2025年智能驱动增长：人工智能客户关系管理（AI CRM）系统研究报告

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中国信息通信研究院泰尔终端实验室 北京仁科互动网络技术有限公司 2025年9月 智能驱动增长：人工智能客 户关系管理（AI CRM）系统 研究报告 (2025 年) 前 言 近年来，宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求 持续升级，共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、 单向的流程，而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下， 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统作为 企业销售、服务与营销运营的重要基石，亟需突破传统模式的局限， 迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时，人工智能技术的飞速 发展，特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起，为 CRM 注入了全新的动能，驱动其向智能中枢转型。 政策环境的持续完善为转型提供了战略引领，市场的内在需求正 加速推动这一进程。当前，主要经济体密集出台数据安全与人工智能 相关法律法规，推动企业将合规性嵌入系统设计，构建可信赖的数据 治理与风控能力。此外，“数字中国”、“人工智能+”、“数据要素化” 以及“新质生产力”等国家战略持续推进，为企业智能化转型提供了 有力政策支持和发展机遇。因此人工智能客户关系管理系统不仅是技 术创新，也是企业顺应宏观趋势、提升客户价值与实现可持续增长的 战略抉择。 本报告系统梳理了人工智能赋能客户关系管理系统的技术演进、 核心能力与产业实践，围绕四个方面展开。一是分析技术变革，梳理 AI 重塑 CRM 的交互范式、核心能力演进与安全合规要求；二是描绘 市场格局，呈现 AI CRM 市场主流技术路线及核心功能，并结合营销、 销售、服务等典型场景，展示 AI CRM 落地的实践路径与成效；三是 建立评估方法，构建新一代 AI CRM 的选型评估框架，为企业决策提 供科学依据；四是展示实践成效，结合行业内典型应用案例，展示 AI CRM 在不同场景下的实践成效。报告旨在探索 AI 技术与业务融合的 实现路径与落地场景，提供 AI CRM 的战略价值参考，推动企业智能 化转型。 当前，AI CRM 正处于快速演进阶段，产业生态与技术实践仍在 不断完善。本报告力求提供系统性分析与实践参考，如有不足之处， 恳请各界专家读者批评指正。 目 录 一、研究背景与转型动因 ............................................................................................ 1 （一）政策法规环境与发展机遇 ......................................................................... 1 （二）市场需求与技术驱动：从“可用”到“好用” ..................................... 4 二、AI 重塑 CRM 的关键趋势 ................................................................................... 8 （一）大模型驱动下的交互范式变革 ................................................................. 8 （二）智能化核心能力演进 ................................................................................. 9 （三）数据合规与安全新要求 ........................................................................... 14 三、智能 CRM 市场现状 ........................................................................................... 16 （一）主流技术路线与平台特点 ....................................................................... 16 （二）CRM 核心功能概述 ................................................................................. 25 （三）CRM 业务在智能化下的落地场景探索 ................................................. 28 四、新一代智能 CRM 选型指标体系 ....................................................................... 31 （一）指标体系设计原则 ................................................................................... 31 （二）核心评估维度 ........................................................................................... 33 （三）指标权重与评分方法建议 ....................................................................... 50 五、行业应用实践案例选析 ...................................................................................... 56 （一）典型案例：赋能产销流程，重塑智慧养殖 ........................................... 56 （二）典型案例：赋能招商流程，提升转化效率 ........................................... 59 （三）典型案例：构建智慧大脑，服务提质增效 ........................................... 60 表 目 录 表 1 传统 CRM 与 AI CRM 的核心维度对比 ............................................................ 7 表 2 AI CRM 技术路线对比 ....................................................................................... 25 表 3 AI CRM 三级权重指标设置建议 ....................................................................... 52 表 4 两种典型企业类型的权重分配建议 ................................................................. 54 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 1 一、研究背景与转型动因 当前，全球商业正处在一个关键的转折点，宏观经济的结构性调 整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高 速增长向高质量发展转型的企业而言，构建深度、智能且富有韧性的 客户关系，其紧迫性与重要性达到了前所未有的高度。 在此背景下，作为企业销售、服务与营销运营基石的客户关系管 理（Customer Relationship Management, CRM）系统，正日益显现其在 应对新需求时的固有局限性。传统 CRM 的核心使命是帮助企业通过 统一的平台，集中管理客户信息、追踪销售流程、执行营销活动并优 化客户服务，从而提升客户满意度与忠诚度，最终驱动业务增长。然 而，正是这些曾经赖以成功的核心功能，在新的商业环境下逐渐暴露 出了其设计的局限性。与此同时，人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术飞速发展，特别是以大语言模型（Large Language Model， LLM）为代表的生成式 AI 已然崛起。这不仅是一次技术迭代，更是 一股重塑商业范式的根本性力量。本章旨在系统性地阐述驱动企业向 人工智能 CRM（AI CRM）转型的宏观战略背景与微观经济动因，详 细阐述 AI CRM 选型研究的背景与动因。 （一）政策法规环境与发展机遇 技术的发展与应用，离不开宏观政策与法规环境的引导和规制。 近年来，主要经济体围绕人工智能和数据安全密集出台了一系列关键 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 2 性政策法规，这为 AI CRM 市场的发展既划定了合规的“红线”，也 指明了创新的“绿灯”，共同构成了其发展的独特机遇期。 首先，数据隐私法规日趋严格，为 AI CRM 设立了新的准入门槛， 合规成为核心竞争力。自欧盟《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）生效以来，数据隐私保护进入新纪元。 进入 2025 年，GDPR 针对 AI 系统的特定规定进一步细化，明确要求 AI 决策需具备可解释性、公平性，并强调在高风险决策中必须有人 工监督和遵循数据最小化原则。欧盟《人工智能法案》（AI Act）是对 AI 进行全面监管的综合性法律框架，部分条款已于 2025 年 2 月开始 实施。该法案采用基于风险的方法，对高风险 AI 系统（CRM 系统中 的部分高级分析与自动化决策功能可能被纳入此范畴）的训练数据集 质量提出了极为严格的要求，涵盖了数据的相关性、代表性、准确性、 完整性及无偏见性等多个维度。该法案明确规定，高风险 AI 系统的 提供商必须建立完善的数据治理和管理实践，以确保训练、验证和测 试数据的质量与合规性。 同样，《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》等核 心法律法规也对企业如何处理个人数据、进行自动化决策和用户画像 提出了明确要求。例如《个人信息保护法》要求在处理敏感个人信息 或进行自动化决策时，必须进行个人信息保护影响评估。这些法律法 规实质上确立了强制标准：任何 AI CRM 解决方案均须在产品架构与 功能设计环节遵守相关隐私和安全设计原则。这不仅是法律要求，也 是构成客户信任的基础。对于企业而言，选择深度整合合规能力的 AI 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 3 CRM 平台，已从单一的技术选型问题，升级为核心的风险管控与业 务连续性战略。构建可信赖的合规性平台，既能有效规避法律合规风 险及品牌声誉损失，更能确保企业在安全框架内充分释放客户数据价 值，进而将合规能力塑造为企业的差异化竞争力。 其次，国家层面正通过“数字中国”、“人工智能+”、“数据要素 化”以及“新质生产力”等政策，构建起一个环环相扣、层层递进的 宏观战略体系，为企业智能化转型特别是 AI 技术应用与产业数字化 转型创造了前所未有的发展机遇。各地政府也纷纷出台政策，通过设 立专项基金、提供税收优惠、建设“人工智能创新应用先导区”等方 式，大力鼓励企业拥抱 AI 等新兴技术，加速数字化、智能化转型。 在这一背景下，AI CRM 系统成为企业响应国家号召、把握时代机遇 的关键抓手。它不仅是“数字中国”在企业商业环节的具象化体现， 也是“人工智能+”赋能产业的典型实践，更是盘活数据要素、将其 转化为增长动能的核心基础设施。通过赋能员工、革新工具、优化数 据要素配置，AI CRM 直接服务于“新质生产力”的培育，助推企业 实现生产效率的整体跃升。在政策的东风下，企业有更强的动力和更 多的资源去投资于那些能够显著提升运营效率、优化客户体验、驱动 业务增长的智能解决方案。将 AI 能力与企业核心业务流程深度结合 的 AI CRM 平台，恰好切中了政策鼓励和企业需求的结合点，拥有更 加广阔的市场前景。 综上所述，政策与法规的双重作用力，正在深刻地塑造 AI CRM 市场的格局。严苛的合规要求，实际上是进行了一轮市场筛选，淘汰 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 4 了那些数据治理能力薄弱、AI 模型不透明的落后产品，为技术领先、 合规完善的优质 AI CRM 供应商创造了护城河。而积极的产业政策， 则为企业采纳和应用 AI CRM 注入了强劲动力。因此对于当前的企业 而言，选择深度融合合规能力并充分利用 AI 技术潜能的智能 CRM 平台，其意义已远非单纯的信息技术采购决策，而是顺应宏观环境、 把握时代机遇的关键战略抉择。这一抉择的核心价值在于：它不仅能 够有效防控法律与声誉风险，确保业务持续性；更能赋能企业在安全 合规的框架下，最大化挖掘与转化客户数据资产价值，从而将合规要 求转化为构筑企业可持续竞争优势的核心驱动力。 （二）市场需求与技术驱动：从“可用”到“好用” 在宏观政策的有力推动下，市场内部的供需结构正经历深刻变革。 客户需求升级与传统 CRM 系统能力滞后的矛盾持续加剧，形成日益 扩大的应用鸿沟。这一矛盾催生了市场对新一代智能 CRM 的迫切需 求。当前 AI 技术的突破性进展为跨越鸿沟提供了关键支撑。 1.市场需求与期望 当前客户行为范式已发生结构性改变。无论是 B2C 消费者还是 B2B 决策者，其信息获取方式、互动偏好及价值期望均在数字化深度 渗透下全面重构。客户不再满足于标准化信息推送与服务流程，转而 要求企业基于其历史行为、实时场景与个性化需求，提供精准的定制 化体验。同时，客户的旅程已经高度碎片化，他们在跨越社交媒体、 电商平台、线下门店等一系列触点时，要求获得无缝、连贯且即时的 互动体验。任何一个环节的体验断裂或响应迟缓都可能导致客户流失。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 5 在此背景下，企业客户关系管理的核心目标正在经历从“可用” 到“好用”的范式转移。传统 CRM 的“可用”仅保障系统功能运转 与数据录入，而当代竞争环境要求系统必须成为客户与员工双向赋能 的智能中枢：对客户，需通过极致个性化交互构建情感连接；对员工， 则需通过智能洞察与流程自动化释放业务潜能，驱动实质性的业绩增 长。这种代际升级不仅是体验优化的必然诉求，更是存量市场中构建 可持续竞争优势的核心路径。 2.传统 CRM 的能力局限 传统 CRM 的核心功能，如联系人管理、销售流程自动化和客户 互动追踪，其设计初衷是记录和规范化，但在应对现代商业的动态性 和复杂性时，这些功能暴露了其根本性的局限。 一是人工录入数据成本高昂。传统 CRM 的有效性高度依赖一线 员工准确的手动数据录入。这一机械操作为本应聚焦于创收活动的核 心员工带来了沉重的负担，成为其工作中的主要耗时环节，将直接导 致员工系统使用意愿下降。当关键用户缺乏主动使用动力时，系统所 依赖的数据基础将面临严峻挑战——数据完整性、及时性与准确性难 以得到有效保障，最终将削弱系统作为决策支持工具的核心价值，使 其从业务赋能载体异化为单纯的管理负担。 二是交互能力僵化。面对当前客户对深度个性化与即时化服务的 核心诉求，传统 CRM 系统的底层架构难以承载规模化、个性化营销 服务策略的实施，致使企业在客户满意度与忠诚度等关键效能指标的 竞争中日渐滞后，无法有效满足现代市场对定制化体验的战略级需求。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 6 三是数据孤岛与片面客户视图。CRM 的核心目标是提供 360 度 客户视图，但传统 CRM 系统在架构上普遍存在缺陷。数据不仅在营 销、销售、服务等内部模块间相互割裂，更难以有效整合来自 ERP、 社交媒体、客服工单乃至员工个人通信工具中的外部异构数据。这导 致决策者获得的仅是片面、不连贯的数据快照，无法形成对客户全生 命周期的统一认知，从而根本上阻碍了企业提供一致化、高品质的全 渠道客户体验。 四是流程驱动而非洞察驱动。传统 CRM 的本质是一个被动的“记 录系统”，该系统虽可有效回溯历史交互事件，但缺乏对因果机制的 解析能力及行动策略的生成能力，无法深度挖掘多维度数据的关联规 律，导致客户流失风险预测与交叉销售时机识别等功能缺失。这种被 动回顾模式，使其在瞬息万变的市场中响应滞后，难以提供前瞻性决 策支持。 3.AI 技术驱动前景 随着市场需求与供给能力矛盾的持续深化，以生成式 AI 为代表 的技术突破为破解这一结构性矛盾提供了解决方案。通过重构 CRM 的交互范式与核心能力，AI 成为弥合传统 CRM 能力局限的关键技 术。 在交互范式层面，AI 驱动的系统正经历从“被动响应”到“主动 洞察”的根本性转变。基于自然语言处理能力的深度集成，现代 CRM 系统已能精准解析用户需求，并依托智能算法实现个性化洞察的实时 推送。通过将 AI 助手深度嵌入 CRM 业务流程，相当于为每位员工 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 7 配置了全天候智能助理，不仅可自动化处理重复性事务，更能在关键 决策节点提供数据驱动的最优解决方案，推动 CRM 系统从被动式记 录工具升级为主动提供智能辅助的业务伙伴，显著提升人机协作效率。 当前，市场对智能化服务体验的迫切需求与 AI 技术的成熟供给形成 历史性交汇，标志着传统 CRM 向 AI 赋能的智能 CRM 转型已从长远 规划转变为当前企业必须应对的战略选择，这场变革正以不可逆的趋 势重塑行业生态。可以预见，AI 在 CRM 领域的角色将从“智能辅助” 向“自主决策”进一步深化。成熟的 AI 智能体（Agent）将推动 CRM 从信息管理系统，转变为一个能够自主规划并执行端到端客户策略、 持续驱动业务增长的价值中枢。 为了更清晰地揭示新旧范式间的代际差异，下表对传统 CRM 与 AI CRM 的核心维度进行了对比分析。 表 1 传统 CRM 与 AI CRM 的核心维度对比 维度 传统 CRM AI CRM 核心范式 流程驱动 洞察驱动 数据基础 孤岛化、静态 一体化、动态 用户交互 手动录入、菜单操作 自然语言交互、主动推送 主要功能 记录系统 智能系统 分析能力 描述性分析：发生了什么？ 预测与生成性分析：将发生什 么？应该做什么？ 员工角色 系统操作员 被赋能的业务伙伴 商业价值 效率工具 增长引擎