行業快速迭代，管理者如何即時掌握經營情況，市場瞬息萬變，如何有效應對變化？基於用友企業服務大模型YonGPT打造AI經營助手，賦能企業進行：盈利分析、經營預測、歸因洞察、行業對標的一體化決策。
基於自然語言交互，即可隨時隨地進行分析決策：
某消費品企業的財務高管張總，喚醒了YonGPT，想要了解截至今年7月的盈利相關情況。
YonGPT在理解了用戶的分析需求後，生成了利潤總額、同比增長率，做出了低於年初3.65%增長目標的洞察分析。
同時，YonGPT繪製了月度累計利潤和同比增長率的柱狀折線混合圖，可以看到每個月累計利潤雖有所增長，但是同比增長率卻在逐月下降。
此時，張總輸入了，看一下詳細數據，YonGPT則給出了更為詳細的經營分析數據，包括盈利總額、產量、銷量、預算執行情況、各類產品利潤情況等即時資訊。
再來看看某下屬分公司的經營情形，張總輸入了，切換到華北分公司，此時頁面數據刷新成華北分公司的數據，公司的盈利情況不及年初預期，需要進一步了解其原因。
YonGPT經過歸因分析推理出，華北分公司盈利增長乏力和休閒食品銷量下滑，導致了公司整體盈利不佳，根據YonGPT給出的操作提示，即可進一步查看華北分公司的利潤報表數據，並自動對利潤相關指標進行預警，在了解盈利不及預期的原因後，下個月的利潤相關情況如何呢？
YonGPT可以基於產銷計劃數據，預測下個月的利潤為2.82億，同時自動總結推理出預算後的總體利潤，同比增長率以及與年初目標的對比情況，通過前面的預算，結果顯示下個月的利潤總額仍與年初有較大差距。此時，張總輸入了新的營銷策略，果仁類製品銷量儀表盤由4.8萬箱旋轉到5.3萬箱，稅利結果也隨之更新，此輪預測結果為2.97億，有所改善，但仍低於年初3.65的增長目標。
為了使利潤符合預期，張總決定調整銷量、管理費用、營銷費用等多個預算因子，YonGPT基於新的測算條件再次進行分析測算，並生成測算數據，目前利潤符合預期。此時張總想要將預測結果更新到預算中，YonGPT則將預測後的經營數據同步到最新的預算中，用以指導下個月的產銷排程。
明確集團內部的經營分析預測後，張總想進一步了解行業對標情況，YonGPT基於消費品行業數據推理生成行業相關分析，如：行業的利潤、收入規模等，可以看到集團在行業內的各類指標的具體排名和占比水平。
即時掌控經營情況，快速洞察問題所在，有效預見應對變化，精準預測企業效益。用友企業服務大模型YonGPT，將助力企業快速實現經營目標，把握行業致勝關鍵點。
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