的深刻嬗变。企业已从“数字化生存”迈向“数智化共 生”的新纪元⸺数据不再是业务流程的衍生结果，而是企业核心生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安 营销 服流程，让客户基础数据、交易数据、服务工单数据在业务场景中自由流动，形成“数据反哺业务、业务沉淀数据” 的闭环；通过将数据嵌入商机推进、订单履约、售后服务等核心场景，让结构化数据成为销售策略的“导航仪”、服 务效率的“加速器”、客户运营的“显微镜”。在渠道管理中，通过统一数据口径、沉淀全生命周期合作数据，实现 “厂商赋能渠道、渠道反哺市场”的双向共赢。 而当大模型应用成为企业提效 时，CRM系统既要具备数据采集、清洗、治理的全流程能力，也要为AI提供可识别、可管理、可消费的数据底座，更 要通过智能应用让数据智能真正转化为业务效能。 本书聚焦“数据治理-数据应用-AI 创新”三大核心维度，深度拆解企业如何从数据沉淀起步，通过治理破局数据 孤岛与质量困境，通过应用赋能销服与渠道管理场景，最终通过AI+CRM实现数据价值的指数级释放。希望本书能为 正在探索数据价值的企业提供方法论参考与实践启示，助力更多企业在

对外赋能 数据中台是智慧中台的能力基础，通过对全量跨域数据的汇聚、清洗、存储、分析、处理，沉淀可复用的数据资产，充 分开 放共享，实现数据要素从资源向资产、资本的转换。 数据中台定位 研发运营环 境与工具 新兴领域能 力 运营商特色 CT 能力 数据可 视化 大数据服务 挖 掘 数 据 治 理 客户中心 订单中心 商品中心 计费中心 DaaS 业务域数据汇聚 第 2 1 页 数据中台 数据资产 技术中台 能力沉淀 业务中台 工具组件 Saa S 账务主题 营销主题 事件主题 服务主题 B 域数据 M 域数据 参与人主题 据 挖 掘 区 域 热 点 投 诉 分 析 租 户 管 理 数据采集、清洗、汇聚 中台能力开放共享、沉淀 用户画像 活跃度 通信行为 朋友圈 卡顿分析 消费水平 身份验证 失联修复 数据中台的内涵外延 集客关系 流量统计

文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 上是“知识资产”； • 深度智能化通过AI进行分 类、检索、生成和推理， 使这些知识实时服务业务 决策与操作。 与信息系统和业 务链条全面打通 • 单靠AI局部优化不够， 具备“智能内生性”；不仅能处理语言、视觉、音 频等多模态信息，还能在跨岗位、跨流程中自动协 同，形成覆盖知识—人才—业务—治理的智能化工 作流。 产业级 Know-How 工业级落地 • 结合行业知识、业务逻辑与隐性经验，沉淀出能够 直接指导实践的“行业智慧”。作为AI与产业结合 的桥梁，使智能能力不止停留在通用层面，而能真 正解决行业痛点，转化为差异化竞争力。 • 强调大规模、标准化、可复制的应用能力。从工具 到流程 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛 严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产 无法沉淀或高效复用，使得决策依赖经验而非数据驱动，创新和优化空间受限。 数据来源：沙利文研究 创新与应变能力不足 企业在快速变化的市场环境下，缺乏自我学习和快速适应机制，流程固化、人才 能力滞后，导致在效率、质量和创新上难以形成持续跃升。

HOW&WHAT：保险数智化经营逻辑 初始条件 也是大多数中小险企的状 态 同质化 各公司虽业务方向不同，但经营模式和组织形式是高度同质化的 短期化 KPI导向的短期主义，缺乏核心能力沉淀 保险经营 底层逻辑 客户逻辑 客户获取，如何为客户解决问题、创造价值？ 行业逻辑 做风险买卖的生意，拼的是对风险的识别/定价/ 管理 商业逻辑 降本增效，公司生存的关键！ 构建核心能力 加 速 推 进 注：蓝色为自研，橙色已具备自主开发能力 井喷式增长 快速迭代创新 体系化建设 线 上 化 率 9 0 % + ， 打 通 核 心 系 统 端 到 端 能 力 构建行业竞争壁垒，沉淀数字化资产 www.top100summit.com 数字化建设路径:自主研发&合作共建 2年9个月行业最快速度实现科技自主可控 • 核心0%自主 • 组建自研团队 • 启动线上化探索-阿波罗车 www.top100summit.com 目 标 分析开发工时消耗 持续优化堵点痛点 开发需求流程标准化 需求花费工时线上化 持续提升效能 www.top100summit.com 线上化-沉淀标准化的数据和管理动作 利用TAPD作为团队流程管理工具，将项目协作标准化，流程化，提升协作沟通效率。 需求管理 聚焦业务价值进行开发资源分配 质量管理 通过缺陷报表针对性进行分析， 对研发过程质量和效率进行监

Atlas 200/500 WiFi 5/ 6 摄像头 NB-IoT 手机 /ipad ... 1. 北向开放：使能应用生态伙 伴，牵引伙伴基于 ABC 平台 开发应用，使能生态应用以 资产形式沉淀能力。场景应 用服务化，使能客户数字化 转型。 2. 中间数字平台层，优选平台 组件类伙伴，联合打造有竞 争力的数字平台； 3. 南向联接：聚合接入生态伙 伴，面向客户提供差异化方 案和服务，重构园区弱电系 园区数字平台，使能新园区应用，快速复制园区解决方案，帮助企业实现数字化转型： • 对园区的人、事、物、空间等对象的行为进行数字化建模和重构 • 对上使能应用开发，对下支持不同生态的园区业务子系统 • 基于园区运营的最佳实践，沉淀业务平台、数据平台、集成平台能力 视频云 定位 融合通信 GIS/BIM IOT EI SSO 通用 平台 … 云 设施库 人员库 告警库 车辆库 … 主题库 时空库 数 据 平 台 领域资产沉淀，使能伙伴与客户高效构建行业应用 客户及伙伴价值： 通过三类业务资产封装（核心资产、孪生资产、第三方服务资产），对外提供应用编排能力，降低应用开发难度与周期， 支持业务快速创新  对伙伴：应用开发简单、标准、可移植  对客户：创新容易、周期短、试错成本低 领域应用 应用驱动云端资产进一步丰富和增强，促进更多客户和伙伴持续应用创新，加速应用生态正向循环 领域资产沉淀 更多由伙伴

术代表， 但是真正懂用户需求、懂应用场景及学术推广效果影响因素的学术代表在数字营销的医 生画像模型建立中一定是重要资源。 数字化建设，数据收集和沉淀是第一步。有了专业、合理的数据维度并搭建好相应的数 据收集信息化建设，下一步就是数据的有效沉淀，这是数字化应用的第一步。在医药数 字营销领域，医患两端之中，患者端的健康数据往往更难收集，尤其是需要患者自行反 馈的如用药方式、周期、不良反应、 疗费用垫付，商涌科技获得 了用户极高的信任度和依赖，也因此成功收集了极其完整的患者全病程治疗数据。此庞 大的高质量数据集，为企业智能化服务能力奠定了坚实的基础。 清洗数据并运用数据。数据被收集沉淀在相应的软件和端口后，要运用起来，驱动精准 营销，还有一个关键步骤是数据整合和清洗。随着医疗服务链条越发完善，用户搜索信 息的渠道越发丰富，就单一的营销点而言，需要整合的数据量、数据维度、数据形式也 推广建议，实现了其数字化功能。 目前，该类产品的信息化功能领域已经相对蓝海，各家产品性能大同小异，行业已经呈 现出“价格战”趋势，且头部效应逐步显现。 不过，数字化功能板块依然存在较大的未被满足的空间，如何沉淀更有用的数据、如何 将沉淀的数据更好运用，从中提取价值赋能数字营销，做到传统营销做不到的事（而非 单纯的传统营销线上化），是该功能需要重点解决的问题。 正如天士力数字营销负责人李思睿表示，如投流系统、用户标签系统及

90%，N+0 快速交付 森马：潜客浓度提升 169%，AI 重构户外广告价值 沁园：AI 破解增长难题，2.8 亿曝光人次高效转化 购商云汇：秒级洞察数据效果，上万家 B 端厂商扩大产销规模 大家保险：沉淀可视化数据资产，解决投保人和保险代理人双端难题 汽车行业 汽车行业 服饰行业 家电行业 互联网 金融行业 文旅行业 互联网 汽车行业 家电行业 交通行业 畜牧养殖 零售行业 102 个增长实例 数智化增长领头羊｜ 2025 版 原本，千寻位置客户成功部 10 位客服人员都需要在线回复客户提问，目前已经有 3 位开始将工作重心转移到 AI 小千知识库维护和打标，腾出精力去沉淀、总结，反哺产品。 这与千寻位置对 AI 小千的规划一脉相承——系统不再止步于被动响应，而是主动预判需求，让客服从“问题修复” 转向“价值创造”。 04 结语 在整个 AI 小千合作中，瓴羊为千寻位置客服团队提供了集成在钉钉内的 我们一直在探寻客服智能化的方法。这次与瓴羊的合作，使我们客服的工作效率大大提升， 同时也让我们深刻了解到未来业务优化的方向，为长城汽车打造更智能、更高效的客户服 务体系提供了有力支持。 汽车行业 丨 智能客服 丨 知识库 丨 数据沉淀 —— 长城汽车数据负责人 构建一站式客服平台，客服支撑效能飙升 50% 用 1 个智能客服，轻松解决 14 万人的 IT 问题。 长城汽车： 一年承接咨询量 接起率 即时满意度 2 98

算法的开发设计到软件的业务闭环，结合 专 业指导、实施服务、生态合作等各方资源， 按照 标准化的实施流程，最终以 AI 工程化为路 径实现 AI 落地。 以不断更新的技术与理念解决园区发展面临的问题，融合沉淀各类新型数字技术，为智慧园区建设提供解决方案 低时延 + 指挥中心的集控能 力 打造低时延系列产品，满足工业集控场景下用户对 于视频时延的极致追求，通过远程集控能力提升 企 业生产效率与管理效率 对 原生代码编写的需求，实现便捷构建数字化应用， 降低软件开发使用门槛，缩短开发周期 组件化开发 构建公司统一软件架构，创建可以当“积木”拼 接 组合的软件组件，通过项目实践不断沉淀积累 可复用组件，组合新旧组件搭建出新的应用。 if ( 员工打卡时间 ) ≤ $( 变量 1) : $( 结果 ) = 给予餐补 else $( 结果 ) = 不给予餐补 //////////// 招商人员工作进程管理，动态清晰。 招商工作各流程节点文档记录，沉淀企业 商家基础数据，完善企业画像底层数据。 招商管理 智慧展厅 租赁管理 企业档案管理 企业工作台 对招商系统沉淀的各项 数据进行分析 ，规划招 商工作，补全招商地图， 实现招商数据共享化。 通过招商管理系统记录 招商各项进展信息和数 据，沉淀企业画像，实 现招商成果数据化。 结合园区定位、招商

提 像 头 工业内窥镜 当 其 他 案例：海尔卡奥斯 AI 工业大脑赋能智能制造全链场 景 基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工 业数据算法分析优化，利用 AI 挖掘数据隐含关系、隐性知识，广 泛 应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。 2024-1-11 到运营管理 一站式数智化服务体系 思谋科技 (SmartMore) 是一家具备“光”“机” “电”“算” “软”全栈领先能 力的标准软 硬一体化产品及解决方案供应商，经过二十多年的技术积累与沉淀， , 持续打造 更具拓展性和普惠价值的智能工业和数智创新平台。 思谋 SMore AloT 工业互联网平台，基于思谋 AI 、 CV 、数字孪生、物联网、大数 据等 核心技术优势由 OT 层向 IT 训练相 对困难，相应地，工业数字孪生 可以通过仿真的形式生成大量数 据，帮助 AI 模型深度优化，同时， 也仍然需要制造企业强化自身数 据积累与沉淀，从而提升 AI 应用 现实可行性。 模型应用可靠性挑战 · 工业领域，尤其是生产制 造流程，最重视安全、可 靠和稳定，相应地，工业 制造领域最核心需要保障

迭代学习 销售管理流程 销售代表 售前 / 售中 / 售 后 客服专员 行政人力流程 行政人员 财务管理流程 财务人员 IT/ 运维流程 运维人员 智能路由 大意图识别 全维度数据沉淀 更好的 AI 引擎 内外部用户 更精准用户画像 销售部门 客服部门 行政人力 财务部门 IT/ 运维 迭代学习 查询类 操作类 咨询类 销售类 Connect 在线客服 实时统计服务质量 l 人性化会话列表 l 全局会话历史记录 l 支持富媒体消息 l 支持快速回复 l 会话信息数据沉淀 l 支持会话转接 用户接入层 坐席工作台 管理员后台 l 客服分配智能策略 l 贴合业务会话管理 l 沉淀客户信息 l 实时业务数据总览 l 灵活创建工单 l 客服质检质量 l 智能路由分配 l 长链会话保持 l 全面助力券商基金新服务，破解增长困局 30% 工作效率提升 智能服务的竞争力？ 智能化成趋势 产品服务迭代快 市场竞争激烈 实时动态业务多 市场波动快 实时查询敏感 业务行情复杂 数据如何沉淀 同质化竞争激烈 数据闭环不足 需精细化运营 传统服务体验差 服务触达率低 电话和人工在线 覆盖深度不足 “ 狂欢”服务之痛 l 消费狂欢越来越多，密集大促是家常便饭； l 海量访问、精细化用户需求带来巨大挑战；