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釘釘AI助理的出現，可以幫助許多人群解決困境，比如幫助中小商家解決業務問題。這篇文章里，作者就結合真實的業務場景做了深度闡述和評測，一起來看看本文的分享。

導語

從 2022年底 ChatGPT 橫空出世后，AI 技術又重新成為各行各業普遍關注的風口，無論是算力層、模型層、應用層都在不斷涌現各種新的公司和服務。要讓 AI 真正成為促進各行各業再次發展的“新質生產力”，最為關鍵是要在各行各業中找到 AI的應用場景，并且避免陷入“拿著錘子找釘子”的狀態，而是要先深入行業里去找到“釘子”。

但在這個過程中，大家往往關注到的是頭部、腰部企業的訴求，商家等小微企業是一個普遍被忽視的群體。這當然也可以理解，在傳統軟件時代，軟件公司需要優先服務需求相對標準化、有一定付費能力和規模的企業，才能解決生存問題，而小微企業付費能力相對弱，因此客單價比較低，同時由于存活率低，后期服務續費的概率也更低，從各個維度看，很容易成為一個被忽視的市場。

除了市場缺乏專門為小微企業設計的工具外，對于缺少品牌和資金的小商家來說，要招到會使用專業工具的數字化人才，難度上遠超中大企業。

但隨著釘釘 AI 助理的開放，小商家的困境將有望得到解決，與傳統軟件的工具形態不同，釘釘 AI 助理更像是一名能夠用好工具的數字員工，它能進入到企業內聆聽老板的需求，解決老板的實際業務訴求，這會讓更多小微企業享受到普惠 AI 的紅利。

本文我將以身邊的1個淘寶小商家作為case，結合真實的業務場景，看看釘釘 AI 助理如何幫忙小商家解決業務問題，在這個過程中我也會對釘釘 AI 助理的能力從各個維度做深入的測評。

一、小商家的業務經營之痛

【在中大企業的夾縫中競爭生存】

小微企業很難與中大企業競爭大市場，從細分市場切入的他們同時也面臨眾多同體量的公司競爭，對于小微企業而言，求生存往往是他們最最核心的訴求，因此獲取收入是這些小商家最重要的事情，而獲取收入的第一步便是營銷獲客。

在短視頻時代，全民創作成為浪潮，涌現出了更多的KOC，同時在消費者端來看，獲取信息也更碎片化了，分散在各個媒體平臺，這對于商家而言，則意味著更加需要通過這些短視頻平臺來獲客。

因此，不少商家開始希望去連接短視頻平臺上的達人，通過商業合作來達到破圈、營銷推廣的目的，對于達人而言也是一個很好的收入來源，同時也有助于平臺的生態繁榮。

【訴求容易被忽視】

目前作為平臺，顯然會更多地關注頭部 KOC 與頭部企業，只有他們才能帶來 GMV 和收入規模的大幅增加，至于小 KOC 和小商家的匹配則相對薄弱：

• 頭部 KOL能夠上平臺推薦，獲得更多的商業機會，但小達人很難
• 頭部商家有更高的預算，但預算有限的小商家，也希望能自己去鏈接到適合自己的達人

【小商家努力破局，但模式運轉成本高】

有些商家開始自己去找小網紅合作，由于小達人的粉絲量往往一般，而小商家也往往只是希望在某個作品上進行特定的推廣合作，所以這些商家會定期關注某些網紅近期的作品點贊情況，如果近期發現網紅的作品點贊數據在上升，則會迅速在早期達成合作，享受后面的流量增長紅利。

上述操作，對于1 個只有少數員工的工作室來說，往往只能靠老板自己分析產品銷售情況，結合需要找達人，每天手動看作品點贊數，分析近期是否在穩步上漲，如果上漲趨勢良好則聯系合作，讓達人在下個視頻帶上商品推廣鏈接。

【想借用工具，但找不到會用工具的人】

聽到上述業務流程，可能我們一下子就想到各種軟件工具，但實際上他們在小商家這里都派不上用場，核心在于小商家需要的不僅是工具，他們還得找到會用工具的人。

我們可以看看目前市場上有的幾類傳統的自動化工具：

二、AI助理解決問題之道

1. 讓用戶像招人一樣定義專屬的AI 助理

在我們上文提到的業務場景中，作為小商家，需要老板自己去分析產品銷售情況，結合需要找達人，每天手動看作品點贊數，分析近期是否在穩步上漲，如果上漲趨勢良好則聯系合作，讓達人在下個視頻帶上商品推廣鏈接。

釘釘AI 助理可以理解為企業的 數字員工，因此要滿足上述需求時，不再是記住要在系統中某個位置操作各個功能，而是在直接設想當你有 1 個這樣的員工時，你會對這個人有什么要求呢？

像上面的需求，我們可以招聘 1 個達人運營助理，要求可能是這樣的：

釘釘AI 助理提供了定義1 個數字員工的完整框架能力（核心模塊包括角色、知識、技能、工作流、語氣風格），因此在梳理清楚“招聘需求”后，我們就可以結合上文表格中整理的用人要求來創建 AI 助理。

2. 在對談中幫助用戶解決問題

按上文配置，至此我們已經創建了 1 個能夠幫商家分析產品銷售數據、找達人、策劃視頻腳本的達人運營助理，接下來這一部分我將實際呈現商家的使用場景，分析目前釘釘 AI 助理的能力亮點、可優化點。

1）向 AI 助理了解近期產品銷售情況

這一場景主要應用的是AI 助理的“知識能力”，目前釘釘 AI 助理情況：

● 支持多來源的知識

當前業務場景是需要企業內知識的，因此在 AI 助理中需要將公司銷售報表數據、產品sku資料上傳，同時也可以將相關文檔打包到知識庫，直接與知識庫關聯。

● 支持豐富的知識形態

目前釘釘 AI助理主要支持的知識形態以文本類為主，在當前業務場景中已經夠用，相信后續會進一步支持視頻、音頻類內容，像真人員工培訓過程中的課程也可以進一步完善。

● 需提供知識質量保障機制

在測試過程中，當上傳的知識質量差或不符合規定時，就會影響學習效果，后續平臺可以優化的地方在于對用戶上傳的內容進行預處理優化，由用戶確認不更改其含義后，再啟動AI知識學習。

上傳表格無法被識別

● 知識匹配度可結合知識類型按需設定

支持用戶自定義文本匹配度，當前業務場景中無論是產品資料、還是銷售數據，都是客觀信息，AI不可隨意生成不存在的產品名稱，或基于不存在的數據來答復，因此可進一步提高文本匹配度，設為更遵從原文。

● 高時效性知識的更新時效需要提升

這點目前釘釘AI 助理還有一定的提升空間，目前雖然支持關聯知識庫，但當內容產生變更時，需要通過重新保存和發布才能讓 AI 助理重新學習，當業務依賴高時效性知識時（比如銷售數據），無法及時更新知識，將導致AI 助理無法及時了解當實際當前產品最新銷售情況，無法更準確地執行任務。

● 提供了知識庫反饋機制，可幫助知識庫優化

如何判斷一個員工培訓得好不好？很簡單，我們看他在學習后能不能解決預期我們希望他學習后掌握的內容，在知識學習模塊，釘釘提供是支持我們查看 AI 助理的知識使用情況的，也能針對篩查出未能從知識中檢索到果的，指導用戶完善知識庫。

但當前目前還沒法直觀統計出高頻問題、也沒有提供知識庫優化建議，這一塊能力的完善，相信可以更高地提升知識質量，從而提升 AI 助理的學習效果。

2）讓 AI 助理幫銷售差的產品找達人合作這一場景主要應用的是AI 助理的“工作流”能力，針對復雜的步驟，釘釘AI 助理支持通過工作流來進行拆解，在下文我們將看到如何將這一復雜步驟拆解為工作流，同時也能看到釘釘基于生態優勢整合了豐富的執行動作，以及在工作流中如何將每個步驟的上下文信息進行互通，從而將各個節點系統的能力進行有效的串聯。

① 從用戶提問中，獲取要創建達人推廣計劃的目標產品

用戶通過前面的提問，可以獲取銷售差的產品，當希望給該產品創建達人推廣計劃時，工作流將被觸發。

目前觸發的模式比較固定，工作流僅能由用戶的主動輸入觸發，并且輸入內容中必須包含下一步執行的關鍵信息，這就觸發場景有一點局限，比如用戶就需要先提問獲取銷售最差的產品，然后再觸發為該產品創建推廣計劃的工作流，無法直接通過“幫我給銷售最差的產品創建達人推廣計劃”，一般其他的 workflow 類產品還能按周期、按事件自動觸發。

② 讓 AI推薦適合當前產品推廣的短視頻內容標簽

上一步中AI 提煉到的產品名稱，將作為本環節的輸入，我們可以向AI提問獲取當前適用用于該產品推廣的內容標簽，但目前流程中提供的還是通用 AI能力，已經上傳的知識無法被調用，所以在該場景里面就沒有用上傳的產品 sku資料來推薦內容標簽，只能讓AI基于通用知識來進行推薦。

嘗試跟流程中的 AI提問獲取銷售差的產品信息

如果能進一步支持在工作流中觸發特定AI 助理的能力，那屆時 AI 助理們將進一步更接近真實員工，將被賦予“協同”與“溝通”的能力。

③ 將內容標簽提供給 RPA，RPA 結合內容標簽找到特定達人，并獲取達人數據后推送給商家

通過工作流中的Http請求能力，釘釘 AI 助理能實現與更多系統的連接（特別是企業內部、釘釘生態外的系統），在本文設定的業務場景中，主要是釘釘 AI 助理與RPA 結合，原本的 RPA 流程只能固定或者只能進行有限的邏輯判斷，但結合 AI助理后，AI 助理更強的場景感知、用戶訴求識別能力，將能夠有效提煉用戶需求，并將需求作為參數傳遞給 RPA，讓單個RPA流程就具備了解決復雜多場景的能力。

④ 結合產品和內容標簽，生成短視頻腳本方案

該步驟同樣是借助集成到釘釘 AI 助理工作流中的 AI 能力，完成短視頻腳本的生成。

⑤ 創建待辦日程，發起達人合作洽談

當前工作流中主要是利用了創建釘釘待辦的能力，隨著產品迭代，相信后續能夠調用釘釘平臺的更多能力，將 AI助理的能力輸出企業的文檔、溝通、會議和郵件等場景中。

三、應用價值

回過頭來，從本文設定的業務場景中看，前后2 種解決方案的對比如下：

在這個例子中，運用AI 助理的業務價值在于幫助商家節省了大量時間，并且讓商家能更即時地洞察產品數據，更快地找到達人并生成腳本方案，本質上縮短了達人推廣的周期，更加地實現產品銷售數據提升。釘釘 AI助理產品層面的核心價值在于可以按企業用人所需，提供1 個能夠靈活運用知識和工具的數字員工，而不僅僅局限在本文設定的場景中，對比傳統軟件和普通AI問答機器人，它的主要差異在于：

1. 從人學習使用系統，到系統學習人想要什么

通過釘釘AI 助理的“擬人操作”能力，用戶可以錄制自己在某個應用中的操作步驟，然后交由 AI 學習（本文示例未用到該能力，但釘釘AI 助理已有該能力）。

● 選擇需要讓 AI 助理學習的應用

● 錄制操作步驟

可以告知 AI 哪些步驟是固定執行的，哪些步驟需需要其靈活執行的，比如在錄客戶跟進的場景下，就需要 AI 助理識別當前是用戶是想對哪個客戶錄跟進，在填寫記錄時自動輸入對應的客戶姓名。

2. 賦予了工具AI的決策能力

釘釘AI助理在工作流中串聯了AI和各類執行動作，能從用戶訴求中提煉信息，指導工具的調用。

● 結合用戶的輸入提取關鍵信息

● 任務執行過程中可向AI 提問，再結合AI的回答進行執行下一步動作

3. 更強的多場景執行能力

釘釘的連接器生態平臺，為釘釘 AI 助理打造了豐富的多場景執行能力，當你希望訂出差機票時，它能做的不僅僅是可以結合行程告訴我們應該訂哪個航班，而是能直接就幫我們完成機票的預定，在執行能力上，釘釘連接器生態帶來了無限的想象空間，將 AI 助理打造成了一個業務多面手。

寫在最后

釘釘AI 助理本質是 Insight、copilot、aigc能力進行了有機結合，并直接賦能到業務場景中；

● 洞察能力（Insight）：分析獲取銷售差的產品；

● 決策能力（copilot）：結合產品推薦可用于定向推廣的內容標簽；

● 創作能力（aigc）：結合產品、達人、內容標簽生成短視頻拍攝腳本；

● 執行能力（copilot）：

• 觸發RPA自動獲取達人數據
• 自動創建待辦日程

目前入局做 AI agent的包括大模型廠商、協同辦公廠商、垂直 SaaS廠商，其中釘釘作為協同辦公平臺所具備的主要優勢在于：

1. 涵蓋了企業的設計、生產、銷售等諸多環節，也覆蓋了內部的溝通、會議、創作場景，在場景感知能力上是優于純大模型廠商；

2. 除了場景覆蓋，作為協同辦公平臺，同樣沉淀了企業很多的生產資料，這些知識經過 AI 學習，AI 助理可以更加了解企業的產品、業務數據、資金等情況，在應用中能做出更準確的決策；

除了上述優勢外，釘釘平臺更大的優勢在于應用生態，給 AI 助理帶來了更強的增益：

● 連接器平臺有豐富的應用供釘釘AI 助理調用，在完成場景感知、記憶關聯后，具備更多業務執行的能力（比如記發票、錄客戶、提審批等），從“tell me how to do”走向“help me do”。

● 結合釘釘開放平臺完成改造的應用，應用內的用戶操作將能被釘釘 AI 助理學習，目前大部分平臺提供 AI 服務的模式，都是讓用戶與 AI助理進行對話，但很多時候用戶也很難說清楚自己的訴求，AI 助理的“擬人操作”技能，給 AI agent帶來了一種全新的交互模式，讓 AI 反向學習用戶行為，理解用戶訴求。

以上全文，希望能幫助讀者在一個業務故事中更理解釘釘AI 助理背后的業務意義，以及這種新的應用形態給企服行業帶來了哪些本質的改變，在AI助理蓬勃發展的同時，我們又該如何理解并使用好 AI 助理，如何構建出更可靠的知識、更實用的技能、更準確的理解來讓AI 助理的能力更好地服務于業務場景。