“AI 战略对纷享销客而言是一场深刻的转型，如果不转型，未来公司就会被行业淘汰。”在 4 月 23 日纷享销客媒体沟通会上，纷享销客创始人兼 CEO 罗旭对牛透社表示。 罗旭说，AI 技术正引发第四次工业革命，其核心驱动力是算力和数据带来的生产力提升。他引用微软 CEO 萨提亚·纳德拉的观点，强调AI Agent 或将替代所有 SaaS，而纷享销客选择以重新定义 CRM的姿态拥抱这场变革。
一、AI重构CRM：从管理工具到智能中枢
罗旭将 AI 对 CRM 的改造归纳为三大维度：交互体验变革、管理范式升级和价值维度拓展。
AI 对 CRM 的改造，在交互体验上实现了从“菜单操作”到“智能陪伴” 的进化。传统 CRM 因功能复杂化导致操作门槛高，用户常需在多层级菜单中完成数据查询与业务处理，效率低下。AI 通过自然语言理解、多模态交互及智能体技术，将 CRM 从“结构化菜单工具”转化为“对话式智能助手”。
自然语言交互让用户通过日常对话触发业务操作，打破技术壁垒，简化用户体验；多模态交互支持图文音像等多元信息输入，适配销售拜访、客户服务等复杂场景；智能体（Agent）则化身实时业务伙伴，基于用户角色与场景需求提供精准支持，显著降低了操作成本，提升了业务响应效率。
在 AI 时代，企业的管理范式则从“经验驱动”转换成了“数据智能驱动”，企业逐渐摆脱对管理者个人经验的依赖。借助 AI 解析销售对话、客户互动等非结构化数据，将业务过程细分为客户需求洞察，干系人情绪识别等可量化维度，为精细化管理提供数字依据；结合 BI 数据分析与行业知识库，AI 智能自动定位业绩波动、客户流失等问题的关键原因，支持管理层快速锁定核心矛盾并制定针对性策略。而基于历史数据与市场趋势建模，AI 构建多因子预测矩阵，对销售业绩、库存周转等核心指标进行前瞻性分析，辅助企业优化资源配置与战略布局。
此外，CRM 的价值范式也从“管理工具”升级为“赋能平台”。罗旭强调，AI 时代的 CRM 不再是自上而下的管控系统，而是赋能一线的业务大脑，通过智能工具将行业最佳实践、精英经验转化为可复用的数字化能力，例如为销售提供实时话术支持、为客服生成智能应答方案、为业务主管提供实时业务洞察分析，为研发简化代码开发流程等，实现精英能力平民化。
二、ShareAI：双平台驱动的终局型布局
不同于市场上跟风面向C端用户推出单点 AI 功能的趋势型厂商，纷享销客创始人罗旭将公司定位为以终为始的终局型选手，其 AI 战略以长期主义思维构建，核心在于通过业务与数据的双平台协同，打造企业级智能中枢的数字地基。这一架构不仅支撑当下场景化 AI 需求，更面向未来 AGI 演进预留扩展空间。
罗旭比喻说：“传统 CRM 像砖房结构，功能堆砌但根基不稳；我们的 aPaaS 平台如同桩基建筑，数据地基直插岩层 50 米～80 米，有了业务地基，就可以构建可扩展的摩天大楼，智能化时代，原aPaaS业务平台与全域广义动态知识库数据底座，同样成为智能化平台的坚实地基”
纷享销客的业务底座基于自研的 aPaaS，提供柔性业务构建能力，支持自定义对象、流程引擎、业务逻辑定制、BI分析定制等核心模块。该平台历经 7 年迭代，沉淀了覆盖营销-销售-服务全链路的数百业务对象模型，形成行业化场景的标准化模板库，确保 AI 与业务逻辑的深度咬合。
数据底座则是广义的全域动态知识库。公司整合 10 年积累的结构化CRM业务数据（线索、商机、合同等）与非结构化交互数据（IM 对话、工单记录、会议录音），以及纷享积累的行业知识库和客户自建的企业知识库，通过向量化技术构建企业级知识图谱。更可通过纷享集成平台对接ERP，HR 等第三方系统，形成跨域数据融合能力。
据罗旭介绍，纷享建立了动态知识更新机制，AI 自动识别商机阶段跃迁、客户预算调整等业务变化，实时更新知识库；而且设定了严格的权限穿透设计，AI 数据调用权限与 CRM 角色权限体系严格一致，确保销售总监各业务角色可见数据在AI业务场景下绝不会泄露给一线员工其他角色。
ShareAI 的产品体系可分为基础层、能力层和应用层三层架构，实现了从基础设施到场景落地的技术闭环。
在基础层，最核心的就是灵活的大模型接入和定制能力。纷享销客已经接入 DeepSeek、通义千问等国内知名大模型，也支持企业定制和接入自有的私有大模型。同时纷享也自研垂直领域小模型，支持根据不同场景自动选择最优模型。
在能力层，公司将 AI 能力拆解为可编排的标准化模块，比如，在交互方面可进行语音识别、情绪识别、多轮对话管理等；洞察方面可以智能对线索和客户按不同模型进行360度洞察分析；决策方面可进行商机跟进行动建议、客户成交风险预测和行动建议、现场服务的备件推荐等；生成类能力可进行标书生成、个性化营销内容生成，服务工单总结、实施客开低代码补全等。通过业务逻辑注入技术在业务场景深度嵌入AI能力，将行业 Know-How 转化为 AI 可理解的规则引擎，解决通用模型懂技术不懂业务的痛点。
在应用层，ShareAI 预置了营销SDR助手，销售情报助手、智能客服助手等 9+开箱即用的场景化Agent 产品，平均每个业务Agent的调试上线周期在几天内即可完成；此外，通过纷享的Agent Builder无代码平台，企业也可结合自身需求自定义配置专属智能体，例如，车企可定制经销商分析 Agent，自动归因销售流失原因，推荐挽回策略；医药企业可以构建合规话术巡检 Agent，实时监测医代沟通内容，拦截违规表述。
罗旭类比自动驾驶技术，认为当前 AI 在企业中的应用仅处于 L3 场景智能阶段，他透露，纷享销客的架构已预留三大演进路径：
模型热插拔：支持未来无缝接入 L4 - L5 级大模型；自动化知识蒸馏：通过数据不断反向训练行业模型，行程越来越聪明的正循环；人机协作协议：人+AI 开放式交互协作，应对复杂业务与决策场景。纷享销客API也对agent充分开放，可支持agent对底层CRM的有效调用，为未来人机协作，智能体之间的协作创造无限可能。真正的终局不是功能堆砌，而是让 CRM 进化为企业的智能决策中枢。罗旭总结道。这套双平台架构，正是纷享销客在 AI 时代构筑的数字护城河。
三、未来商业模式：效果可量化的价值交付
纷享销客的收费模式正处于动态演进之中，罗旭表示，传统的 License 订阅模式逐渐向 “License + 数字化员工” 的混合计费模式转变。
这种转变并非简单的叠加，而是基于对企业客户需求深度理解的创新举措。在数字化转型的浪潮下，企业对于智能化工具的需求愈发多元化，“数字化员工” 的引入，为企业提供了更为灵活、高效的服务支持，与传统 License 模式相辅相成，共同构建起更具价值的服务体系。
罗旭表示，SaaS行业未来在传统收费模式下将会探索按效果付费的新模式。比如以客服场景为例，未来可能不再局限于传统的固定收费模式，而是根据成功处理工单的数量进行收费。这一模式的转变，将厂商与客户的利益紧密相连，促使厂商更加注重产品与服务的实际效果，不断优化 AI 技术，提升客服效率与质量，从而实现双方的共赢。
为了确保 AI 产品的价值能够得到切实体现，纷享销客将建立科学严谨的分析体系。通过对销售转化率提升、服务响应时效缩短等指标 AI赋能 的价值进行量化分析。罗旭说：“智能化CRM中销售关键场景的效率与效果，未来将逐步可量化，CRM作为赋能平台，其过程与结果的可定义将是工具与商业价值的范示改变。”
在实际运营中，纷享销客借助数据驱动，不断优化 AI 产品的功能与性能。通过对比不同版本、不同策略下的应用效果，精准定位问题，及时调整优化方向。这种以数据为驱动的优化方式，确保了 AI 产品能够持续为企业创造价值，增强了客户对产品的信任与认可。
近十年，纷享销客明确了在制造业和快消领域与高科技服务领域行业聚焦策略。积累大量行业知识与最佳实践。当下经济环境下，各行业，尤其是制造业与快消行业面临巨大转型压力，纷享销客的 AI 产品通过数字化手段，全力助力所聚焦行业企业提升生产销售效率、优化经营管理流程，实现降本增效的目标。
以快消领域为例，随着消费市场的变化，帮商需要更加精细化进行通路管理。纷享销客凭借其 AI 技术，帮助快消企业更好地洞察市场需求，精准定位终端门店，提高零售效率与费用投放，实现通路精耕细作。
目前，纷享销客的 AI 产品已进入灰度发布试用和持续迭代优化期，将在25年Q2和Q3陆续正式发布和售卖。产品在持续迭代与优化。通过智能化平台能力和各种智能化场景Agent的不断完善，纷享将持续提升AI产品的稳定性、易用性和准确性。下一步将针对新老客户进行深入的智能CRM产品的最佳实践打造，以此引领CRM行业从AI理念走向AI实践。
罗旭判断，AI 将加速 CRM 行业的马太效应：头部厂商凭借数据资产和场景理解形成正循环，而简单套壳大模型的产品会快速出清出局。他透露纷享销客保持每年数千万的 AI 投入，这种饱和式投入正是为未来 AI 跃迁储备势能。正如他所言，不要高看当下，更不要低看未来，这场 AI 驱动的 CRM 革命，或许才刚刚开始。
