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      當一張AI卡片扎進企業數智化

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      文|魏琳華

      編|王一粟

      創業公司老板何總最近遇到了一堆“煩心事”:

      處在公司需要招人的擴張期,他每天需要面試四五名候選者。把每個人的對話用錄音筆錄下來以后,就變成了“燙手山芋”——幾十條錄音堆在手機里,完全分不清誰是誰。

      除了他個人外,團隊的經驗復用上也發現了新問題:銷售團隊的客戶拜訪紀要總是散亂放置,有的在釘釘文檔,有的在本地硬盤。這導致,入職的新人想要參考團隊經驗,了解客戶檔案,不僅要到處找資料,還要從大量文件中摘取有效信息。

      “我們不是沒有數據和知識,而是數據和知識都像‘散養’的羊,東一只西一只,既沒法管,更沒法用。”一位企業家的吐槽,戳中了無數企業的痛點。

      在智能化轉型加速的今天,作為企業的核心資產,數據和知識管理卻還沒跟上腳步。

      IDC《中國數據管理和數字化市場調研報告(2025年)》指出,超過半數企業(52%)尚未啟動“數據資產入表”,主要歸因于估值模型缺失、成本歸集困難以及數據質量不達標等問題。

      如何獲得數據,并將分散的數據整合進企業內部變成知識,讓知識發揮應有的價值?一枚小小的AI硬件DingTalk A1,正好解決了這個難題。

      這款用于AI記錄的釘釘首款AI硬件,上線即爆火,拿下品類品牌成交榜Top 1。



      DingTalk A1是釘釘推出的首款AI錄音卡片,它打通了錄音、數據整理分類、再到AI分析的閉環,幫助企業實現了從“獲取數據-管理知識-AI分析數據-賦能業務”的完整閉環。在12月23日釘釘舉辦的AI釘釘1.1發布會上,DingTalk A1面向企業場景繼續升級。

      “這次升級,DingTalk A1逐漸從一個‘個人助理’成長為‘團隊AI助理’,它會把團隊中相關所有人的溝通、協同、會議所有的數據進行全面整合。”釘釘CEO無招說,“以AI銷售場景為例,所有的一線銷售人員的信息聚合、個人機會的洞察、組織機會的洞察,都會通過全面數據整合之后形成組織的智能。”

      以DingTalk A1為錨點,釘釘試圖以“輕量化入口+AI智能化”的組合,獲取散落的企業數據,變成知識,并將其重新煉化為能夠多次復用的價值。

      企業數智化轉型,需要線下的數據入口

      對于需要完成數智化轉型的企業來說,他們的第一步往往就卡在“收集信息”上。

      房車出口公司總經理張振漢對此深有體會。作為老板,他無法分身參加每一場客戶溝通會。過去,他了解一線動態的方式只有兩種:看員工寫的文字簡報,或者聽口頭匯報。但他發現,這中間存在著巨大的信息黑洞。

      “人腦記的東西,兩天就模糊了;讓別人去記錄,你還要擔心他有沒有理解對、有沒有加入自己的主觀臆斷。”張振漢說。

      但在傳統的辦公流程中,這些信息因為沒有統一的記錄和存儲入口,要么流失在口口相傳的過程中,要么被員工隨手丟在各種儲存設備中,導致間隔一段時間后無從找起。

      數據的分散放置,最終造成了管理的常見困局——信息像一條傳送帶,經過每個人時都被失真一次、改變一次。到了需要的人手里,已經是改過多次的版本。

      對于企業來說,要想做好數智化轉型,關鍵就在于搭建好數據的統一入口,從而沉淀出專屬于自身的知識庫。

      知識沉淀的前提是“能及時捕獲”,DingTalk A1的輕量化設計徹底解決了傳統知識采集“門檻高、操作繁”的問題。

      作為卡片大小的硬件,DingTalk A1可磁吸在手機背后,便于隨身攜帶的同時,能夠一鍵錄音并實時完成轉寫。對于企業來說,這些內容還能同步上傳到企業的知識庫中,讓決策人員及時接收到信息,支撐洞察決策。



      “我非常欣喜的兩點:首先,它可以支持在會議中的一些實時翻譯,”友成控股執行董事許笑迎說,“其次,會議結束之后,信息都可以同步到國內知識庫中,我就可以第一時間了解到他們和客戶的溝通情況,得到客戶的真實反饋。”

      許笑迎還分享了一件令她印象深刻的事:董事長去墨西哥出差時,她特地給配了一個DingTalk A1。第二天結束會議后,董事長碰到客戶講西班牙語溝通時,不僅能用A1實時看翻譯,還能根據結果,指出轉譯人員翻譯遺漏的內容。

      “回來之后,立即拍板,我們趕緊給所有的外派人員和我們的高管都人均配上一個A1。”許笑迎說。

      更深層次的變革在于管理邏輯的轉變。DingTalk A1這次從“個人效率助手”升級為“組織工作助理”,這意味著數據權屬從個人回歸到了組織。

      DingTalk A1支持企業統一采購與統一配置,將所有錄音數據直接同步至統一管理后臺。統一入口的打造,讓散落的數據變成了能夠集中整合的資產。



      通過DingTalk A1這個小小的“入口”,搭載企業后臺管理,釘釘想做的,就是幫企業終結知識的“散養時代”,為后續的數智化轉型奠定根基。

      怎么管理這些數據,才能發揮價值?

      不過,有了數據入口,“存而不理”的知識庫,往往讓企業陷入“堆砌式管理”的困境。

      “單次工具,沒有數據沉淀。一天面試四五個人,十幾二十條錄音,時間長了就對不上號。所有文件就是一條長列表,沒分類,沒索引,更沒辦法分析。”頭疼面試的何總說。

      在他的復盤中,他認為,如果能把面試數據留下來,一年后就能看出很多問題——什么樣的人在公司長期表現最好?什么樣的表述代表真實能力?招聘標準應該怎么調整?

      其次,在社工、高校等特定工作場景中,往往還涉及大量手寫內容和冗長的錄音文件,這讓文件內容的整理和關鍵信息的提取費時費力。

      面對雜亂的知識庫,后續信息的查找更變成了“大海撈針”的低效工作。

      在傳統的關鍵詞搜索中,檢索往往只能匹配字面意思,無法理解語境和邏輯關聯。比如,想查找“客戶對產品節能的需求”,可能因為錄音轉寫中表述為“能耗降低30%”而無法精準匹配。

      采集后的知識如何從“雜亂信息”變成“可用資產”?關鍵在于結構化整理。

      而這正是DingTalk A1的核心優勢之一——依托釘釘AI聽記的升級,A1不再是機械地轉寫文字,而是像一個具備專業背景的“助理”,自動完成知識的分類、標準化和提煉。



      在發布會現場,釘釘表示,他們和通義團隊花了約超過10億元來訓練ASR(自動語音識別)大模型。模型能力提升帶來最直觀的優勢,就是在轉寫精準度上。

      “我們在通用模型基礎上,針對方言(如溫州話)和垂直場景進行了重投入。 行業平均精準度可能只有60%-70%,但我們要求在特定時間內精準度必須達到98%以上,要把根基扎牢。”釘釘產品經理說。

      轉寫準確度提升的基礎上,針對不同行業的專業需求,DingTalk A1通過打造行業場景模板,能夠給出針對性的優化和建議。

      以法律場景為例,釘釘在發布會上表示,其發布的“法律版”是與行業機構合作,引入其行業專有詞庫共同訓練模型。同時,他們還開發了專屬行業方案,包括文檔檢索、案件洞察分析等專業場景。這種基于特定行業邏輯的洞察,是個人版工具無法觸達的深度。



      借助大模型的能力,它不僅能對記錄的過程進行分析,還能從兩個角度賦能:在員工端,AI會給客戶拜訪打分,指出不足并提供提升建議;在管理端,它可以把“銷冠”的能力沉淀為標準,賦能給全體銷售;老板能洞察產品的一線反饋,讓數據變成可供決策的結構化資產。

      經過企業后臺的梳理和整合,沉默的數據在結構化重塑及AI的理解中產生了“化學反應”,真正實現了從“記錄一切”到“洞察一切”的質變 。

      讓語音智能無縫,嵌入企業系統

      知識的終極價值在于“復用并創造價值”,結合釘釘在B端生態的沉淀,語音數據的價值進一步被放大,幫助企業提效增收。

      最直觀也最讓人印象深刻的是,在銷售場景,DingTalk A1通過開放接口的方式,聯合銷幫幫、勵銷、有成、帆軟等生態伙伴,打通了CRM(客戶關系管理)系統,讓數據真正融入業務流程。

      這樣做的好處是,DingTalk A1能夠直接把客戶拜訪錄音中的信息用AI完成自動提取,把關鍵信息填入CRM系統,減少銷售人員手工錄入的負擔,同時,確保客戶數據的準確性和完整性。

      “原來的CRM是過程管理工具,數據不夠客觀。現在接入了DingTalk A1客觀的錄音數據和AI能力,對企業非常有價值,所以這些生態伙伴也愿意和我們一起推薦這個產品。”DingTalk A1產品負責人說。

      這種業務流程的深度融合,不僅讓管理變得透明,也降低了技術落地的門檻。

      步入數智化時代,數據獲取與知識管理的價值就在于為企業“降本增效”。但對于中國數千萬中小企業來說,想要完成轉型,往往面臨“高門檻、高成本”的制約。

      釘釘DingTalk A1與AI聽記結合,實際上提供了一種“輕量化轉型”的樣本:無需大額投入,無需專業人才,通過AI實現軟硬結合,讓中小企業以最低成本享受AI紅利。

      在這個“數據就是競爭力”的時代,企業的核心競爭力不再是擁有多少資源,而是能否高效管理和復用知識。

      DingTalk A1用一張小小的卡片,終結了企業數據獲取和知識管理的“散養時代”,基于釘釘基因的“場景化思維”,釘釘用DingTalk A1,切入會議溝通、知識積累等高頻場景,最終打造了一個入口統一、高質量整合的知識庫及實時智能“AI大腦”,用語音智能幫助企業進一步數智化轉型。

      這正是組織效率從量變走向質變的關鍵節點。

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