重構CRM人機交互的范式革命

自移動互聯時代誕生以來，CRM始終被貼有”數據錄入機器”的標簽——銷售人員平均每天要花費1.5小時填寫表單，而這些包含幾十個字段的記錄往往因敷衍了事淪為無效數據。

這樣的結果顯然背離了企業(yè)部署CRM的初衷，讓“數據驅動決策”的目標難以實現。這也是以銷售易為代表的CRM廠商持續(xù)迭代產品的最大動力，不是讓產品成為員工負擔而是成為業(yè)務助手。

NeoAgent的出現徹底顛覆了這種范式。在米其林中國的案例中，銷售不再需要在周一上午耗費數小時規(guī)劃拜訪路線，通過語音指令，智能體能在數分鐘內完成兩周幾十個客戶的拜訪規(guī)劃，并自動關聯歷史訂單、工單和溝通記錄生成策略建議。這種轉變的核心在于銷售易基于長期的服務客戶的沉淀并融合了當下AI智能體的深刻理解徹底重構CRM的交互和流程：從層級菜單點擊到自然語言對話，從被動記錄到主動服務。

銷售易產品團隊將這種進化概括為”三階躍遷”。第一階段是解放雙手，通過ASR語音識別和語義理解，將拜訪錄音自動轉化為結構化活動記錄，米其林借此將數據準確率得到大幅提升；第二階段是智能檢索，銷售人員只需說”查一下某某工程的訂單”，系統(tǒng)就能突破菜單層級直接返回結果；第三階段則是場景賦能，針對老客戶拜訪，智能體能結合企業(yè)銷售方法論，生成包含若干個關鍵問題的溝通框架。

銷售易產品副總裁羅義告訴記者，這種變革背后是技術架構的深度重構。NeoAgent并非獨立存在的工具，而是生長在湖倉一體數據平臺上的”智能中樞”。兩年前啟動的技術升級，讓銷售易得以將客戶360度數據、工單記錄、知識庫文檔等多模態(tài)信息納入統(tǒng)一體系，為智能體的推理決策提供了數據底座。

在真實場景中定義智能邊界

ToB智能體獨特的進化邏輯——不在實驗室里追求通用智能，而在真實場景中解決具體問題。

權限管控曾是橫亙在面前的第一道難關。某跨國制造企業(yè)的測試中，智能體誤將區(qū)域經理的客戶數據推送給了普通銷售，這個險些造成合規(guī)風險的案例，所以ToB智能體的”聰明”首先體現在邊界感上。銷售易CTO劉志強表示，現在，NeoAgent的每一次數據調用都會經過三重校驗：用戶角色權限、數據字段權限、操作場景權限，確保企業(yè)敏感信息始終在可控范圍內流轉。

模型選擇的平衡術更顯行業(yè)特性。在服務行業(yè)客戶過程中，銷售易發(fā)現不同場景對智能的要求截然不同：查訂單需要毫秒級響應，這時輕量級小模型是最優(yōu)解；而生成拜訪策略則需要深度推理，大模型才能保證質量。最終形成的”混合模型架構”，能根據場景自動切換計算資源，既避免了”用大炮打蚊子”的資源浪費，也防止了”小馬拉大車”的體驗打折。

最具挑戰(zhàn)性的是推理規(guī)劃的收斂性。通用智能體追求發(fā)散思考，而企業(yè)場景需要精準執(zhí)行——不能把”修改訂單”識別成”刪除訂單”，更不能擅自發(fā)起超出權限的操作。銷售易技術團隊開發(fā)的”場景約束引擎”，通過預設業(yè)務規(guī)則庫和動態(tài)校驗機制，讓智能體的每一步決策都處于可控范圍。

以共創(chuàng)模式構建價值坐標系

為了更精細得打磨智能體產品，銷售易一直與客戶采用共創(chuàng)模式，這種共創(chuàng)模式正在重塑B端AI的落地路徑。與消費級智能體不同，企業(yè)級智能體的價值驗證需要跨越更長的周期：在與伊頓電氣共創(chuàng)的項目中，雙方用10余場研討會打磨出賦能銷售人員提升商機轉化的銷售經理Agent； 某汽車零部件企業(yè)要求智能體必須能對接企業(yè)私有大模型，為此銷售易專門開發(fā)了企業(yè)自定義私有大模型的可配置能力。

跨國企業(yè)的需求更凸顯了本地化適配的重要性。幾乎所有MNC客戶都會提出系統(tǒng)集成要求：微軟Teams的會議紀要導入、SAP/Oracle ERP的數據同步、甚至特定國家的合規(guī)性數據及大模型調整。這些看似瑣碎的需求，恰恰構成了ToB智能體的競爭壁壘——不是技術參數的比拼，而是場景滲透的深度。

正反饋正在加速形成。銷售易的客戶數據顯示，采用NeoAgent的團隊，銷售線索轉化率獲得提升，客戶跟進周期也得到縮短。這讓CIO們開始將智能體視為增長引擎而非成本中心。

重新定義企業(yè)AI的終極形態(tài)

剛剛發(fā)布的營銷智能體，預示著銷售易AI Agent的場景不止于銷售。這個能自動分析企業(yè)優(yōu)質客戶畫像并智能推薦特征相似的潛客的新物種，背后是“增長智能”的理念升級——從提升效率到創(chuàng)造增量。

商業(yè)化路徑的探索同樣具有行業(yè)啟示。不同于消費級AI的免費模式，NeoAgent采用”用戶＋流量”的混合收費。這種定價策略背后是ToB智能體的價值邏輯——按實際使用量付費，讓企業(yè)清晰感知投入產出比。

生態(tài)協(xié)同正在打開更大想象空間。與騰訊云的深度合作，讓NeoAgent能借力騰訊云智能原子能力，并無縫調用混元和DeepSeek大模型；騰訊會議集成，則可實現會議紀要自動同步至CRM；而樂享知識庫的對接，讓智能體的知識邊界擴展到企業(yè)全域。這種”核心能力＋生態(tài)工具”的模式，或許是ToB智能體規(guī)模化的最優(yōu)解。

從銷售易NeoAgent的進化可以看到，ToB智能體的終極形態(tài)”不是取代員工，而是讓每個員工都能擁有智能助手，一個數字同事”。在這個邏輯下，智能體的進化終點不是通用人工智能，而是成為理解業(yè)務、適配場景、懂得邊界的”數字同事”。這或許正是ToB領域AI落地的終極答案——不在實驗室里追求完美，而在生產線上創(chuàng)造價值。

lixiangjing

算力豹主編