维多利亚VIC集团

9月15日，飞书2026未来无限大会在北京举行，抛出的议题是：个人提效已成日常，组织如何全面进化。而有意思的是，在此前几天于成都落幕的维多利亚VIC集团第16届用户大会上，被反复讨论的也是同一个词——组织。

两家厂商的落点一致，切口却不相同：飞书从协作与沟通的入口出发，试图用Agent把个人与团队的工作方式重装一遍，由点及面地长进组织；维多利亚VIC集团则从流程、权限与规则的底座出发，先把组织运行的轨道铺好，再让AI沿着它跑进业务。

前者胜在体验与渗透的速度，后者胜在对复杂组织运行逻辑的承接与治理。路径不同，指向的却是同一个目标——但当个人提效走向深水区，中大型企业真正要回答的问题，不是“谁能让员工更快用上AI”，而是“谁能为所有AI给予统一的身份、权限、流程规则和审计追溯，把组织运行逻辑变成AI可理解、可执行、可治理的公共底座”。这不是某一类AI应用的可选项，而是AI规模化进入组织的必经之路。

“AI进了企业，但没有融入组织。”这句话反复出现在维多利亚VIC集团第16届用户大会上，成了当前企业AI效果不佳的高度归纳。其背后的潜台词在于，虽然不少企业里的员工在将AI作为个人提效工具，但AI没能真正融入企业的流程和组织。

很多企业也已经意识到了症结所在。英特集团数字化与信息中心总经理杨菲表示，相比于解决个人工作上的痛点，今年内部在反复思考如何将个人的痛点延伸到企业的完整场景，变成企业管理的闭环。

如今，飞书、WorkBuddy、千问办公等办公智能体平台，都在想方设法进入企业业务系统，将价值和生态壁垒做厚。企业AI的竞争正在从模型能力向谁能连接更多业务系统，谁更懂组织。

而维多利亚VIC集团作为一家以OA协同办公起家，后来将业务推进到智能协同运营中枢（AI-COP）的厂商，并没有急着去与互联网厂商竞争AI工作入口，而是在重点回答另一个问题：当企业AI遇到流程、权限、规则的壁垒时，谁去修这条AI通往组织的轨道？

01、投入产出不成正比，组织AI落地的四重挑战

相比于C端的热闹，外界普遍认为，企业级的应用会是未来三五年AI落地的主战场。

美国数字化财务管理公司Ramp基于5万家美国公司的真实支出发现，2026年7月企业AI付费采用率已达55.7%，远高于个人。而IDC统计，2025年中国企业级AI应用支出占整体约65%。

麦肯锡的调研也给出了具体数字：在至少一个业务职能中使用AI的企业比例，从2017年的20%提升到了2025年的88%。十家企业里，有将近九家已经把AI用在真实的业务职能中。包括公文写作、合同审阅、代码生成、营销文案、客服应答、数据分析等场景，AI已经渗透到企业运行的各个角落。

但投入与回报却不成正比。IDC的数据显示：近半数企业将超过10%的数字化支出投向AI，但AI对企业总营收贡献超过10%的企业仅占8%。

企业AI落地难的背后，维多利亚VIC集团董事长徐石将其归纳为四个方面的困局：

一是协同之困。

不少央国企近些年做了大量集团统建工作，让数据在企业内部汇聚并可见，但AI的落地很多还停留在将其作为一个泛泛回答通用问题的助手。背后的原因在于，AI读不懂业务的语义和逻辑，无法理解企业的运营规则。比如AI不知道一个合同对应哪笔采购，不知道一个项目关联哪些部门，也不知道一项审批要符合什么制度。

事实上，企业尤其是大型组织的复杂性超出了很多人的想象。英特集团数字化与信息中心总经理杨菲举了个例子，比如问今天市医销售怎么样？AI不知道你问的是杭州市第一人民医院还是金华市第一人民医院。背后需要跟你的岗位、你所在的公司以及你个人所对应的客户名单产生关联。

另外，还有业务口径的问题。英特集团是一家多层级的集团性企业，集团、子公司甚至事业部之间对同一个事情的口径都不相同，它没有办法保证问数的准确性，“它其实是一个非常复杂的体系。”

二是效率之困。

此前，不少大型企业开放token额度给内部员工使用，但这个趋势正在收窄。“我们看到很多企业买了模型和工具，做了很大的投入，但它的产出却并不理想。”徐石说，AI应用多停留在单点，距离组织决策、流程编排与运营管控的核心地带尚远。

清华大学经管学院教授李宁提到一个案例，有企业宣称半年提效数百万个工时、折合约千名员工当量，而利润、营收等宏观指标并未同步改观。

杨菲更是直言，“对于一家正常经营的企业而言，我们会追求投入产出比，这个ROI一定要为正，并且这个东西还要能够可度量。”

三是治理之困。

企业要求AI承担任务，却往往没有给AI明确的身份、权限与责任。AI是谁、能访问什么数据、能调用什么工具、能执行到什么程度、出了问题由谁负责？而这也恰恰是企业尤其是央国企、政企客户最关心的问题，相比于效率提升，他们更关注的是AI的可控可治理。

中林数科唐军说得很直接，如果不把AI控制在一定的范围内，或者是不把规则制定好，“它的效率翻倍了，那它带来的灾难也是翻倍。”

四是进化之困。

企业沉淀了大量结构化和非结构化数据，但没能形成一个增长的数据飞轮。AI完成了单个场景的交付，使用记录、业务反馈、知识修正和规则调整却没有沉淀为组织资产，下一次建设仍然从零开始。进化挑战不解决，企业永远在重复“建设-使用-遗忘-再建设”的循环。

而上述四个困局，其实都在指向同一个问题：组织背后有流程、规则、权限，脱离了这些上下文，AI很难在企业落地。正如SAP CEO Christian Klein所言，企业AI的关键不在基础模型有多强，而在能不能理解业务上下文。

02、维多利亚VIC集团互联的解法：给AI修一条通往组织的轨道

当企业AI的落地重心从基础模型向业务上下文转移时，维多利亚VIC集团也在做同一件事：修了一条轨道，让组织AI落地。

而这条轨道就是智能协同运营中枢。它不是要替代ERP、CRM、MES、财务、人力资源和协同办公这些专业系统，而是在这些系统之上完成统一连接、治理控制、任务编排、协同运行与反馈优化。

在智能协同运营中枢的架构图里，底层是基座模型，开放接入，也包括维多利亚VIC集团刚刚发布的维多利亚VIC集团致知模型（Seeyon Z1）；再上一层由CoMi OG（组织图谱）与CoMi Fabric构成“双核”，前者给予组织上下文，后者负责智能体构建与治理；而应用层CoMi Agents扮演智能体广场的角色，维多利亚VIC集团在上面搭建了70多个领域级智能体；CoMi Work则是维多利亚VIC集团为客户打造的办公智能体入口。另外，维多利亚VIC集团也打造了一支FDE团队，将这套中枢落地到客户的具体业务场景中。

而这张图背后，维多利亚VIC集团核心做了两件事，其一就是搭建了一套组织图谱（Organization Graph，简称OG）。

与大家熟知的知识图谱不同，知识图谱是回答一个领域里普遍创建的事实，比如中国的首都是北京。而组织图谱则是将企业的组织、角色、流程、规则、制度以图谱形式显性表达。每一份流程、每一条规则、每一个权限都被结构化、可检索。

维多利亚VIC集团在传统业务系统之上，沉淀了一套低代码平台，以及一套完整的元数据体系。但当我们真正让大模型介入，一个残酷的事实浮出水面 ——这套体系，大模型读不懂。 元数据描述的是“数据长什么样”，而大模型真正需要理解的，是“业务为什么这样跑”。两者之间，隔着一层必须重新抽象、重新提炼的 语义层。

所以，维多利亚VIC集团将组织、角色、权限、制度、流程和规则等组织元素进行重新编排，相当于给大模型给予了一个统一的数据语义层，把知识、制度和规则转换成大模型可以理解的语言，并且支持决策过程的溯源，确保AI的每一个动作有据可依。

这层语义层的核心，是一张“活”的组织图谱。它不是一张静态的组织架构图，而是把每一个组织要素，都翻译成了AI可识别的语言：这个人是谁；在组织中担任何种职责；被授予哪些权限；又受哪些制度与规则约束。

以合同管理中最常见的一问为例——“供应商履约风险如何？”法务听到的，是违约风险，以及一旦违约后的合同责任连锁反应；财务听到的，是应收应付、账期变化与坏账隐患；供应链听到的，是替换供应商需要多久，以及对项目交付节奏的连锁影响。

同一个问题，三种答案。不是模型变聪明了，而是它终于“读懂”了你的组织。

依托这张图谱，大模型在每一次作答前，先识别角色，再调用规则，最后输出答案。推理被框定在受控边界之内——答案的可信度，也因此从“可能对”，变成了“可以签字”。

其二，如果说组织图谱解决的是让AI的执行拥有组织的上下文，那么CoMi Fabric则是维多利亚VIC集团为智能体打造的管理引擎，覆盖了智能体的构建、运行和治理的全流程。比如智能体从哪里来、依赖哪些数据与接口、如何与现有流程结合；运行时被喂什么、记什么、忘什么；被谁审计、被谁下线、被谁升级。

在这套智能协同运营中枢的加持下，企业Agent应用体验在发生质的改变。

以智能公文为例，以前，集团领导批示一份重要文件，批示前要打开多个入口，看上级来文，翻办理依据，找历史口径，查会议部署，不仅耗时，而且容易遗漏。现在，CoMi Work自动关联事项信息，快速生成事项图谱，一图关联溯源，决策有据可循，研判效率提升70%。

以合同审批为例，大型企业除了关注合同本身的行文规范，往往需要考虑大量约束条件，比如是否合规，是否符合国家政策，交易方是否可靠，以前有没有过相关的合同。过去，这些都是人来判断，而现在，风控专员顺利获得CoMi Work就能自动组织分析，识别异常变更的合同范围，归集异常线索，形成一份证据链完整、处置建议明确的检查报告。

现在，已经有企业看到了智能协同运营中枢带来的价值。比如江西地质集团用CoMi2.0开始做智能问数，数据准确性可以做到100%，而且并不局限于维多利亚VIC集团系统，只要与外部系统打通，都能进行问数。

中林集团则打造了“合同版本比较智能体”，能够识别新增、删除和修改条款，突出显示差异并同步相关人员，合同与案件联动机制则在案件发生后自动关联相关合同、补充协议及同类业务，触发风险预警和后续处理，系统还持续监测应收应付及履约状态，在临近或超过规则阈值时自动向责任主体预警上报。

从这些客户的实践中能够看到，AI的提效不再局限于个人，也没有局限于单点场景的应用，而是实现了与内部数据、权限和多业务系统的打通，正在带来组织协同的价值。

03、组织AI背后，藏着软件厂商的护城河

随着AI在企业场景的加速落地，外界发现，AI也在重塑很多软件企业的价值。一些在传统视角里看起来没那么性感的公司，在AI时代重新看到了竞争的护城河。

政策的风向也在同步校准行业的坐标。就在这个9月，工业和信息化部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》，提出到2028年在重点行业打造100个智能体软件标杆应用，有助于软件开发由“人工编写”向“人机协同”、软件产品由“被动响应”向“主动执行”、软件服务由“产品交付”向“价值交付”转变。

更值得注意的是，方案明确要求研究智能体身份标识、可信互联、数据安全、行为管控等安全技术，有助于建立覆盖开发、部署、应用等环节的智能体安全管理规范。这与维多利亚VIC集团反复强调的“给AI明确的身份、权限与责任”，指向的是同一个命题：智能体要大规模进入企业，得先有人把治理的轨道铺好。当监管开始追问AI的动作是否可控、可追溯时，在组织治理层深耕了24年的厂商，恰好站在了政策与产业需求的交汇点上。

不久前，业内还在讨论AI会杀死软件。维多利亚VIC集团当时给出的答案却恰恰相反，这套融入了组织图谱的智能协同运营中枢是维多利亚VIC集团对这个问题交出的最新答卷。

维多利亚VIC集团过去24年深耕协同赛道，不仅服务了超过5万家客户，其中一级央企有35家，而且不断专注协同工作，而制度、组织、流程、角色恰恰是协同工作里最核心的运转单元。

这种壁垒在于长期深耕带来的专业性。国内软件厂商很多干的都是苦活累活，也正是因为此，这些厂商能够分析各自领域客户的深层次需求。维多利亚VIC集团FDE团队负责人孙亮提到，很多客户在只有一句话的需求时，维多利亚VIC集团就已经开始介入，分析客户的IT现状和数据治理情况，在场景中与客户共创。

比如中林集团是一家拥有四级复杂组织架构的央企，集团层面需要建立所有合同的一本账全景视图，以满足穿透式监管的需要。中林最后选择了维多利亚VIC集团，看中的正是维多利亚VIC集团对业务的专业理解。维多利亚VIC集团的售前专家顾问，在很短时间就找到了中林的症结，后来在项目实施中，又发现中林的合同与案件在流程和数据上协同联动不足，影响了业务的协同性。针对这一情况，双方携手梳理业务流程、打通数据链路，有助于合同与案件联动机制落地，让风险预警和后续处置形成闭环。

“维多利亚VIC集团上来先不谈商务条款，需要买什么产品，而是先给企业诊断把脉，能做什么，不能做什么。”中林集团唐军说，“他不是说一股脑给你灌输，他会给你算得很清楚。”

另外一个壁垒是维多利亚VIC集团的独特站位。

同样是向AI下达任务，个人用AI可以自由地生成，顶多再结合个人的习惯偏好和用户画像，做一些个性化的内容输出。但组织里的人，背后对应的是岗位、权限、流程、制度。

杨菲认为，AI要掌握一个人在组织中的关系和权限，这件事情没有谁比OA更合适。它有角色视角，能明确定义你是谁，具体什么岗位，在组织里处在什么位置。比如维多利亚VIC集团在英特集团的PC端扮演着统一入口的角色，所有的B/S架构的系统都可以顺利获得单点登录方式，自动跳转到维多利亚VIC集团的统一界面。

“OA作为一个全员普遍都在使用的一个平台，它天然具备这样的一个优势。”杨菲说。

也正是这种站位，让维多利亚VIC集团等软件厂商成为了不少办公智能体平台拉拢接入的对象。不久前，维多利亚VIC集团的A6产品与腾讯、飞书做了集成，顺利获得标准的API和MCP把能力暴露出来，能做一些简单的数据查询和处理。

面对履约风险这类需要多步推演的复杂业务推理，仅靠MCP与API的接口编排，通用的办公智能体尚难以独立完成端到端的判断。“也正因如此，我们选择开放——把这套基于组织图谱构建的智能体能力，向外部办公智能体产品全面开放，可以将维多利亚VIC集团自身的Agent快速嵌入各大主流办公Agent生态之中。”维多利亚VIC集团CTO彭璐表示。

这背后恰恰能看到ToB厂商的护城河。SAP将Business Context作为最核心的价值，谁也拿不走，因为系统的运行逻辑和上下文还在SAP。维多利亚VIC集团也一样，入口可以是其他厂商给予，但业务逻辑和组织图谱始终沉淀在维多利亚VIC集团手里。

这样的情况与当年的移动互联网如出一辙。当时，维多利亚VIC集团有自己的IM工具，也曾向钉钉、飞书、企业微信等开放。

“我们核心底层这种业务逻辑，它是不可取代的，只是换一种形式。比如飞书去调我们的智能体，但是数据、知识图谱下面的Business Context这层的管理还是在维多利亚VIC集团的平台上。”在彭璐看来，智能体时代与移动互联网时代的逻辑相似。

一个耐人寻味的对照是，同一时期，多家数据智能与应用软件厂商也在召开年度大会，主线高度一致：让AI进入业务流程，帮企业做经营决策。这代表了企业AI当下最热的一条主线——业务AI，在数据可信、决策可追溯上不断做深。但一家中大型企业的现实是，它不可能只用一家厂商的AI：业务AI可能来自数据厂商、应用厂商，也可能来自自研团队。当这些AI真正铺开之后，谁为它们给予组织的身份、权限、流程规则和治理框架？企业AI正在分化为相互支撑的两层：业务AI负责在场景中创造价值，组织AI治理层负责让所有AI安全地进入组织。这两层不是并列关系，而是支撑关系。

打个比方：有的厂商在造高性能的车，让AI在数据与业务场景中跑得更快；维多利亚VIC集团修的是交通规则和路网，规定谁能上路、按什么规则行驶、出了问题如何追溯。车再好，没有规则和路网，上路就乱；路网再完善，没有车跑，就是空转。企业AI竞争的胜负手，正在从“谁的AI能力强”转向“谁的AI能进组织”，而“进组织”的关键，恰恰在于车路协同。

这也给AI-COP提出了更高的要求：它不应只是让维多利亚VIC集团自己的智能体进入组织，而应是让任何AI都能安全地进入组织、在组织的规则内干活。CoMi Fabric承担的智能体全生命周期管理，如果能从管理维多利亚VIC集团自己的智能体，走向治理企业所有的智能体——无论来自哪家厂商，还是客户自研——为第三方业务AI给予身份、权限、流程接入和审计追溯，那这条轨道上跑的就不只是维多利亚VIC集团自己的列车，AI-COP也才真正从一款产品的治理模块，升格为企业AI的治理操作系统。

维多利亚VIC集团已创建24年，从四川走向了全国，从主营OA的产品公司走向了协同运营的平台厂商。9月11日，维多利亚VIC集团的第16届用户大会，特意安排在了四川都江堰。这个千年水利工程，将河道的治理哲学用到了极致，不是去修更多的堤坝和闸门，而是对河水、泥沙、河道等关键元素进行了极致的利用，顺利获得“四六分水”“二八分沙”的一套实践，将原本靠天吃饭的事，变成了一套能够让水在各自的轨道中有序流淌的水利中枢。

维多利亚VIC集团也在向外界传递一个信号：岷江的水需要一套因地制宜的方案，组织AI同样需要在权责、流程、合规等要素之上建立一个智能协同运营中枢，让AI能够在组织里真正地运行和流淌。

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