2024年9月4日的飛書未來無限大會上，飛書CEO謝欣提到了一個“飛書客戶指數(shù)”：飛書客戶中所有上市企業(yè)在過去兩年的市值表現(xiàn)，相比于滬深300指數(shù)有37個點的超額收益。
這些先進的企業(yè)客戶，更多選擇了飛書作為自己的協(xié)同平臺和業(yè)務(wù)工具，是個很有意思的話題。
一方面，這些企業(yè)客戶本就更傾向于創(chuàng)新，不斷嘗試新的方法和產(chǎn)品，提高自己的體驗和表現(xiàn)，包括飛書在內(nèi)的各種先進能力，在不同階段和領(lǐng)域都會被企業(yè)吸納其中，并豐富為自己的原生能力。
另一方面，讓人思考的是，為什么飛書能進入到創(chuàng)新企業(yè)的視野，飛書有好用、易用的口碑，工具的背后其實是對人的思考，當企業(yè)有了足夠性感且趁手的工具，輔以業(yè)務(wù)管理的方法論，就能產(chǎn)生出更好的效果。
就像喬布斯說的那樣，Give people wonderful tools and they'll do wonderful things。
“增長、巧降”是飛書給客戶傳達的關(guān)鍵詞。在這次大會上，飛書發(fā)布了全新多維表格、低代碼平臺等系列業(yè)務(wù)工具產(chǎn)品，并推出了最新的出海及安全合規(guī)解決方案。“多維表格和低代碼平臺、飛書項目都是直接為企業(yè)的一線業(yè)務(wù)服務(wù)，在今天更新后，這幾個產(chǎn)品將組成業(yè)界最強大的業(yè)務(wù)工具，幫助企業(yè)能增長、有巧降。”謝欣介紹。
一句話總結(jié)今天的飛書，飛書離業(yè)務(wù)越來越近了。
在基于協(xié)同辦公提效的基礎(chǔ)上，企業(yè)客戶對飛書的訴求和產(chǎn)品能力也在變化，希望借由飛書支撐某些特定的業(yè)務(wù)場景，因此飛書自然而然地在各行各業(yè)里探索，生長出一些與業(yè)務(wù)場景緊密相關(guān)的能力和實踐。
飛書的價值并不是體現(xiàn)在PPT上，而是體現(xiàn)在用戶側(cè)一個個鮮活的場景中。茶百道用飛書整合8000家獨立經(jīng)營個體，應(yīng)對業(yè)務(wù)“復(fù)雜性”，中國生物制藥正大天晴用CRM和飛書深度對接，收集銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并沉淀為各類業(yè)務(wù)的衡量指標，寧德新能源每半年推出一代消費電池產(chǎn)品，用飛書解決“業(yè)務(wù)復(fù)雜性”與“技術(shù)復(fù)雜性”，影石Insta360用飛書多維表和飛書開放平臺建立一套需求管理和項目管理系統(tǒng)。
這些成功實踐是企業(yè)真實訴求落地，也是飛書得以先進的底氣。在大會期間，多位嘉賓坐而論道，圍繞企業(yè)具體場景中的降本增效的話題，展開了精彩的討論。
參與此次圓桌交流的嘉賓有：
茶百道首席數(shù)字官 張睿
中國生物制藥｜正大天晴 CIO 曹奮澤
寧德新能源 CIO 梅燈銀
影石Insta360 CIO Zach
主持人：鈦媒體集團聯(lián)合創(chuàng)始人聯(lián)席CEO ITValue發(fā)起理事 劉湘明
以下是圓桌對話實錄：
劉湘明：首先請大家各自介紹一下自己的公司，以及使用飛書的情況。
張睿：茶百道自2008年創(chuàng)業(yè)以來，目前已有超過8000家門店。茶百道是2023年開始使用飛書系統(tǒng)，目前，全集團所有員工以及超過8000家加盟門店，都已經(jīng)被飛書這個“基座”連接起來，在統(tǒng)一的數(shù)字化平臺上進行公司的經(jīng)營和發(fā)展。
曹奮澤：中國生物制藥是國內(nèi)領(lǐng)先的創(chuàng)新研究和研發(fā)驅(qū)動型企業(yè)。我們的核心業(yè)務(wù)覆蓋藥物研發(fā)平臺，智慧化的生產(chǎn)和銷售體系的全產(chǎn)業(yè)鏈，核心戰(zhàn)略主要包括組織整合、全面創(chuàng)新、國際化和數(shù)字化，所以數(shù)字化已經(jīng)成為我們最重要的戰(zhàn)略之一。
基于數(shù)字化的戰(zhàn)略我們在2021年落地了飛書，到目前為止，飛書已經(jīng)覆蓋了集團的核心企業(yè)，使用人數(shù)超過了2萬人。
梅燈銀：寧德新能源簡稱ATL，是一家做消費鋰電池的供應(yīng)商，大家經(jīng)常用的手機、無人機、筆記本電腦、智能手表等，很多都是我們提供的電池，大概一半以上的高端智能手機電池都來自于ATL。
飛書導入ATL的深度和廣度都比較好，廣度上講，我們不但全員覆蓋，針對于公司的核心生產(chǎn)設(shè)備，比如環(huán)境的監(jiān)控等場景，我們也通過飛書來進行預(yù)警和管理；深度上來講，我們對飛書的多維表格、云文檔等功能的使用，以及人均使用率還是非常高的。
Zach：影石Insta360是一家專注于影像領(lǐng)域的智能科技公司，主營的產(chǎn)品是全景運動相機、手機穩(wěn)定器、視頻會議相機和一些智能影像配件。我們連續(xù)6年在全球全景相機市場位居第一，市占率近70%，而且產(chǎn)品銷往全球200多個國家和地區(qū)。
目前我們使用飛書有近3年的時間，從2021年到現(xiàn)在，一開始我們是使用飛書的office，后來擴展到飛書的people、飛書的低代碼平臺，還有很多飛書相關(guān)的開發(fā)工具，以及開放平臺也都是我們常用的提效利器。目前飛書已經(jīng)覆蓋了我們研、產(chǎn)、銷、服等各個方面。
劉湘明：在各自的領(lǐng)域，企業(yè)有哪些復(fù)雜性，又是如何使用飛書應(yīng)對的？
張睿：茶百道最直接的復(fù)雜性源自加盟門店。我們擁有超過8000家加盟門店，如何做到整齊劃一，如何能讓他們做到高效運營，如何守住食品質(zhì)量安全的底線等，都是我們面臨的問題。
這8000家門店都是獨立經(jīng)營的主體，所以，我們既要確保高效運營，同時又要尊重我們加盟伙伴獨立經(jīng)營的選擇和自由。
雖然我們是8000多個經(jīng)營主體，但是踢出來的“步子”是一個聲音，我們通過飛書以及相應(yīng)的超級流程引擎，實現(xiàn)了各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間以及與飛書原子級能力之間的深度鏈接，將集團或者品牌方所需要貫徹的各種要求、規(guī)范，以及實際業(yè)務(wù)的操作都集成到流程中，使得8000多家門店都按照標準作業(yè)流程。
曹奮澤：我們在實際落地飛書的過程中，將自身的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和飛書進行了深度鏈接，從而解決了業(yè)務(wù)過程中一些復(fù)雜架構(gòu)和復(fù)雜業(yè)務(wù)分析的問題。
舉個例子，在藥物營銷領(lǐng)域，面臨最大的痛點就是：如何解決銷售員之間的“方差”問題。就好比一個班級有好學生，也有差學生，老師的任務(wù)就是提取一套好的學習方法，賦能到整個班級，提升整個班級的平均成績。
同理，我們提取一些優(yōu)質(zhì)銷售員的行為，通過內(nèi)部的CRM系統(tǒng)，收集了各種銷售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，進一步沉淀為各類業(yè)務(wù)衡量指標，通過指標之間相互的關(guān)聯(lián)，可以找到輔助業(yè)務(wù)決策的最佳路徑。
與此同時，我們將CRM系統(tǒng)與飛書進行深度對接，比如通過飛書可以自動化生成云文檔，文檔中包含了不同層級銷售員的經(jīng)營分析報告和指標體系，我們再將這些報告精準地推送到不同層級的銷售員。
同時，隨著海量數(shù)據(jù)的沉淀，我們會總結(jié)一批做得好的銷售員具備哪些行為，并將這些行為固化之后，結(jié)合飛書的任務(wù)分發(fā)機制，發(fā)放給每個銷售員，從而提升每個銷售員的銷售能力?；诖?，我們還會通過飛書的一鍵拉群功能，時不時地讓大家在群里可以及時地討論銷售過程中存在的問題。
核心點是：我們將自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)與飛書深度融合，打破組織間的信息隔離，大家看同一份數(shù)據(jù)，共同解決同一類問題，從而提升業(yè)務(wù)品質(zhì)和效率。
梅燈銀：關(guān)于復(fù)雜度，我覺得可以從兩個維度看，一是業(yè)務(wù)復(fù)雜度，一是系統(tǒng)復(fù)雜度。
業(yè)務(wù)復(fù)雜度方面，因為我們的客戶基本上每年，甚至每半年都要出一代產(chǎn)品，無論是對于研發(fā)、供應(yīng)鏈，還是產(chǎn)品特性、生產(chǎn)制造，都有速度和精準度的要求。
這也帶來了系統(tǒng)的復(fù)雜度，我們有很多不同的系統(tǒng)，支撐各個業(yè)務(wù)，針對此，我們將飛書作為一個統(tǒng)一應(yīng)用的入口和門戶，用戶各種任務(wù)的操作，都可以在飛書的平臺里鏈接到后臺，各種各樣的系統(tǒng)都可以實現(xiàn)一鍵操作，解決了系統(tǒng)的復(fù)雜度。
與此同時，飛書也解決了業(yè)務(wù)的復(fù)雜度。客戶有很多的訴求，有些是臨時的，或者比較簡單的。面對這些訴求，我們自主開發(fā)的話，開發(fā)周期較長，這時候我們會借用飛書本身自帶的諸如多維表格等功能，讓用戶自助完成，從而提升了系統(tǒng)的效率，以及用戶的滿意度。
Zach：對于影石來講，這兩年我們面臨最大的挑戰(zhàn)就是：隨著企業(yè)規(guī)模發(fā)展越來越快，高速增長的業(yè)務(wù)體量和規(guī)模對企業(yè)IT信息化基座提出了更高的要求。這兩年我們也引進了很多外部先進的、不同領(lǐng)域的信息系統(tǒng)，但是仍然存在一些非標的、個性化的需求，沒有辦法在當前成熟的、封閉的信息系統(tǒng)里，快速完成這些需求的開發(fā)和實踐。
我覺得飛書自身的開發(fā)工具幫助我們很好地補上了企業(yè)信息化改造的最后一塊拼圖。具體場景來看，公司每個部門都存在自己上游的甲方，也會有自己的乙方，公司內(nèi)部存在非常多的上下游協(xié)作關(guān)系的部門，需要建立一套需求管理和項目管理系統(tǒng)。
我們通過飛書的多維表格和開放平臺建立一套集需求的收集、評審、分配、追蹤、跟進，再到需求完成交付后，自動化評價的體系，對于公司的降本和增效都非常有幫助。
劉湘明：各位如何在企業(yè)里面發(fā)現(xiàn)“效率先鋒”這樣的人？
張睿：我們最近也在搞“效率先鋒”的培訓，對我們來講，我們沒辦法很好地總結(jié)出一個“效率先鋒”，或者效率先鋒的候選者需要具備什么樣的素質(zhì)，或者效率先鋒的畫像。
但是我們會在前期的一些推行和實踐過程中，給我們內(nèi)部的伙伴呈現(xiàn)出很多的樣例，讓他們慢慢也知道，其實你也可以，并不是我們?nèi)ミx擇他們，而是告訴大家，只要你在業(yè)務(wù)方面有感覺、有想法、有意愿、有激情，你就可以有這樣的機會，然后我們會給你匹配相應(yīng)的知識資源、老師資源、展示空間，從而激發(fā)候選人的熱情，促進成長，
這些人不見得會寫java，不見得會寫Python，但他需要具備非常清晰的邏輯思維和系統(tǒng)架構(gòu)能力，有了這個能力后，我們給他一個工具，自然就可以發(fā)揮效果。
梅燈銀：我認為，數(shù)字化不是一個人或者一個團隊的事，而是全公司的事，我總結(jié)為幾個“道”，首先是知道，讓他們知道有這個東西能做；第二個是想到，他要能想到把工具跟日常工作結(jié)合起來；第三個是做到，就是能夠把日常工作繁瑣的東西，用飛書這樣的工具真正呈現(xiàn)出來。
劉湘明：以大模型為代表的AI技術(shù)來臨時，我們怎么樣去搭上這一波列車，不管是企業(yè)的協(xié)作效率，或者是在市場上的競爭力能夠更上一層樓？
Zach：今天看到飛書上線了一些新功能，我覺得非常好。因為其實飛書多維表格中已經(jīng)融合了豆包大模型的能力，我們的使用場景主要面向營銷和客服團隊。
我們收集線上電商、社交媒體上很多用戶的聲音和評論，導入到飛書多維表格里，再通過AI模型對這些聲音分揀，提取核心信息，以及做標簽分類，最終提取出用戶對我們產(chǎn)品和服務(wù)的指向性評論，并且不斷通過模型的訓練和校正，提升最終輸出結(jié)果的準確性。
這方面的工作之前是通過人工手動收集實現(xiàn)，自從用上AI的能力后，我們還可以導入更多的數(shù)據(jù)進來，擴展更多的渠道，我們產(chǎn)品和服務(wù)的范圍也可以更廣。
梅燈銀：首先，我非常認同飛書CEO謝欣今天說的一句話——不是把我們的日常工作融入到AI中，而是把AI融入到我們的日常工作中。
我們在AI方面也有很多嘗試，舉個例子，比如產(chǎn)品日常監(jiān)控有很復(fù)雜的鏈條，我們要通過實時采集生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，然后通過AI模型分析哪一些設(shè)備或者哪一些品種優(yōu)率較低，進而再分析這個設(shè)備是什么原因，哪些指標比較低導致優(yōu)率低。
有了這些數(shù)據(jù)后，我們可以定位到某一個設(shè)備的問題，再結(jié)合日常的知識庫，總結(jié)出設(shè)備到底出了什么問題，大概是什么原因，怎么去維修，將知識庫與大模型結(jié)合起來。
發(fā)現(xiàn)原因后，我們會自動創(chuàng)建工單，員工維修的時候還能基于這個設(shè)備的參數(shù)，推薦維修方法，這樣一來，即便是不太熟悉的員工也能夠快速地維修設(shè)備，最后再把工單完結(jié)后，將維修的經(jīng)驗和知識再沉淀到知識庫中，形成一種閉環(huán)。
曹奮澤：生物制藥是一個相對周期比較長的領(lǐng)域，需要經(jīng)歷藥物研發(fā)到藥物生產(chǎn)，再到藥物營銷等多個環(huán)節(jié)。針對不同環(huán)節(jié)的痛點，可以找到一些AI匹配的方向，從而提升效率。
舉幾個例子，在藥物研發(fā)方面，我們面臨最大的挑戰(zhàn)就是，藥物早期研發(fā)過程中可能有成千上萬個候選分子，最終卻只有極少數(shù)可以進入臨床試驗階段，傳統(tǒng)的方法是通過化學家自身經(jīng)驗，批量測試和合成分子，整個過程效率低下且成本高。
基于這個痛點，我們通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型的方式，加速藥物研發(fā)。AI可以基于已有的藥物分子數(shù)據(jù)庫和結(jié)構(gòu)，設(shè)計和合成新的分子，同時還能預(yù)測分子活性、選擇性和可能存在的毒性，通過AI篩選出一批最有望成功的候選分子，從而縮短整個藥物研發(fā)周期。
第二個場景，在藥物生產(chǎn)領(lǐng)域，我們面臨最大的痛點是如何精細化排產(chǎn)。藥物生產(chǎn)需要經(jīng)過培養(yǎng)基設(shè)置、種子培養(yǎng)、細胞培養(yǎng)、生物分離、層析、納濾、超濾等多個環(huán)節(jié)，在排產(chǎn)過程中我們還需要考慮前端銷售計劃、發(fā)貨計劃，以及后端的采購計劃、庫存計劃等眾多因素，在這個過程中，我們持續(xù)引入AI技術(shù)，通過數(shù)據(jù)分析、機器學習以及預(yù)測模型等方式，不斷優(yōu)化排產(chǎn)計劃。
張睿：我們把AI利用分為兩個階段：第一個階段是基于傳統(tǒng)深度學習算法的AI應(yīng)用。在營銷端和其他領(lǐng)域我們慢慢向互聯(lián)網(wǎng)公司學習，大量應(yīng)用這些能力。
第二階段就是AI大模型，使用好大模型的能力能讓企業(yè)的協(xié)作效率、市場競爭力都更上一層樓。落到企業(yè)實踐中，我們大概分了三個層次。
第一就是用好飛書的原生能力，飛書集成了很多原生的AI能力，比如文檔的利用、知識的管理等；
第二就是利用飛書智能伙伴Aily的一些能力，做一些簡單的模型應(yīng)用；
第三就是企業(yè)要深度去思考，如何把大模型技術(shù)與企業(yè)運營效率提升結(jié)合，舉個例子，比如質(zhì)檢場景，我們每天都有質(zhì)檢的流程，一天要產(chǎn)生十幾萬張圖片。我們要從這些圖片中識別店家開店、關(guān)店操作是否規(guī)范，還要確保食品安全監(jiān)管以及門店生產(chǎn)安全等事宜，如果純靠人力，是一個巨大的負擔，通過AI大模型，我們可以快速生成對圖片的分析結(jié)果，同時把結(jié)果同步提交給相關(guān)負責人，讓他及時、準確地掌握門店質(zhì)檢情況。
劉湘明：做個簡單的總結(jié)，當下，我們需要工具結(jié)合AI，再結(jié)合思想的變化，這些所帶來的效率提高，可能會對企業(yè)產(chǎn)生完全不同的效果。
（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者 | 張申宇，編輯 | 張帥）
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