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需自动创建并流转服务工单， 显著提升问题处理效率 智能坐席辅助 通过AI技术赋能线上客服应答 场景，实时语义解析精准识别 对话核心诉求，自动生成推荐 话术，帮助坐席快速应答 智能工单助手 工单处理中，系统会基于历史工 单数据实时推送当前问题的最佳 解决方案及标准操作流程，加速 同类问题的诊断及处理 智能会话总结 在复杂会话场景下，服务人员 可借助智能会话对对话内容进 打通电话、APP、微信等，全渠道 咨询统一接入，客户跟进更方便； 打通厂商-经销商案例处理流程， 确保车主享受高品质服务； AI能力融入服务全流程，坐席助 手+智能质检保障服务品质 AI坐席助手规范坐席行为，自动 匹配答案； 智能质检让每次服务详情尽在掌 握，保证服务质量； 赋能厂家及经销商近400名服务人员为客 户提供多渠道无缝服务体验，让客户随时 随地可以联络JRC，品牌感知度提升，客 随地可以联络JRC，品牌感知度提升，客 户忠诚度提升； 品牌感知度提升 实现坐席一平台统一管理客户请求，为 客户提供“管家式”服务，通过提供全 面的客户服务，实现客户满意度提升； 客户满意度提升 通过AI机器人和坐席助手提升坐席服务 效率，通过智能质检提升抽检工作效 率；智能化能力的应用实现服务运营降 本增效； 服务降本增效 赋能企业以客户为中心 NeoAgent应用案例 ⸺ 锦江酒店 “

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聚焦高价值贡献 采购部门陷入操作事务 为业务搭平台，供资源 被动响应需求 主动干预配置 关注过程执行 关注采购效益 靠人推 数智化 模式转变 理念转变 目标转变 方法转变 数字经营助手 智能公司管家 业务一体伙伴 • 可视化检视采购 效益，提供资源 合理配置建议 • 嵌入式智能管控， 守好资源合理进 出的风险和成本 • 采购过程提质提 效，高效满足业 务物资服务需求 立足用户和业务场景分 析数据，可视化呈现 • 多维度多主题分析看板 • 辅助决策，提高效能 品类参数 • 不同品类制定不同参数描述，建立不 同模板 • 通过参数对应实现商城商品自动上架 10 数字经营助手：基于不同阶段业务发展重点，提供资源合理配置建议，总体调控达到多快好省稳 A B 赋能经营 赋能业务 赋能管理 C 业务采购数据决策支持 • 看资源投产匹配 • 看采购成本结构 • 看预算执行进度 业务自助订单，供应商协同 • 智能赋能：多角色画像，智能供应 推荐，智能风控，智能客服 • 数据决策：多维分析主题，风险预 警，需求预测，市场预测  通用平台 • 统一入口，统一平台，统一数据 数字经营助手 智能公司管家 业务一体伙伴 产品体系支撑 1 2 3 15 基于采购的本质管理要求，全面梳理业务场景，构建功能模块——合理明确的采购需求 核心目标 管理要求 目标拆解 控制点 信息源 控制手段

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买记录及互动行为，自动生成个性化的产品推荐或促销方案。 此外，项目还将优化客户服务的自动化流程。通过集成 DeepSeek 的智能助手功能，企业可以实现客户问题的自动分类、 优先级排序与智能派单。对于常见问题，系统能够通过自动化应答 （如聊天机器人）快速解决，减少人工客服的工作负担。对于复杂 问题，智能助手可以自动提取关键信息，并为客服人员提供相关的 知识库支持，进一步提升问题解决的效率与准确性。 为确保 行为、偏好和问题的紧急程度，自动分配任务至最合适的客服团 队，确保问题得到高效解决。 以下是具体优化措施： - 自动化响应：针对高频问题，系统自动生成预审回复，减少人工 干预，提升响应速度。 - 智能客服助手：为客服人员提供实时问题解答建议，包括产品信 息、政策解读等，降低培训成本。 - 情绪分析：通过情感分析技术，实时监测客户情绪变化，及时调 整服务策略，避免客户流失。 - 知识库更新：基于客户反馈自动更新知识库，确保信息时效性与 够实时处理客户的语音查询，并将其转化为结构化的文本数据，便 于后续的自然语言处理（NLP）模块进行语义分析和意图识别。 在实际应用中，语音识别模块与智能客服系统的集成主要通过 API 接口实现。用户通过电话或语音助手发起咨询时，语音信号首 先被采集并传输至语音识别引擎，DeepSeek 大模型基于深度学习 算法对语音进行特征提取和模式匹配，最终输出高质量的文本结 果。这一过程通常在毫秒级完成，确保了系统的实时性。

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 （2）上下文能力 在智能化 CRM 中，上下文能力是影响 AI 性能的重要因素。该 能力支持系统在客户交互与业务流程中，持续采集、理解并利用多维 信息来指导决策，是推动 CRM 系统转变为“主动业务助手”的关键 基础能力。其具体包含了上下文的整合、理解与建模、实时更新与记 忆能力。 1）上下文整合能力 智能化场景下，用户的操作背景、所处业务阶段、外部环境状态 等因素都会对 AI 的决 管理员、业务分析师、普通用户）及其权限范围，确保数据安全与操 作边界；针对交互方式定制，需提供多种 AI 交互入口模式，包括独 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 43 占模式、助手模式、嵌入模式等，并提供多样化输出形式，包括文本 报告、可视化图表、业务组件等，支持用户保存个性化配置。 3.数据治理与安全合规性 （1）数据治理能力 数据治理能力体现了系统在数据管理中的制度化与精细化水平，