重構(gòu)CRM人機交互的范式革命

自移動互聯(lián)時代誕生以來，CRM始終被貼有”數(shù)據(jù)錄入機器”的標簽——銷售人員平均每天要花費1.5小時填寫表單，而這些包含幾十個字段的記錄往往因敷衍了事淪為無效數(shù)據(jù)。

這樣的結(jié)果顯然背離了企業(yè)部署CRM的初衷，讓“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的目標難以實現(xiàn)。這也是以銷售易為代表的CRM廠商持續(xù)迭代產(chǎn)品的最大動力，不是讓產(chǎn)品成為員工負擔而是成為業(yè)務(wù)助手。

NeoAgent的出現(xiàn)徹底顛覆了這種范式。在米其林中國的案例中，銷售不再需要在周一上午耗費數(shù)小時規(guī)劃拜訪路線，通過語音指令，智能體能在數(shù)分鐘內(nèi)完成兩周幾十個客戶的拜訪規(guī)劃，并自動關(guān)聯(lián)歷史訂單、工單和溝通記錄生成策略建議。這種轉(zhuǎn)變的核心在于銷售易基于長期的服務(wù)客戶的沉淀并融合了當下AI智能體的深刻理解徹底重構(gòu)CRM的交互和流程：從層級菜單點擊到自然語言對話，從被動記錄到主動服務(wù)。

銷售易產(chǎn)品團隊將這種進化概括為”三階躍遷”。第一階段是解放雙手，通過ASR語音識別和語義理解，將拜訪錄音自動轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化活動記錄，米其林借此將數(shù)據(jù)準確率得到大幅提升；第二階段是智能檢索，銷售人員只需說”查一下某某工程的訂單”，系統(tǒng)就能突破菜單層級直接返回結(jié)果；第三階段則是場景賦能，針對老客戶拜訪，智能體能結(jié)合企業(yè)銷售方法論，生成包含若干個關(guān)鍵問題的溝通框架。

銷售易產(chǎn)品副總裁羅義告訴記者，這種變革背后是技術(shù)架構(gòu)的深度重構(gòu)。NeoAgent并非獨立存在的工具，而是生長在湖倉一體數(shù)據(jù)平臺上的”智能中樞”。兩年前啟動的技術(shù)升級，讓銷售易得以將客戶360度數(shù)據(jù)、工單記錄、知識庫文檔等多模態(tài)信息納入統(tǒng)一體系，為智能體的推理決策提供了數(shù)據(jù)底座。

在真實場景中定義智能邊界

ToB智能體獨特的進化邏輯——不在實驗室里追求通用智能，而在真實場景中解決具體問題。

權(quán)限管控曾是橫亙在面前的第一道難關(guān)。某跨國制造企業(yè)的測試中，智能體誤將區(qū)域經(jīng)理的客戶數(shù)據(jù)推送給了普通銷售，這個險些造成合規(guī)風險的案例，所以ToB智能體的”聰明”首先體現(xiàn)在邊界感上。銷售易CTO劉志強表示，現(xiàn)在，NeoAgent的每一次數(shù)據(jù)調(diào)用都會經(jīng)過三重校驗：用戶角色權(quán)限、數(shù)據(jù)字段權(quán)限、操作場景權(quán)限，確保企業(yè)敏感信息始終在可控范圍內(nèi)流轉(zhuǎn)。

模型選擇的平衡術(shù)更顯行業(yè)特性。在服務(wù)行業(yè)客戶過程中，銷售易發(fā)現(xiàn)不同場景對智能的要求截然不同：查訂單需要毫秒級響應，這時輕量級小模型是最優(yōu)解；而生成拜訪策略則需要深度推理，大模型才能保證質(zhì)量。最終形成的”混合模型架構(gòu)”，能根據(jù)場景自動切換計算資源，既避免了”用大炮打蚊子”的資源浪費，也防止了”小馬拉大車”的體驗打折。

最具挑戰(zhàn)性的是推理規(guī)劃的收斂性。通用智能體追求發(fā)散思考，而企業(yè)場景需要精準執(zhí)行——不能把”修改訂單”識別成”刪除訂單”，更不能擅自發(fā)起超出權(quán)限的操作。銷售易技術(shù)團隊開發(fā)的”場景約束引擎”，通過預設(shè)業(yè)務(wù)規(guī)則庫和動態(tài)校驗機制，讓智能體的每一步?jīng)Q策都處于可控范圍。

以共創(chuàng)模式構(gòu)建價值坐標系

為了更精細得打磨智能體產(chǎn)品，銷售易一直與客戶采用共創(chuàng)模式，這種共創(chuàng)模式正在重塑B端AI的落地路徑。與消費級智能體不同，企業(yè)級智能體的價值驗證需要跨越更長的周期：在與伊頓電氣共創(chuàng)的項目中，雙方用10余場研討會打磨出賦能銷售人員提升商機轉(zhuǎn)化的銷售經(jīng)理Agent； 某汽車零部件企業(yè)要求智能體必須能對接企業(yè)私有大模型，為此銷售易專門開發(fā)了企業(yè)自定義私有大模型的可配置能力。

跨國企業(yè)的需求更凸顯了本地化適配的重要性。幾乎所有MNC客戶都會提出系統(tǒng)集成要求：微軟 Teams 的會議紀要導入、SAP/Oracle ERP 的數(shù)據(jù)同步、甚至特定國家的合規(guī)性數(shù)據(jù)及大模型調(diào)整。這些看似瑣碎的需求，恰恰構(gòu)成了ToB智能體的競爭壁壘——不是技術(shù)參數(shù)的比拼，而是場景滲透的深度。

正反饋正在加速形成。銷售易的客戶數(shù)據(jù)顯示，采用NeoAgent的團隊，銷售線索轉(zhuǎn)化率獲得提升，客戶跟進周期也得到縮短。這讓CIO們開始將智能體視為增長引擎而非成本中心。

重新定義企業(yè)AI的終極形態(tài)

剛剛發(fā)布的營銷智能體，預示著銷售易AI Agent的場景不止于銷售。這個能自動分析企業(yè)優(yōu)質(zhì)客戶畫像并智能推薦特征相似的潛客的新物種，背后是“增長智能”的理念升級——從提升效率到創(chuàng)造增量。

商業(yè)化路徑的探索同樣具有行業(yè)啟示。不同于消費級AI的免費模式，NeoAgent采用”用戶＋流量”的混合收費。這種定價策略背后是ToB智能體的價值邏輯——按實際使用量付費，讓企業(yè)清晰感知投入產(chǎn)出比。

生態(tài)協(xié)同正在打開更大想象空間。與騰訊云的深度合作，讓 NeoAgent 能借力騰訊云智能原子能力，并無縫調(diào)用混元和 DeepSeek 大模型；騰訊會議集成，則可實現(xiàn)會議紀要自動同步至CRM；而樂享知識庫的對接，讓智能體的知識邊界擴展到企業(yè)全域。這種”核心能力＋生態(tài)工具”的模式，或許是ToB智能體規(guī)?；淖顑?yōu)解。

從銷售易NeoAgent的進化可以看到，ToB智能體的終極形態(tài)”不是取代員工，而是讓每個員工都能擁有智能助手，一個數(shù)字同事”。在這個邏輯下，智能體的進化終點不是通用人工智能，而是成為理解業(yè)務(wù)、適配場景、懂得邊界的”數(shù)字同事”。這或許正是ToB領(lǐng)域AI落地的終極答案——不在實驗室里追求完美，而在生產(chǎn)線上創(chuàng)造價值。

lixiangjing

算力豹主編