（来源：用友）股票加杠杆在哪里加
试想这样一个场景：在高管会议上，CEO转向你，抛出这三个问题时，你将如何作答？
一问路径："我们该自研大模型，还是采购外部能力？这条路走下去，明年的投入和后年的产出分别是什么？"
二问风险："我们的核心业务数据喂给AI，安全底线如何守牢？如果出了决策错误，谁来负责？"
三问价值："隔壁公司上了AI，据说效率提升了30%。告诉我，我们从哪里切入，能在6个月内看到可比的实际效果？"
这三个问题，正成为考验每一位企业数字化负责人的"终极试金石"。
01
决策困境：
选择过载与路径模糊
当下，企业数字化负责人所面临的并非技术短缺，而是"选择过载"的困境。各种AI路线、厂商、概念层出不穷，每个都声称自己是最优解。但在华丽的技术演示背后，能提供清晰、可信、端到端落地路径的少之又少。
一位零售行业的CIO感慨道："我每周都要接待三批AI厂商，他们的方案听起来都颇为诱人。但我们真正需要的是能真正解决业务问题的可靠方案，而不是更多的技术选项。"
02
用友的FED决策推演：
用实战带走落地方案
用友的企业AI实战训练营，基于FDE（Forward Deployed Engineer）工作模式，为企业数字化负责人打造真实的"决策推演场"。用友的技术专家长期扎根企业AI落地一线，手握大量基于真实项目的"路径库""风险清单""投入产出数据表"，帮你跳出"理论假设"，用前线实证数据支撑决策。
在真实的演练环境中，你将：
使用用友AI产品矩阵，针对企业最可能落地的场景，进行高保真的路径推演——技术专家会结合你所在行业的前线案例，聚焦最可能快速见效的场景，带你亲手创建企业专属的AI应用，避免陷入"大而全"的盲目试错。
在技术专家陪练下，亲手验证不同技术路线的优劣——他们带着前线踩过的坑来引导，帮你客观对比"自研vs采购""全栈AIvs场景AI"的周期、成本、风险，而非停留在纸面上的技术对比。
基于真实数据，客观评估各类方案的投入与风险——技术专家提供同行业真实项目的"投入产出基线"。你可以基于这些前线数据，测算自己企业的预期产出，让决策不再依赖"厂商承诺"。
一位参训的科技企业CIO分享："最宝贵的是，我带着真实的业务场景与详实的数据而来，用友技术专家结合他们服务科技企业的前线经验，陪我逐一推演‘自研大模型’‘采购通用AI+定制场景’‘纯外部AI服务’三条路线——我们发现自研的技术门槛和年度投入远超预期，而‘采购通用AI+定制客户服务场景’在我们的工单分配业务中能快速落地，技术专家还帮我挖掘出‘AI智能工单优先级排序’这个之前没考虑到的优质场景。回去向CEO汇报时，我手里拿的不再是空洞的PPT，而是经过实战验证的AI落地决策方案。”
在用友BIP企业AI训练营，你收获的不是又一个技术选项，而是一套经过实践验证的决策方法论。与其在决策迷雾中独自徘徊，不如在实战环境中躬身破局。
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