AI 最新技术发展与应用落地趋势

2025 至 2026 年以来，模型能力方面，全球大模型产业正从“追求参数规模”转向“追求工程效率与落地能力”。GPT-5.5 原生智能体能力让模型可自主拆解、执行复杂任务，DeepSeek V4 通过 MoE 架构大幅降低推理成本，模型推理成本正快速下降。商业应用方面，以 DeepSeek、Qwen 为代表的开源大模型正在推进 AI 普惠，中国开源模型已占全球下载量 50% 以上，开源生态让 AI 从“奢侈品”变为“日用品”。在应用辅助方面，Agentic RAG 技术实现关键技术跃迁，可反复验证并精准标注来源；GraphRAG（图检索增强生成）技术在 2026 年迎来爆发式增长，正式由研究院走向企业生产环境；多模态模型已从“多模型拼接”走向“原生多模态”。以上这些技术飞跃，都将有力扩展AI 应用场景。

大模型能力的跃升直接推动智能体爆发。Gartner 预测，到 2026 年底全球 40% 的企业应用将嵌入 AI 智能体。在财务应用方面，在 2026 年 Gartner 的一项调查中，84% 财务团队正规划或部署 AI，但当前仅 4% 跨越试点，多数仍面临收益验证挑战。Gartner 建议 CFO 采取双轨路径：将战术性 AI 嵌入供应商提供的平台服务中获取效率提升，同时构建战略性 AI 路线图驱动长期价值。

超级智能体：AI 财务落地的新形态

AI 技术在财务领域的深度渗透需要一个能够将大模型的认知能力与企业业务系统深度融合的承载平台，能够将大模型的认知能力与企业业务系统深度耦合，实现从“能力可用”走向“业务可执行”。这一智能平台不只是“接入一个大模型”，而是让 AI 真正理解企业业务、连接企业数据、融入业务流程、遵守安全权限并创造经营价值，形成真正理解经营、深入业务过程、形成执行闭环的企业超级智能体。

YonWork 是用友基于这一目标打造的“懂业务、会执行、更安全”的企业超级智能体。其核心理念可以概括为：AI x 数据 x 流程原生一体的超级智能体。也就是说，AI 不是外挂在系统之外的能力，而是与企业数据、业务对象、流程规则、组织权限和管理场景原生融合。基于这一架构，Yonwork 可以深度理解企业业务语义、自主调度 Skills 执行跨系统任务闭环、在企业级安全边界内运行，原生融入用友 BIP 全栈体系，打通研、供、产、销、服、人、财、物、客、项等全链路核心业务。

不断丰富的财务智能应用场景

各典型财务智能体及其核心功能与应用价值如下表所示：