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（来源：全天候科技）

率先落地 " 企业大脑 "，WPS 365 将隐性知识转化为数字资产。

AI 在个人层面的提效已经肉眼可见，但拉到组织层面，几乎没有哪家公司能说清，到底变好了多少。

据 Gartner 今年 4 月对 782 位企业 IT 负责人的调研，七成以上 AI 项目回报不及预期；贝恩咨询上月覆盖 951 家企业的报告亦显示，企业 AI 投入在快速增长，但回报却远远没有跟上。

"AI 对个人效率的提升和对组织效率的提升完全不一样。"金山办公副总裁吴庆云说，"AI 如果部署在一个比较陈旧的组织结构上，可能会放大你的缺陷，而不是帮你解决问题。"

算力可以买到，模型可以迭代，但一家公司几十年积累下来的隐性经验，既买不到，也无法凭空迭代。

资深法务扫一眼合同就知道哪些条款是行业惯例、哪些暗藏着真正风险点；资深项目经理看一眼数据，就知道该问题出在哪里。这些在实战中历练过的工作经验和行业 know-how，藏在资深员工的脑子里，从来没有被数字化过。

AI 碰不到这些东西，在真正关键的业务场景里就很难站住脚——企业生产落地时的 " 水土不服 "，根源往往在这里。

早在 2024 年，金山办公在业内率先提出 " 企业大脑 " 愿景——让 AI 理解并运用企业自身的数据和经验，推动组织能力的持续进化。历经两年打磨，承载这一战略的 WPS Comate 即将于 7 月亮相。

在正式发布前，金山办公用 Comate 做了一次内部实验：把法务团队十几年来审核合同留下的几十万封邮件、批注和修改记录整理出来，用这些承载着真实审核经验的文件训练合同审核 Agent。风险识别准确率超过 90%，达到了部门中级法务员工的水平。而同台竞技的一家按通用法律知识训练的专业法律 AI 公司，在测试中只拿到了 60% 出头的成绩。

在金山办公副总裁王冬看来，两者差距的根源不在模型，在经验。通用法律知识看合同，势必不如吸收了企业自身判断逻辑的 AI。

而企业的判断逻辑最终都会沉淀到某种具体的载体上——合同、邮件、报表、手册——都是文档，而这，是金山办公沉淀了 38 年的主场。

目前，WPS 云文档上已沉淀超过 2900 亿份文件，是企业十几年产出的核心业务数据。

一

胜负手，不在模型里

企业 AI 能不能真正落地，决定因素往往不在模型。

大多数企业 AI 项目死于两个极端。要么是野心太大，比如让 AI 做 " 员工的全生命周期管理 " 这类人类都很难搞定的事；要么是场景太小，比如让 AI 做 " 语音填外出单 "，结果做完发现大家每周出不了几次门，上线后不了了之。

金山办公的做法，是挑选高价值、高难度的 " 双高 " 场景集中攻关，让 AI 去挑战企业运转中最严肃的业务场景。

会上，王冬分享了一个使用金山办公将于 7 月正式发布的组织级 AI 新品跑通的 " 双高 " 案例：付款合同审核。

由于合同直接涉及付款，是企业里最不能出错的流程，因此，尽管法务真正关心的风险点可能就两三页，但每份合同三十多页，必须逐页排查，不能遗漏，负责这项工作的法务小组加班几乎成了常态。

要用 AI 做合同审核，首先要解决一个根本问题：审核规则从何而来——资深法务员工的经验不在任何手册里。哪些条款看似严苛其实是行业惯例，哪些不起眼的措辞暗藏付款陷阱，这些实战经验都在人的脑子里，从未被系统化。

王冬的团队选择从数据入手。他们发现，法务团队十几年来审完合同后都会发邮件记录意见。几十万封邮件和附件，完整记录了每一次审核的判断和理由。基于这些宝贵的 " 实战数据 "，团队把这些沉淀多年的邮件和文档提取出来，用模型总结成一条条可执行的知识，搭建起了合同审核的初步知识体系。

" 凡是真正重要的场景，你去看，数据一定已经有了。" 王冬说。

但仅有历史数据还不够。法务审核中最关键的判断，往往是资深法务员工脑子里那些没法写成文档的经验。为确保这些高价值场景真正落地，金山办公推出了 " 三联四合 " 的 FDE（前线部署工程师）驻场陪跑模式，由业务专家与技术团队背负同一量化 KPI，确保 AI 从概念验证真正嵌入业务流程。

CFO 直接把部门最资深的合同专家抽调进项目组，和工程师坐到一张桌子上办公，彼此密切协作。

专家审完 AI 的输出，能立马给出修正意见，工程师借助 AI 更新规则、迅速迭代，再和专家一块进行下一轮优化。

王冬说，这种节奏和传统 IT 完全不同。" 以前是调研三个月、开发三个月、上线不对再改三个月。现在两个团队同背一个 KPI，按分钟级给反馈。"

这种模式的价值，不仅快速交付 AI 工具，更能帮助企业完成一次核心业务知识的系统性梳理和数字化萃取。它把人的经验，变成了组织的资产。

金山办公内部部署后，审批周期由 5 – 7 天压缩至 1 – 2 天，法务效率提升约 200%。团队里每位法务都有一个读过几十万份历史合同、融合了资深法务多年审核经验的 AI 助手，让资深员工的经验给在整个组织中流通，给整个组织带来加成。

据王冬介绍，该系统的风险识别准确率超过 90%，综合了历史数据、资深员工经验和大模型能力，已经比普通的中级法务还强。

自此，法务小组不再需要常态化加班，法务负责人对 AI 的态度，从最初的小心谨慎，到后来被 " 完全折服 "。

二

企业 AI 的竞争，

来到了金山办公的主场

当企业 AI 的战场从 " 对话 " 转向 " 文档 "，竞争便来到了金山办公积淀最深的领域。

企业里最值钱的经验——审核逻辑、风险判断、业务规则——总会沉淀到具体的介质上：合同条款的批注、邮件里的修改意见、报表中的数据关系、手册里的操作流程。这些介质，绝大多数都是文档。WPS 云文档上沉淀着超过 2900 亿份企业文件，中国大量企业的合同、报表、方案、手册都在这个平台上。

要让 AI 读懂这些文档，识别文字只是起点。更关键的是理解结构：哪段是风险条款、哪处是格式套话、批注之间的引用关系是什么。WPS 做了 38 年中文文档处理，从公文格式到复杂图表混排都有自研解析引擎，旗下文档 OCR 模型全球评测排名第一。

光有技术还不够。合同审核涉及供应商报价、付款条件、法务意见，都是企业最敏感的资产。金山办公能走进这类场景，前提之一是全栈私有化部署：数据不出企业自己的服务器，权限严格继承，全链路可审计。目前，金山办公服务超过 100 万家企业组织客户，头部政企客户超 1.8 万家。

文档处理能力、数据安全信任、再加上 FDE 这种业务专家和工程师贴身协作的交付方式——三个条件叠在一起，构成了金山办公做组织级 AI 的结构性位置。

过去，AI 办公赛道的主流做法是把 AI 装进对话框，用更流畅的交互提升效率。这条路降低了信息流转的门槛，但企业真正的核心经验，往往不是沉淀在即时对话里，而是沉淀在那些经过反复修改的合同、报表和手册中。

谁能深入这些文件，谁就离企业 AI 真实落地更近了一步。

三

扩展到更多场景

把一个场景打通、跑透只是开始，能否把能力复制到更多场景，才是企业 AI 落地的真正考验。

（图为 Comate 产品信息）

6 月 17 日，在第十二届全国 CIO 大会期间，金山办公在业内率先释放了 " 企业大脑 " 战略的落地信号，并预告 WPS 365 全新组织级 AI 产品 "Comate" 将于 7 月亮相。内测上线仅一个月，5000 人的组织里日活就超过了 3000，员工自发创建了 5000 多个 Skill。

让王冬意外的是，大量 Skill 并非出自工程师之手，而是销售、法务、HR 这些从不写代码的员工在主动搭建。他的秘书，一个文秘出身、完全不懂代码的员工，也成功用这个 AI 新品搭了一个旅游拼团系统。

" 软件开发的门槛真的降低了。" 王冬感叹道。

在外部客户中，基于金山办公的组织级 AI 能力同样开始落地。

奇瑞汽车全球 6 万员工，售后网络遍布全球，而维修文档长期沉淀在中英文体系里，跨语言、跨地域的知识传递一直是难题。基于 WPS 365，奇瑞构建了企业知识库，推出多语种 AI 售后助手，4000 多个办公智能体在研发、生产、营销、售后全链条运行。

基于金山的组织级 AI 系统，奇瑞 IT 问题处理效率提升 30%，单次故障查询从 10 分钟降至 1 分钟，年节约成本超 3000 万元。

财报数据反映了金山办公 AI 业务的增长势头。

数据显示，WPS 365 连续五个季度收入同比增长超过 60%，2026 年一季度达到 2.44 亿元。WPS AI 月活突破 8000 万，同比增长 307%。2025 年全年 AI 相关收入约 6.53 亿元，同比增长 230%，增速远超公司整体。

而现在，金山办公正在全面从 " 卖办公工具 " 走向 " 卖组织级 AI 能力 "。

进入 2026 年，从 OpenAI 到 Anthropic，从微软到国内的大模型厂商，AI 行业的竞争重心正在从个人场景向组织办公场景迁移。

微软 Copilot 在全球企业中推进，钉钉和飞书也在各自协作体系里叠加 AI 能力。组织级 AI 的竞赛已经开始，各家都在找自己的路。

路径或许各不相同，但行业正在形成一个越来越清晰的共识：决定企业 AI 成败的，往往不是模型本身，而是谁能更快地激活企业自身积累的隐性知识。

当行业还在为 AI 的投入产出比焦虑时，金山办公已经用一条扎实的路径证明，AI 的价值不在于替代人，而在于激活那些沉睡在企业文档里的、最宝贵的隐性知识。金山办公的实践，提供了一条值得参考的路径：先找到高价值场景，再从企业自己的文档和数据中挖出沉睡的经验，用业务专家和工程师的贴身协作让 AI 真正理解业务。

这条路，未必最快，但足够扎实，走得进企业最严肃的业务深处，也能真正帮企业走完 AI 的最后一公里。

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