒng)可大幅減少采購成本、提高訂單執(zhí)行效率/庫存周轉(zhuǎn)率/資金使用效率，以及在進銷存系統(tǒng)的價值體現(xiàn)汰，可一鍵輸出供應商長名單和智能推薦精準短名單，在保證供應商質(zhì)量前提下，將尋源時間縮短至數(shù)天或者更短（據(jù)鄧白氏調(diào)研，全球約72%的中小企業(yè)具備特定領域技術優(yōu)勢，但僅有19%有效降低因信息不對稱導致的采購溢價或質(zhì)量問題，提高采購的性價比和可靠性。通過結合市場趨勢進行跨平臺比價，為企提高庫存周轉(zhuǎn)率與資金使用效率。據(jù)中國軟件行業(yè)協(xié)會調(diào)查顯示，超76%的中小企業(yè)通過部署專業(yè)的進銷存系力）實現(xiàn)庫存周轉(zhuǎn)率提升30%以上。例如：某零售企業(yè)部署智能補貨系統(tǒng)后，缺貨率從12%降至3%以下，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)從45天縮短至28天。同時，通過移動盤點功能，庫存盤點效率提升3倍，年度盤虧損失減少60萬以上。在財務方面，應收賬款周轉(zhuǎn)期提升客戶體驗。智能開單、一鍵分享、個性化營銷等功能提高開單效率、溝提高與業(yè)務的適配性提升與業(yè)務系統(tǒng)的適配性。超60%的企業(yè)因進銷存系統(tǒng)與業(yè)務適配性不足，導致庫存周轉(zhuǎn)效率降低30%以上，采購成本增加15%-20%。而AI賦能下，進銷存系統(tǒng)通過智能算法、數(shù)據(jù)挖掘和自動銷售、庫存、客戶行為等數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化采購計劃、庫存分配及營銷策略，從而精準匹配企業(yè)多變的業(yè)務需求；同時，垂直行業(yè)定制化功能（進銷存軟件的行業(yè)垂直解決方案增長達150%，如服裝行業(yè)的多規(guī)格管理、季節(jié)波段管控）和全渠道數(shù)據(jù)同），來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文商貿(mào)業(yè)服務業(yè)制造業(yè)商貿(mào)業(yè)服務業(yè)制造業(yè)AI開單：通過語音、圖片、掃碼等方式與小蝶（AI生意助手）互動，實現(xiàn)自動核心單據(jù)一鍵分享：一鍵分享銷售憑證（交易明細、商品/服務、付款金額、單價及數(shù)量）、送貨單（同步司機期望送達時間、司機可補簽收貨方式）、質(zhì)?？ǎ`活選擇保修期限、按需添加自定義保修款）、報價單（提供三類模板選擇）銷售采購庫存往來AI營銷：根據(jù)企業(yè)自定義信息內(nèi)容（如企業(yè)LOGO、名稱、地址、聯(lián)系方式、二維碼），AI自動生成營銷文案。銷售采購庫存往來零售訂貨資金發(fā)票智能記賬對賬：通過語音/文字/圖片記收支，無需手動錄入；一鍵對賬；AI自動抵扣（智能推薦抵扣方案，一鍵抵扣，賬單狀態(tài)實時更新）。零售訂貨資金發(fā)票智能決策與分析（客戶、庫存、價格、成本、盈利）AI推薦報價：針對熟客自動推薦歷史成交價，免手動翻找單據(jù)；針對新客自動推薦商品歷史售價，定價有依據(jù)。智能決策與分析（客戶、庫存、價格、成本、盈利）商品/客戶/供應商/賬戶單據(jù)（銷售/采購/庫存）導出/分享/打印AI提醒關鍵事項：小蝶自動提醒關鍵事項，如應收應付提醒、智能補貨提醒、商品/客戶/供應商/賬戶單據(jù)（銷售/采購/庫存）導出/分享/打印AI搜索記錄：通過語音/文字，直接搜索客戶、商品、銷售記錄、收支記錄等。來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文典型場景分創(chuàng)新①：在采購管理方面，通過構建“智能引擎→智能決策→智能協(xié)同”的AI技術體系，實現(xiàn)從?運用CV與深度學習，實現(xiàn)商品智能核驗，結合NLP與知識圖譜進行合同風險掃描，構建自動化合規(guī)審查體系，強化風控管理?通過API+IoT技術構建開放生態(tài)，實時對接供應商生產(chǎn)、倉儲及物?運用CV與深度學習，實現(xiàn)商品智能核驗，結合NLP與知識圖譜進行合同風險掃描，構建自動化合規(guī)審查體系，強化風控管理?通過API+IoT技術構建開放生態(tài)，實時對接供應商生產(chǎn)、倉儲及物流系統(tǒng)，獲取全鏈路數(shù)據(jù)，提升供應鏈可視化與交付可控性?部署IPA智能引擎，整合RPA、OCR與NLP技術，實現(xiàn)從采購申請到發(fā)票校驗的全流程自動化，顯著提升效率并降低差錯率》?整合時序分析、因果模型與領域LLM，實現(xiàn)多維度精準需求預測，準確率大幅提升，有效優(yōu)化采購計劃與備貨策略，破解季節(jié)性波動難題?運用組合優(yōu)化、博弈論與強化學習技術，在質(zhì)量、交期等多重約束下實現(xiàn)TCO動態(tài)優(yōu)化，為企業(yè)提供高性價比采購方案與穩(wěn)定供應保障?構建供應商全息畫像與風險預測模型，實時監(jiān)控財務健康、輿情、ESG表現(xiàn)、交付履約，前瞻性預警潛在斷供、質(zhì)量事故或合規(guī)風險，保障供應鏈韌性》?運用知識圖譜與GNN技術，構建供應商動態(tài)畫像，實現(xiàn)供需毫秒級匹配，匹配效率大幅提升，有效解決"小批量、多品類"采購難題?通過AI實現(xiàn)“預測-執(zhí)行-優(yōu)化”閉環(huán)，智能驅(qū)動尋源、物流等全流程，數(shù)據(jù)實時反哺模型自優(yōu)化，確保采購全程可視化、可追溯?通過平臺共享預測洞察、產(chǎn)能信息與物流資源，促進供應商與采購人之間的協(xié)同計劃與資源優(yōu)化，共同降本增效，打造共生共贏的智能采購生態(tài)圈》尋源執(zhí)行監(jiān)管來源：中國物流與采購聯(lián)合會、企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文創(chuàng)新②：除采購管理外，AI技術的應用可實現(xiàn)庫存動態(tài)優(yōu)化、物流智能調(diào)度、倉儲合理分配、物料 ?AI按SKU（暢銷品、滯銷品）學習服務水平目標，并根據(jù)預測誤差和交付周期波動計算安全庫存?AI評估倉儲網(wǎng)絡綜合成本，自動判斷最佳存放分倉?AI根據(jù)最新需求數(shù)據(jù)、供應現(xiàn)狀和績效結果，定時自動更新補貨點和訂貨量，降低人工庫存盤點的滯后性?AI結合需求預測、采購周期、生產(chǎn)計劃等因素，實時監(jiān)控庫存狀態(tài)?AI收集和分析物流網(wǎng)絡中的各種信息，如運輸距離、交通狀況、貨物重量/體積等，計算最優(yōu)運輸路徑和車輛調(diào)配方案，并在運輸過程中實時監(jiān)控交通狀況和車輛位置，根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整路徑?通過強化學習算法實現(xiàn)多車多單的智能匹配，優(yōu)化裝載方案和配送序列，顯著提升車輛使用效率?結合圖像識別和傳感器等技術，實現(xiàn)全流程貨物監(jiān)控，有效預測和管理運輸過程中的安全風險?通過算法優(yōu)化，能夠根據(jù)商品的銷售數(shù)據(jù)、體積、重量等，智能推薦最佳存儲位置和庫位分配方案?AI通過集成銷售端和訂單系統(tǒng)，實時獲取訂單信息，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測未來銷量，提前調(diào)整庫存，實現(xiàn)智能分貨和提前備貨?引入智能揀選系統(tǒng)和路徑規(guī)劃算法，計算從起點到終點的最短路徑，減少揀選人員的行走距離和時間成本，且能根據(jù)訂單信息，自動選擇最優(yōu)的揀選路徑和揀選順序?AI利用自然語言處理、圖像識別等技術，對商品物料的名稱、規(guī)格、型號等信息進行精準識別和分類，并通過構建智能物料編碼體系，對每個商品物料賦予唯一標識，實現(xiàn)精準管理?AI對海量物資數(shù)據(jù)進行清洗和整合，去除重復、錯誤的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)物料排重排錯?AI搜集和分析供應鏈中各環(huán)節(jié)的排放數(shù)據(jù)，通過建立碳排放模型，計算出每個環(huán)節(jié)的碳排放量，并進行可視化展示?結合AI技術，實現(xiàn)產(chǎn)品的碳足跡追溯?整合結構化和非結構化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“文本+圖像+時序”的跨域語義對齊，捕捉隱藏的數(shù)據(jù)關聯(lián)?依托AI，將采購、生產(chǎn)、庫存、物流、銷售等全鏈路數(shù)據(jù)進行深度整合與語義級貫通，通過數(shù)據(jù)挖掘、智能分析和可視化技術，將復雜供應鏈數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的駕駛艙界面、動態(tài)圖表?基于生成式大模型自動生成多場景優(yōu)化方案，并以自然語言輸出決策依據(jù)，同時支持動態(tài)迭代優(yōu)化來源：中國物流與采購聯(lián)合會、企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文具體場景看，供應鏈AISaaS主要應用場景包括采購招投標、庫存匹配調(diào)撥、運輸路徑制定、訂單分配揀選、物料分類、生產(chǎn)排程、供應鏈控制等。標準化采購合同自動生成與管理倉位布局優(yōu)化庫存數(shù)據(jù)共享動態(tài)生產(chǎn)計劃與排程一物多碼智能分類/查重/清洗（非）結構化數(shù)據(jù)跨域整合合同條款審查預警并自動提出修改建議生產(chǎn)進度/質(zhì)量追蹤智能庫存調(diào)撥智能訂單分配物料類目/自動編碼智能推薦供應鏈可視化預警安全庫存水位計算與優(yōu)化供應商精準畫像及全面績效評估智能揀選碳排智能計算/溯源物料數(shù)據(jù)自動審核及智能檢索根因分析及追蹤網(wǎng)絡AI招投標/非標輔助商品來樣質(zhì)檢生產(chǎn)資源智能調(diào)度倉儲費用精細管控物料編碼與商品映射指標分析與預測專倉庫存抽檢AI輔助評標/清標……采購、庫存等多場景優(yōu)化建議標準化采購合同自動生成與管理倉位布局優(yōu)化庫存數(shù)據(jù)共享動態(tài)生產(chǎn)計劃與排程一物多碼智能分類/查重/清洗（非）結構化數(shù)據(jù)跨域整合合同條款審查預警并自動提出修改建議生產(chǎn)進度/質(zhì)量追蹤智能庫存調(diào)撥智能訂單分配物料類目/自動編碼智能推薦供應鏈可視化預警安全庫存水位計算與優(yōu)化供應商精準畫像及全面績效評估智能揀選碳排智能計算/溯源物料數(shù)據(jù)自動審核及智能檢索根因分析及追蹤網(wǎng)絡AI招投標/非標輔助商品來樣質(zhì)檢生產(chǎn)資源智能調(diào)度倉儲費用精細管控物料編碼與商品映射指標分析與預測專倉庫存抽檢AI輔助評標/清標……采購、庫存等多場景優(yōu)化建議增量物料AI管控AI輔助初評/詳評智能安防庫存智能匹配……智能上下架/合規(guī)審查智能定價/跟價/核價無人化搬運可用庫存智能查詢同屏比價智能客服AI價格監(jiān)測……自動庫存盤點AI輔助價格審核智能錄單/跟單評標過程/合同執(zhí)行實時監(jiān)控定時更新補貨量并自動觸發(fā)采購流程………………最優(yōu)路線制定與動態(tài)優(yōu)化智能裝載運輸實時安全監(jiān)控無人機末端配送物流實時跟蹤及送達時間精準預測運輸設備預測性維護多式聯(lián)運智能籌劃無人駕駛…………來源：中國物流與采購聯(lián)合會、企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文從滲透率看，AISaaS在供應鏈領域的整體滲透率約為20%。分環(huán)節(jié)看，由于數(shù)據(jù)更分散和更難結構78.2%52.7%52.7%47.3%27.3%18.2%12.7%4.7%2.2%1.9%0.3%4.7%2.2%1.9%0.3%采購計劃供應商管理采購尋源采購執(zhí)行關鍵技術滲透率安全合規(guī)智能倉儲智能決策自動駕駛/無人配送智慧園區(qū)37%+23.6%以工業(yè)制造業(yè)為例，AI、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術已在供應商管理場景初步滲透，但在采購執(zhí)行、智能尋源等復雜環(huán)節(jié)的應用仍處于探索節(jié)中，AI整體滲透率超過37%，其中數(shù)字員工（智能客服、智能詢價等）和大模型（通用/垂類大模型接入、基于大模型的智能產(chǎn)品等）兩項重點AI技術的滲透率分別為23.6%和18.2%。分場景看，AI在運輸優(yōu)化場景的滲透率最高，達78.2%，但在智能決策（受限于多目標優(yōu)化與不確定性建模等）、自動駕駛/無人配送（面臨法規(guī)適配、場景泛化等問題）及智慧園區(qū)（異構系統(tǒng)集成、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等技術難點來源：中國物流與采購聯(lián)合會、企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象是傳統(tǒng)供應鏈管理核心痛點，AI賦能主數(shù)據(jù)治理利用智能識別/分類/編碼/去重，將數(shù)據(jù)標準化以構建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)池，有效促進各系統(tǒng)協(xié)同，能為全鏈路全局屬性不全編碼屬性不全編碼?采購、生產(chǎn)、物流、銷售等業(yè)務板塊使用獨立系統(tǒng)，數(shù)據(jù)格式不兼容，有超70%的企業(yè)存在多系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一問題，導致系統(tǒng)協(xié)同能力弱（供應鏈各系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結果向執(zhí)行指令的轉(zhuǎn)化效率不足30%），無法實現(xiàn)全鏈路全局分析。以醫(yī)藥供應鏈為例，多系統(tǒng)間物料編碼、供應商信息重復率高達42%，導致跨部門協(xié)同效率低下，且由于部分企業(yè)主數(shù)據(jù)變更未納入生命周期管理，導致新增供應商資質(zhì)審核延遲率超?打通各系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。AI對采購銷售等供應鏈各環(huán)節(jié)中的物料主數(shù)據(jù)進行智能識別、分類、編碼管理，將數(shù)據(jù)標準化以構建高質(zhì)量數(shù)據(jù)池，使得全鏈路效解決一物多碼、多碼一物等傳統(tǒng)痛點，確保數(shù)據(jù)的準確性?提供智能決策支持，確保決策及時精準。AI賦據(jù)管理不僅提供靜態(tài)數(shù)據(jù)支持，還能通過實時監(jiān)控、智能分②外部供應鏈協(xié)同①內(nèi)部物料梳理②外部供應鏈協(xié)同①內(nèi)部物料梳理一物多碼一物多碼多物一碼標準算法行業(yè)算法有物無碼行業(yè)特有物無碼行業(yè)特征庫算法邏輯人工干預驗證結果規(guī)則內(nèi)部物料需與外部數(shù)據(jù)匹配、映射、連通抽取檢索抽取檢索分詞人工干預確認分詞人工干預確認數(shù)據(jù)清洗整合語義識別屬性語義識別屬性補全數(shù)據(jù)清洗物料分類物料物料分類物料查重內(nèi)外部數(shù)據(jù)連通、供應鏈協(xié)同輸出完整、規(guī)范物料內(nèi)外部數(shù)據(jù)連通、供應鏈協(xié)同輸出完整、規(guī)范物料主數(shù)據(jù)，唯一、有效①物料申請③物料智能識別④物料智能①物料申請③物料智能識別④物料智能⑤系統(tǒng)自動糾錯/補全⑥系統(tǒng)提供填寫建議⑧人工復核⑨大模型微調(diào)優(yōu)化②物料智能⑥系統(tǒng)提供填寫建議⑧人工復核⑨大模型微調(diào)優(yōu)化②物料智能搜索前七項為AI流程⑦系統(tǒng)自動前七項為AI流程⑦系統(tǒng)自動來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文運輸優(yōu)化作為AI滲透最深的供應鏈場景，破解了傳統(tǒng)運輸調(diào)度中存在的信息不對稱、資源浪費、效信息不對稱調(diào)度員無法實時掌握信息不對稱調(diào)度員無法實時掌握車輛位置、路況和訂單需求的變化，導致成本最優(yōu)收貨時間窗拼線約束時間最短里程最短車輛滿載0103人工調(diào)度難以處理復雜的多目標優(yōu)化問題，如時間窗限制、車輛成本最優(yōu)收貨時間窗拼線約束時間最短里程最短車輛滿載0103環(huán)境因素車次最少多倉發(fā)貨均衡最優(yōu)智能調(diào)度系統(tǒng)環(huán)境因素車次最少多倉發(fā)貨均衡最優(yōu)成本高昂0204資源浪費成本高昂0204車輛空駛率高（普遍在30%-40%之間），部分車輛因調(diào)度不合理閑置，造成資源浪費。動態(tài)路線規(guī)劃車輛空駛率高（普遍在30%-40%之間），部分車輛因調(diào)度不合理閑置，造成資源浪費。動態(tài)路線規(guī)劃車輛優(yōu)化分配預測/需求規(guī)劃可視化監(jiān)控將空駛率從30%降低至10%，車輛利用率顯著提升；某中型運輸企業(yè)引入智能車輛管理系統(tǒng)后，空駛率在6個月內(nèi)從38%降至18%，年節(jié)省成本超過200萬元。（2）AI系來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文AI供應鏈系統(tǒng)通過大范圍數(shù)據(jù)協(xié)同，進一步提升其管理效率；AI助力需求精準預測并賦予供應鏈系強化強化?！?】AI具備實時抓取、分析大量數(shù)據(jù)的能力，可通過建立風險預測模型，提前識別供應鏈中斷、供應商失信等突發(fā)風險。例如：某物流企業(yè)利用AI算法分析全球事件、天氣數(shù)據(jù)、地緣政治信息等海量異構數(shù)據(jù)，構建供應鏈風險預警平臺，能提前72h預測潛在的物流中斷風險，預警準確率高達90%以上，可幫助企業(yè)提前調(diào)整運輸路線、規(guī)避風險。【2】基于識別的供應鏈風險，企業(yè)可借助AI打造超大數(shù)據(jù)/計算規(guī)模的復雜業(yè)務場景資源調(diào)度和智能決策能力，通過最優(yōu)供應商備選方案、生產(chǎn)程協(xié)同維度，AI搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺打通采購、物流、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，結領域，AI融合客戶、供應商等多主體數(shù)據(jù)流，依托智能決策模型實現(xiàn)全鏈路協(xié)同優(yōu)化。例如：AI供應商管理可分析供應商的生產(chǎn)能力和約束，提供針對性的改進建議，促進供應商與企業(yè)協(xié)同發(fā)展（供應商協(xié)作效率提高40%-60%進一步提高?！?】借助AI技術，企業(yè)可主動預測需求并規(guī)劃供應鏈，提前應對市場變化。例如：科給出銷售單量和地區(qū)分布的預測，實現(xiàn)“單未下、貨先行”的前置預包策略，有效縮短支攬時效及提升出庫率。【2】結合實時數(shù)據(jù)，AI智能體具備的自主決策能力，可實時調(diào)整庫存/監(jiān)控供應商風險/優(yōu)化物流路線等，使得各環(huán)節(jié)的響應速度提高。目前，已有近10%的企業(yè)在供應鏈領域布局多智能體系統(tǒng)，超60%的供應鏈管理者表示，AI智能體嵌入來源：企業(yè)官網(wǎng)、專家訪談、弗若斯特沙利文打造基于供應鏈封閉業(yè)務場景下的專有Manus智能智能訂單智能計劃智能智能計劃深挖模型價值，賦能供應鏈應用場景智能預測智能分智能預測智能客服智能管理供應商智能調(diào)度配送智能物料協(xié)同智能智能物料協(xié)同智能對賬結算智能智能對賬結算智能庫存智能質(zhì)智能庫存AzureAzureOpenAIGLM-4BERT通義千問DeepSeekGrok……TMSMESPLM風險管理OCR識別TMSMESPLM風險管理OCR識別WMS電子簽章電商平臺電子簽章短信接口QWS短信接口全電發(fā)票BI全電發(fā)票ERP數(shù)據(jù)層生產(chǎn)數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層生產(chǎn)數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)供應商數(shù)據(jù)物流數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)供應商數(shù)據(jù)物流數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)庫存數(shù)據(jù)庫存數(shù)據(jù)供應商全生命周期管理：①AI模型自動推薦匹配供應商，智能識別驗廠資質(zhì)，完成資料錄入與合規(guī)檢驗，實現(xiàn)注冊→準入流程自動化管控；②基于AI規(guī)則自動匹配流程模板，執(zhí)行供應商開發(fā)/評估/分級/智能標簽管理,實時追蹤履約動態(tài)，實現(xiàn)供應商全生命周期自動化；③AI動態(tài)評估績效數(shù)據(jù)，自動觸發(fā)風險預警與改善建議，同步更新供應商畫像，驅(qū)動管理閉環(huán)迭代升級。AI智能物料主數(shù)據(jù)管理：對采購、生產(chǎn)、倉儲能環(huán)節(jié)中的物料主數(shù)據(jù)進行智能識別、分類、多層級品類管理、物料類型管理，智能供應商/物料編碼與對應ERP系統(tǒng)對應，為企業(yè)構建高質(zhì)量數(shù)據(jù)池。智能采購流程：①AI貫穿需求→尋源→合同→訂單交貨→對賬結算等各采購環(huán)節(jié)，包括智能商品標準化/核價/選品/尋源/計劃補貨等；②融入智能決策、自動化海量單據(jù)抄錄/整理/推送處理、智能識別、物料運輸過程自動監(jiān)控/動態(tài)獲取位置及異常報警、靈活審批策略的快速支持和適配等眾多AI場景。智能采購策略：①基于海量數(shù)據(jù)，可按品類/商品、供應商、采購期間的支出分析，輔助用戶進行業(yè)務決策；②支持采購績效評估/質(zhì)量分析、及基于數(shù)據(jù)業(yè)務分析及量化KPI，制定科學采購策略。在采購需求到戰(zhàn)略尋源環(huán)節(jié)，Agent根據(jù)企業(yè)需求自動處理采購需求申請、審核和詢報價等流程，提高采購效率，同時可基于供應商歷史表現(xiàn)、質(zhì)量與價格等因素，自動匹配最合適的供應商，確保采購決策的精準與高效。進入合同到訂單協(xié)同的關鍵節(jié)點，Agent能自動化處理合同擬定、審核和簽署等流程，確保合同內(nèi)容的合規(guī)性