想象一下，無論你是CEO、產品經理，還是數據分析師，或者是一般業務人員，只需動動嘴皮子，復雜的業務操作就能輕松完成。數據自動分析、流程自動執行、客戶關系智能管理，這些過去看似遙不可及的夢想，現在正在成為現實。背后的功臣，正是近兩年來大放異彩的AI大模型。

當然，上面那些美好的設想要變成現實，還有很多工作要做。需要我們用大模型來改造各個業務系統，而其關鍵的一個環節就是NL2X，這里的X代表各個業務系統特有的語言，也就是領域特定語言DSL。

大模型能夠很好的理解自然語言和計算機語言，而各個業務系統也有自己的“語言”。比如，在構建對話式BI產品的時候，一個關鍵就是NL2SQL，就是將自然語言與SQL語言進行“翻譯”與匹配，來完成查收、數據分析的任務。同樣的，將大模型接入其他業務系統，比如ERP、CRM、協同辦公、RPA、數據庫、數據中臺、營銷系統、客戶關系系統、供應鏈管理系統等，是不是也有類似的NL2X的技術？

接下來，我們就這個問題來進行探討。

NL2X是什么？讓大模型聽懂“業務語言”

NL2X到底是個啥？簡單來說，它就是一種讓大模型“翻譯”自然語言的技術。這里的“X”代表著不同業務系統的特定語言。NL2X的任務，就是把你說的“人話”變成機器能聽懂的“系統話”。

說白了，NL2X是各種業務系統的翻譯官，讓它們聽懂你的命令。

比如，你對著BI系統說：“生成上個月的銷售報表。” 這聽起來很簡單，但對計算機來說，可不輕松。大模型得先理解你要干嘛，然后把這句話翻譯成SQL查詢，再去數據庫里扒拉數據，最后呈現給你一份報表。這就是NL2SQL。

再比如，你對ERP系統說：“查查庫存，順便補個貨。” 這句話，ERP系統用NL2ERP技術一翻譯，立馬明白你的意思，開始調動庫存管理功能，幫你完成任務。

還有CRM系統。你說：“給最近買了產品的客戶發個感謝郵件。” 這句話通過NL2CRM，立刻變成了客戶信息篩選和郵件發送的操作。

聽起來是不是挺神奇？其實，這背后有一套復雜的流程。我們可以把這個流程拆解成幾個關鍵步驟：

1. 自然語言理解（NLU）

大模型首先得理解你說的是什么，這叫自然語言理解，簡稱NLU。

這一步，大模型得搞清楚你的意圖、時間、對象等等。比如“生成上個月的銷售報表”這句話，模型要識別“生成”是個動作，“上個月”是時間，“銷售報表”是對象。

2. 任務意圖識別

接下來，大模型得知道你到底想干啥。它需要把你的話翻譯成具體任務，比如查詢數據、生成報表、發送通知。

這一環節，大模型把你的話和系統里的任務模板對上號。比如生成報表的任務模板，就是SQL查詢。

3. 語言到操作語言的轉換

任務明確了，接下來大模型要把這些任務翻譯成系統能執行的操作語言，也就是X。

例如，在BI系統中，X是SQL；在ERP中，X可能是操作指令；在RPA中，X是自動化腳本。

4. 結果生成與執行

生成好的操作語言，會被送到相應的業務系統里。然后系統開始干活，生成報表、更新庫存、發送郵件這些操作，就這么完成了。

5. 反饋與優化

最后，系統執行完任務，會把結果反饋給你。這個反饋，不光是結果，還有一段解釋性的文字，告訴你任務的執行情況。

通過用戶的反饋，大模型還能不斷優化，變得更聰明，更精準。

目前有哪些業務系統正在經歷“爆改”？

通過上面提到的這些步驟，NL2X技術讓大模型成為各大業務系統的超級翻譯官。它幫你把復雜的工作變得簡單，把繁瑣的操作變得輕松。這不僅讓工作效率提升，還讓你不用再為復雜的系統操作煩心。

那么，現在有哪些業務系統正在進行這樣的改造呢？根據數據猿觀察，BI、RPA、ERP、數據管理、營銷、客服等領域，走在了前列。

1. BI的革命——NL2SQL如何重新定義數據分析？

讓我們從BI系統開始。曾幾何時，數據分析是技術大牛們的專屬領域，你得懂各種數據分析指標，掌握各種拖拉拽技能，甚至你得寫一堆SQL代碼，才能從數據庫中挖出一點有用的信息。但有了NL2SQL，這一切都變了。

現在，任何人——不管你是不是技術達人、數據分析達人——都能通過簡單的自然語言查詢，輕松獲取數據洞察。你只需要說出你的需求，NL2SQL技術就能將其轉換為精準的SQL查詢，幫你從海量數據中挖掘出有價值的信息。

帆軟、阿里瓴羊、思邁特、網易數帆和Kyligence等，就是這方面的佼佼者。它們將相關技術深度嵌入到各自的BI產品中，徹底改變了數據分析的玩法。

想象一下，你只需輸入一句話：“告訴我上個月的銷售冠軍是誰”，BI系統立刻生成一份詳細的報表，列出銷售冠軍的業績、產品詳情、區域分布等信息。再也不需要和SQL死磕！

這種技術不僅讓數據分析變得前所未有的簡單，還極大加快了數據驅動決策的速度。在當今快節奏的商業環境中，這可是一個決定勝負的關鍵因素。

2. RPA的新賦能——自然語言如何讓機器人流程自動化更智能？

接下來，讓我們聊聊RPA。曾經，設計一個自動化流程是個技術活兒，需要挖掘流程、設置規則，還得不斷調試。但有了NL2RPA，自動化變得前所未有的簡單。

實在智能、影刀、藝賽旗、金智維等廠商，正在通過這類技術，將自然語言直接轉化為自動化流程。也許，你只需要告訴RPA系統：“幫我自動處理未付賬單”，它就會自動創建一個工作流，從檢查賬單、發出提醒到執行后續操作，全程自動化。

這種技術降低了使用RPA的技術門檻，任何人都可以用自然語言創建復雜的自動化流程。而且，這些流程可以靈活調整，適應業務需求的變化。

想象一下，你的企業可以在短時間內自動處理成千上萬的訂單、賬單、客戶請求，而你只需要發個指令。這種效率提升，可不是一般的工作方式能比的。

3. ERP的智慧升級——用自然語言控制你的企業資源

ERP系統曾是企業的“大腦”，負責管理從財務到供應鏈的一切資源。但問題是，傳統的ERP系統操作復雜，不懂技術的人根本無法駕馭。NL2ERP的出現，改變了這一切。

NL2ERP技術，讓你可以用自然語言控制ERP系統。例如，你可以對ERP系統說：“生成本月的財務報表”或“調整庫存計劃”。ERP系統會自動理解并執行這些操作，無需手動輸入繁瑣的指令。

這種自然語言與系統操作的無縫對接，讓企業管理變得更加高效。知名ERP廠商比如用友、金蝶等，正在探索將這種技術融入其產品，幫助企業簡化復雜的操作流程，提升決策效率。

想象一下，企業的管理者不再需要技術支持，也能實時掌握資源配置情況，做出快速決策。這種改變，對企業的運營效率是一個巨大的提升。

4. 數據中臺的新可能——如何通過自然語言重塑數據管理？

數據管理的各個環節，也在探索應用大模型技術，來提升數據管理效率。例如，數據中臺是企業的數據核心，負責整合、處理、管理海量數據。但管理這些數據并不容易，特別是當你需要跨部門、跨系統進行數據映射時，NL2Data技術應運而生。

星環科技、鏡舟科技、網易數帆、阿里瓴羊等在這方面走在前列，他們通過大模型技術，將自然語言與數據管理操作結合起來，進行了多方面的探索。也許，在不久之后，你只需要說：“將客戶數據從舊系統遷移到新系統”，系統就會自動生成數據映射規則，完成數據遷移。

這不僅簡化了數據處理的流程，還打破了數據孤島，讓數據在企業內流動起來。企業可以更快、更準確地進行數據分析和決策。

想象一下，你可以通過一句簡單的指令，就完成了復雜的數據操作。這種效率提升，讓企業在競爭中占盡先機。

5. 營銷系統的智能化升級——自然語言驅動的營銷自動化

在營銷領域，精準、及時的營銷策略是成功的關鍵。過去，制定一個營銷策略需要大量的數據分析、市場調研和策略配置。而現在，NL2Marketing技術讓這一切變得簡單。

領先的營銷自動化系統通過NL2Marketing技術，將自然語言直接轉化為營銷活動配置。在比較理想的情況下，你只需要說：“啟動針對年輕用戶的促銷活動”，系統就會自動設置好廣告投放、用戶細分、優惠券分發等一系列操作。

這種技術不僅簡化了營銷策略的制定，還讓企業能夠更迅速地響應市場變化。你再也不用擔心市場趨勢轉瞬即逝，因為你的營銷系統已經快人一步。

想象一下，營銷團隊只需要關注創意，系統會自動處理執行部分。這種分工，不僅提高了效率，還確保了策略的精準落地。

6. 客戶管理系統的進化——讓CRM更懂你

最后，讓我們看看CRM系統。客戶關系管理一直是企業運營的重中之重，但傳統的CRM系統操作復雜，數據更新緩慢，NL2CRM技術則為CRM系統注入了新的活力。

通過NL2CRM技術，企業可以用自然語言與客戶管理系統互動。例如，你可以說：“聯系所有最近有過購買行為的客戶”，系統就會自動篩選客戶信息，發出定制化的營銷郵件。

業界一些CRM系統已經開始采用這種技術，幫助企業更好地理解和服務客戶。

想象一下，你的CRM系統能夠聽懂你的需求，自動完成客戶跟進、反饋收集、滿意度調查等任務。這種智能化，直接提升了客戶的滿意度和忠誠度。

還有哪些挑戰？

雖然NL2X技術看起來像是個萬能鑰匙，但要真正把大模型接入各個業務系統，還有不少“攔路虎”。下面，我們一起看看這些技術挑戰，到底有多難啃。

1. 領域適應性和模型訓練的復雜性

大模型天生“聰明”，但當它進入具體行業時，事情就沒那么簡單了。每個業務系統都有自己的行話和邏輯，大模型得重新學習這些“行話”才能勝任。

比如，醫療系統中的NL2X需要理解醫學術語，金融系統中的NL2X則要掌握財務規則。想要讓模型說“多門語言”，就得先喂給它足夠多的領域數據。這個過程不僅耗時，還需要行業專家的參與，才能保證模型理解得準確無誤。

2. 自然語言理解的精度問題

大模型“耳聰目明”，但有時候它也會“會錯意”。尤其是那些復雜的、模棱兩可的語句，模型可能抓不到重點。

想象一下，你說：“生成上個月的財務報表。” 這里的“上個月”是指哪個具體月份？這就可能讓模型犯迷糊。要解決這個問題，模型需要更強的上下文理解能力，甚至需要和你多聊幾句，確保沒出岔子。這讓系統開發變得更復雜，也對模型的處理速度提出了更高要求。

3. 多系統集成的復雜性

NL2X技術最大的挑戰之一，是如何在多個不同的系統之間“翻譯”你的話。每個業務系統的接口、數據結構、操作流程都不一樣，如何讓大模型在它們之間自如切換，可不是件容易的事。

比如，你想同時在ERP系統和CRM系統中使用NL2X，那就需要開發出兩套不同的接口邏輯。開發成本和維護難度都會直線上升，稍有不慎還可能影響系統的穩定性和兼容性。

4. 數據隱私和安全問題

數據隱私和安全是所有技術面前的“頭等大事”，NL2X技術在處理自然語言指令時，往往需要訪問大量業務數據，這些數據中可能包含敏感信息。

要確保這些數據在傳輸和處理過程中不被泄露，還要防止模型被惡意攻擊，這都對系統的安全性提出了很高的要求。開發者需要在設計階段就考慮多層次的安全措施，嚴格遵守數據隱私法規，確保用戶的數據安全無虞。

哪些系統適合NL2X改造，哪些不適合？

在考慮NL2X技術改造業務系統時，不是所有系統都能輕松接入。要成功改造，需要系統具備一些特點。我們來看看哪些系統最適合通過NL2X技術來進行“爆改”，這些系統需要具備哪些特點。

1. 標準化操作，簡單明了

先說說那些標準化操作多的系統，比如BI系統、ERP系統、RPA系統。它們的任務流程清晰明確，操作步驟幾乎沒啥變化。你只要告訴系統“生成銷售報告”或者“處理未付賬單”，它就知道該干嘛。這類系統最適合NL2X改造，因為自然語言轉化為操作語言的過程簡單、精確，出錯的概率低。

2. 數據驅動，邏輯簡單

接著是那些數據驅動的系統，比如BI系統和數據中臺，它們的工作核心是數據分析和處理。這里，NL2SQL技術可以大展身手。通過自然語言查詢，你能輕松獲取數據洞察，不用再費勁寫代碼。這類系統的改造難度低，改造效果卻非常明顯。

3. 任務重復，操作單一

這類系統最擅長處理那些重復性強、規則明確的任務，比如自動化處理發票、發送郵件提醒。這些操作幾乎一成不變，非常適合通過自然語言指令來自動生成和調整流程。NL2RPA能讓操作變得更加靈活，而且簡單易用。

4. 交互頻繁，用戶體驗為王

還有那些交互性強的系統，比如CRM系統和營銷自動化系統。這些系統每天都要處理大量用戶輸入，時刻都在和客戶互動。通過NL2CRM技術，你只需一句話就能完成復雜的客戶管理任務。操作簡化了，客戶體驗自然就上去了。

哪些系統不適合NL2X改造？

盡管NL2X技術前景廣闊，但有些系統并不適合這項技術的改造。這些系統通常有一些共同的特點。

1. 任務復雜，千變萬化

首先是不適合標準化處理的系統，比如創意設計或軟件開發系統。這些系統的任務內容復雜多變，且結果不可預測。自然語言很難準確描述這些任務，NL2X技術的轉換會有很大的局限性。改造難度高，效果可能不盡人意。

2. 需要專業知識，要求精確判斷

其次是那些高度依賴領域專業知識的系統，比如醫療系統、法律系統。大模型盡管強大，但在處理這些領域的專業術語和判斷時，容易出現誤解。你不可能指望一個AI醫生或AI律師完全替代人類專業人士，這類系統的改造效果有限，改造難度也很高。

3. 實時性要求高，容錯率低

還有一些對實時性要求極高且對錯誤容忍度極低的系統，比如金融交易系統、航空控制系統。這些系統一秒鐘的誤差，都可能導致重大損失或災難性后果。NL2X技術在自然語言處理和執行的轉換中可能存在延遲或錯誤，因此并不適合用于這些場景。

通過精準選擇改造對象，企業可以更有效地利用NL2X技術，實現智能化轉型的最大收益。

To B的下一個十年，讓自然語言主導一切

想象一下，未來的十年，你的日常工作、業務決策、甚至生活中的瑣事，都可以通過一句簡單的自然語言指令完成。再也不用學那些復雜的操作流程，也不用擔心誤操作帶來的麻煩。只要你會說話，所有的系統都能聽懂、執行。這是To B的下一個十年，一個由自然語言主導的世界。

NL2X技術正是這個未來的關鍵，它讓自然語言成為我們與各種業務系統溝通的橋梁，讓復雜的操作變得簡單直觀。隨著技術的進步，NL2X的應用場景將不斷擴展，從商業智能到企業管理，再到個人生活，幾乎無所不包。

未來，我們可能只需要說：“幫我生成本月的銷售報告”，系統不僅會生成報表，還會自動分析趨勢，給出優化建議。更進一步，你可能只需要一句話，整個公司的運作就能進入自動化狀態，各個部門無縫協作，業務流程流暢如絲。

不過，這一切的前提是：AI必須懂業務。如果AI不懂業務，再強大的技術也是“耍流氓”。NL2X技術的核心挑戰之一，就是如何讓大模型真正理解業務語言，準確翻譯用戶的需求。

想想看，如果AI理解錯了你的意思，把“生成銷售報告”理解成了“刪除銷售記錄”，后果會多么嚴重！所以，未來的技術發展方向，必然是讓AI更加“業務精通”，真正成為各個領域的專家。

為此，NL2X技術需要不斷進化。模型要通過更多的行業數據訓練，提升對特定領域語言的理解力。其次，模型還需要學習上下文理解能力，避免因細節誤解而導致的錯誤操作。AI必須能夠與用戶進行多輪對話，確認需求，確保操作的準確性。

未來，隨著這些技術的突破，我們將看到更多的創新和變革。例如，智能合同生成、自動化法律咨詢、個性化醫療建議等領域，都有可能因為NL2X技術的進步而發生翻天覆地的變化。AI將不僅僅是一個工具，而是一個懂你、懂業務的“超級助手”。