为了支持组织加速采用人工智能,我们推出了一整套专注于 Microsoft Copilot for Microsoft 365 的专业服务。这项举措帮助客户以安全、可扩展且着眼于可衡量结果的方式将 AI 集成到日常流程中。在独立评估中,用户报告了日常时间节省(≈26 分钟/天,每年约 2 周)和满意度提升,结果因场景和数据成熟度而异。
我们的 Copilot 服务包括什么?
- ** Copilot 准备度评估 (Readiness Assessment)
我们分析基础设施、安全策略、数据准备情况和 Microsoft 365 使用水平,以确定最佳采用场景。 交付成果:
- 数据源(SharePoint/OneDrive/Exchange/Teams)和权限地图;
- 风险评估(过度共享、“所有组织”站点、无标签的敏感文件);
- 补救计划(标签、DLP、“最小权限”);
- 用例积压 (backlog)(会议记录、草稿、摘要、文档分析)。 安全框架: Copilot 遵守 Microsoft 365 中现有的权限;提示 (prompts)/结果保留在 Microsoft 365 边界内,并使用 Azure OpenAI(而非公共服务)。
- Microsoft Copilot for Microsoft 365 实施和配置**
我们为以下应用激活和配置 Copilot:
- Microsoft Teams(会议摘要、待办事项、跟进、上下文搜索);
- Outlook(草稿、线程摘要、行动提取);
- Word、Excel、PowerPoint(生成/摘要、重写、表格分析);
- SharePoint & OneDrive(语义搜索、基于文档的“事实依据 (grounding)”)。 我们实际做的工作: 许可、功能激活、Copilot 搜索设置、语义索引验证、对试点集合进行访问测试。
- ** 治理与安全框架**
我们配置:
- 访问和数据保护策略(敏感度标签、DLP);
- 用于 Copilot 提示的 DLP(当提示包含敏感数据时阻止响应);
- 敏感内容规则(BYOD 场景、外部协作、访客);
- 组织级别的使用指南(可做/不可做、安全提示示例)。 重要性: Purview 控制和 Copilot 特定的 DLP 可防止通过提示/搜索泄漏,并在源头强制执行治理。
- ** AI 提示工程研讨会**
团队的实践培训:
- 如何编写有效的提示(角色、数据、目标、交付格式、质量标准);
- 如何使用 Copilot 进行日常自动化(会议记录、草稿、摘要、清单);
- 减少重复性任务工作时间的技术(在公开测试中,观察到的平均收益约为 26 分钟/天;根据场景,可能会有显著差异)。
- ** 自定义技能与集成**
我们构建连接到以下系统的 Copilot 扩展:
- 内部应用和数据库(通过 Graph 连接器和 Copilot Studio);
- CRM/ERP/票务系统;
- 用于具体操作的自定义操作(插件)和连接器(例如:“创建事件”、“查询 ERP”)。 结果: Copilot 可以根据权限,从内部源提取信息并安全地运行流程。
组织效益
- 日常活动中即时自动化(邮件、会议记录、报告) — 最初的收益出现在起草、总结和准备演示文稿方面;在跨政府评估中,用户报告了持续的日常时间节省。
- 文档处理时间减少 — 用于提取/合成的提示、基于自有文档的“事实依据”;实际节省取决于权限和标签的质量。
- 运营和管理团队效率提高 — 减少花在例行工作上的时间,更多时间用于决策;Forrester TEI 预测了显著的经济效益(明确指出了假设和限制)。
- 快速获取信息和更好的决策 — 语义搜索、索引以及对源头权限的遵守;通过连接器扩展到关键系统。
- 重复性任务减少和更好的协作 — 与 Teams/Outlook/SharePoint 紧密集成;在一些政府单位,超过 80% 的用户在试点后希望保留 Copilot。
实施的样子(90 天计划)
0–30 天 – 准备度与数据卫生 (Data Hygiene)
- 审计 SharePoint/OneDrive/Teams 权限,识别“过度共享 (oversharing)”;
- 为关键区域应用敏感度标签和 DLP 策略;
- 激活语义索引,定义试点用例;
- 基线测量(起草邮件/会议记录时间、创建演示文稿时间)。
31–60 天 – 配置与试点
- 激活 Teams/Outlook/Word/Excel/PowerPoint 中的 Copilot;
- 使用指南 + 团队提示工程研讨会;
- 配置用于“on your data”(在您的数据上)的连接器(例如:Confluence/ServiceNow/ERP)。
61–90 天 – 扩展与治理
- 在 Copilot Studio 中开发自定义操作和连接器(报告、命令、创建工单);
- 影响力指标:按角色的节省时间、功能使用百分比、满意度;
- 扩展计划、Copilot 使用数据的保留/审计策略。
安全与合规性考量
- 隐私与边界: 提示/结果保留在 Microsoft 365 边界内;使用现有权限;Azure OpenAI 不使用客户数据来训练模型。
- DLP 用于提示: 如果提示包含敏感数据(卡号、PII、IP),则进行实时阻止,以防止其用于“事实依据”或网页查询。
- 审计与保留: 对 Copilot 使用情况的可见性,以及将保留/审计策略应用于事件。
声明
“Copilot 以公司从未有过的方式加速数字化转型。首先采用它的客户将迅速获得巨大的竞争优势。”
平衡性说明: 研究显示实际利益,但效果因角色/流程而异;一些组织在没有适当数据准备和培训的情况下,不会立即观察到净生产力提升——这也是我们在扩展之前坚持准备度 (Readiness)、治理和研讨会的原因。
