激活企业私域知识资产：腾讯乐享AI大模型驱动组织提效与业务降本

*报告人：杨志强 @腾讯乐享*

直面企业组织能力瓶颈：数据闲置与知识流转低效

当前企业在知识管理与人才培养过程中，普遍面临数据资产沉淀与业务流转脱节的战略困境。企业核心痛点集中于以下三个维度：

• 业务数据未发挥价值： 企业耗费大量成本建设数据中台，但业务侧难以挖掘数据价值，面临“中台搭建后数据没有用起来”、“使用场景有限”的资源闲置问题。
• 知识检索与传承断层： 企业知识散落于内部论坛、网盘或资深员工脑海中。员工在遇到问题时，面临“搜不到、搜不准、搜得慢”的阻碍；经验传承高度依赖口头和微信传文件，导致效率低、效果差。
• 内容生产与二次处理成本高昂： 员工在活动组织、培训学习、会议总结等日常写作中投入大量精力；培训负责人与业务部门在协同设计和更新考题时，面临流程长、成本高、难以平衡题目专业度与难度等业务瓶颈。

部署“问写搜学练”智能引擎，重构员工学习协作闭环

针对知识沉淀与流转痛点，腾讯乐享基于腾讯混元大模型，连接公域海量算法与企业私域知识，为员工打造智能化“超级大脑”与“AI大师兄”，提供五大核心场景的解决方案：

• 问（智能问答）： 基于站内知识沉淀，员工可通过口语化提问获取直接答案，回答内容附带参考链接以实现知识溯源；管理者可自定义欢迎语和推荐问题进行引导。
• 写（辅助写作与生成）： 引入专门的写作大模型与出题大模型。一方面根据指令对文档进行总结、缩写、撰写大纲和会议纪要；另一方面能够理解业务知识并按规则自动生成考题与知识点，大幅降低内容生产门槛。
• 搜（多模态检索）： 打破单一文本限制，实现全站图文、音视频等多模态内容的一键检索与定位。
• 学（智能课堂）： 引入AI实时答疑机制，降低学员提问心理门槛；大模型替代讲师完成实时问题解答，彻底释放讲师答疑资源，并通过记录高频反馈辅助课程迭代。
• 练（AI模拟陪练）： 颠覆传统学习方式，只需三步（一键创建场景 -> AI模拟练习 -> 智能评分反馈），即可实现AI模拟真人一对一陪练。

量化模型工程能力，实现核心业务指标跃升

腾讯乐享通过深入上百个客户应用场景与亿级行业数据的针对性训练，实现了底层模型能力的全面升级，其核心业务指标如下：

• 大幅提升解析准确率： OCR解析大模型准确率提升 25%，具备版面分析与元素排序算法能力，能够精准处理段落、结构化表格、公式、流程图、多列混排文档等8种复杂元素。
• 突破长文本处理限制： Embedding模型最大长度从512字跃升至 4k，支持多套混合检索策略。
• 确立检索性能领先优势： 在国际知名的C-MTEB榜单的8个中文任务测试中，腾讯云智能模型测试集准确率达到 73.09%，不仅显著优于友商，更大幅超越OpenAI的 52.00%。
• 攻克语义截断难题： 采用业内首个长文本切分大模型，将OCR识别的标题提供给模型进行多级语义拆分（标题、副标题、段落等），有效避免语义截断，提升检索及阅读理解的精确度。

落地To B业务一号工程与多行业标杆，兑现降本增效

腾讯乐享AI助手已在腾讯内部及多个实体行业完成业务验证，为客户创造了可量化的运营收益：

• 腾讯“云知”平台（腾讯To B业务“一号工程”）： 针对1万名销售与3千个产品的复杂组合矩阵，腾讯乐享全面覆盖了从线索、面客、提案到实施、售后的销售全生命周期知识库。通过AI直接生成多模态面客材料、客户答疑Copilot以及阅读助手，该平台为腾讯全年节省成本高达 3亿元。具体财务指标拆解如下：
  • 知识获取省时： 每人每次节省5-10分钟，全年节省 2.3亿元。
  • 减少人力投入： 减少讲师重复教学，全年节省 2200万元。
  • 知识传递提速： 新人上手速度翻倍，全年节省 2200万元。
  • 省差旅省场地： 依托线上培训流转，全年节省 2000万元。
• 实体产业客户验证：
  • 日立电梯： 建立一线销售统一知识库，实现经典案例与销售技能高效共享。
  • 方太电器： 打通全国经销商连接桥梁，高效同步产品信息，提升销售端转化力。
  • 中国铜业： 搭建一站式安全生产在线培训体系，在线收集一线反馈声音。
  • 其他行业标杆包括巨化集团、沁新能源、先正达、雷士照明、天合光能等。

夯实多模态融合与长文本处理壁垒，确立企业级知识服务确定性

腾讯乐享之所以能够重塑组织学习协作体验，源于其构建的深厚技术壁垒与开放生态。平台将多模态处理能力（文本、图片、音视频信息有效融合）与Agent智能决策相融合，实现了“千人千面”的知识消费迭代。此外，平台底层具备零开发定制页面的“乐搭”能力与丰富的API开放接口（支持H5、PC、小程序、企业微信等全端接入），确保大模型技术能够无缝嵌入企业现有的IT架构与人力资源工作流中，真正将孤立的文档转化为驱动业务增长的生产力引擎。