囊团； 行业研究 竞品分析 自身舆情 竞品监测 行业动态 挖掘商机 客户扫描 研究人力成本 市场人力成本 法律风险 舆论风险 商业风险 商机获取 情报获取 产品功能 商业价值 研究分析 情报监测 客户拓展 降 本 避 险 增 效 资源端：通过优质的合作渠道构建 IP 资源壁垒，为资源类别扩充夯实基 础 数据平台服务于科技与产业创新的数据引擎，基于 7 通过与上海文化产权交易所合作， 每一个工位或每一间公寓对应的人才 / 企业的专利、版权加强保护，在线上 加 快 IP 、知识产权的认证时间，保证 IP 的 时效性，在有效时限内的商业价值实现， 保证人才 / 企业的版权分润。在产生版 权纠纷的时候提供维权依据。 可根据人才 / 企业的类型、创作内容， 对接上海文化产权交易所会员单位、新 华网等进行推广宣传。 主要应

系统在现代企业中的重要性不言而喻。它不 仅能够帮助企业更好地管理客户关系，还能通过数据驱动的方式提 升企业的市场竞争力。而引入 DeepSeek 大模型应用方案，将使 CRM 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 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 15% - 客户流失率降低 20% - 新客户获取成本显著下降 通过这一成功的行业案例，我们可以看到 DeepSeek 大模型在 金融行业的应用不仅提高了服务质量和客户体验，还带来了直接的 商业价值，为其他行业提供了可行的参考方案。 10.1.2 企业案例 在客户关系管理中引入 DeepSeek 大模型的应用方案，某知名 跨国企业在实践中取得了显著成效。该企业主要从事高端消费品销 售 最后，考虑到安全和隐私问题，建议加强数据加密措施，并定 期进行安全审计，确保客户数据的安全性和合规性。通过上述改进 措施，我们相信 DeepSeek 大模型在客户关系管理中的应用将更加 精准和高效，从而为企业带来更大的商业价值。 11. 未来展望 随着客户关系管理（CRM）系统的不断演进，DeepSeek 大模 型的引入标志着 CRM 领域进入了一个全新的智能化阶段。未 来，DeepSeek 大模型将不仅在现有的客户数据分析、个性化推荐

运营智能化聚焦构建数据驱动与智能决策。通过智能运营 平台实现客户行为预测、服务链路仿真及动态定价策略，驱动业务增 长；同步构建跨域资源弹性调度模型与成本效能分析中枢，实现数据 资产价值挖掘与资源利用率最大化。最终达成运营效率与商业价值的 持续共进。 行业线聚焦垂直场景差异化属性需求解决方案。深度融合行业属 性与智能化内核，依托行业知识图谱与缺陷模式库沉淀差异化标准， 构建智能风控、智能营销、智能座舱等场景化解决方案。跨行业共性 作为能力落地的核心载体，通过将数据能力、模型能力、算力资 源及流程引擎封装为面向业务场景的工具与服务，显著降低了运营人 员运用数据与 AI 的门槛，有效提升运营效率与效果。其聚焦于服务 化运营、用户与资源管理及商业价值实现，并依托“组织协同+数据 驱动+流程闭环”体系，将成本管理深度融入运营活动。最终实现商 业价值的最大化与成本结构的持续优化。 （5） 运营场景层 紧密贴合用户运营、内容运营、产品运营、活动运营等场景痛点，

随着不断地向数据库中加入新数据，需要随时对其进行更新。 2.4 阶段性实施 2.4.1 数据仓库的阶段性发展 最成功的数据仓库都是以循序渐进的方式逐步发展起来的，它的每一次发展都将 提高企业所掌握信息的商业价值。  第一阶段 报表 数据仓库的最初阶段主要用于企业内部的报表。数据仓库把机构内不同来源 的信息集成到一个单一的仓库中，就可以为公司跨职能或跨产品的决策提供重要 参考。本阶段，通过报表

“总的来说 ， 这是一个关于数据为您提供指数学习机会和更好的决策能力的故事。在 IBM 的人才招聘中 ， 将 AI 纳入招聘和采购功能可以增强我们的招聘人员做出更好决策的能力 ， 从而推动更多的商业价值。 ” — Amber Grewal ， IBM 全球人才收购副总裁 聘用:高效和有效的征聘 招聘人员的工作是时间压力和复杂的，通常必须同时填补许多职位。招 聘人员需要优先考虑他们负责的所有不同角色，同时，他们需要一种方

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 来源：公开资料整理 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 8 二、AI 重塑 CRM 的关键趋势 （一）大模型驱动下的交互范式变革

1SOA体系架构概述 SOA的出现本质上是两种力量驱动的结果：需求拉动、技术推动。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问 题；技术发展的推动，使得SOA具备了技术上的可行性，软件技术的发展推动了IT创新的商业价值。 需求方面，主要来自于两种信息化困境。一个是“信息孤岛”造成系统之间互联互通的整合需求；另一个是业 务变化导致对适应业务变革的IT灵活性的需求。 目前国内外基本情况类似，经过长期信息化建设

客户反馈：收集客户对推荐产品的 反馈，持续优化推荐模型。 通过上述流程，保险公司不仅可以提高客户满意度和转化率， 还可以降低客户流失率，增强客户粘性。AI 大模型在定制化服务推 荐中的应用，将为保险公司带来显著的商业价值。 3.3 客户画像与精准营销 在保险公司行业中，客户画像与精准营销是提升客户满意度和 业务转化率的关键环节。通过 AI 大模型的深度学习能力，保险公 司可以高效地构建多维度的客户画像，从而实现精准营销和个性化

参考和应用模板，尤其是在需要实时数据处理和快速响应的场景中。 方案成熟性：项目经过实际部署和运行，证明了其技术方案的成熟性和可靠性。通过不断的优化和 调整，项目已经形成了一套完整的解决方案，能够适应多种复杂环境和业务需求。 商业价值：项目的实施不仅降低了企业的运维成本，还提高了服务质量和客户满意度，为企业带来 了显著的经济效益。同时，该方案的扩展性和灵活性也为未来业务的增长提供了支持。 社会价值：通过提高网络机房的巡检效