Os sistemas ERP tradicionais enfrentam muitos pontos problemáticos que dificultam que as empresas atinjam todo o seu potencial. Este artigo discutirá a solução ERP baseada na interação de linguagem natural e analisará como ela rompe o gargalo tradicional e fornece às empresas uma experiência de gerenciamento mais eficiente e conveniente.
Na verdade, eu tive essa ideia antes de o Deepseek explodir, e Manus mostrou às pessoas as infinitas possibilidades de interação entre softwares.
Como gerente de produto, sempre acreditei que o valor central da inovação tecnológica está na solução de problemas reais. Na transformação digital das empresas, o sistema ERP é o "sistema nervoso central" das empresas, mas também é frequentemente considerado sinônimo de "complexo e difícil de usar". Com o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, a interação de linguagem natural (NLI) trouxe oportunidades revolucionárias para melhorias de ERP. Este artigo apresentará como o ERP baseado na interação de linguagem natural resolve os pontos problemáticos tradicionais e o valor comercial que ele pode trazer.
O sistema ERP tradicional tem uma interface complexa e funções dispersas, e os usuários precisam trabalhar em vários níveis para concluir tarefas simples (na verdade, nesta linha de implementação, os amigos devem ter mais direito de falar). Por exemplo, consultar dados de vendas para um determinado mês pode exigir login no sistema, localização do módulo Finanças, filtragem do intervalo de tempo e seleção de um tipo de relatório antes que você possa ver os resultados. Isso, sem dúvida, aumenta o custo de aprendizado e o limite de uso para pessoal não técnico.
Os sistemas ERP geralmente são integrados a vários sistemas de negócios (como CRM, sistemas de gerenciamento de estoque e sistemas financeiros) das empresas, mas os dados geralmente estão espalhados em diferentes módulos e são difíceis de integrar rapidamente. Por exemplo, o departamento de compras precisa visualizar as informações do fornecedor, o estoque e o status do pedido ao mesmo tempo, o que aumenta a complexidade de alternar entre vários sistemas.
Os cenários de negócios das empresas são muito diferentes e as funções padronizadas dos sistemas ERP tradicionais geralmente não podem atender totalmente às necessidades individuais, resultando na necessidade de os usuários implementarem funções específicas por meio de plug-ins adicionais ou desenvolvimento personalizado.
O ERP baseado na interação de linguagem natural simplifica o processo e melhora a eficiência combinando a tecnologia de processamento de linguagem natural com as funções do ERP.
A seguir estão os designs baseados em cenário de vários módulos típicos:
cenário：
O diretor financeiro de uma empresa deseja consultar o lucro bruto do trimestre anterior e classificá-lo por linha de produto.
A maneira tradicional：
Faça login no módulo Finanças, entre na página do relatório, selecione manualmente o intervalo de tempo e a dimensão de classificação e aguarde o sistema gerar o relatório.
Cenários de NLI：
Os usuários podem inserir diretamente "consultar o lucro bruto do trimestre anterior, classificado por linha de produto", e o sistema analisará imediatamente as instruções, extrairá os dados relevantes do banco de dados e gerará um relatório gráfico.
valor：
cenário：
O departamento de compras precisa monitorar a entrega de um fornecedor e ver se há estoque suficiente.
A maneira tradicional：
Faça login no módulo de cadeia de suprimentos, entre na interface de gerenciamento de compras, encontre informações do fornecedor e vá para o módulo de gerenciamento de estoque para verificar manualmente os dados de estoque.
Cenários de NLI：
O usuário insere "verificar o status de entrega do fornecedor A, se o estoque é suficiente", e o sistema integra automaticamente os dados dos módulos de gerenciamento de compras e gerenciamento de estoque para retornar informações em tempo real. Se o estoque estiver baixo, o sistema também poderá sugerir automaticamente quantidades de reabastecimento.
valor：
cenário：
O diretor de vendas deseja prever as vendas para o próximo trimestre e analisar os fatores para os principais segmentos de clientes.
A maneira tradicional：
Extraia manualmente dados históricos de vendas, execute análises estatísticas e combine-as com resultados de pesquisa de mercado para fazer previsões.
Cenários de NLI：
O usuário insere "Prever as vendas do próximo trimestre, com foco na contribuição dos clientes VIP", e o sistema analisa dados históricos por meio de modelos de aprendizado de máquina e gera um relatório de previsão com base nos retratos dos clientes.
valor：
cenário：
O RH precisa contar as horas extras dos funcionários e resumi-las por departamento.
A maneira tradicional：
Faça login no módulo de RH, entre na interface de gerenciamento de presença, filtre manualmente o intervalo de tempo e o departamento e gere relatórios estatísticos.
Cenários de NLI：
Se você digitar "Contar as horas extras dos funcionários no mês anterior, resumir por departamento", o sistema retornará diretamente os resultados estatísticos e os exportará para arquivos do Excel.
valor：
O sistema precisa ter uma capacidade de compreensão semântica precisa e ser capaz de analisar as instruções de linguagem natural do usuário e traduzi-las em ações específicas do sistema. Por exemplo, quando um usuário insere "Ajude-me a fazer um orçamento para o primeiro trimestre do próximo ano", o sistema precisa identificar as duas principais intenções de "primeiro trimestre do próximo ano" e "fazer um orçamento" e chamar os módulos funcionais correspondentes.
O sistema precisa se conectar às principais fontes de dados da empresa (como dados financeiros, dados de estoque, dados de vendas, etc.) em tempo real e fornecer resultados de análise inteligentes por meio de modelos de aprendizado de máquina. Por exemplo, quando um usuário insere "qual produto tem a maior margem bruta?", o sistema é capaz de analisar rapidamente os dados e fornecer recomendações com base no desempenho histórico.
Os sistemas de interação de linguagem natural exigem autenticação de identidade estrita e mecanismos de criptografia de dados para garantir a segurança dos dados do usuário. Ao mesmo tempo, o sistema precisa oferecer suporte ao gerenciamento de permissões para garantir que usuários com funções diferentes possam acessar apenas dados relevantes para suas responsabilidades.
O ERP baseado na interação em linguagem natural não é apenas uma ferramenta, mas também um parceiro de negócios inteligente. Ele pode fornecer suporte à tomada de decisões para gerentes por meio de análise de dados e previsão inteligente. Por exemplo:
Os pontos problemáticos do ERP tradicional são complexidade e ineficiência, e a introdução da tecnologia de interação em linguagem natural fornece uma nova solução para esses problemas. Ao combinar os cenários reais, podemos ver que o sistema ERP baseado em NLI pode não apenas simplificar o processo, mas também melhorar o nível inteligente de análise de dados.
Como gerentes de produto, é nossa responsabilidade ouvir as reais necessidades de nossos usuários e agregar valor por meio da tecnologia. O ERP baseado na interação em linguagem natural é uma dessas oportunidades - ele pode não apenas melhorar a experiência do usuário, mas também promover a atualização abrangente do gerenciamento digital corporativo. Eu mesmo estou tentando o meu melhor para promover o desenvolvimento da empresa nessa direção, e realmente espero que amigos que tenham a mesma visão possam implementá-la mais cedo, e este artigo espera inspirar alguns gerentes de produto.
Este artigo foi publicado originalmente por @亂七八看 em Todos são gerentes de produto e não pode ser reproduzido sem permissão.
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