项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型 CRM 客户关 系管理系统 应 用 方 案 目 录 1. 引言.................................................................................................................................... ...............6 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性......................................................................................................................7 1.2 大模型在 CRM 中的潜力......................... .......................................................................................13 2.1 当前 CRM 系统的局限性............................................................................................

项目编号： 企业智慧 CRM 平台重构设计建设项 目 实 施 方 案 1 / 661 目录 第 1 章 项目背景...............................................................4 1.1 需求提出............................................................ ........................................................................................194 3.2.6 CRM 融合数据层.........................................................................................268 3 中心。在业务方面，企业结合本省实际制定了业务蓝图及演进策略。 目前企业的 CRM 业务主要由 Siebel 平台承载，经过十余年的运行，Siebel 平台的技术架构已经难以支撑战略转型大背景下的电信业务的快速发展，同时 4 / 661 无法满足集团规范刚性落地要求和企业业务蓝图的演进实施要求。 CRM 重构共分三阶段实施完成:  第一阶段从 2018 年 1 月至 2018 年

以根 据客户的浏览和购买记录，推荐符合其偏好的商品。 4. 跨平台与集成能力：商务 AI 智能体通常具备跨平台操作的能 力，能够与企业现有的 ERP、CRM、SCM 等系统无缝集成， 实现 数据的共享与协同。例如，智能体可以从 CRM 系统中获取客 户信息，同时将处理结果反馈至 ERP 系统，确保数据的完整性 和一致性。 5. 安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 具备强大的数据分析能力，能够对企业的海量数据进行实时处理和 分析，生成可视化的报告和洞察，帮助企业快速识别市场趋势、客 户行为变化以及潜在的业务机会。其次，智能体能够自动化执行多 种商务任务，如客户关系管理（CRM）、供应链优化、财务分析 等，大大减少了人工操作的繁琐性和错误率。例如，通过智能算 法，智能体可以自动筛选出高价值客户，并为其定制个性化的营销 方案。 此外，商务 AI 智能体还具备自然语言处理（NLP）能力，能够 并提供相应的应对策略。例如，智能体可以监控供应链中的各环 节，预测可能出现的延迟或中断，并自动调整采购计划，确保生产 的连续性。 最后，商务 AI 智能体还支持与现有企业系统的无缝集成，无 论是 ERP、CRM 还是财务系统，智能体都能够与企业现有的 IT 架 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过 API 接 口，智能体可以与其他第三方应用进行数据交换，进一步扩展其功 能和应用场景。

客服在呼叫中心或IM即时聊天接待时无法解决用户需求 时，可创建工单， 客户也可自助创建工单，系统根据相应的 条件进行工单手动分配或自动分配。 ③辅助组件 采用Udesk辅助组件功能集成订单系统、CRM系统、客服 夸平台等多个系统数据，快速掌握客户的相关信息。 ④自助客服机器人 用户反馈问题呈多样性，很多标准问题可由智能机器人进 行解决引导，当机器人无法解决的情况下转入人工接待，知识 库的 对其采 购的智能客户服务平台项目发起竞争性谈判公告，为了满足当 前的业务和管理要求启动智能客户服务平台项目。 （3） 解决方案：全渠道客服系统、知识库、智能机 器人 ①全渠道智能客服与CRM客户关系系统联动，实现中国华 电公司内部共享办公服务，结合各平台子公司多样化的诉求，帮 助集团服务中心构建从咨询受理，转单，运营，分析等一站式 服务。 ②通过统一知识库的集成，应用机器人实现对客户诉求智

........................................................................74 5.1.1 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等）.......................77 5.1.2 外部数据源接入（征信、市场数据）.........................................80 5.2 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 网关支持与核心系统、CRM、反洗钱等关键平台的标准 化数据交互。整个方案设计严格遵循《商业银行人工智能应用指 引》和巴塞尔协议 III 的合规要求，所有数据交互均通过金融级加 密通道传输，确保满足银保监会关于算法可解释性和数据主权的最 性。例如利率调整时，模型可自动同步最新数据。 关键需求梳理 1. 功能需求： - 7×24 小时响应，首轮解决率需达 85%以上。 - 支持 10+种方言识别，意图识别准确率≥95%。 - 与CRM 系统集成，自动调取客户历史交易记录以提供个性化建 议。 2. 非功能需求： o 数据安全：对话内容需加密传输，敏感信息（如身份证 号）实时脱敏。 o 性能指标：单次响应时间<500ms

现 12349 接入码统一和属地分别接入、属地转接处理问题，逐步实 现大数据展示、养老成就展示等系列功能。 10 五、医养结合功能模块介绍 医养结合信息平台业务系统目前是全国第一个以 CRM 为核心搭 建起来的医养结合智慧养老管理系统，较之过去常见的以呼叫中心 为核心的养老管理系统，这套系统基于 19 年来运营服务经验，具有 对接云端大数据平台的数据分析优势和多通道数据输入的数据采集 （3）系统开放标准接口，可对接外部平台。 （4）支持单屏及多屏展示。 64 六、平台建设实施 1、建设预算 名 称 功能概述 预算（万元） 备注 智慧养老信息 平台 含指挥调度中心系统、CRM 业务管理系统、医养结 合数据交换、养老服务电子地图制作、外勤管理 APP 等 各类软件系统； 含安全网关，交换机、机柜、UPS 电源等必备硬件 设备采购及安装。 服务器部署在某某市市政务云上，不再新购置，节

为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 AI 模型提供丰富的数据源。 3. 模型管理平台：开发一套完整的模型生命周期管理工具，涵盖 模型的开发、训练、部署、监控和优化，确保模型的高效迭代 直接影响企业运营效率、决策质量以及市场竞争力。首先，数据管 理需求主要体现在数据的采集、存储、清洗、整合和安全保障等方 面。企业需要构建高效的数据采集系统，确保多源异构数据的实时 接入，包括来自 ERP、CRM、SCM 等业务系统的结构化数据，以 及来自社交媒体、物联网设备的非结构化数据。数据存储方面，需 采用分布式存储架构，支持海量数据的高效存储与快速检索，同时 满足数据备份与恢复的需求。数据清洗与整合是确保数据质量的关 能的模型，并通过持续优化和监控，确保其在实际业务中的成功应 用。 5.1 数据预处理 在模型开发与训练过程中，数据预处理是确保模型性能和准确 性的关键步骤。首先，原始数据通常来自企业的多个业务系统，包 括但不限于 ERP、CRM、供应链管理、财务系统等，这些数据可能 存在格式不一致、缺失值、噪声等问题。因此，需要进行数据清 洗，包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等。对于缺失 值的处理，可以采用插值法、均值填充、回归预测等方法，具体选

人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 技术方案设计 在技术方案设计中，我们采用模块化架构实现保险场景与 DeepSeek 的深度集成，核心分为数据层、智能体引擎层和应用 层。数据层通过 ETL 管道对接保险公司内部系统（包括 CRM、保 单数据库、理赔系统等），采用差分隐私技术对客户敏感信息脱 敏，确保符合 GDPR 和《个人信息保护法》要求。结构化数据存储 于分布式数据库，非结构化数据（如理赔影像资料）通过 OCR+NLP 模型进行风险评分（AUC 0.89） 两通道结果通过加权融合算法输出最终建议，决策过程全程可追 溯。 业务流程自动化组件 实现与核心业务系统的深度对接，主要功能包括： - 保单信息自动核验（对接 CRM 系统 API） - 理赔材料智能初审（CV 识别准确率 95%） - 工单自动分发（基于 LRP 算法优化分配路径） 多模态交互接口 支持全渠道接入方式： | 接入方式 | 协议标准

在不影 响现有数据的情况下，快速完成数据结构的调整。 此外，系统还提供了丰富的 API 接口和插件机制，支持与第三 方系统的无缝集成。企业可以根据自身需求，选择性地集成 HRMS、ERP、CRM 等系统，实现数据的互联互通。例如，通过 API 接口，系统可以与企业现有的财务系统对接，自动同步员工的 薪资信息，减少了人工操作的错误和时间成本。 在用户界面设计上，我们采用了响应式布局和可定制化组件， 划（ERP）、客户关系管理（CRM）、财务管理、考勤管理、招聘 管理以及员工自助服务系统等。这些系统各自承担着不同的功能模 块，但它们之间存在数据交互和流程衔接的需求。通过对现有系统 的功能、数据结构、接口标准和业务流程进行调研，可以明确各系 统之间的协同工作方式和潜在的技术挑战。 在功能层面，ERP 系统通常负责企业内部资源的全面管理，包 括人力资源、财务、供应链等；CRM 系统则侧重于客户关系的维 统间需要实现数据的实时同步和业务流程的无缝衔接。 接下来，分析各系统的数据结构与接口标准。ERP 系统通常采 用 SAP 或 Oracle 等标准化的数据结构，提供 SOAP 或 RESTful 接 口；CRM 系统可能使用 Salesforce 或 Microsoft Dynamics，支持 Web API 接口；财务管理系统如用友或金蝶，通常提供数据库连接 或文件交换接口；考勤管理系统采用常见的 TCP/IP

客户关系管理 在金融银行领域，DeepSeek 通过其先进的客户关系管理 （CRM）功能，显著提升了客户互动和服务效率。系统能够整合来 自多个渠道的客户数据，包括交易记录、服务历史、在线行为等， 形成一个全面的客户视图。这使银行能够更好地理解客户需求，提 供个性化的服务和产品推荐。 DeepSeek 的 CRM 功能还包括智能化的客户细分和预测分 析。通过对历史数据的深入分析，系统能够识别出潜在的高价值客 数据整合：来自交易、服务、在线行为的全面数据视图  智能分析：客户细分与需求预测  自动化沟通：NLP 技术支持的即时响应 为了进一步展示 DeepSeek 在 CRM 中的成效，以下是一个简 化的数据对比表： 指标 传统 CRM DeepSe ek 数据整合度 中等 高 客户细分准确度 低 高 响应速度 慢 快 客户满意度 中等 高 通过 DeepSeek 的客户关系管理方案，银行不仅能够实现更高 识别客户的积极、中立和消极情绪。 通过上述技术，DeepSeek 的智能客服系统能够在金融银行场 景中提供高效、精准的客户服务，提升客户体验的同时，降低银行 的运营成本。系统还能够通过与 CRM 系统的集成，自动记录和分 析客户交互数据，为后续的客户关系管理和产品营销提供数据支 持。 3.3.3 情感分析 在金融银行领域，情感分析是智能客服系统中的关键功能之 一，能够通过识别和理解客户在交互过程中表达的情感状态，提供