飛書釘釘企微的AI價值與局限及延伸

—場景AI幻覺現實：企業轉型的錦上添花地基改造
O、被效率工具掩蓋的原始人困境

最近幾年在企業的辦公桌前，幾乎都被一輪又一輪的AI浪潮席卷了。飛書、釘釘、企業微信、Microsoft 365 Copilot，這些耳熟能詳的協作平臺，紛紛將“智能”二字嵌入其產品名稱：智能會議紀要、Agent助理、一鍵生成文檔……

平臺的營銷話術描繪了一個美好的圖景：只要你使用了我的AI，就能馬上轉型。

但實際情況呢？

效率確實提升了。會議記錄速度快了三倍，文檔查找時間縮短了70%。但是，核心業務的流程，依然像一個原始人一樣，在多個系統間手工跳躍。

銷售人員還在手動將客戶在企業微信上的溝通記錄，錄入到CRM系統；財務人員還在Excel里拉取用友數據，進行逐筆對賬；供應鏈部門依舊在釘釘群里，人工協調ERP系統里的庫存和MES系統里的生產計劃。

問題出在哪里？這些辦公平臺的AI能力，是“錦上添花”，但沒有“改造地基”。它們擅長處理平臺內部的“軟”數據——聊天記錄、文檔、會議內容。但對于企業真正的“硬”資產——ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關系管理）、SCM（供應鏈管理）、財務系統——這些AI工具幾乎是束手無策的。

今天我幫你拆解這四大平臺AI的真實價值與“玻璃天花板”，并提供三條可落地的延伸策略，幫助企業跳出“低階效率陷阱”，構建真正打通全業務鏈條的AI體系。

一、四大平臺的AI能力全景圖與平臺邊界

要理解它們的局限，首先要肯定和看到它們的顯著價值。

1、飛書：知識管理的優等生

飛書的AI能力，是圍繞“企業知識流轉的加速器”而設計的。它的核心價值在于信息輔助和協作效率，尤其在知識密集型企業中表現突出。將重心放在了“讓信息快速抵達”。

·知識問答（M3級成熟度）：它能基于你企業上傳的所有文檔、知識庫，甚至聊天記錄，進行智能問答。這意味著新員工不再需要花一周時間詢問各種公司制度，銷售人員可以秒級找到歷史成功方案。它解決了最根本的痛點：“知識在哪里”。

·智能會議紀要：實時轉錄、自動總結、生成待辦。這項功能解放了無數打工人，將會議整理時間節省了80%。

·AI文檔創作：快速生成報告、文案，加速了內容生產。

但飛書AI的局限在于，它被鎖定在飛書這個“信息盒子”內。銷售在飛書里問：“客戶A的訂單狀態如何了？”AI無法回答，因為訂單數據在ERP里，而不是在飛書文檔或聊天記錄里。它的流程自動化能力也偏弱。它可以幫你生成報銷單草稿，但無法自動走完“提交→審批→財務核對→打款”的跨系統全流程。它是一個優秀的信息助手，但還不是一個合格的流程執行者。

2、釘釘：流程自動化的激進派

釘釘的AI戰略比飛書更為激進，它的目標是“從效率工具走向業務系統”。它的核心價值在于業務流程的AI化改造。釘釘的Agent（AI助理）驅動的模式，試圖重構工作流，實現“人找事”到“事找人”的轉變。

·釘釘ONE與精選AI助理：無論是工單助理、行政助理還是審批助理，釘釘都試圖通過AI對話統一入口，將繁雜的工作流簡化。它在一定程度上解決了信息過載和基礎流程自動化的問題。

·宜搭版AI數據分析：通過自然語言對話完成數據分析，降低了業務人員的使用門檻。

盡管釘釘號稱“走向業務系統”，但其局限在于跨系統數據整合的“最后一公里”。釘釘AI可以在內部流轉數據，但要讀寫外部核心系統（如SAP、MES）的數據，依然需要大量的定制開發。工單助理可以在釘釘里生成工單，但如果無法自動同步到生產系統的工單模塊，就形成了“兩套數據、雙重錄入”，反而增加了工作量。此外，其AI助理市場質量參差不齊，也是企業落地時不得不面對的“深水區”。

3、企業微信：客戶管理的偏科生

企業微信的AI能力，高度聚焦在“私域流量的智能化運營”，這是其依托微信生態的獨特優勢。

·智能搜索與總結：能夠打通企業微信內部信息與微信生態數據，對于銷售人員來說，這是“犯規級”的整合能力。它可以自動總結銷售與客戶的對話，提煉出客戶的預算、顧慮和下一步計劃，大大節省了銷售手動整理信息的時間。

·智能機器人：7×24小時的客服與內部助手，有效降低了人工客服成本。

但是企業微信的AI功能覆蓋面相對狹窄，主要圍繞“客戶管理”展開。它是一個優秀的外聯工具，但內部協同能力薄弱。研發、財務、HR等部門幾乎無法使用其AI能力。更關鍵的是，它的數據集中在客戶會話，對于訂單、庫存、物流、財務等核心業務數據，AI同樣無法觸達。銷售問AI：“客戶的訂單發貨了嗎？”AI依然回答不了，因為數據在ERP或WMS系統里。

4、Microsoft 365 CopilotOffice生態的豪華戰艦

Copilot是四大平臺中技術底層最成熟的產品，基于GPT-4，深度集成在Office生態。它的核心價值是Office生產力工具的AI化升級。

·Word/Excel/PowerPoint中的Copilot：革命性地提升了Office生產力。分析師可以用Excel Copilot進行財務建模，產品經理可以用PPT Copilot生成路演材料，而且功能強大，易用性極高。

·Copilot Chat：跨應用整合郵件、會議、聊天、文檔數據，打破了Office內部的應用孤島。

不過Copilot雖然能整合Office數據，但它的RAG（檢索增強生成）范圍仍然受限于Microsoft 365生態。它難以直接訪問非微軟生態的核心業務數據，如國產ERP（金蝶、用友）、自建數據庫等。企業70%的核心數據在ERP/MES/CRM里，Copilot只能處理30%的Office數據，AI的價值大打折扣。此外，高昂的訂閱費用和中國市場存在的合規及功能受限問題，也為其中小企業用戶設置了高門檻。

二、這四大平臺的共同天花板

通過以上分析，我們可以清晰地看到，無論平臺生態如何不同，它們都面臨著三大共同的、難以逾越的“天花板”。正是這些天花板，導致企業永遠停留在L2（信息輔助）階段，無法邁向深度的L4（核心能力重塑）階段。

1.平臺邊界的“天花板”

AI能力被鎖在平臺生態內，無法深入核心業務系統。這一點是所有辦公平臺AI的共同宿命。它們是“內卷型”AI，擅長處理內部信息，卻對外面的核心業務數據視而不見。

想象一下這個場景：一位采購人員在飛書里問AI：“供應商C最新的交貨周期是多少？”，飛書AI只能回復：“我在文檔里沒有找到相關信息。”實際上，供應商C的交貨數據在供應鏈SCM系統里，或者在自建數據庫里。辦公平臺AI無法觸達這些系統，它就被困在了自己的“信息圍墻”里。這種信息割裂，讓AI成為了一個“半吊子”助手——能幫你寫郵件，但不能幫你查庫存；能幫你總結會議，但不能幫你預測現金流。

2.流程自動化的“半成品”

AI主要是“信息助手”，不是“執行助手”。四大平臺的AI都擅長信息處理（查詢、總結、生成），但極不擅長流程執行（跨系統操作、自動化決策）。

對比一下：

能力

平臺AI能做到（信息輔助）

平臺AI做不到（流程執行）

查詢

“幫我找到關于項目X的所有文檔”

“幫我找到ERP里項目X的采購記錄”

生成

“生成一份客戶提案的草稿”

“生成提案并自動發送給CRM里的客戶”

執行

“生成報銷單草稿”

“提交報銷單→自動審批→自動打款”

客戶在企業微信里咨詢產品價格，AI機器人可以回答。但它能做的是什么？它不能自動在ERP里查詢實時庫存、不能自動生成報價單，更不能自動走完“系統查詢→數據寫入→跨部門通知”的流程。

這使得所謂的“流程自動化”往往成為一個“半成品”，最終仍需人工進行系統間的跳轉和數據錄入。

3.企業專有能力固化的根本性缺失

AI基于通用大模型，無法將企業的專業知識“烙印”到模型中。飛書基于通義、Copilot基于GPT-4。它們是通用專家，很聰明，懂營銷話術、懂編程邏輯。但它們不懂你企業最核心、最具競爭力的知識：

·制造企業的產品工藝參數（如注塑溫度、壓力曲線）；

·金融企業的風控規則（如客戶信用評分>700的貸款自動審批規則）；

·醫療企業的疾病診斷SOP。

企業希望AI成為“企業專家”，這就需要通過微調（Fine-tuning）等技術，用企業海量的歷史數據、專業知識對通用模型進行訓練，將企業的“獨門秘籍”烙印到模型中。但所有辦公平臺都沒有提供模型訓練、微調、部署、監控（即MLOps體系）的工具鏈。這導致企業永遠停留在使用“別人的”通用能力，而無法將AI固化為自己的專有資產。

三、突破平臺AI天花板

前面我們看到了，無論是飛書、釘釘、企微還是Copilot：它們在核心業務面前，就像一個只會說外語的優秀翻譯，能理解你的話，卻無法進入你的家門，幫你搬動那些沉重的家具——也就是ERP、MES里頭的核心數據。

要突破天花板，必須跳出“辦公平臺即AI”的謬誤，將辦公平臺AI視為一個優秀的“用戶交互層”，而在它和核心業務系統之間，需要構建一個堅實而靈活的“能力中臺”。這需要三種不同的策略，根據現在所處的平臺位置，采取不同的“地基改造”方法。

策略一：為飛書釘釘搭建“Agent + iPaaS管道

飛書和釘釘的優勢在于其作為流程觸發點和用戶對話入口的能力。但要讓它們真正觸及到你企業的核心業務系統，比如SAP或金蝶，你就不能指望它們自己長出翅膀。你需要為它們鋪設一套“智能管道”。

這套管道的搭建，需要引入兩個核心組件：

1.Agent 中臺（智能大腦）：采用如 Dify、LangChain這樣的工具，它不再是簡單的聊天機器人，而是具備意圖識別和多步驟編排能力的中央大腦。它能聽懂你在飛書里問的“客戶A的訂單狀態”，并立刻知道這個任務需要分解成三步：第一步，去 CRM 確認客戶身份；第二步，調用 ERP 系統 API 查找訂單；第三步，將數據翻譯成自然語言。

2.iPaaS 集成層（萬能管道）：iPaaS（集成平臺即服務），如 Mulesoft、集簡云，就是那個將所有系統 API 統一接入的“萬能插座”。它負責復雜的數據轉換、路由、權限校驗和異常處理。它確保了，無論你的 ERP 是金蝶還是 SAP，無論你的CRM 是國產還是海外，數據都能以統一的、安全的格式，通過 Agent 的指令，被讀取和寫入。

假如用戶在飛書里問：“客戶A的最新訂單發貨了嗎？”

飛書 AI 接收到指令后，不是自己去搜索，而是將指令轉交給Agent 中臺。Agent 中臺識別意圖后，向iPaaS 平臺發出查詢請求。iPaaS 平臺嚴格遵循權限，向ERP 系統獲取訂單數據。最終，Agent 中臺將冰冷的數據轉化為一句自然語言：“客戶A的訂單已于昨天發貨，預計后天到達。”并推送回飛書。

在這個過程中，飛書依然是那個親切的聊天界面，但背后已經是一個打通了任督二脈的“執行助手”，而不是一個只會說漂亮話的“信息助手”了。

策略二：為企業微信引入流程挖掘+ RPA之手

企業微信的 AI 集中在捕捉客戶意圖上，要將這些意圖轉化為企業內部的實際行動，我們必須解決流程不透明和手動操作多的問題。這需要我們引入“診斷醫生”和“自動化之手”：

1.流程挖掘層（診斷）：像 Celonis 這樣的流程挖掘工具，它不是去查看你文檔上的理想流程，而是通過分析你ERP、OA 系統的運行日志，畫出企業實際運行的流程圖。它能清楚地告訴你：“公司的訂單處理流程中，‘銷售手動查詢庫存’平均耗時 5 分鐘，是最大的瓶頸。”這就精準定位了自動化的機會。

2.RPA 執行層（自動化之手）：RPA（機器人流程自動化），如 UiPath、影刀，充當著“自動化之手”的角色。它模擬人工操作，自動在 ERP、CRM 的界面上點擊、輸入、查詢，執行那些重復且跨系統的操作。

假設客戶在企業微信里問：“我要訂購 100 件產品A。”企微 AI 機器人識別意圖，不再只是回復“請聯系銷售”，而是自動調用RPA 機器人。RPA 機器人快速登錄 ERP 系統，自動查詢庫存、自動創建訂單、自動提交審批（甚至低風險訂單自動通過）。整個過程無需人工干預。最后，企微 AI 機器人回復客戶：“您的訂單已創建，訂單號，預計 3 天發貨。”

流程挖掘讓流程透明化，RPA 則將客戶意圖直接轉化為內部系統的自動化操作。這使得企業微信不再是孤立的銷售工具，而是成為了一個業務流程的前端驅動力。

策略三：為Microsoft Copilot構建數據中臺+ MLOps專有大腦

Microsoft Copilot 的問題，在于它是一個強大的“圍墻花園”，難以訪問墻外的國產 ERP 數據，更無法固化企業的專有知識。要解決這兩個最深層的問題，必須構建企業級的數據和模型基礎設施。

1.數據中臺（全域數據底座）：采用 Azure Synapse Analytics 或阿里云 DataWorks 等平臺，將金蝶、用友、MES、自建數據庫等所有數據匯聚到一個統一的數據湖。它通過嚴格的數據治理，統一數據標準，并確保 Copilot 能夠通過安全的 API 訪問到這些實時、準確的全域數據。這徹底打破了 Copilot 只能在 Office 文檔里打轉的局限。

2.MLOps 平臺（專有大腦）：這是最關鍵的一步。它建立了一個完整的模型訓練、微調、部署、監控的工具鏈。通過它，企業可以將過去十年積累的銷售話術、產品工藝參數、金融風控規則等專有知識，作為高質量訓練數據，對通用大模型（如 GPT-4）進行微調。

我們看一個專有能力固化的場景：

問題：制造工程師在使用Copilot寫工藝文檔時，Copilot不知道企業專有的“產品A注塑溫度范圍”。

解決方案：MLOps 平臺用企業過去十年積累的工藝文檔微調了通用模型，生成了企業專有的“工藝AI模型”，并將其部署為API。工程師在Word里提問時，Copilot 調用這個專有 API，回答：“根據歷史數據，產品A的最佳注塑溫度為 185-195℃。”

通過數據中臺，Copilot獲得了廣度；通過 MLOps，Copilot獲得了深度。企業不再是使用別人的通用 AI 能力，而是真正將 AI固化為自己的核心資產。

四、錦上添花能力重構

AI 轉型是一場馬拉松，而不是百米沖刺。我們必須按照企業的AI 成熟度，分階段、有側重地推進。以下是我根據經驗總結的四階段路徑圖，供您參考。

Phase 1 (3-6個月)：從點到線，快速獲得 L1-L2 能力

核心目標：解決最表層的信息輔助和知識管理問題，快速獲得員工信任。

在這個階段，需要做的是選對平臺，并建立基礎知識庫。如果您的企業是咨詢公司，知識密度高，應優先投入飛書，解決“知識在哪里”的問題；如果是制造業，流程密集，則應優先投入釘釘，解決“事找人”的問題。這是效率的快速釋放期，投入成本低，見效快。

Phase 2 (6-12個月)：破壁行動，實現 L3 流程自動化

核心目標：突破辦公平臺 AI 的“半成品困境”，實現跨系統流程自動化。

這是決定轉型成敗的關鍵一步。必須投入資源進行“破壁行動”：

·對于飛書/釘釘用戶：重點投入Agent 中臺 + iPaaS的架構設計和集成，打通與 ERP、CRM 的連接。

·對于企業微信用戶：重點進行流程挖掘，找出流程瓶頸，并用RPA實現訂單處理、庫存查詢等關鍵業務的自動化。

此時，您將看到 AI 從一個“聊天助手”，進化為一個真正的“執行者”。

Phase 3 (12-18個月)：構建中臺，實現 L3+ 數據驅動決策

核心目標：徹底解決“數據孤島”問題，構建全域數據基礎，為更高階的 AI 奠基。

您需要將精力轉向后端，著手建設數據中臺，將所有核心業務系統的實時數據匯聚。這是最耗時、最見功力的階段，但它確保了后續所有 AI 模型都能基于統一、準確、實時的數據進行決策。公司的 CFO 在 Excel 里用 Copilot 提問，系統能從金蝶 ERP 里提取實時現金流數據，而不是僅僅搜索 Office 文檔。

Phase 4 (18-24個月)：固化能力，實現 L4 核心競爭力

核心目標：通過微調，將企業專有知識固化到 AI 模型中，形成難以復制的核心競爭力。

一旦擁有了數據中臺，就具備了實施 MLOps 的前提。需要建立模型訓練、部署和監控的工具鏈，用企業的歷史數據和經驗，訓練出獨一無二的“企業專家模型”。這使得公司的 AI 能力不再依賴于任何一個平臺，而是成為了企業的私有資產。

一個有遠見的管理者會明白：平臺AI只能讓公司與競爭對手“齊平”，而只有數據中臺 + MLOps 才能讓公司“超越”。這是從“工具使用”到“能力重構”的必經之路。

唯有如此，AI才能真正成為企業核心競爭力的堅實地基。

附：相關資源

• 飛書AI官方文檔
• 釘釘AI助理開發平臺
• 企業微信5.0功能介紹
• Microsoft 365 Copilot幫助文檔

——完——