如果你们公司还在用 Excel 来做数据和流程管理，那我强烈建议你使用一下「多维表」。因为，多维表的价格被打下来了。最近钉钉更新了一个新版本，其中最值得关注的变化就是把多维表全面免费了。我之前和一些公司合作项目时，他们就有用到多维表，不仅方便日常工作，而且效率相比传统协作软件高了很多。关键是，省钱。现在钉钉把多维表免费了，小公司和小团队甚至可以不花钱就取代掉十几万的一堆软件，还能按你的想法自由设置，何乐不为？1可能有读者对什么是多维表并不了解，这里我做个简要介绍。可以先回忆下，当你们公司基于某一业务场景产生产品需求时，过去的做法是不是直接提需求给产研团队，然后开发一个系统来满足？比如，大到电商业务需要一个商品管理系统，小到一个用户反馈统计功能，都需要投入研发资源来实现，而且周期往往比较长。更让人头疼的是，等产研排期开发完成后，业务需求又变了。那有没有这么一种方式，能让需求方在不写代码的基础上配置一个业务系统来满足业务需求？因此，多维表就诞生了。其实国内对多维表的使用和普及还不是很多，但已经有一批企业开始使用了，对资源的节省以及对效率的提升还是非常显著的，只是之前国内的多维表产品真用起来也确实挺贵的。如果你用过 Notion 或者 Airtable 这类产品，对多维表应该是不陌生的，Notion 就是典型的通过配置和自由组合方式搭建个人工作台和业务系统的工具。虽然叫多维表，但实际上可以把它理解成一个立体的业务系统，只不过它是用大家熟悉的表格形式来表现的，而且不需要变成就可以实现业务逻辑。相比于传统的统计表格，多维表总共有 40 多种不同的字段类型，除了涵盖常规类型外，还支持企业工作流的自动化对接。另外，多维表还支持不同视图，以及根据业务需求构建不同的业务数据看板，类似于业务指挥中心。简单理解，多维表可以把散落在 Word、Excel、工作手册、群聊、企业协作流里面的信息和操作集成在一起，构成一套包含数据、流程、分析、协作的业务系统。因为我做产品顾问的缘故，所以平时接触的公司也比较多。我发现，还是有很多公司用传统方式来解决业务需求，文档表格一大堆，待开发需求一大堆，产研累得要死，很多时候就是费力不讨好。基于多维表的能力，可以实现快速配置，而且灵活变动，对企业来说可以节省下来大量人力和技术资源。说白了，就是省钱提效。2目前，多维表已经可以解决很多行业的各类细分业务场景需求，比如需求管理、招聘协同、企业生产监控等。这次的更新里我比较关注多维表+AI能力的落地，可以看到已经有了各种 AI 应用的模版了。以很多公司都有的招聘场景为例，来看看钉钉多维表+AI是如何提升招聘协作效率的。如果你参与过公司招聘，那一定会感受到这么几个痛点：简历筛选费时、候选人信息不集中、各面试官评价和结论分散。有些公司会专门针对招聘需求开发一个需求来管理这种无序性，但大多数公司就是用 Excel 简单管理或者压根停留在群聊里。接下来，看下钉钉多维表结合 AI 能力是如何提效企业招聘管理的。多维表 AI 能力的具体体现，主要是在字段上支持了不同的 AI 选项，比如信息提取、文本和图片生成、网页解析等。在新建多维表时，可以设置某一列的类型是 AI 对象，然后从模板中选择简历解析。设置完成后，就可以从不同格式的简历中自动提取候选人的关键信息，然后用标准化的方式呈现出来。比如，候选人的基本信息、联系方式、上家公司、工作年限等，自动提取后填充在表格里一目了然，省去了每份简历单独查阅的繁琐。除了简历收集和筛选，招聘环节的重头戏就是面试。利用多维表对招聘需求的 AI 分析，可以自动生成候选人画像，甚至还能提供面试题。招聘环节还有一个痛点，就是如何整合不同轮次面试官的评价和打分，这里也可以用到多维表的 AI 总结能力。不同面试官面试结束后都可以填写自己的评价，AI 可以汇总所有面试官的反馈形成对候选人的总和评价，然后结合 JD 进行打分。这么一来，整个面试过程的自动化程度就高了很多，效率自然也高了。不仅如此，通过面试的候选人还可以基于多维表完成入职流程，比如链接到员工信息登记。一套流程下来，搞定了简历筛选、候选人信息管理、面试数据沉淀、入职信息登记全环节。3这个过程，省去了大量零散信息的收集，也节约了大量沟通同步的时间，关键是做到了自动化和智能化。不知道你们发现没，这个过程就真正实现了数字化、自动化、智能化。钉钉多维表和 AI 能力的结合，使得很多企业需求在真实场景中的落地效率有了肉眼可见的提升空间。例如，电商业务都有商品管理的需求，商品运营人员需要根据商品信息来编写介绍文案，甚至还需要根据不同平台的特点进行风格调整。在多维表格里，可以利用 AI 生文能力对上传的商品信息一键生成不同风格的文案，这相比由人去一一编辑提效很多。钉钉多维表目前支持的 AI 能力已经比较全面了，内容生成和分析是基础，还包括证件识别、图片理解、发票识别、翻译、人员分配等能力。在使用过程中，我觉得每个环节的操作还是非常简单的，实现了所见即所得。类似的落地场景还有很多，例如企业生产线自动巡检，根据工人上传的图片来自动化分析异常，还有就是可以用多维表来做内容创作监控和分析。4我就用多维表做了一个小应用，让它抓取我创作的小红书帖子，然后分析评论数据，包括点赞数、分享数、收藏数等。基于这些数据，我可以汇总所有帖子中那些数据表现好的共性，对下一步创作重点指明方向。操作上也非常简单，只需要根据自己的需求完成简单配置，然后把小红书帖子链接粘贴进去，系统会根据你的设置自动抓取帖子数据进行展示和分析。所有提交的作品数据可以在多维表里一目了然，展示的数据也是根据设置自动抓取的。每一条帖子下面的所有评论信息也完整可见，这个场景比较适合于做用户需求调研和产品反馈跟进。包括前面你们看到的数据仪表盘，也可以用 AI 一键生成。这么一来，我就相当于给自己开发了一套后台数据监控系统，满足一些特定需求绰绰有余了。或许你们也发现了，多维表有点类似不需要写代码就可以做出来的业务系统，真正实现了配置化落地。整个使用下来我有一个明显的感受，那就是需求转化效率的提升。在过去的企业协作中，业务和运营提需求，产研落地需求，这种老旧模式存在明显短板，不仅效率低，而且资源开支大。类似多维表这种产品，需求提出人即需求落地人，这种新模式会加速业务需求转化效率。如果你手头恰好有一个业务需求卡在那，没有研发资源支持，不妨试一试用钉钉多维表来解决一下。AI 时代到来，企业协作方式也在慢慢发生变化，从过去的数字化逐渐往自动化、智能化的方向发展。这个过程中，AI 起到了生产力提升的作用。因此，所有现代化企业拥抱 AI 能力是迟早的过程，像钉钉这样的产品则会加速这个进程。未来已来，拭目以待。
