协同办公领域AI发展与应用实践报告

协同办公领域AI发展与应用实践报告 序言 当前，大模型领域正经历前所未有的快速发展，各国纷纷投入巨资和顶尖人才，试图在这一新兴技术领域占据领先地位。在企业层面，大模型技术及其应用正以前所未有的能力，全方位重塑企业运营，不仅是效率提升，更是战略决策的智能引擎。从自动化繁琐任务到洞察复杂市场动态，从个性化用户体验到驱动创新产品服务，AI赋予企业前所未有的敏捷性与洞察力。这不仅是工具的革新，更是思维模式与商业逻辑的深刻变革，推动企业从传统运营向智能驱动的未来形态跃迁，决定其在数字经济时代的核心竞争地位与可持续发展潜力。 协同办公，作为企业日常运营的重要支撑，在AI的能力加持下正在发生颠覆式的改变。如在线上会议场景中，AI能够实时完成翻译、快速处理音视频内容并生成会议纪要，打破地域与语言障碍；文档协作场景中，AI的文本生成与创作能力，让文档的协同编辑和校对变得轻松高效；知识管理场景中，基于AI构建的智能知识图谱，可以实现知识的高效检索与共享。除日常办公场景外，AI协同办公也在智能任务分配、自动化流程处理以及知识库整合等领域也实现落地。 经历近两年的发展，IDC观察到越来越多的企业在协同办公领域已经引入AI能力。本白皮书调研企业在协同办公领域AI的应用现状，洞察企业在协同办公领域遇到的各类问题，为企业协同办公领域AI落地难题提供破局策略，此外并结合大量优秀企业的亲身实践案例，为企业决策者提供参考与借鉴。愿企业借AI东风，破浪前行，在智能化浪潮竞逐中领航登峰，开启智能新篇章。 ⸺IDC 中国副总裁 韩国华 目录CONTENTS 第一章 协同办公领域的前沿趋势�� �� AI正在改变企业的生产和工作模式�� AI协同办公为企业发展注入新动能�� 企业协同办公最新趋势研判������ 第二章 企业协同办公领域AI能力落地痛点�� �� 不同人群在协同办公领域对AI的能力期待�� AI时代，CIO视角下的协同办公难题���� 第三章 提升办公效率的AI落地场景�� �� 破局企业协同办公难题的策略�� AI技术在通用办公场景的应用实践�� AI技术在业务应用场景的应用实践������ 第四章 企业协同办公AI场景的落地建议�� 第五章 企业协同办公实践案例�� �� IDC案例解读�� �� 企业实践案例 �� 第一章 协同办公领域的前沿趋势 01AI正在改变企业的生产和工作模式 大模型自爆发以来，经历了从自然语言处理到多模态应用的快速发展，成为人工智能领域的核心驱动力。其技术不断突破，赋能金融、医疗、零售、教育等众多行业，提升社会运行效率，改变企业的生产和工作方式。当前，大模型正开启通用人工智能时代，重新定义智能的边界，成为推动经济发展和产业变革的关键引擎，IDC预计到����年，AI对全球经济的累计影响将达��.�万亿美元。 AI也在重构企业的工作空间、企业劳动力甚至是企业文化： 工作空间：人与AI的深度协作将持续打破物理与数字世界的边界。如视频会议的文档解析、历史会议回顾等AI功能大幅提升了传统会议沟通的效率，AI降噪解决方案大幅改善不同空间场景下的沟通体验，物理空间对交流协作制约将越来越小。 劳动力：劳动者将不断提升AI应用能力来适应新的工作环境。随着人与AI协作成为常态，劳动力的结构也将发生改变，数据录入、基础设计、传统客服等工作将被AI替代，算法工程师、机器学习工程师等岗位需求会持续增加。 企业文化：AI驱动持续学习型文化的诞生。随着AI对机械化、重复性工作的替代，人的创造性也将不断释放，协作、弹性、创新与持续学习与善用AI能力的企业文化诞生。 AI正在成为推动产业升级的关键力量，未来AI将围绕企业的生产与工作模式催生出更多的新场景与新应用，推动社会经济高质量发展。 02AI协同办公为企业发展注入新动能 随着AI在协同办公领域的应用，智能新协同涌现。智能新协同是指在AI技术的加持下，传统的协同办公应用从信息传递与任务流转的工具，跃迁成为具备智能理解、主动响应与动态优化系统的全新协同模式。这种协同方式能够在组织、员工和业务之间形成正向反馈的智能闭环，从而激发了企业活力，具体体现在协同对象更多元、协同范围更广泛两个方面。 协同对象包括人与人、人与机器、人与AI。AI让人与人的协同不再受语言限制，机器翻译与自然语言处理让不同语言之间实现实时交流；AI让人与机器的协同打破了“人输入，机器输出”的传统方式，让人机交互更加多元、自然和高效；人与AI的协同体现在分工明确，人类专注创造性工 作，AI专注数据类工作，人与AI的协同正从“人主导-机器执行”向“人机共生”演进。多元的协同对象不仅大幅释放了员工的创造力，还能避免企业资源浪费。 协同范围包括办公协同、业务协同与生态协同。办公领域，会议纪要总结、AI辅助写作、文字与音视频内容转化、文档速读、知识库RAG等功能为员工节省了大量精力；业务领域，AI将重复的业务流程进行自动化编排，打通业务数据，打破业务堵点；生态领域，AI围绕上下游企业提供了包括智能供应链、智能排产、智能营销、智能客服在内的各类落地方案，带动产业链从线性到网络、从静态到动态、从局部优化到全局最优的发展新模式。协同范围的扩大让企业更具活力。 03企业协同办公最新趋势研判 随着AI大模型技术的持续突破以及在诸多场景中展现出的颠覆式创新应用潜力，企业界正感受到前所未有的紧迫感。企业迫切希望拥抱并应用AI，将其视为驱动变革的核心引擎，旨在深刻改变传统的管理方式，创新业务开展模式，并实现业务流程的全面优化与效率提升。 协同办公作为贯穿企业业务经营管理全流程的重要领域，在AI技术发展和企业智能化转型需求的双轮驱动下，正在迎来大模型时代浪潮下的新趋势： AI原生的协同办公将广受关注 企业员工对AI的使用习惯已经从轻度探索走向重度应用，协同办公应用嵌入的AI功能也持续丰富。相较于传统协同办公模式，AI原生的协同办公在多方面具备显著优势，如能够辅助生成并优化内容、实时多人协作、智能跟进任务等，让用户仅通过自然语言即可实现多模态交互，大幅提升用户体验。因此，AI原生的协同办公更受青睐。 智能体将重构人机交互边界 智能体具有自主学习和决策能力，通过感知环境，匹配算法策略，可以实现对人类指令的理解与反馈。智能体与企业知识库共生共荣，知识库为智能体提供训练数据，智能体持续优化知识库并实现数据自动化调用。智能体打破了传统人机交互的“指令-执行”模式，重构了人机交互的边界。IDC预计到����年，智能体将彻底革新企业中工作任务分配与执行的方法，预计将影响G����企业中至少��%的知识性工作，进而实现生产力的翻倍增长。智能体将贯穿企业知识资产积累的整个环节，包括知识搜索获取、知识共享以及知识洞察。 超级助理与数字员工将成为新型人力资源 AI协同办公将员工从标准化的任务中解放，使其专注于更高阶的判断、创新与资源整合等工作。IDC预计到����年，��%的工作角色将被重新定义，员工将从重复性工作的执行者转变为创造性工作的策划者。企业员工将拥有自己的AI超级助理，帮助员工更高效的完成工作。目前具备自主学习和自我优化特征的数字员工已经在金融、零售、医疗等多个行业落地，如银行网点的数字人可以完成账户开设、信用卡审批、贷款申请等常规重复性流程，节省了大量人力成本，并提升了风险自动化监测预警能力。配备超级助理的传统员工将专注于更有价值的创造性与策划类工作，数字员工更聚焦于数据与自动化相关的工作，两者将共同形成企业新型人力资源。 协同办公SaaS化将是企业的主流部署方式 云计算和移动互联网技术发展成熟，兼顾灵活性与数据安全的SaaS化成为了协同办公的主要形式。全球企业整体协同应用需求将增加，IDC预计到����年，全球协同应用产品占企业应用的比例将从����年的�.�%增长至�.�%，中国协同办公SaaS的占比将从����年的��.�%增长至��.�%，且近��%的企业将增加会议协同应用。 安全合规能力将成为企业在协同办公场景引入AI能力时考量的关键 数据安全是企业的红线，企业将更加关注数据隐私与合规风险。一方面，各国对AI应用的数据处理提出明确要求，企业需要保证数据合规；另一方面，协同办公产生的数据量大且管理复杂，对企业的数据安全管理能力提出了很高要求。因此企业在引入协同办公的AI能力时会关注安全合规能力。根据IDC调研数据，在安全、风险和合规、基础设施与IT优化、数据分析、用户体验以及终端设备等领域，高达��%的企业将安全、风险与合规列为IT投入的重点领域，体现了企业对安全合规能力的高度重视。 图表 �-安全、风险与合规是全球企业IT投入的重点领域 第二章 企业协同办公领域AI能力落地痛点 01不同人群在协同办公领域对AI的能力期待 企业的业务场景多样，不同业务部门对AI带来的改变充满期待，同时企业在选择AI应用时也需要明确的参考依据。IDC通过行业访谈与调研，认为企业需要以业务需求为核心，考虑AI应用成熟度，结合实际业务场景进行综合评价。企业可以参考各部门业务场景对AI能力的优先级： 02AI时代，CIO视角下的协同办公难题 协同办公进入到AI时代后，CIO作为企业的数字技术的决策者与业务架构的设计者，不仅需要统筹企业的业务、应用、数据和技术架构，还要关注员工对AI协同办公的使用需求。IDC通过访谈各行业的CIO后，发现了如下难题： 场景多样 不同部门细分场景需求复杂。不同的业务场景对即时通讯、文档协作、视频会议、订单合同以及业务相关的应用的需求不同，如何满足不同部门的协同办公需求，实现高效协作与业务优化，给CIO提出了较大的挑战。 协同工具多样、入口多样，造成端到端协同困难。企业如果使用了多个协同办公应用，将造成不同应用上的数据无法同步或共享，这会导致信息碎片化。同时员工需要在多个应用（如IM、邮件、视频会议）反复切换登录身份，这会浪费不必要的时间。 应用割裂 协同办公应用与业务系统对接困难。协同办公应用需要与业务系统打通，实现数据共享与流程自动化，但即使通过API访问到不同系统的数据，也会面临API接口定制开发、系统兼容性、数据隐私等问题，给企业的IT技术带来了较大挑战。 同时，实现工作流与协同办公深度对接，需要建立在IT团队对业务需求充分理解的基础上，要实现工作流的引擎优化，还要兼顾用户使用体验以及AI兼容性，这对企业的技术能力提出了很高的要求。 数据割裂 协同办公应用的多样化会造成数据散乱。数据散乱会直接降低跨部门的沟通效率，信息不畅也会提升管理难度，导致业务效率低下，员工疲于应对沟通等问题。 数据资产沉睡或低效流转，企业知识难以沉淀。数据是企业的关键资产，由于数据分散和割裂会直接导致数据标准无法建立，进而出现数据重复存储、格式不兼容、数据质量不佳以及数据孤岛等现象。这对企业的数据架构与数据治理提出了较大挑战。 体验分散 协同应用分散，员工体验不佳。员工在多个协同办公应用中反复切换，会导致注意力中断，深度工作效能降低，同时也会带来误操作风险（如文件漏发、版本错误等）。同时，由于数据不通，聊天记录中的文件与任务脱节，会导致员工反复追溯信息源头，造成不必要的人力资源浪费。 流程割裂导致效率低下。跨业务沟通中出现的责任模糊会直接影响业务连续性，流程割裂会导致无法形成SOP，对企业的整体运营效率产生极大阻碍。 安全风险 企业如果缺乏数据安全意识或权限管理不当，当遭遇网络攻击时，可能会给企业带来很大的数据安全隐患。 此外，出海数据需要满足合规要求。企业在出海过程中需要全面了解所在地的数据政策，满足海外国家安全合规标准（如GDPR、ISO �����），同时也要制定海外数据安全策略与数据回传机制，降低数据合规风险。 价值衡量 企业需要考虑自建或外采综合成本。自建系统需要考虑硬件、软件、二次开发、安装部署以及运维等成本；外采需要考虑订阅费、迁移费、维护费等费用。无论是自建还是外采，都会面临各类不确定因素，决策难度较大。 同时