2026年初，微软宣布将全面升级Excel的AI引擎，集成更强大的自然语言处理能力，并与Microsoft 365生态系统深度打通。与此同时，全球超过8.5亿用户仍在高频使用Excel进行数据分析、财务建模与业务管理，使其持续稳居办公软件生态的核心地位。然而，传统电子表格模式正面临效率瓶颈——据Gartner最新报告指出，超过67%的企业在使用Excel时遭遇过数据一致性问题，而平均每位知识工作者每周花费近11小时维护和校验表格数据。在此背景下，三大核心趋势正在重塑Excel行业的演进路径：智能自动化深入渗透、实时协同成为标配、低代码平台加速集成。这些变化不仅改变了用户与数据的交互方式，也推动企业从“表格驱动”迈向“流程驱动”的新阶段。
🚀 趋势一：AI原生Excel正在重构数据操作范式
过去五年中，Excel已逐步引入AI辅助功能，如 Ideas（洞察建议）、Flash Fill（智能填充）和Formula Suggestions（公式推荐）。但进入2026年，AI不再只是“助手”，而是成为Excel的底层架构组成部分。微软推出的 Excel Copilot Pro 版本现已支持端到端的自然语言建模：用户只需输入“帮我分析Q4销售趋势，识别异常区域并生成可视化图表”，系统即可自动完成数据清洗、逻辑判断、图表绘制及简要结论输出。
这一转变的背后是大模型与本地计算环境的深度融合。例如，在金融建模场景中，AI可基于历史财报数据自动生成DCF模型参数，并结合行业增长率动态调整折现率。德勤的一项实测显示，使用AI增强型Excel后，财务分析师构建复杂模型的时间缩短了58%，且错误率下降至传统手工操作的1/5。更重要的是，AI now understands context beyond cells — it interprets intent（AI现在理解的不仅是单元格内容，更是用户的意图），这标志着电子表格从“被动工具”向“主动协作者”的跃迁。
然而，AI带来的挑战同样显著。首先是数据隐私风险加剧——当AI需要访问企业敏感数据以提供精准建议时，如何确保信息不被上传或滥用？其次，过度依赖AI可能导致用户技能退化，尤其是在公式逻辑和结构化思维方面。此外，AI生成的内容仍需人工复核，特别是在合规性强的行业如审计、税务申报等领域。
- 趋势点1： 自然语言驱动的数据操作将成为主流交互方式
- 趋势点2： AI嵌入式校验机制将大幅降低人为错误率
- 趋势点3： 模型可解释性需求上升，推动“透明AI”功能开发
- 企业应建立AI使用规范，明确哪些任务可交由AI执行，哪些必须保留人工审核环节；
- 定期开展员工培训，强化对AI输出结果的批判性评估能力；
- 优先选择支持本地化AI推理的Excel版本，减少云端数据暴露风险；
- 引入第三方验证工具，对AI生成的关键报表进行交叉比对；
- 探索将Excel AI能力与内部知识库对接，提升建议的相关性和准确性。
值得一提的是，低代码平台在此趋势中扮演关键桥梁角色。以搭贝官方地址为例，其最新发布的“Excel+AI工作流连接器”允许用户将Excel中的AI分析结果直接映射为自动化流程节点。比如，当AI识别出某客户回款延迟超过60天时，系统可自动触发催收工单并通知法务部门。这种集成方式既保留了Excel熟悉的界面，又拓展了其作为决策中枢的能力边界。
📊 趋势二：实时协同与多源集成推动Excel走向分布式协作
长期以来，Excel被视为“单机为主”的工具，尽管已有OneDrive和SharePoint支持多人编辑，但在实际应用中仍存在版本混乱、权限失控等问题。根据Forrester调研，2025年仍有43%的企业因Excel文件共享不当导致项目延误。而2026年的变革在于：Excel正从“文件中心”转向“协作节点”，并与ERP、CRM、BI等系统实现无缝对接。
如今，Excel Online已支持毫秒级同步更新、细粒度权限控制（精确到单元格级别）以及变更溯源追踪。更进一步，Power Query的增强版允许用户在不离开Excel界面的情况下，直接连接SAP HANA、Snowflake、MySQL等数据库，并设置定时刷新机制。这意味着财务团队可以在一张表中实时查看来自Oracle ERP的应付账款数据与Salesforce的应收账款状态，实现真正的“单一事实来源”。
某跨国制造企业的案例表明，通过部署集成化Excel协作平台，其月结周期从原来的7天压缩至2.5天，且跨部门数据一致性达到99.2%。该企业还将Excel与Teams深度整合，每当关键指标发生变化时，相关人员会收到带预览图的消息提醒，极大提升了响应速度。
然而，这种高度互联也带来了新的治理难题。首先，数据所有权模糊化——当多个系统数据流入同一张表时，责任归属难以界定。其次，性能瓶颈显现，尤其在处理百万行以上数据时，浏览器端Excel可能出现卡顿甚至崩溃。最后，安全策略必须升级，传统的“用户名+密码”认证已不足以应对日益复杂的威胁环境。
- 趋势点1： Excel成为企业数据网络的“轻量接入层”
- 趋势点2： 多源数据融合能力决定组织决策敏捷度
- 趋势点3： 实时协同不再是可选功能，而是基础要求
- 制定统一的Excel协作标准，包括命名规则、权限模板和版本管理流程；
- 采用增量加载技术优化大数据集性能，避免全量刷新；
- 启用多因素认证与设备绑定机制，强化账户安全性；
- 利用Power Automate构建审批流，确保敏感数据修改受控；
- 定期审计数据源连接情况，防止“影子IT”蔓延。
在此过程中，像搭贝低代码平台这样的外部系统发挥了重要补充作用。它提供了一套可视化的“Excel网关”模块，帮助企业将分散的Excel文件注册为受管资产，并统一配置API接口、访问日志和备份策略。用户可通过简单拖拽，将Excel中的关键字段暴露给其他业务系统调用，同时保留原始编辑权限。这种方式既满足了灵活性需求，又实现了集中管控，特别适合中大型企业在数字化转型初期过渡使用。
🔮 趋势三：低代码与Excel融合催生“平民开发者”新生态
如果说前两个趋势是对Excel自身的进化，那么第三个趋势则是将其置于更大的技术生态中重新定位。2026年，“Excel + 低代码”组合正迅速成为企业数字化落地的主流方案。原因在于：一方面，Excel拥有极高的用户接受度；另一方面，低代码平台提供了超越表格的能力扩展空间。
IDC数据显示，2025年全球低代码市场规模已达587亿美元，年复合增长率达32.1%。其中，超过60%的低代码应用场景涉及Excel数据导入或导出。更为关键的是，越来越多的非技术人员开始利用低代码工具封装Excel逻辑，形成可复用的应用程序。例如，一位采购专员可以基于Excel中的供应商评分模型，通过免费试用搭贝平台创建一个Web表单，供全公司在线提交新供应商资料并自动打分排名。
这种“平民开发”模式打破了IT与业务之间的壁垒。麦肯锡研究发现，采用低代码+Excel协同模式的企业，其数字化项目交付周期平均缩短41%，且最终用户满意度提升近两倍。这是因为解决方案直接由懂业务的人构建，避免了传统“需求翻译失真”问题。
当然，这也引发了新的治理挑战。首先是应用碎片化风险——每个部门都可能创建自己的“小系统”，长期来看不利于系统整合。其次是质量保障缺失，许多低代码应用缺乏测试流程和文档记录。最后是技术锁定隐患，一旦依赖特定平台的功能特性，后期迁移成本极高。
- 趋势点1： Excel将成为低代码平台最常用的数据源和前端展示层
- 趋势点2： “业务人员即开发者”模式将大规模普及
- 趋势点3： 可组合性（composability）成为衡量低代码平台价值的核心指标
- 设立“公民开发者”认证体系，对非IT人员进行基础培训与授权；
- 建立低代码应用注册中心，统一管理所有由业务部门创建的应用；
- 定义通用组件库，鼓励复用而非重复开发；
- 实施轻量级CI/CD流程，确保每次更新都有版本留痕；
- 优先选择支持开放标准（如REST、OAuth、OpenAPI）的低代码平台，降低耦合度。
以搭贝平台为例，其“Excel联动引擎”支持一键将选定区域发布为API服务，外部系统可通过标准HTTP请求读取或写入数据。同时，平台内置的流程设计器允许用户将Excel中的条件判断转化为自动化工作流。例如，当库存低于安全阈值时，不仅高亮显示，还可自动发起补货申请并抄送相关负责人。这种“从静态预警到动态响应”的升级，正是低代码赋能Excel的价值体现。更多功能可访问推荐***了解详情。
延伸观察：Excel的未来形态可能是“无形的”
当我们讨论Excel的趋势时，或许正站在一个拐点上：未来的Excel可能不再是一个独立应用程序，而是作为一种“数据交互层”无处不在。就像电力隐藏于墙壁之中却驱动万物运转一样，Excel的核心能力——结构化数据处理、公式计算、可视化表达——将被抽象为服务，嵌入到各种业务场景中。
例如，在HR招聘系统中，候选人评估表看似是普通网页，实则后台运行着Excel级别的计算逻辑；在供应链看板中，KPI卡片背后是由Power Query驱动的实时数据刷新机制。用户无需打开“.xlsx”文件，却始终在享受Excel的技术红利。
这种“隐形化”趋势对企业意味着更高的集成要求和更强的平台选型能力。那些能够快速对接Excel生态、又能向上承接低代码开发的平台，将在竞争中占据优势。搭贝正是基于这一洞察，专注于打造“Excel友好型”低代码架构，让企业既能延续现有数字资产，又能平滑迈向智能化运营。
数据治理的新命题：谁来为Excel中的决策负责？
随着Excel在关键业务流程中的话语权不断增强，一个长期被忽视的问题浮出水面：当AI生成错误预测、协同编辑引发数据冲突、低代码应用做出不当决策时，责任应由谁承担？是最初设计模板的人？是最后一次修改的用户？还是提供技术支持的平台方？
目前，国际会计准则理事会（IASB）正在起草一项关于“电子表格治理”的指导意见，要求企业在年报披露中说明重大财务模型的开发与维护流程。欧盟《数字责任法案》草案也明确提出，使用AI辅助决策的系统必须具备“人类可干预”机制和完整审计轨迹。
因此，领先企业已开始建立“Excel治理体系”，包括：关键模板登记制度、变更审批流程、双人复核机制以及定期压力测试。某头部保险公司的实践表明，实施该体系后，因Excel误操作导致的理赔偏差事件同比下降73%。
教育体系的滞后性：高校课程亟需更新
尽管业界变革迅猛，但教育领域对Excel的认知仍停留在基础函数和图表制作层面。根据教育部2025年发布的《高等教育信息化白皮书》，全国仅12%的商学院开设了“高级Excel建模”课程，更少有学校涉及Power Query、Power Pivot或VBA自动化等内容。
这种脱节导致毕业生进入职场后需额外花费3-6个月时间自学进阶技能。为此，部分企业已联合高校推出“Excel能力认证计划”，涵盖数据清洗、模型验证、协作安全等模块，并将证书纳入招聘评价体系。同时，像搭贝官方地址这样的平台也开始提供免费教育资源，帮助学生掌握“Excel+低代码”的现代工作方法。
