为底座，以六大业务智能体为牵引，为企业构建营销服一体化的智能增长引擎，重新定义CRM的体验、场景和业务 价值。 NeoAgent产品优势 *销售易CRM产品架构图 *NeoAgent产品架构 便捷高效的用户体验： 销售易CRM融入C端应用设计理 念，辅以AI技术，为用户打造个 性化便捷的应用体验。 增强内部协同： 销售易CRM集成国内外主流办公 协同软件，帮助员工在客户跟进 从基础设施-平台能力-智能 应用与腾讯深度协同，取得 AI应用优势 腾讯技术加持 六大安全机制，确保数据从 采集沉淀到AI应用全链路安 全合规 更安全更放心 一站式自然语言交互，开创 企业级应用新体验 语言交互操作 基于NeoAgent平台，帮助 企业构建个性化、主动响应 的智能体应用 自主构建Agent 六大业务智能体，化身智能 业务助理，精准赋能营销服 场景 全流程智能化 复制成功客户案例，挖掘优 上及电话咨询，响应不及时，影响客户体验。 线上咨询量大，依赖人工回复一方面人力成本较高，另一方面客户等待时间长、体验不佳； 知识库迭代难 成本高 多平台切换服务 效率低 海量咨询难应对 实现价值： 实现知识库高效、低成本智能迭代: 机器人大幅降低人工整理和维护知识库的成本与难度， 确保知识库内容随产品参数更新及时、准确； 优化人力配置与客户体验： 智能机器人减少人工咨询量、降低人力成本，减少客

我希望无需现金 我认可多样化渠道 快捷方便 消费者体验 新趋势 我想要完全透明的体验 我希望能在便携设备上不断 地交换意见 我期望更智能化的互动 我想要独一无二的购物体验 我希望能更有乐趣 我更看重购物过 程 而不是产品 研究表明，当前消费者体验的新趋势推动了企 业 的 业 务创 新和数字化 转型 互联互动 体验提升 为满足消费者需求的快速变化，高绩效企 业 往往在六个方 组 织创 新 · 可以激发企 业 员工创 新动力与 潜力的组织、机制的创 新 提升 企 业 与社会的 交流互动、 品牌形象以及营销活动的回 报的市场营销创 新 · 提高消费者对服务的体验， 并且提升渠道渗入程度以 及有效性的渠道创 新 · 直接对产品本身相关的创 新 ( 材料、包装、口味、新产品 ) · 市 场创 新 渠道创 新 Page 11 业 务模 式 走向供给端，数字 化营销在数字化创 新中扮演十分重要 的角色，将是传统 企 业 升 级 的 破题点 口数字化工具 的引入不仅 能优化体验， 还能带来企 业运营效率 协同度与透 明度的显著 体验提升 生态平台 口多方 互 惠的开 放化平台是数 字化创 新 高阶 模 式 ， 通 过 这 社交互动引入 个性化生活方 式 验

Nigel Guenole 博士和 Sheri Feinzig 博士 人力资源中的 AI 业务案例 2 前言 人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， 对持续学习文化的需求从未如此迫切。 CHRO 站在所有这些需求的交叉点 ， 通常预算下降和持续的运营分心。 这些经验是通过采访负责将 AI 引入 IBM 人力资源职能的高级人力资源主管来收集的。 高管访谈显示 ， 人工智能在人力资源方面是有效的 ， 因为它有助于 ： • 解决业务挑战 • 吸引和发展新技能 • 改善员工体验 • 提供分析决策支持 • 更有效地利用人力资源预算 IBM HR 的经验是，人工智能几乎可以应用于任何人力资源领域，包括候选人吸引、招聘、学习、薪酬、职业管理和人力资源支持。此报告包括整个 不断变化的市场需求 同步获取和发展员工技能。 • 改善员工体验 人们开始期望上班时会有一些不同的东西。他们想要个性化的体验 ， 而不是标准的体验。他们希望从流程的开始到结束 ， 以适合他 们的方式量身定制并提供给他们。如今 ， 人们还可以从外部使用 Glassdoor 之类的网站来查看企业内部 ， 这极大地提高了员工体验 。 • 提供强有力的决策支持 变化的速度和信息生成的速度意味着当今的业务决策最好以分析的

在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模型可以识别出客户的购买模式、偏好和潜在需求，从而为企业制 定个性化的营销策略提供依据。例如，当客户在网站或应用中表现 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细 的解决方案，甚至可以根据客户的反馈动态调整回答，从而提供更 加人性化的服务体验。此外，大模型还可以通过情感分析，识别客 户的情绪状态，从而在服务过程中采取更加恰当的策略，如安抚客 户情绪或主动提供补偿。 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 势。传统的 客户画像的精细化：通过整合多渠道数据，构建多维度的客户 画像，捕捉客户的潜在需求和偏好。  行为预测的精准化：利用时间序列分析和深度学习算法，预测 客户的购买行为、流失风险等关键指标。  交互体验的智能化：通过自然语言处理技术，实现智能客服、 个性化推荐等功能，提升客户满意度。 据统计，采用大模型技术的企业在客户留存率上平均提升了 15%，营销转化率提高了 20%以上。例如，某金融企业在引入大模

Assets and Experience Appendix 议程 摘要 3 执行摘要 现状与目标： • 在最近的甲方转型之后，甲方集团采购正在寻求阐明其数字采购战略，以提高内部效率和用户体验，同时利用采购分析来支持有效的决 策。 • 该数字化蓝图应能降低运营成本，使公司转型为高价值、战略聚焦型组织，并提升甲方的竞争优势 我们将推动的成果： • 凭借我们在能源及其他全球行业数字化 GSCM 、 PSI 、 Carigali SCM 、 SMSO ）。 作为新成立的实体，甲方集团采购部正在寻求数字战略和技 术方面的机遇： § 利用采购分析来支持有效的决策，同时提高内部效率和用 户体验（如移动性）。 § 降低运营成本，向高价值、战略聚焦型组织转型。 § 提升 XX 国家石油公司的竞争优势，使其在区域竞争中处 于领先地位。 什么 针对整个集团采购（ GP ）范围的端到端愿景和战略（包括举 预测不确定条件下可能结果的模拟 § 丰富的视觉用户体验，与设备无关（移动 / 平板电脑 / PC) § 支持社交网络的平台，便于与战略供应商进行互动 § 推动产品和服务开发的创新 § 与主要供应商实现一体化规划 § 支持多层供应商协作 § 供类别管理人员协作和交流知识的平台 § 获取特定类别市场情报以制定战略的中心来源 § 查看和管理采购行动和合同的平台 § 社交平台驱动的交互和用户体验 供应 链条 分析 虚拟

机遇与挑战。传统保险业务模式在风险管理、客户服务、产品定价 等方面已显现出局限性，而 AI 大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型，保险公司能够更精准地评估风险、优 化客户体验、提升运营效率，并在竞争激烈的市场中占据先机。本 方案旨在探讨 AI 大模型在保险行业中的具体应用场景，为实现业 务数字化转型提供切实可行的实施路径。 在保险行业中，AI 大模型的核心价值体现在以下几个方面：首 险公司的盈利能力构成了严重威胁。 此外，保险行业的运营效率仍有待提升。传统的业务流程涉及 大量的手工操作和人工审核，导致成本高昂且效率低下。例如，理 赔处理周期长、核保流程复杂等问题，不仅影响了客户体验，也增 加了运营成本。同时，保险公司在数据管理和分析方面也面临挑 战。虽然积累了大量的客户数据和市场信息，但由于缺乏有效的数 据整合和分析工具，这些数据未能充分发挥其潜在价值。 在技术层面， 大模型进行智能核保和理赔处理，不仅可以缩 短处理时间，还能降低人工错误的概率。此外，AI 大模型还可以帮 助保险公司更好地分析和预测市场趋势，为产品开发和营销策略提 供数据支持。  提升客户体验：通过 AI 驱动的个性化推荐系统，为客户提供 定制化的保险产品和服务。  降低运营成本：利用 AI 技术实现业务流程的自动化，减少人 工干预，降低运营成本。  提高风险管理能力：通过 AI

界困难，或者恢复时长无法控制。 面对IT系统复杂的技术栈及海量的运维对象，做到软 硬件运维对象的统一管理，指标、告警、日志、调用 链、拓扑等运维数据的统一汇聚和分析，构建全链路 故障感知、全栈故障可视的运维体验，对于金融主机 上云过程中的运维工作至关重要。 挑战3：云网深度融合，如何快速发 现、定位、恢复问题 过去一年，在互联网领域发生过多起颇为严重的宕机 事故： 2023年3月，某互联网服务商发生机房故障，多 构建核心应用可观测体系，需要根据应用部署层级分 别进行设计： 终端可观测 终端层需重点关注用户的使用体验，采集终端应用 运行报告、访问成功率、接口延时等体验类指标， 通过终端内置的软件工具包(SDK)上报到应用可 观测平台。必要时需要部署一定数量的云拨测终 端，对应用进行周期性拨测，快速感知边缘网络 故障。 终端层常见指标举例： a. APP体验指标：如下载成功率、安装成功率、 用户搜索耗时、用户下载速率等表征最终用户体 志定义接口请求量、接口成功率、接口时延、播 放卡顿率等指标，针对指标数据进行治理，最终 呈现不同时间维度的视图，同时支持针对流量的 趋势进行动态阈值调整，准确产生指标告警。 App/Server APP体验指标 API性能指标 边缘网络指标 图2.3 典型终端指标设计流程 Kit Account kit Audio kit … 边缘网络 应用详情耗时 … 用户搜索耗时 用户下载速率

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 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 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

常工作流程、痛点和期望。访谈过程中，使用结构化问题清单，确 保讨论的全面性和一致性。同时，结合问卷调查法，设计针对性问 卷，覆盖更广泛的员工群体，收集他们对人力资源系统的使用反馈 和改进建议。问卷内容包括功能需求、用户体验、系统性能等方 面，采用 Likert 量表量化用户满意度。 其次，运用观察法，直接观察人力资源部门的工作流程，记录 现有系统中的低效环节和重复性任务。通过实地考察，能够更直观 地发现潜在需 为了系统化整理需求，采用 KANO 模型对需求进行分类，将需 求分为基本型需求、期望型需求和兴奋型需求，以明确优先级。基 本型需求是系统必须具备的功能，如员工信息管理和薪资计算；期 望型需求是提升用户体验的功能，如自助服务门户和移动端支持； 兴奋型需求则是超出用户预期的功能，如智能推荐和预测分析。 在需求分析过程中，组织跨部门研讨会，邀请 IT 部门、业务 部门和外部顾问共同参与，确保需求的技术可行性和业务价值。通 理，以减少开发风险和资源占用。用户影响范围则决定了需求的广 泛性和重要性，影响范围广的需求应优先实施，以满足更多用户的 核心需求。最后，紧急程度反映了需求的时效性，紧急需求应尽快 处理，以避免业务中断或用户体验下降。 基于以上原则，我们将需求分为四个优先级： 1. 高优先级：这类需求具备高业务价值、技术实现难度低、用户 影响范围广且紧急程度高。例如，核心招聘模块的优化和新员 工入职流程的自动化。

• 集中体现规模经济 • 最大化发挥操作效率和协同作用 • 平衡操作效率和客户体验 • 业务范围覆盖广 • 区别前台及后台业务 • 考虑个别地区的法规及政策差异 多中心 + 当地 服务 • 平衡业务效率和领域专长、平衡 成本效益与市场控制、平衡操作 效率和客户体验 • 具有资源和人才的优势 • 业务范围覆盖广 • 在中等规模内实现共享服务的规 在中等规模内实现共享服务的规 模经济 多中心 + 区域中 心 • 平衡操作效率和客户体验、平衡 成本效益和市场用户 • 最大限度地利用现有资源 • 业务范围覆盖范围中等 • 中小规模内实现共享服务的规模 经济 说明 单中心 + 当地服务 + 区域中心 1 多中心 + 当地服务 2 多中心 + 区域中心 3 11 评估维度 采用四维评估模型，对 凭证借阅  凭证销毁  单据流转  协助处理例外事项  反馈意见与建议  客户服务  培训  日常争议纠纷管理  质量管理  共享流程优化  薪酬 / 招聘 16 以用户体验为中心进行业务端到端梳理，构建共性管理流程和个性化流程 识别关键用户 • 高管团队 • 各级财务主管 • 各级财务人员 • … 设定同理心图 理解每个用户 效能 时间 上班 中午 -