騰訊樂享知識庫今年新訂單暴漲100%

近日，雷峰網獲悉，騰訊雲旗下一款面向 to B 的AI知識庫產品——樂享，今年新訂單增長100%，而且樂享中使用AI問答的企業數增長4倍，AI的問答次數增長了22倍。

一個如此傳統、細分的企業工具，竟然會有如此大的訂單突破，的確是令人有些吃驚。

要知道，企業知識庫是一個相當成熟的賽道，早在十幾年前就已定型，市場增長趨緩，更何況，它多被視作內部管理工具，企業為此付費的意願也有限。

為什麼今年樂享的訂單會暴漲？

今年知識庫廠商生意大漲，是普遍性的

背后最關鍵的變量，是大模型。大模型帶來了新一輪企業AI知識庫建設狂潮。

「在大模型時代下，我們認為知識庫是基礎設施。正如騰訊集團高級執行副總裁湯道生所説：大模型是‘大腦’，知識庫是‘課本’，大腦智力再高，如果沒有學習過相關的知識，大模型也無法很好的解決問題。」騰訊雲副總裁答治茜表示，年初時，騰訊雲內部還提出了一個論斷：「大模型+企業知識庫」會是AI落地的最佳路徑。

而從過去大半年實際情況來看，的確這一判斷已經得到了印證，大模型出現后，企業對知識庫的建設需求是井噴式的爆發，有3-5倍的需求增長。

企業對這些知識庫建設熱情有多高，從一些活動的參與度也可以窺見一二。

10 月 16 日，一個金融行業聯盟組織主辦了一場大模型場景金融知識庫實踐研討會，活動舉辦點在深圳大學，一間小小的會議室里，竟然擠滿了80、90 名銀行、證券等金融行業代表，一些熟悉的公司基本都有出現，如中國郵政儲蓄銀行、中金公司、廣發證券、浙商證券等。

騰訊雲金融行業解決方案專家張明談到，「上半年，我們在主要的頭部與腰部客户中，已進行了超過 100 場售前溝通。從去年市場還處在概念階段，到今年，尤其是在 DeepSeek 火爆之后，企業對 AI 知識庫的認知被迅速「拉齊」，紛紛進入了實質落地和動手階段。」

據答治茜觀察，而企業知識庫在國內的市場規模，已經大概在大幾十億到百億間。

爲了抓住這一波機遇，今年年初，騰訊雲內部對於樂享的產品戰略定位也是做了重新的審視，將樂享升級成爲了 AI 知識庫，並且進行一系列的落地工作。

據答治茜對雷峰網(公眾號：雷峰網)透露。樂享在選擇攻克重點市場時，一般有兩個原則：第一是選擇專業性強、知識沉澱深，對知識傳承的依賴極高的行業，第二是客户的銷售客單價更高的行業。金融、新能源、高端製造、科研高校、生物醫藥等行業今年都是樂享跟進重點。

而從場景來看，目前他們在金融行業主要聚焦兩個場景方向：辦公場景和業務場景。

辦公場景主要面向企業內部員工的日常工作賦能，尤其是像金融機構這種知識密集型行業，幫助他們解決對內部知識的高效獲取問題，包括產品規章、政策法規、監管文件等內容類知識，能被快速萃取、提煉，並生成問答，幫助員工以「問AI」的方式取代過去「問人」的模式，大幅提升工作效率。

而業務場景，以金融為例，他們正在重點探索了兩種典型模式：

一是面向客户服務與營銷場景。通過知識庫幫助客户經理、客服坐席快速找到產品與政策信息，提升溝通效率，從而提高客户滿意度和成單率；

二是智能陪練場景。金融行業中，如保險代理人、理財顧問等崗位流動性高、學習成本大，以往依靠「老人帶新人」的培訓方式。現在讓「老人」變成 AI，結合 AI 導師功能，讓新人通過模擬對話練習，理解產品和政策知識，在正式拜訪客户前完成多輪演練。

據瞭解，樂享今年截止目前落地了近百家金融企業。

當然，AI知識庫需求爆發后，並非樂享一款產品受益。從知識庫廠商類型來看，大致可以分為三類：第一類是純AI原生型，比如樂享這類從AI出發、以智能生成和理解為核心能力的產品；第二類是傳統知識庫型，多由過去OA或文檔管理廠商演進而來，以文檔沉澱、管理為核心；第三類則是IM延展型，源自即時通訊（IM）或協同辦公產品，在溝通和協作的場景中衍生出知識沉澱能力。

從當前市場表現看，純AI原生型和IM延展型這兩類廠商今年的增速都很快，答治茜説道。

騰訊樂享被客户選擇背后，也有內因

一方面，是企業對AI時代下知識管理的迫切需求，讓騰訊樂享知識庫有機會站上新的舞臺；另一方面，樂享之所以能在眾多知識庫產品中被客户選中，有其獨有優勢。

眼下要建一個好用的知識庫，首先需要解決的一大問題是，讓知識流進來。

目前企業的知識都在哪？很大一部分是來自內部的應用軟件上，比如一大知識源頭是企業微信。在很多企業中，企業微信幾乎承載了企業內外協同的核心流程，無論是與客户的交流，還是內部的業務溝通，都在這里進行。企業微信中的微盤、文檔，其實已經沉澱了大量的知識資產。

隨着線上視頻會議的增多，還有一大源頭是騰訊會議。以銀行為例，過去大家只是把它當作開會工具，但后來發現，很多銀行的培訓、總行對支行的學習指導，甚至證券機構的路演，都在騰訊會議上進行。

除此之外，員工的個人知識同樣是企業知識體系的重要一環。比如，員工在微信或視頻號上看到一篇優質內容，未來可能會在工作中引用。

這是騰訊樂享的一大底層優勢。相比其他知識庫產品還在解決「如何導入內容」的問題，樂享因出自騰訊體系，因此具備天然優勢，能夠無縫打通這些系統，從源頭自動匯聚知識，並且使用知識庫。

騰訊雲內部人士提到，比如在企業微信的羣聊場景中，很多客户經理會與客户建羣，當客户深夜提問、而工作人員暫時不在線時，只需 @智能機器人，它就能自動從知識庫中檢索相關答案，及時反饋給客户，實現服務的 7×24 小時在線。

這是具有極大吸引的，很多客户想搭建知識庫，但很多都困在了知識庫的導入上。如果知識庫仍然依賴人工上傳，那知識庫建設門檻極高，也無法真正活起來的。

不過知識導入還只是第一步，當知識導入問題解決后，知識輸出環節還有很多問題要解決，最核心的兩大問題是：第一準確嚴謹，第二安全。

當下，用户都期待有完美 AI，但事實上，它目前仍然很難做到，有時候大模型的幻覺問題常常令人頭痛，尤其是工作場景，數據等問題的錯誤，很可能會影響到后續個人、公司等決策。

而據答治茜對雷峰網表示，因為樂享是從騰訊內部誕生出來的一個產品，最早能追溯到2008年，因此在這兩方面，實際上他們已經有了十多年的探索。

在模型輸出準確性上，他們的做法有三個原則：第一是讓模型剋制，當AI模型不確定時，寧可回答「我不知道」，也不生成模糊或虛假信息；第二是可溯源，每一條AI回答都能追溯到原始資料，用户可自行判斷可信度；第三是數據治理，知識審批、內容AI質檢、有效期管理等，確保知識「少而精」，而非「多而雜」。

而在安全方面，除在技術層面支持私有化部署外，在運營層面，樂享形成了「最小必要原則」，結合企業的組織架構和權限體系，實現靈活細粒度的訪問控制。

以一家雲廠商為例，產品團隊與銷售團隊可訪問的知識完全不同。產品團隊可查看定價文檔，銷售團隊則僅能訪問報價策略。這樣的靈活權限體系，也是樂享在金融等高安全行業被廣泛採用的重要原因。

總結而言，騰訊樂享憑藉天然打通騰訊內部生態的優勢，能從企業微信、騰訊會議等系統自動匯聚知識，並通過十多年積累的精準與安全機制，將企業沉澱的知識高效管理和應用。

從樂享的成長軌跡可以看到，騰訊的 AI 戰略正在進入一個更務實的階段——不僅「造模型」，更要「做產品」。湯道生此前也曾坦言，對騰訊來説，孵化出有競爭力、好用的AI產品，戰略優先級更高。而樂享，正是這場 AI 落地戰中的重要一環。