成功的 AI 应用必须平衡三大要素：可控的权限体系、合理的成本结构和明确的价值产出。
图由 AI 生成
作者｜周效敬
编辑｜燕子
" 上周市场部提到的客户案例文档在哪儿呢？" " 去年类似的营销方案是谁负责的？" —— 这样的对话每天都在无数企业重复上演。
某 SaaS 公司市场总监 Sophia 最近就比较烦恼，为了准备季度汇报，她需要整合三个部门的历史数据，在海量文档和群聊记录中耗费了两天时间，最终找到的资料仍不完整。
由于关键数据缺失，Sophia 拼凑的报告始终没法呈现完整的业务图景。
这并非个例，根据麦肯锡研究，知识工作者每天约 1.8 小时用于搜索信息；而 IDC 数据显示，其搜索成功率不足 50%。
这正是当下企业知识管理的真实写照：信息散落在文档、群聊、邮件等数十个角落；权限体系让跨部门协作困难重重；传统搜索工具要么返回数百条无关结果，要么对一些模糊提问束手无策。
转机出现了。5 月 21 日，飞书正式发布了一款 AI 问答工具 —— 飞书知识问答。
飞书 CEO 谢欣表示，该产品的定位是 " 真实能用的企业专属 AI 问答工具 " ，基于飞书生态沉淀的企业知识（群聊、文档、会议等），实现精准、安全的智能问答与内容生成。
当你对着手机说出 " 分析 Q1 的市场活动成效 " 时，系统在 10 秒内生成了一份结构清晰的报告，它不仅自动关联销售数据表、客户反馈文档和活动照片，每项结论还标注了来源链接；
当你追问 " 竞争对手同期动作 " 时，AI 不仅能在联网状态下检索公开报道，还能关联销售团队在客户拜访中收集的未公开情报 —— 所有信息都严格遵守权限设置。
这印证了崔牛会创始人、CEO 崔强在 "2024 SaaS 大会 " 上的判断："AI 正在让企业软件从 ‘功能堆砌’ 转向 ‘体验重构’。" 飞书知识问答正是这一趋势的典型代表。
基于飞书生态沉淀的企业知识，结合 Deepseek 等多模型能力，实现了 " 问即所得 " 的智能体验，同时通过严格的权限管理守护企业数据安全。
让信息不再沉睡，让知识自然流动。正如谢欣所说：" 能用和好用是两个完全不同的概念。" 在这个信息过载的时代，或许企业真正需要的，正是一个懂业务、守边界、会思考的 AI 工作伙伴。
01
飞书知识问答，体验如何？
崔牛会团队深度体验了飞书知识问答，从交互方式、答案可信度、权限管理三个维度，测试了这款产品的核心能力。同时，我们模拟了管理者和员工两类角色的典型使用场景，看它是否提升了企业知识检索的效率。
1. 无门槛交互：语音 + 多轮对话，让 AI 真正 " 好用 "
语音提问：在手机端，无需打字，直接说出问题，比如 "SaaS 大会为什么要在苏州举办？"，系统自动转文本并生成答案。
多轮追问：第一问："2024 年 SaaS 大会的闭门会分享嘉宾有哪些？"，它会调出与 2024 SaaS 大会闭门会有关的文档，把相关嘉宾的分享内容呈现出来。
第二问：" 给我推荐几个产品类闭门会讲师 "，系统能结合上下文精准回答，无需重复提问。
多模型切换，搜索范围可控：用户可选择更擅长长文本分析的 Deepseek，或响应更快的豆包，满足不同的需求。
用户也可以自主选择使用 " 联网搜索 " 或 " 知识库搜索 "。我们测试发现，使用联网搜索时，搜索来源链接中会增加很多来自互联网的报道内容。
2. 答案可溯源：每一句话都有据可查
答案下方直接显示来源，点击来源链接，可一键跳转，对信息来源明明白白。
3. 权限智能适配：千人千面的安全回答
同一问题，不同权限会得到不同的答案。
普通员工问 "Q2 市场预算还剩多少？" ，系统仅显示自己有权限查看的部分数据；如果财务总监问同样问题，系统会返回完整预算表及执行进度。
飞书 CEO 谢欣对该功能亲自做了测试，他拿同事的飞书账号和自己的账号进行对比，问 " 在 2024 年，飞书的机场广告投放花了多少钱啊？"
不同权限得到不同结果的对比图
谢欣的手机上显示了飞书 2024 年在机场广告投放的具体数字，但是他同事手机上的答案是 " 抱歉，在可访问的知识问答结果中并没有找到答案 "。
千人千面，每一个角色的回答结果是不一样的，知识问答让每个角色在自己的权限范围内获得充分的信息。
牛透社对管理者和员工两个角色做了实测，我们看下不同角色如何用它提升效率。
场景 1：管理者 —— 快速掌握跨部门项目进展
比如，我们提问 " 崔牛会深圳 AI 城市峰会当前筹备进度如何？"，系统自动整合了市场部同事周报、公司群聊记录、会议纪要等，生成结构化摘要，一个清晰明了的轻型报告就出来了。
活动举办结束之后，如果让它生成 "2024 SaaS 大会 " 的总结报告，它也会快速生成一份内容丰富的、管理者平时很难搜集齐全的活动总结报告。
管理者身份实测
普通员工身份实测
场景 2：员工 —— 模糊搜索碎片化信息
当我们对某件事记得不太清楚了，也可以模糊提问：" 有一期 DeepTalk 直播栏目好像提到了 AI 的争议，有哪些争议来着？"
飞书知识问答会在企业知识库中扫描所有的文档、对话、邮件等信息载体，对其进行整合之后再有逻辑地展示出来。
牛透社实测发现，涉及敏感的选题，比如搜索 " 某企业陷入经营危机 " 的文档，问答系统则以 " 敏感信息 " 为由自动拒绝回答。
可见，飞书知识问答通过 AI 引擎提高了人找信息的效率，我们无需去翻半天的聊天记录、查文档，问答就能直达目标。
它打破了信息孤岛，跨群聊、文档、表格的关联检索，让碎片知识流动了起来。
而根据各角色的权限进行千人千面式回答，让企业人员既享受到 AI 的便利，又不越权访问。
02
让企业知识真正 " 活 " 起来
当下，企业知识管理面临的最大挑战不是信息匮乏，而是如何让沉淀的知识真正流动起来，转化为生产力。
飞书知识问答就是这样做的，其背后的一些技术架构、基础原理还挺有意思。
1. RAG + 权限引擎，打造企业级可信 AI
企业的知识数据像碎片一样散落在各个角落，文档、聊天记录、邮件往来等，这些都是非结构化的数据，想利用起来并不容易。
飞书知识问答采用 RAG（检索增强生成）技术，对知识进行切片处理，按语义切分为可检索的 " 知识块 "，再给它加上权限标签。
用户提问时，系统会先检索相关的知识块，再喂给大模型去生成答案。
实测对比来看，直接提问 " 如何申请市场费用报销？" ，通用大模型有时会编造流程，飞书知识问答则会精准返回提问内容所在的文档，比如它会指向《费用管理制度》第 3.2 条款内容等。
在搜索过程中，系统会进行实时的权限校验，即使文档被检索到，如果没有权限的话，仍然会被过滤掉。比如，HR 提问 " 张三的薪资情况 "，系统会校验提问者是否属于人力部门。
2. 数据预处理：破解企业知识管理难题
飞书知识问答系统具备三大核心能力：多格式解析、上下文补全和知识关联。
知识问答支持解析飞书文档、多维表格、会议纪要等多种格式，特别是对复杂表格的优化处理。比如，它能识别多维表格中的关联字段。
它还可以自动进行信息的补全，自动为碎片化聊天记录添加上下文。比如，将 " 这个功能下周上线 "，补全为 "【产品群】5 月 20 日讨论：AI 问答功能将于 5 月 27 日上线 "。
飞书知识问答还可以搭建知识关联网络，建立文档、群聊、会议之间的关联关系。比如，自动将需求文档与对应的测试报告、上线通知关联等。
3. 有了通用大模型，为什么还需要飞书知识问答？
为什么真正让企业知识流动起来的，是飞书知识问答这类企业级的产品，而非通用大模型？
因为，飞书知识问答与通用大模型有着本质差异。
在数据层面，通用大模型基于公开的互联网信息，知识问答则是基于企业私有知识库，需要访问权限，而非公开互联网信息。
在安全层面，知识问答严格执行企业权限体系，实现 " 答案千人千面 "，每句话都可以追溯源头，符合企业对准确性、高质量内容的需求，而通用大模型则可能存在幻觉。
在场景上，通用大模型面向的是通用型场景，知识问答则深度适配企业的工作流程，而非通用对话。
4. 如何 "AI Ready" ？
"AI Ready" 是指企业在系统、数据、基础设施或业务流程等方面已经做好了准备，能够有效利用 AI 技术并从中获益。
这一概念强调在引入 AI 之前，各要素已具备适配性和成熟度，确保 AI 应用能够顺利落地并发挥预期的效果。
要让飞书知识问答系统发挥出最大的价值，企业需要先做到 AI Ready，根据飞书服务团队的实践经验，AI Ready 需要三大前提：
1）完成知识数字化：将本地文件迁移至协同平台。
2）建立结构标准：统一文档模板和元数据规范。
3）完善权限体系：实施细粒度的访问控制。
飞书知识问答产品当前也存在一定的局限性，比如对未数字化的线下知识无能为力，极度模糊的提问仍需人工干预等。
飞书团队告诉牛透社，他们将持续优化多模态支持和智能推荐能力，推动企业知识从 " 存得住 " 向 " 用得好 " 演进。
03
SaaS + AI：从工具到生产力革命
一位头部投资人在 SaaS 大会上说：" 未来 5 年，没有 AI 能力的 SaaS 企业，就像没有电器的五金店 —— 看似齐全，实则落后于时代。"
这场行业性变革尽管夹杂着一些泡沫，但它也的确是商业效率进化的必然。飞书知识问答是 "SaaS + AI" 的一个样本，当 AI 真正融入企业的高频工作场景时，带来的是实实在在的生产力革命。
在会议管理 / 采访这个典型场景中，传统模式下，行政人员、媒体人等需要反复聆听录音、整理碎片化的讨论内容，往往耗费数小时才能产出一份会议纪要。
而飞书知识问答的介入，让这一过程发生了质的变化，系统不仅能自动识别关键决议事项，还能关联历史相关会议记录，在几分钟内生成结构清晰的待办清单。
更深层的变革发生在组织能力层面。
过去，跨部门协作困难重重，市场部需要反复向技术团队确认产品参数，销售部门要不断向财务咨询报销政策。飞书知识问答通过自然语言交互解决了这个问题。
成功的 AI 应用必须平衡三大要素：可控的权限体系、合理的成本结构和明确的价值产出。
飞书知识问答通过字段级权限管控确保安全，借助云端服务降低部署门槛，更关键的是，它瞄准了企业最痛的知识管理难题。
04
结语
SaaS 企业生存的关键不在于是否添加 AI 功能，而在于能否用 AI 重构业务本质。那些仍试图在旧的体系里缝缝补补的企业，可能会成为数字化进程中，那个电器时代里的五金店 —— 看似产品齐全，实则早被时代抛弃了。
飞书知识问答的价值也不在于它用了多先进的算法，而在于它让每个普通员工都能轻松获取曾经需要层层审批才能得到的信息，让企业积累的知识真正转化为决策的资源，用技术消除障碍，让创造价值的路径变得更短、更直接。
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