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雷达卡
在AI技术迅猛发展的背景下，人们不断追问：AI的边界究竟在哪里？它能实现哪些功能，又存在怎样的局限？其判断是否绝对准确？面对这些问题，众多厂商与企业仍处于探索阶段，如同在迷雾中前行。
当前AI应用所面临的挑战，与十年前CRM系统的发展困境颇为相似。纷享销客高级产品总监刘抗在接受雷峰网采访时表示：“甚至可以说，AI比CRM更难落地。因为传统的CRM具备明确的流程和规则，结果具有确定性；而现阶段的AI尚未达到这种可预测、可控制的程度。”
那么，AI与CRM应融合到何种程度，才能构建出真正好用且易于上手的业务系统？
在中国信息通信研究院（CAICT）发起的《数字原生应用 基于大模型的智能营销能力要求》测评中，或许能找到一些答案。该测评从数据处理能力、营销自动化水平、场景适配性等多个维度出发，为评估AI在实际业务中的应用提供了参考依据。作为唯一通过该项测评的CRM厂商，纷享销客依托其企业级智能CRM平台ShareAI，提出了“AI+CRM+行业智慧”的融合解决方案。
一、从反应式AI迈向AI原生CRM
传统意义上的CRM系统常被定义为“以客户为中心的运营管理工具”。这类系统的核心逻辑是记录与管理——收集企业运营数据，并依照既定流程进行标准化操作。
以销售场景为例，这种依赖结构化数据的方式，与现实中大量存在的非结构化沟通内容（如会议对话、客户反馈等）之间存在明显矛盾。将口头交流或自由文本转化为固定字段录入系统时，往往造成关键信息丢失，导致一线销售人员对系统的使用意愿普遍较低。
随着AI技术的引入，这一难题迎来了转机。纷享销客产品副总裁李杰指出：“在AI时代，CRM系统正变得更加贴近销售人员的实际工作习惯。它不再只是用来录数据、看报表的工具，而是能够融入拜访客户、开会沟通、维护关系等日常行为之中。”
AI对非结构化数据的强大处理能力，正在重塑CRM系统的交互方式，使更多销售人员愿意主动使用系统，而非被动应付。
然而，AI对CRM的改造远不止提升用户体验。当行业知识深度嵌入后，原本被动响应的CRM开始向主动触发模式转变。
据刘抗介绍，纷享销客基于十多年来在销售领域的经验积累，结合销售方法论建模，通过模型微调与知识库支持，训练出更懂业务、更具洞察力的智能模型。该模型能根据系统内的数据和用户行为，自主识别潜在问题，提出决策建议与风险预警，并规划下一步行动路径。
目前，大多数CRM厂商仍停留在“反应式AI”阶段，即通过问答形式让AI做出响应。而纷享销客的目标是向“嵌入式AI”演进，逐步实现前瞻性、预测性与指引性的AI范式。
例如，系统可主动预测“客户的舆情变化可能对未来交易产生何种影响”，并提供具有指导意义的业务洞察。这种由弱到强的演进，正是当前AI应用发展的主流趋势。
刘抗强调，纷享销客的核心目标之一，就是利用AI重构CRM系统架构，推动现有系统逐步进化为AI原生的CRM平台，最终实现从“让人用系统”到“让人爱上用系统”的体验跃迁。
由此可见，纷享销客为CRM转型提供了典型范例：从依赖问答交互的反应式AI，逐步过渡到具备预测能力和行为引导的嵌入式AI体系。这一过程不仅需要采用更先进、实时的AI技术，更要将深厚的行业经验与具体应用场景深度融合。
二、押注Agent，聚焦营销服领域Top 3应用场景
CRM与AI的融合路径正在清晰显现：从最初的被动管理，发展为辅助决策，再迈向基于行业方法论的“智能辅助驾驶”，最终通向由AI主导的“自动驾驶”阶段。
随着融合程度加深，系统对人工干预的依赖持续降低。在此背景下，具备理解、规划、决策与执行能力的AI Agent，成为推动传统CRM向AI+CRM升级的关键驱动力。
在这一技术浪潮中，纷享销客在其ShareAI平台中引入了Agent机制，旨在破解AI在业务落地过程中的关键瓶颈。
例如，平台推出了专注于业务洞察与诊断的核心Agent，通过工程化建模方式，弥合销售方法论与系统功能之间的断层，打造真正的“销售大脑”，实现7×24小时不间断的业务健康度监测与分析。
刘抗解释称，该Agent能够模拟资深销售总监或专家的角色，依据“如何开场”“沟通中如何推进”“如何收尾”等标准操作流程（SOP），对销售人员的行为进行诊断，判断其表现优劣。同时结合大模型能力、企业最佳实践知识库以及纷享销客沉淀的行业know-how，输出个性化改进建议。
除了追求单个Agent在特定场景下的卓越表现，多Agent协同也是重要的发展方向。
实现不同Agent之间的协作，是纷享销客希望达成的理想状态。例如，在某一复杂业务场景下，销售Agent与服务Agent可以协同完成客户跟进任务。目前，技术团队已在开展多Agent协作的相关调研与验证工作。
在构建 AI 驱动的下一代 CRM 系统过程中，纷享销客正依托 ShareAI 的 PaaS 平台能力，积极打造 Agent builder（Agent 构建器），为企业提供低门槛、易上手的 Agent 创建工具。这一举措旨在让每一位企业员工都能快速开发符合自身业务需求的智能体，实现个性化 AI 应用的普及化。
无论是不同 Agent 之间的协同调用，还是 AI 功能与现有业务系统的深度整合，都建立在一个开放、可扩展的平台生态基础之上。平台化的生态延伸是 ShareAI 的核心战略方向之一，目标是深度参与开放式 AI 生态平台的建设。李杰在接受雷峰网采访时表示：“我们希望在特定客户群体的生态中成为主导构建者；即便在其他生态中不占据主导地位，也会以重要参与者或贡献者的角色深度融入。”
在平台生态的整体规划中，“集成”与“被集成”被视为同等关键的双向路径：
- 一方面，持续整合营销、销售和服务领域中最先进的 AI 能力与高质量数据资源；
- 另一方面，确保 ShareAI 能够被当前或未来具有广泛影响力的现象级 Agent 入口所集成，力争在营销服领域稳居 Top 3，成为被高频调用的核心组件之一。
行业智慧注入系统，CRM 从工具进化为“业务专家”
面对 AI 领域不断涌入的新竞争者，传统 CRM 厂商的核心优势在于长期沉淀的行业知识与实战经验。过去十年在 SaaS CRM 发展阶段，纷享销客已在制造业、现代服务业和消费品三大重点行业积累了丰富的行业智慧，这为其向 AI 转型提供了坚实的基础支撑。
在 ShareAI 的研发过程中，团队高度重视将行业知识、专业领域经验以及企业特有的业务逻辑与人工智能深度融合，通过把行业场景、数据结构、模型策略、方法论及最佳实践系统性地嵌入平台，实现智能化升级。
这种 AI 与行业智慧的协同作用，推动 CRM 系统从传统的信息管理工具跃迁为具备决策支持能力的“专家级”助手，并逐步形成真正理解业务、掌握核心 know-how 的智能 Agent。
“AI+CRM”如何实现行业落地？已有初步实践
目前，纷享销客已在 ShareAI 中开展多项针对垂直行业的探索，具体体现在以下三个层面：
数据层面：除通用领域的标准数据外，针对不同行业的特性进行差异化管理。例如，消费品行业与制造业在客户数据结构、交易行为模式和存储逻辑上存在显著区别，系统对此进行了专门优化。
模型层面：从中长期发展来看，将出现专用于特定行业的 CRM 模型，这些模型经过微调或精调，能更好适应行业特有流程。同时，在规则治理（Rule Governance, RG）的工程化实现中，充分考虑各行业间的差异性，提升模型的适用性和稳定性。
Agent 层面：ShareAI 预置了多个“开箱即用”的高价值 Agent，在设计之初就融入了行业属性。以销售场景为例，由于消费品、制造业和现代服务业的销售流程、关键节点和转化逻辑截然不同，因此推出了面向不同行业的专属销售 Agent，提升场景匹配度与执行效率。
行业智慧的积累并非闭门造车，而是源于与企业客户的深度共创。针对高价值业务场景，纷享销客优先选择行业内具有代表性的头部客户联合打磨原型，在灯塔客户中验证高频场景的实际效果，再将形成的最佳实践和标准化范式推广至更广泛的中腰部客户群体。
同时，这些在实践中沉淀的知识资产会被反哺至 AI 系统中，通过工程化手段固化为可复用的行业智慧模型，形成“实践—提炼—赋能”的闭环机制。
李杰进一步指出：“在产品从 0 到 1 的探索阶段，我们在选择灯塔客户时会有明确的行业导向——先确定目标 Agent 所服务的行业，再在该行业中寻找最具代表性的企业先行试点，确保创新成果具备行业普适性。”
如今，AI 已成为 CRM 厂商不可回避的战略课题。在这场技术变革中，行业智慧是传统厂商立足的根本，而 AI 则是突破重围的关键武器。如何在激烈竞争中守住并扩大优势，取决于厂商能否理清 CRM、行业知识与人工智能三者之间的融合关系。
刘抗强调：“虽然我们已经推出了众多 AI 应用，但始终有一条清晰的主线贯穿其中——所有 AI 产品的演进，最终都必须服务于营销、销售、服务等核心业务场景中的关键指标。”
只有在线索转化率、商机转化率、客户生命周期价值及满意度等核心维度上取得实际成效，企业才能在未来的竞争格局中站稳脚跟。
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