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從模型競賽到數(shù)據(jù)為王:WPS 365如何幫企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)金礦?

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文/熊逾格

編輯/子夜

“即便是性能卓越的‘神?!?2個月后用戶留存率也可能降至較低水平。”

2026年1月27日,WPS 365 AI協(xié)同辦公峰會在上海舉辦。會上,中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理、計算機(jī)行業(yè)首席分析師于鐘海如此說道。

這番話放在三年前,可能沒人會信。



彼時ChatGPT橫空出世,硅谷與中關(guān)村同時陷入狂熱,大模型軍備競賽如火如荼。每一家科技巨頭都在押注,一時間“誰的模型更聰明,誰就能贏得未來”成為短暫共識。

過去三年,幾乎所有企業(yè)都在追問同一個問題:我該選哪個大模型?

但在2026年初,這個問題的答案變得越來越不重要。模型正在變成基礎(chǔ)設(shè)施,真正的競爭焦點已悄然轉(zhuǎn)移。

當(dāng)大模型的上下文有限,模型能力趨同,那么toB AI的競爭實質(zhì),其實是效率競爭,是“誰能為AI提供更豐富、更準(zhǔn)確,可被理解的上下文”。

這種情況下,企業(yè)數(shù)據(jù)的重要性會大幅拔高。

連線Insight在峰會現(xiàn)場觀察到,延鋒國際、東方航空、上海信投等華東龍頭企業(yè)分享的落地案例指向同一個結(jié)論:AI項目從Demo到上線,最大障礙不是算力或模型,而是如何讓散落各處、格式混亂的企業(yè)文檔真正被AI理解。

企業(yè)級AI應(yīng)用的競爭重心,正從“模型能力”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)治理”。

而在這場數(shù)據(jù)競爭中,一個容易被忽視的技術(shù)環(huán)節(jié)正在成為關(guān)鍵:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析,尤其是復(fù)雜文檔的解析與知識化能力,直接決定了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量上限。



WPS 365 統(tǒng)合進(jìn)行知識治理,圖源WPS官方微信公眾號

換句話說,誰能把企業(yè)幾十年積累的Word、PDF、Excel真正變成AI可理解的結(jié)構(gòu)化知識,誰就掌握了企業(yè)AI落地的鑰匙。

而這一塊兒,早就是WPS 365的長項所在。

回望38年積淀,復(fù)雜文檔的解析能力的積累,是藏在金山辦公發(fā)展歷程中的一場長坡厚雪,也是其在AI時代最大的驚喜與底氣。

1、落地困境:不是模型不夠聰明,而是數(shù)據(jù)“喂不進(jìn)去”

大模型火了三年,企業(yè)的期待經(jīng)歷了一條清晰的曲線:狂熱,落差,理性回歸。

2023年,ChatGPT引爆了全球AI熱潮,創(chuàng)業(yè)公司如過江之鯽,但凡沾上“大模型”三個字,估值便應(yīng)聲而漲。

資本市場之外,企業(yè)端同樣熱鬧,CIO們紛紛被老板追問AI時代轉(zhuǎn)型方案。AI辦公賽道應(yīng)聲而起,辦公助手、智能問答機(jī)器人、自動化報告生成系統(tǒng)......各種概念驗證項目紛紛落地。

但事實上,很多項目經(jīng)過驗收后,便逐漸沉寂,也不再被客戶繼續(xù)使用。

正如于鐘海所說,頂尖AI實驗室的模型更新周期已縮短至數(shù)月,即便是性能卓越的“神?!?,12個月后用戶留存率也可能降至較低水平。

大模型的迭代周期縮短到數(shù)月后,客戶留存也未隨之改善。換句話說,模型越來越強(qiáng),用戶卻越來越難留住。企業(yè)試圖通過自研或深度綁定某一模型來建立競爭優(yōu)勢,不僅成本高昂,而且“保鮮期”極短。

為什么模型不斷迭代,B端用戶卻如此“難留”?

金山辦公副總裁吳慶云分享了一個故事:

"我們?nèi)ツ曜隽艘粋€共創(chuàng)客戶,他的原始數(shù)據(jù)整理已經(jīng)非常好了,世界500強(qiáng)的企業(yè),他自認(rèn)為他的文檔質(zhì)量很高,第一次把這個數(shù)據(jù)丟進(jìn)來問答的準(zhǔn)確率只有70%多,直到經(jīng)過去年一年的治理沉淀成今天非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品,最后準(zhǔn)確率提高95%左右”。



金山辦公副總裁吳慶云

從數(shù)據(jù)對準(zhǔn)確率的巨大提升,不難看出——不是模型不夠聰明,而是企業(yè)自己的知識“喂不進(jìn)去”。

金山辦公助理總裁朱熠鍔分析,不管開源還是閉源,一線大模型都在持續(xù)發(fā)展,模型不會被壟斷,在to B場景下,從業(yè)務(wù)方的角度講,預(yù)算可用的情況下選擇最好的大模型就可以了。

模型不稀缺了,那什么稀缺?

答案是對數(shù)據(jù)的理解。

朱熠鍔指出,前沿大模型的綜合智能已超越普通員工,能力是夠的。但問題在于,AI跟真實世界的數(shù)據(jù)結(jié)合不好,這正是企業(yè)AI應(yīng)用效果不佳的核心原因。

他認(rèn)為,行業(yè)正經(jīng)歷從“以模型為中心”到“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)變。

大模型雖然擁有海量世界知識,但對企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)、歷史決策缺乏理解。而這些關(guān)鍵上下文,恰恰藏在企業(yè)的文檔、郵件、會議記錄之中。

吳慶云解釋,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分散在個人電腦、OA流程、各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,收集困難,并且格式不一、質(zhì)量參差,彼此之間還可能存在沖突和錯誤,即便收集整理了,如何讓私域知識與大模型的世界知識結(jié)合起來解決行業(yè)問題,依然是巨大挑戰(zhàn)。



WPS 365 整合分散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),圖源WPS官方微信公眾號

這遠(yuǎn)非金山辦公一家公司的判斷。在峰會的媒體群訪環(huán)節(jié),幾乎每位高管都提到了同一個詞:數(shù)據(jù)治理。

不難發(fā)現(xiàn),高質(zhì)量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制約AI在現(xiàn)有技術(shù)水平下發(fā)揮作用的“關(guān)鍵制約點”,關(guān)乎數(shù)據(jù)的市場競爭迫在眉睫。

一個形象的比喻是:企業(yè)坐擁金礦,卻缺少開采工具。財報、合同、設(shè)計圖紙、會議紀(jì)要、工藝手冊,這些文檔無法直接被AI理解和使用,構(gòu)成了AI落地的“最后一公里”障礙。

2、隱藏壁壘:復(fù)雜文檔解析能力拉開差距

在數(shù)據(jù)治理的競爭中,一個容易被忽視的技術(shù)環(huán)節(jié)正在成為分水嶺——對復(fù)雜文檔的解析與知識化能力。

本質(zhì)上,文檔解析的目的是AI構(gòu)建企業(yè)上下文,解析越精準(zhǔn),AI獲得的上下文越豐富、準(zhǔn)確,輸出就越貼近實際業(yè)務(wù)。

一份普通的財務(wù)報表PDF,可能包含嵌套表格、跨頁合并單元格、手寫批注、公司水?。灰环莨こ碳夹g(shù)手冊,可能有數(shù)百頁,里面有流程圖、電路圖、公式、代碼片段;一份年代久遠(yuǎn)的掃描件,可能字跡模糊,格式混亂到無法辨認(rèn)。

華中科技大學(xué)人工智能與自動化學(xué)院教授劉禹良在峰會上披露了一個讓人驚訝的數(shù)字:當(dāng)前行業(yè)最高解析準(zhǔn)確率僅約60%。



華中科技大學(xué)人工智能與自動化學(xué)院教授劉禹良

這意味著,每十個表格,可能有四個解析出錯,近四成的信息可能被丟失或誤讀。毋庸置疑,40%的信息損耗足以讓AI的輸出變得不可信。

傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成(RAG)架構(gòu)在企業(yè)場景中同樣遇到瓶頸:RAG的底層邏輯是把文檔切成小塊,然后用語義相似度來檢索。但“語義相似”不等于“邏輯相關(guān)”。

而企業(yè)文檔中存在大量術(shù)語黑話、邏輯缺失、內(nèi)容沖突的情況,僅靠語義匹配無法保證AI輸出的準(zhǔn)確性。

延鋒國際IT總監(jiān)丘川在峰會上分享了他們的痛點,延鋒內(nèi)部長期積累了海量技術(shù)與業(yè)務(wù)文檔,在項目推進(jìn)前,文檔標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、系統(tǒng)割裂等問題給協(xié)作帶來了顯著成本。

上海信投副總裁劉紅分享了企業(yè)的切身體會,表示歷史文檔存在大量重復(fù)、沖突、版本混亂的問題,重復(fù)檢測、沖突識別等治理能力已成為AI落地的前置條件。

當(dāng)數(shù)據(jù)治理工具成為剛需,大多數(shù)廠商還在比拼模型參數(shù)的時候,一部分人已經(jīng)把目光轉(zhuǎn)向了更底層的基礎(chǔ)設(shè)施,比如金山辦公。

3、38年積淀:WPS 365 在AI時代提前起跑

一家深耕文檔領(lǐng)域38年的公司,適時亮出了自己的底牌。

在峰會上,金山辦公發(fā)布與華中科技大學(xué)共同研發(fā)的MonkeyOCR v1.5。這是一個30億參數(shù)的文檔解析模型,專門用來“啃”復(fù)雜文檔。測評結(jié)果顯示,該模型在業(yè)界權(quán)威的OmniDocBench V1.5榜單上拿下了綜合第一,超過了當(dāng)時谷歌、微軟等旗下主流大模型。

一個3B參數(shù)的小模型,在文檔解析的垂直戰(zhàn)場上擊敗了萬億參數(shù)級別的巨頭,對金山辦公來說,這絕非偶然的成功。

回溯歷史,金山辦公從1988年做WPS 1.0開始,就在和文檔打交道。38年來,從DOS時代的中文排版,到Windows時代的格式兼容,再到移動時代的多端協(xié)同,金山辦公積累了中國最深厚的文檔處理經(jīng)驗。



WPS 365 AI功能全方面覆蓋,圖源WPS官網(wǎng)

這種積累體現(xiàn)在產(chǎn)品的每一個細(xì)節(jié)里。

比如表格識別。普通的OCR遇到跨頁表格,往往會把它拆成兩張不相干的表。MonkeyOCR能夠識別出表格的連續(xù)性,自動拼接。以醫(yī)藥行業(yè)為例,其表格類內(nèi)容抽取準(zhǔn)確率高達(dá)99%,勾選框識別準(zhǔn)確率達(dá)到95%。

比如術(shù)語理解。金山辦公多年服務(wù)政企客戶,積累了大量行業(yè)專有詞匯。當(dāng)AI遇到“三重一大”“一崗雙責(zé)”這類公文術(shù)語時,不會再一臉茫然。

比如數(shù)據(jù)治理。WPS 365的智能文檔庫內(nèi)置了重復(fù)檢測、沖突識別和缺失預(yù)測功能,準(zhǔn)確率分別達(dá)到95%、80%和85%。

這種長坡厚雪的積累,不僅在AI時代化作差異化優(yōu)勢,也推動金山辦公技術(shù)的進(jìn)一步深化。

為解決傳統(tǒng)RAG問題,金山辦公提出了知識增強(qiáng)生成(KAG)架構(gòu)。

與傳統(tǒng)RAG僅讓大模型通過語義相似度搜索“看到”文檔不同,KAG架構(gòu)是“先理解,后推理”,先把文檔里的知識抽取出來,構(gòu)建成知識圖譜,然后讓AI基于邏輯關(guān)系來回答問題。

通過知識圖譜、業(yè)務(wù)本體建模、行業(yè)術(shù)語庫,KAG系統(tǒng)性地治理和融合多源知識,使AI能夠真正掌握企業(yè)知識的內(nèi)在邏輯與關(guān)聯(lián)。

來自客戶的反饋印證了這種進(jìn)步。

申萬宏源的測試數(shù)據(jù)顯示,使用WPS 365的AI知識庫后,研究員查找資料的效率提升了80%,客戶響應(yīng)速度提高了三倍。

中船動力的技術(shù)團(tuán)隊反映,用WPS 365的知識圖譜來管理設(shè)備檔案后,新人也可以快速獲取知識,研發(fā)筆記、試驗數(shù)據(jù)得到了高效流轉(zhuǎn)。

從“Office替代者”到“企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力提供商”,金山辦公的角色轉(zhuǎn)換,即是一家企業(yè)在AI時代的轉(zhuǎn)身,也折射出整個AI辦公賽道的邏輯變遷。

4、結(jié)語

企業(yè)級AI辦公已進(jìn)入“深水區(qū)”。

模型逐漸同質(zhì)化,數(shù)據(jù)質(zhì)量成為新的制高點?!皵?shù)據(jù)是企業(yè)唯一可持續(xù)的AI護(hù)城河”,于鐘海的判斷正在得到越來越多企業(yè)的認(rèn)同。



中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理、計算機(jī)行業(yè)首席分析師于鐘海

延鋒國際、東方航空、上海信投等華東龍頭企業(yè)的選擇,驗證了一個趨勢:企業(yè)選型AI辦公平臺的標(biāo)準(zhǔn),正從“功能多少”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)能力強(qiáng)弱”。

金山辦公的財報提供了一個注腳:WPS 365業(yè)務(wù)已實現(xiàn)連續(xù)三個季度高增長,2025年Q1、Q2、Q3營收分別為1.51億元、1.58億元、2.01億元,第三季度同比增長71.61%,遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平。2025年上半年的新增客戶名單上,中國聯(lián)通、長江三峽集團(tuán)、中國寶武、中國銀聯(lián)等名字赫然在列。

憑借全棧私有化部署能力,同時保持與公有云同步迭代,WPS 365滿足了金融、國央企對數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的高要求,而這是很多云原生AI廠商難以實現(xiàn)的。



WPS 365 全面保障數(shù)據(jù)安全,圖源WPS官網(wǎng)

據(jù)公開資料,目前WPS 365開放生態(tài)覆蓋超8000家合作伙伴、超60000款應(yīng)用,共同服務(wù)超4000家企業(yè)客戶、超100萬政企用戶,中國民營企業(yè)500強(qiáng)中,超七成上市公司使用WPS 365。

這些客戶選擇金山辦公,不僅因為它是國產(chǎn)辦公軟件的老牌玩家,更因為它在AI時代找到了新的價值點:幫企業(yè)把沉睡的文檔變成活的知識,把散落的數(shù)據(jù)變成AI的燃料。

38年前,求伯君在深圳的酒店房間里敲下WPS 1.0的第一行代碼時,大概不會想到,這家公司會在AI時代再次進(jìn)化。

但歷史往往如此。技術(shù)的浪潮一波接一波,真正能穿越周期的,是那些在底層默默耕耘、等待時機(jī)的人。

WPS 365的故事,正在進(jìn)入新的篇章。

(本文頭圖來源于WPS官網(wǎng)。)

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