人工智能 (AI) 应用于企业资源规划 (ERP) 是指将机器学习 (ML)、自然语言处理 和预测性分析等 AI 技术集成到 ERP 系统中。这些 AI 驱动的系统可以自动执行日常任务，提供高级数据分析和预测，并增强决策能力。ERP 中的 AI 目标是提高运营效率并简化业务流程。

为什么 ERP 中的 AI 很重要？

借助 AI，传统的 ERP 系统可以转变为智能平台，从数据中学习，适应不断变化的条件并实时优化商业智能，从而提高整体效率并降低成本。根据 IBM 商业价值研究所最近的一份报告，将生成式 AI 解决方案应用于其 SAP 数据的组织已经获得了更高的盈利能力。

ERP 供应商通常将其系统设计为一系列模块化应用程序。它们协同作用，可以管理组织从财务部门到采购和供应链物流的每个业务部分。自 20 世纪 90 年代引入“ERP”一词以来，ERP 软件行业已发展成为一个年产值 440 亿美元的市场。^{1} 如今，许多全球领先的企业都采用某种形式的 ERP 解决方案来获取整个业务的“单一可信信息源”。

随着 ERP 软件变得越来越流行且其功能越来越强大，组织纷纷采用这些系统作为其凝聚性业务战略的一部分。ERP 不仅仅是一种软件，它还可以发掘新的见解、显著影响业务流程，并为商业智能提供新的途径。在 21 世纪 10 年代，ERP 系统对于大数据的管理和分析 变得至关重要，因为现代组织生成和收集的信息比个人可能处理的信息要多。

过去十年中，支持 AI 的 ERP 系统已经实现数据输入和分析等一些任务的自动化。但生成式 AI 等最新进展已经开始极大地改变 ERP 格局。云 ERP 系统受益于更强大的计算能力，支持更强大的 AI 应用程序。

先进的机器学习模型和自然语言处理能力使 ERP 系统更加人性化和精确，开创了复杂商业软件的新时代。当今支持 AI 的 ERP 系统的前景已反映在最近的一些商业交易中，包括 Microsoft 与 OpenAI 达成的 130 亿美元的合作，以及其 AI 辅助 ERP 软件 Microsoft Dynamics 365 的推出。^{2} 另一家领先的 ERP 供应商 SAP 在 2023 年宣布推出了生成式 AI 助理“Joulie”。^{3}

ERP 中的 AI 类型

ERP 软件以各种方式使用 AI 技术来改进和管理业务运营。经常集成到 ERP 系统中的一些 AI 技术包括： 预测性分析 自然语言处理 机器人流程自动化 机器学习 聊天机器人和虚拟助理 图像识别

预测性分析 预测式分析使用历史数据来预测未来趋势和结果。融入 AI 工具的 ERP 系统利用过去的行为和组织特定的输入来预测消费者行为或市场动态，使企业领导者能够快速做出基于数据的决策。

自然语言处理 自然语言处理 (NLP) 允许 ERP 系统理解和响应人类语言，从而促进更好的用户交互。近年来，ChatGPT 等较新的大型语言模型 (LLM) 技术显著改进了该学科，使得 ERP 软件中可以使用更加精细、更具上下文相关性的 NLP 工具。

例如，NLP 可以处理客户电子邮件等非结构化文本以进行情感分析，或者理解以非正式语言进行的后台用户查询，从而使软件使用起来更加符合直觉。

机器人流程自动化 机器人流程自动化 (RPA) 使用“机器人”自动执行日常和重复性任务或整个工作流程。应用范围包括数据提取、数据输入和文件迁移。使用 RPA，ERP 系统可以自动生成报告、分发关键人力资源文档或自动为客户和员工信息提供数据管理。

机器学习 机器学习 (ML) 系统会随着时间的推移从数据中“学习”，以改进预测和决策过程。该技术应用于 ERP 解决方案时，有助于减少操作错误并提高效率，因为随着时间的推移，AI 会越来越擅长完成任务。由于 ERP 系统倾向于利用大量特定于组织的数据，因此针对特定业务案例训练的 ML 模型可能会对 ERP 的功能产生重大影响。

聊天机器人和虚拟助理 聊天机器人和虚拟助手可利用 NLP 提供实时支持，改善客户体验并引导员工完成 ERP 软件工作流程。在 ERP 系统中，聊天机器人和虚拟助理能够高效处理员工自助服务门户中的工作流程，例如回答有关日常人力资源管理任务的问题。

图像识别 图像识别或计算机视觉，使用 AI 来识别视觉输入，例如物体、文本或位置。ERP 系统利用该技术来分析可视数据（如视频或扫描文档），并将其呈现为可搜索或可编辑的格式。图像识别技术还可用于监控制造材料，以更好地控制质量。

ERP 中的生成式 AI

近年来，会话式 AI 和生成式 AI 通过模仿人类智能并为 ERP 系统添加更多功能颠覆了业务流程。

借助 AI 的力量，ERP 平台可以编写报告或建议，根据实时数据收集为组织提供切实可行的洞察分析。其中一些应用包括：

报告生成 生成式 AI 可利用原始数据自动创建详细的业务报告，从而节省时间并确保一致性。这些报告可按需生成，为利益相关者提供所需的信息。

内容创建 生成式 AI 可以根据预定义的参数起草电子邮件、营销内容、代码或技术文档。应用包括生成面向个人消费者或员工的个性化消息，或者将代码从一种语言翻译成另一种语言。

场景规划 AI 可生成各种业务场景并评估潜在结果，显著提高 ERP 系统早期的战略规划能力。例如，支持 AI 的 ERP 系统可能会分析可持续性法规并生成一系列定制建议，以减少组织的碳足迹。

ERP 中的 AI 示例

鉴于可用于与 ERP 平台集成的 AI 工具的数量，该技术具有广泛的实际应用和潜在用例。一些常见的 AI ERP 实施包括：

预测性维护 预测性维护系统通常涉及物联网 (IoT) 传感器或数字孪生体 。通过这些系统，组织可以监控关键设备以预测例行维护或标记问题，从而避免不必要的中断或昂贵的最后一刻维修。

运输、能源民用基础设施和国防等行业可从智能预测性维护中受益匪浅，因为它可以防止潜在的危险损坏或中断。该技术已成功用于增加风电场产量并减少农业制造厂使用的不必要能源。

需求预测和支出管理 ERP 系统中的需求预测在生产计划过程中至关重要。使用历史内部数据（有时是第三方数据集），组织可以预测市场可能如何波动，从而实现更精确的规划。在 ERP 系统中，需求预测可以与库存管理系统合并，以防止缺货。

机器学习还增强了支出管理流程。Oracle 的金融 AI 工具使用算法将预测与实际业绩进行比较并生成更精确的现金预测，从而自动优化现金流。

数字化转型和应用程序现代化 AI 能够智能、自动化地处理编码、测试和应用程序生命周期管理，助力各种 ERP 系统工具自动完成代码转换或数据迁移，从而推动代码开发和迁移流程发生转变。

自动化发票处理 NLP 和 RPA 简化了发票和其他日常文书工作的处理，减少了手动输入错误并缩短了付款周期。SAP 的部分 ERP 模块可自动验证向生产站点交付的货物的收据和发票，而 Oracle 的 AI 辅助财务工具则通过文档识别和智能发票输入来处理供应商发票。

客户支持 支持 AI 的 ERP 系统显著改善了客户关系管理 (CRM) 流程。使用 NPL 和 ML 技术，ERP 可以全天 24 小时自动解决常见问题、改善用户体验并实时响应消费者的查询。例如，SAP 的客户关系管理模块利用生成式 AI 来撰写电子邮件和准备客户简报。

人力资源管理 专为人力资本管理 (HCM) 设计的 ERP 模块可使用 AI 功能自动执行日常任务，为员工提供个性化的人力资源管理流程，并在招聘过程中发掘人才。

例如，SAP SuccessFactors 每月为超过 400 万名客户员工 提供个性化的学习建议，并自动寻找符合特定职位描述的候选人。

引导式采购 嵌入到企业对消费者 (B2C) 和企业对企业 (B2B) 采购平台的机器学习算法和支持 AI 的搜索功能可以揭示符合特定标准的商品和服务。

例如，推荐引擎可以向采购专家提供符合特定可持续性或预算限制的投标，就像在 SAP 的 Ariba 网络中一样。

流程挖掘 流程挖掘是指利用算法来分析企业的各种工作流程。借助 ERP 系统中存储的大量企业历史数据，AI 可以推荐更精简、更具成本效益或更可持续的流程，并揭示流程中存在的低效或痛点问题。

异常检测 异常检测是 AI 在 ERP 系统中的首批主要用例之一。该技术可自动标记潜在的欺诈问题，为利益相关者提供早期预警系统，并让合规专家腾出时间去执行更复杂的任务。

从历史上看，异常检测对银行和其他金融机构很有用，但近年来，该技术已应用于更复杂的参数，如预定义的关键绩效指标 (KPI) 标准 。

订单和供应链管理 智能订单管理可以监控和优化电子商务和履行流程的几乎各个方面。从根据特定约束条件规定履行路线，到自动提醒客户商品的位置变动。这些由 AI 驱动的订单管理工具集成到 ERP 系统，结合多个数据集，确保商务流程端到端顺利运行。

例如，IBM® Sterling Order Management 平台将销售渠道合并为统一的数据流，可跟踪库存水平、组织客户订单以及管理退货和运输选项。该系统还能识别潜在的干扰，提高供应链的弹性。

自动提取摘要 NLP 和 ML 可以总结冗长的报告或文档，为人类工作人员提供关键洞察。例如，组织可以使用 AI 算法从法律或合规文档中收集关键要点，或生成内部报告摘要。

AI 在 ERP 中的优势

提高准确性 在 AI 加持下，ERP 系统可通过自动化和高级数据分析减少人为错误，快速而精准地处理超出人类分析能力范围的大规模数据集。

业务流程优化 一个成功、敏捷的企业必须要能够快速响应市场变化和意外事件。借助 AI 赋能的 ERP 系统，企业可以确保所有业务流程均能以最高效率顺畅运行，并根据所获得的实时洞察分析快速应对各种挑战。

员工工作效率 具有流程自动化的 ERP 系统可以自主执行发票处理和订单管理等固定劳动，从而让人类员工可以从事更具创造性和更有价值的工作。

增强安全性 与人类员工相比，AI 可以更快、更准确地识别和缓解安全威胁或异常。AI 通过持续监控系统中的异常活动来实现这一点，支持 AI 的 ERP 系统显著增强了组织的整体安全性。

ERP 中的 AI 最佳实践

根据 IBM 商业价值研究院最近的一份报告，64% 的 CEO 表示，他们面临着来自投资者、债权人和贷款人的巨大压力，要求他们加速采用 AI。但是，一半以上的企业还没有统一的实施方法。通过选择智能 ERP 系统并追求深思熟虑的实施方式，这些组织可以获得 AI 的优势。一些最佳实施做法包括： 谨慎的数据管理：用于训练和调整成功的专用 AI 的数据通常质量高、无差错且安全存储。 可扩展的基础设施：无论启用 AI 的 ERP 是托管在云中还是作为内部部署和云的混合体，投资于可扩展的 IT 基础设施都有助于支持先进的 AI 功能。 持续监控：通过定期监控和更新支持 AI 的 ERP 系统，或与第三方合作伙伴合作，组织可以保持系统的性能，并确保长期成功。 经过深思熟虑的集成策略：与其他 ERP 和 AI 实施实践一样，与核心业务目标保持一致的明确集成策略通常可以帮助组织实现其目标。