Les systèmes ERP traditionnels sont confrontés à de nombreux points faibles qui empêchent les entreprises d’atteindre leur plein potentiel. Cet article aborde la solution ERP basée sur l’interaction en langage naturel et analyse comment elle permet de surmonter le goulot d’étranglement traditionnel et d’offrir aux entreprises une expérience de gestion plus efficace et plus pratique.
En fait, j’ai eu cette idée avant que Deepseek n’explose, et Manus a montré aux gens les possibilités infinies de l’interaction interlogicielle.
En tant que chef de produit, j’ai toujours cru que la valeur fondamentale de l’innovation technologique réside dans la résolution de problèmes réels. Dans la transformation numérique des entreprises, le système ERP est le « système nerveux central » des entreprises, mais il est aussi souvent considéré comme synonyme de « complexe et difficile à utiliser ». Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, l’interaction en langage naturel (NLI) a apporté des opportunités révolutionnaires d’amélioration des ERP. Cet article présentera comment l’ERP basé sur l’interaction en langage naturel résout les problèmes traditionnels et la valeur commerciale qu’il peut apporter.
Le système ERP traditionnel a une interface complexe et des fonctions dispersées, et les utilisateurs doivent travailler à travers plusieurs niveaux pour accomplir des tâches simples (vraiment dans cette ligne de mise en œuvre, les amis devraient avoir le plus de droit de parler). Par exemple, l’interrogation des données de vente pour un mois particulier peut nécessiter de se connecter au système, de rechercher le module Finance, de filtrer la plage horaire et de sélectionner un type de rapport avant de pouvoir voir les résultats. Cela augmente sans aucun doute le coût de l’apprentissage et le seuil d’utilisation pour le personnel non technique.
Les systèmes ERP sont généralement intégrés à plusieurs systèmes d’entreprise (tels que les systèmes CRM, les systèmes de gestion des stocks et les systèmes financiers) des entreprises, mais les données sont souvent dispersées dans différents modules et sont difficiles à intégrer rapidement. Par exemple, le service des achats doit consulter en même temps les informations sur les fournisseurs, les stocks et l’état des commandes, ce qui complique les échanges entre plusieurs systèmes.
Les scénarios d’entreprise des entreprises sont très différents, et les fonctions standardisées des systèmes ERP traditionnels ne peuvent souvent pas répondre pleinement aux besoins individuels, ce qui oblige les utilisateurs à mettre en œuvre des fonctions spécifiques par le biais de plug-ins supplémentaires ou d’un développement personnalisé.
L’ERP basé sur l’interaction en langage naturel simplifie le processus et améliore l’efficacité en combinant la technologie de traitement du langage naturel avec les fonctions de l’ERP.
Voici les conceptions basées sur des scénarios de plusieurs modules typiques :
scénario：
Le directeur financier d’une entreprise souhaite interroger le bénéfice brut du trimestre précédent et le classer par ligne de produits.
La méthode traditionnelle：
Connectez-vous au module Finance, entrez dans la page du rapport, sélectionnez manuellement la plage horaire et la dimension de classification, puis attendez que le système génère le rapport.
Scénarios NLI：
Les utilisateurs peuvent entrer directement « interroger le bénéfice brut du trimestre précédent, classé par ligne de produits », et le système analysera immédiatement les instructions, extraira les données pertinentes de la base de données et générera un rapport graphique.
valeur：
scénario：
Le service des achats doit surveiller la livraison d’un fournisseur et voir s’il y a suffisamment de stocks.
La méthode traditionnelle：
Connectez-vous au module de la chaîne d’approvisionnement, entrez dans l’interface de gestion des achats, recherchez des informations sur les fournisseurs, puis accédez au module de gestion des stocks pour vérifier manuellement les données d’inventaire.
Scénarios NLI：
L’utilisateur saisit « vérifier l’état de livraison du fournisseur A, si le stock est suffisant », et le système intègre automatiquement les données des modules de gestion des achats et de gestion des stocks pour remonter des informations en temps réel. Si les stocks s’avèrent faibles, le système peut également suggérer automatiquement des quantités de réapprovisionnement.
valeur：
scénario：
Le directeur des ventes souhaite prévoir les ventes du prochain trimestre et analyser les facteurs pour les segments de clientèle clés.
La méthode traditionnelle：
Extrayez manuellement les données de vente historiques, effectuez des analyses statistiques, puis combinez-les avec les résultats d’une étude de marché pour faire des prédictions.
Scénarios NLI：
L’utilisateur saisit « Prévoir les ventes du prochain trimestre, en se concentrant sur la contribution des clients VIP », et le système analyse les données historiques à travers des modèles d’apprentissage automatique et génère un rapport de prévision basé sur les portraits des clients.
valeur：
scénario：
Les RH doivent compter les heures supplémentaires des employés et les résumer par département.
La méthode traditionnelle：
Connectez-vous au module RH, entrez dans l’interface de gestion des présences, filtrez manuellement la plage horaire et le service, et générez des rapports statistiques.
Scénarios NLI：
Si vous entrez « Compter les heures supplémentaires des employés du mois précédent, résumer par département », le système renverra directement les résultats statistiques et les exportera vers des fichiers Excel.
valeur：
Le système doit avoir une capacité de compréhension sémantique précise et être capable d’analyser les instructions en langage naturel de l’utilisateur et de les traduire en actions système spécifiques. Par exemple, lorsqu’un utilisateur saisit « Aidez-moi à faire un budget pour le premier trimestre de l’année prochaine », le système doit identifier les deux intentions clés « premier trimestre de l’année prochaine » et « faire un budget » et appeler les modules fonctionnels correspondants.
Le système doit se connecter aux sources de données de base de l’entreprise (telles que les données financières, les données d’inventaire, les données de vente, etc.) en temps réel et fournir des résultats d’analyse intelligents grâce à des modèles d’apprentissage automatique. Par exemple, lorsqu’un utilisateur saisit « quel produit a la marge brute la plus élevée ? », le système est capable d’analyser rapidement les données et de donner des recommandations basées sur les performances historiques.
Les systèmes d’interaction en langage naturel nécessitent des mécanismes stricts d’authentification d’identité et de cryptage des données pour garantir la sécurité des données des utilisateurs. Dans le même temps, le système doit prendre en charge la gestion des autorisations pour s’assurer que les utilisateurs ayant des rôles différents ne peuvent accéder qu’aux données pertinentes pour leurs responsabilités.
L’ERP basé sur l’interaction en langage naturel n’est pas seulement un outil, mais aussi un partenaire commercial intelligent. Il peut fournir une aide à la prise de décision aux gestionnaires grâce à l’analyse des données et à la prédiction intelligente. Par exemple:
Les points faibles de l’ERP traditionnel sont la complexité et l’inefficacité, et l’introduction de la technologie d’interaction en langage naturel offre une nouvelle solution à ces problèmes. En combinant les scénarios réels, nous pouvons voir que le système ERP basé sur NLI peut non seulement simplifier le processus, mais aussi améliorer le niveau intelligent d’analyse des données.
En tant que chefs de produit, il est de notre responsabilité d’être à l’écoute des besoins réels de nos utilisateurs et de créer de la valeur grâce à la technologie. L’ERP basé sur l’interaction en langage naturel est l’une de ces opportunités - il peut non seulement améliorer l’expérience utilisateur, mais également promouvoir la mise à niveau complète de la gestion numérique de l’entreprise. Je fais moi-même de mon mieux pour promouvoir le développement de l’entreprise dans ce sens, et j’espère vraiment que des amis qui ont la même vision pourront la mettre en œuvre plus tôt, et cet article espère inspirer certains chefs de produit.
Cet article a été initialement publié par @亂七八看 sur Tout le monde est chef de produit et ne peut être reproduit sans autorisation.
L’image de titre provient d’Unsplash et est sous licence CC0.