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 质潜客 精准潜客识别 获取难 营销活动搭建落地 费时费力 老客二次转化 乏力 智能客户画像 当用户借助AI拓客时，AI能够结合 CRM数据和外部网络，准确理解用户 基于优质客户画像，AI能可视化地呈 现推荐理由和潜客分值，帮助用户快 速锁定高分值潜客，并一键转化。 智能生成营销方案 系统根据客户所处销售阶段及偏 好等数据，生成个性化营销方案 及活动，实现客户精准营销，提 升转化率 智能营销邮件 系统内置多种营销邮件模板， 帮助市场及销售人员轻松撰写 邮件，不断培育覆盖潜客 智能推荐营销策略 AI可以为推荐出的新老客户清单，智 能匹配相关营销策略，设置针对不同 量客户画像特点，并基于这些特点在 客户池中找到相似客户，推动交叉销 售或增复购 解析存量客户需求，发掘 老客户增购复购机会 智能推荐营销策略，高效触达 激活潜客 缺乏客户分层，导致营销 不精准，活动打开率低 营销Agent AI赋能潜客获取-跟进转化-老客营销全链路，提升新 老客户转化率 赋能企业以客户为中心 智能情报洞察 自动生成企业/ 业务概览，快速 解读财报、获取高管信息，帮

1 把握四大数据收集要点，破解渠道数据收集难题 ············································20 3.2 深挖渠道数据价值，提升伙伴管理效率，实现精准赋能 ·······································22 AI+CRM 重塑数据治理、应用全链路，为业务全面提效 ··············24 4.1 AI 在数字化转型加速的今天，业务数据与客户数据已成为驱 动企业增长的核心引擎。然而，海量业务与客户数据并未 化为企业增长动能，反而在数据应用过程中陷入"数据沼 泽"困境： 数据量大却难以 支撑精准决策 客户画像持续模糊 导致资源错配 低质量数据影响 数据应用效率 出现上述情况主要原因，是企业在采集、存储业务及客户数据的过程中，并未进行数据治理，导致在数据应用时出现 以下三大难题： CRM系统作为业务与客户数据存储的核心平台，其收集、沉淀业务数据的能力直接影响数字化转型 成效。企业需选择适配的CRM系统，将数据治理理念嵌入系统架构，实现从数据采集-存储-治理-应 用的全流程闭环，将原始数据转化为驱动精准决策的"高纯度燃料"。 例如：某经销商通过客服人员在 CRM系统中代客下单时，由于 客户临时改变了产品型号，但业 务人员未及时在系统中更新需 求，导致仓库按原始订单出库， 配送后客户拒收并投诉。

决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 体、电子邮件、电话和面对面交流等，从而为企业提供全面的客户 视图。这种数据整合不仅有助于企业识别高价值客户，还能帮助企 业制定个性化的营销策略，提高客户转化率。例如，通过分析客户 的购买历史和偏好，企业可以精准推送相关产品或服务，从而增加 销售机会。 其次，CRM 系统能够自动化许多日常任务，如客户数据录 入、订单处理和客户服务请求的跟踪。这种自动化不仅提高了工作 效率，还减少了人为错误的发生。例如，当客户提交服务请求 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 出特定的浏览行为时，大模型可以实时预测其购买意向，并自动触

......................................................................................29 3.3 客户画像与精准营销................................................................................................. 随着人工智能技术的迅猛发展，保险行业正面临着前所未有的 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 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来

可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 面，DeepSeek 的智能诊断系统可以结合中医四诊（望、闻、问、 切）的作用机理，辅助医生进行更精准的辨证施治。 中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 化。通过引入 DeepSeek，可以实现对患者健康状况的实时监测和 个性化干预。例如，基于 DeepSeek 的健康管理平台可以为患者提 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 总之，中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平，还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一方案的实施，将为中医药健康产业的可持续发 展注入新的动力，同时也为人工智能技术在医疗健康领域的应用开 辟了新的路径。 1.1 中医药健康产业的现状与挑战 近年来， 现高质量发展。 1.2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人 工智能解决方案，旨在通过大数据分析与智能算法优化，为各行业 提供高效、精准的决策支持。其核心优势在于能够处理和分析海量 的结构化与非结构化数据，并通过深度学习模型提取关键信息，生 成可执行的见解。在中医药健康产业中，DeepSeek 技术能够针对 复杂的医学文本、临

势。其中，DeepSeek 作为一种先进的 AI 技术，具备强大的文本 分析与语义理解能力，能够自动化地处理海量简历数据，并从中提 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 有望在更多领域得到应用，成为企业人力资 源管理的核心工具之一。 2.1 Deepseek 技术简介 Deepseek 技术是一种基于人工智能的智能筛选系统，其主要 功能是通过对大量数据的快速处理和分析，实现高效、精准的信息 分类与匹配。该技术的核心在于其深度学习算法，能够通过对海量 历史数据的学习，自动识别和提取关键特征，并根据预设的规则或 目标进行智能决策。在人力资源管理中，Deepseek 技术可以通过

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。 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 户特征及所处生命周期， 从而构建精细化的用户画像。智能化系统也能够基于用户画像，根据 客户的个体特征及所处的不同生命周期进一步生成个性化的营销内 容、优惠信息及产品推荐，帮助企业实现千人千面的精准触达。 随着大语言模型、多模态融合等技术的发展，CRM 系统中的个 性化正迈向更加智能、动态和情境感知的体验，主要表现为以下核心 优势： 1) 多源数据融合：AI 技术使系统能够更好的实现结构化与非结

消费行为分 析等 精准营销引擎： 基于消费者分 群的多渠道推 拉式 营销 数字化需求—— 020: 忠诚度管理 重复购买产品或服务 ② ③ ④ ⑤ 6 ⑦ 数字化内容：内 容的触达、展示， 教育与转 多渠道客户忠诚度平台： 跨渠道的 CRM, 支持多渠道会员管理，客户多维度数据收集与健康档案建立 精准 推送 基于客户分析 充分利用社会化媒体，形 成企 业 与消费者互动，提 升 产品与品 牌的触达率 消费者画像 利用大数据对消费者进行 分析，形成消费者国像， 探索深层次消费者需求 精准营销 构建精准营销引擎，实现 基于消费者分群的多渠道 推拉式 营销 数字化陈列展示 在门店陈列、布局中引入 数字化理念，如电子展示 屏 明星货架、数字展柜 等，提升 消费者 店内感知 精 准 营 销 强 化 多 渠 道 消 费 者 互 动 电 商 业 务 支 撑 数 字 化 互 动 与 展 示 增 强 数 字 化 服 务 优 化 销强化 数字化互动 & 展示增强 精准营 O 货 按照 门店类型精细化管理： 差异化定价 差异化品类 / 产 差异化门店 4P 品 / 品牌 新渠道业 务 驱动首 直销 线 下

云翼政通等智能AI应用、云管平台以及推理管理平台，支持接入主流 大模型驱动定制化功能，结合主流大模型实现一站式快速交付。 性能卓越：海光DCU与天翼云智能AI软件深度协同，满足复杂业 务场景需求，带来精准高效的AI应用体验。 灵活拓展：海光DCU全面兼容主流AI框架，推动业务快速上线， 并为客户自主研发预留弹性算力空间。 安全自主：采用海光DCU+CPU的全国产化方案，为私有化部 署提供数据 背景需求 / BACKGROUND 传统筛查手段失效：问卷/沙盘等方式易引发学生抵触，数据真 实性存疑，且难以捕捉隐性心理问题。 隐私与效率双重挑战：需在保护未成年人隐私前提下，实现大 规模快速精准筛查。 技术国产化需求：突破国外技术垄断，构建自主可控的心理 健康评估技术体系。 校园心理危机预警缺位：缺乏高效工具预防抑郁、自闭、欺凌 及自杀事件，校园安全管理存在盲区。 在杭州某重点区 某财险AI中台底座以通用车险业务模型、地址识别模型、车牌 识别模型等为“地基”，以“客服+理赔+承保”等业务领域模型 为“框架”，在AI建立过程中需引入国产GPU资源池建设。 某头部券商每日需处理海量的金融数据，对于精准的市场趋势 预测、风险评估以及智能投顾服务有着极高的需求。 经过市场调研及实际测试，某头部证券最终引入海光DCU， 在智能客服、智能投顾、智能交易、智能合规等场景深度优化 与高效赋能。 传统

HigHligHts 1 本方案可实现跨百公里数据中心协同训练，为跨地域、跨层级、跨主体高可靠的算力协同调度奠 定基础。 2 根据实时网络状况动态调整流控策略，实现流量峰值速率的流级别的独立控制和精准反压，实现 网络无损传输。 3 提出分钟级波长动态拆建解决方案来实现算与网的协同分时复用，有效提升网络资源利用率；采 用WSON重路由恢复技术，快速地定位和解决问题，提高故障定位的准确率。 内存访问技 术）组网的全局负载均衡及拥塞控制协议的优化创新，融合800G、C+L、WSON（Wavelength Switched Optical Network，波长交换光网络）、空芯光纤、精准流控等多项前沿技术，构建了百T大带宽、毫秒低 时延、高可靠能力领先全光底座，实现智算中心的高速互联，实现超地理空间的环京算力资源统筹和调 度。在技术方面主要有3项创新突破。 （1）异构网络集合通信优化技术 。在本项目中，研究院联合北京 分公司成立项目攻关组，聚焦研究长距无损智算网络技术，成功解决了百公里无损智算网难题。 编委专家评语 该方案通过融合ROCE、800G、C+L、WSON、空芯光纤、精准流控等前沿技术，实现了百 T大带宽、毫秒级时延的全光底座，优化了异构网络通信、负载均衡和高性能WSON技术。根据 所提供的现网测试显示，该技术在多拓扑、多模型下均表现出高效稳定，能支持大规模智算任