5月23日，主题为“创领未来 · 用 AI 重新定义 CRM”的 2025 纷享销客城市客户生态会杭州站圆满落幕。大会吸引了300+ 高科技、快消、制造、企业服务等行业先锋企业 CIO 及生态合作伙伴，共同探讨 AI 与 CRM 深度融合下的企业增长新范式。
一、AI + CRM重构企业增长蓝图
纷享销客创始人兼 CEO 罗旭以“AI + CRM重构企业增长蓝图”为主题，系统阐释了企业级智能CRM的核心价值与战略布局。
<纷享销客创始人兼CEO 罗旭>
1 、企业级智能CRM的新范式
在第四次工业革命浪潮下，AI 技术正重构商业逻辑。在 AI 的推动下，CRM 领域正迎来发生三大革命：交互革命让自然语言成为新界面；价值革命使软件从管理工具进化为赋能平台；管理革命则以数据驱动重构决策范式。纷享销客致力于挖掘 AI 技术在企业场景中的精准、安全、可控应用，真正为企业创造价值。
纷享销客此前发布了首个企业级智能 CRM 平台 ShareAI ，完成了从连接型 CRM 向智能型 CRM 的战略跃迁。ShareAI 可以帮助用户构建全业务场景智能化销售赋能平台，让 CRM 从业务工具进化为营-销-服智慧中枢，赋能销售各角色，赋能企业增长。
与个人级 AI 的高容错、通用化不同，企业级 AI 需要满足“全业务化、确定性、平台化、安全性”四大核心维度，能够应对复杂的业务场景与严谨的逻辑要求。企业级智能 CRM 提高的不仅是业务能力上限，更是提升整体营销组织的能力下限，让普通员工具备专家级能力，让管理从目标管理、过程管理、流程管理升级为数据驱动的最佳范示管理与智能决策。
2、 ShareAI平台：从“工具”到“智慧中枢”的进化
ShareAI 平台作为纷享销客智能 CRM 的核心引擎，是基于 CRM 数据、CRM 权限与 CRM 场景、角色深度融合的一体化 AI 平台。
ShareAI 平台基于原有的高生产力 PaaS 平台，对数据进行解读、对流程进行嵌入，对原有业务逻辑进行增强，实现 ShareAI 平台与原有 PaaS 平台在界面、逻辑、流程、字段以及系列操作过程的深度融合，成为企业级 AI 平台的真实底座。 ShareAI 平台支持深度定义场景、选择不同模型、灵活编排 Agent 业务流程及调用丰富预设工具，涵盖数据、大语言模型、工具与推理执行过程，形成从基础模型接入、向量模型文本生成、Agent 提示词及 Flow 能力设计，到场景落地的完整链路。
ShareAI 平台的建设思路和价值主张是打造深度融合行业智慧、场景智慧、CRM 全域数据、安全可信的企业级 Agent 平台，核心内容包含四个方面：
企业级 AI ：基于纷享销客 PaaS 平台构建企业级 AI 能力，实现与 CRM 业务无缝融合，而非单纯接入底层大模型。支持客户在平台上灵活构建 AI 应用，形成“AI PaaS 平台”，满足企业级场景的定制化需求。
行业型AI：紧密融合行业智慧，把纷享销客沉淀的行业知识与各类企业最佳实践与 AI 能力相融合，积累开箱即用的行业解决方案，确保输出精准且贴近实际需求。
赋能型AI：通过全场景业务深度赋能一线人员与管理者，让营销智能助力精准触达客户，提高客户转化率；销售智能挖掘客户价值，促进企业智慧赢单；服务智能高效响应客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
可信赖AI：强化数据安全和隐私管理，采用与 CRM 业务数据一体化的权限机制；严格执行 AI 数据零留存机制，确保企业数据安全；支持敏感数据掩码、毒性管理、AI 审计日志等功能，打造可信任的 AI 环境。
二、AI + 行业智慧，重塑 CRM
纷享销客高级产品总监刘抗以“AI + 行业智慧，重塑 CRM”为主题，深入解读了 ShareAI 平台的创新设计理念与核心能力。
<纷享销客高级产品总监 刘抗>
1、 四维智慧融合， 赋能企业增长
ShareAI 并非简单的对话式 AI，而是以融入四维智慧的嵌入式 AI 为核心，包括行业智慧、领域智慧、企业智慧、员工智慧，赋能企业增长：
行业智慧 + AI ：ShareAI 将纷享销客多年积累的行业最佳实践融入系统，赋能企业经营提效。
领域智慧 + AI ：ShareAI 将场景智慧融入营-销-服作业流程，提升企业获客、赢单、客户经营能力。
企业智慧 + AI ：ShareAI 助力企业全生命周期知识管理，将企业智慧嵌入到作业过程，实时赋能，提升组织能力。
员工智慧 + AI ：通过 ShareAI，赋能员工积累与释放个人知识力量，打造数字分身，放大专家能力，提升组织协作效率。
2、嵌入式AI VS 对话式AI，解决高质量提问难题
对话式 AI ，如 DeepSeek 等，虽然被广泛使用，但在企业业务场景中，核心问题并非 AI 无法给出答案，而是用户提问质量参差不齐，不同水平的用户，如销售总监与普通销售的提问能力差异显著，直接影响 AI 使用效果及作业水平。
嵌入式 AI ，将 AI 能力深度嵌入具体作业流程中，而非孤立提供对话框。通过场景设计，如预设提问模板、实时提示等，辅助用户提升问题质量，降低个体差异影响。从“解决 AI 能否回答”转向“解决用户能否高质量提问”，确保 AI 能力真正落地到一线作业中。
纷享销客 ShareAI 平台以嵌入式 AI 为主，对话式 AI 并存，两者相辅相成，让不同水平的用户，在合适的时机提出高质量的问题，能更好的赋能业务，降低用户使用系统的能力要求，提升整体销售作业水平。
3、 ShareAI，重塑营销服全链路体验
ShareAI通过嵌入式AI将能力深度融入业务场景：
在营销获客与线索管理环节，AI 通过助力开源营销显著增强了市场的获客能力，同时帮助捕捉高质量线索并精准识别其质量，使得线索流转更加高效，例如，AI 能够优化文案吸引力，确保线索信息详实，从而顺畅流转至 SDR 环节，此外，AI 还对线索进行完整画像构建和深度洞察，为下一步流转提供有力建议，更重要的是，AI 通过分析线索的跟进适合度、成交概率和兴趣点，有效甄别线索质量，进而提升线索转化率。
在客户管理与联系人管理环节，AI 通过完善客户画像和赋能销售过程实现深度赋能。传统 CRM 系统往往依赖销售人员手动录入结构化数据，这些数据往往局限于成交后的订单、服务及投诉记录，导致商机赢单前的关键信息长期缺失，而 AI 能够挖掘商机赢单前的潜在信息，补充客户行为偏好、互动历史等关键维度，构建更立体的动态画像，与此同时，AI 基于数据分析为销售人员提供实时指导，例如在互动中自动生成针对性问题、精准应答客户疑虑，并综合多维度信息辅助判断商机质量，从而推动销售流程高效推进。
在商机管理与客户互动环节，AI 通过方法论深度赋能销售团队，辅助销售人员精准设计问题清单，确保沟通聚焦关键需求；实时分析客户反馈，生成专业应答话术，提升互动质量；同时整合多维度数据，为商机阶段判断提供量化评估支持，最终形成从问题设计、客户响应到决策支持的完整赋能闭环，贯穿整个商机互动流程。
在合同与订单管理环节，AI 通过在特定场景下辅助智能推荐提单产品、识别合同风险及管理履约执行风险，实现对合同与订单全场景的 AI 赋能。
在销售教练环节，AI 通过“感知-思考-行动-反思”的循环过程，基于销售人员的行为和业务过程数据进行洞察，再围绕洞察结果结合专业销售方法论，通过销售教练系统对销售人员业务进行检查并给出提升改进建议，使其成为具备持续反思与赋能能力的智能化系统。
4、AI+BI ，赋能智慧经营
纷享销客提供的智能 BI Agent，能够与营销服业务结合，激发数据价值，赋能企业智慧经营。
智能 BI Agent构建了覆盖智能推荐与问答、图表召回与生成、数据解读与行动建议的全链路分析能力。用户可通过自然语言交互触发智能分析流程，系统会基于行业最佳实践自动匹配分析模型，实现从已有图表精准召回到动态报表生成的智能响应。
智能 BI Agent 融合行业智慧，通过 AI+BI 驱动智能分析升级，并且针对不同行业特性构建了专属分析场景，如智能制造行业的 OTC 场景、高服行业的线索管理场景以及消费品行业的门店运营场景等。这些应用场景展示了智能 BI Agent 如何帮助企业更好地理解数据、优化业务流程并提升决策效率。
智能 BI Agent 背后依托的是企业级 ShareAI 的平台架构，从底层的 PaaS 平台到 AI 基础设施，再到 AI 平台层和应用层，既保障了数据安全，又通过零代码 Agent 编排实现了“千企千面”的定制化分析。
三、从技术到价值：AI在企业场景中的应用与实践
本次会议邀请了杭州民生医药控股集团数字化技术总监韩贤伋、华立科技股份有限公司 CIO 庄清龙、观远数据创始人兼 CEO 苏春园、纷享销客创始人兼 CEO 罗旭、纷享销客浙江分公司总经理徐阳（主持），围绕 AI 在企业场景中的应用与实践展开了深入讨论。
韩贤伋：企业落地 AI 的核心挑战之一是认知未对齐，需明确 AI 是战略性事务且有边界。在拉齐认知的实践上，一是向管理层普及原理，树立技术权威；二是借助外部专家培训。AI 落地分为三个阶段，从高管初步认识到中层重视，再到基层员工广泛使用，目前 AI 已逐渐普惠，业务部门主动寻求应用，企业要躬身入局，积累使用 AI 的能力。
<杭州民生医药控股集团数字化技术总监 韩贤伋>
庄清龙：AI 在企业落地的首要问题是 CIO 自身要学习了解 AI 技术栈，才能带动企业应用。对于管理层，AI 是一把手工程，需坚决投入探索。企业 AI 的价值在于场景，要体系化建立使用 AI 的能力，而非单纯购买技术。AI 落地应是群众运动，通过智能体平台让全员使用，而非传统项目式推进，否则效果有限。
< 华立科技股份有限公司CIO 庄清龙 >
苏春园：结合AI+BI的实践经验来看，AI 落地时，BI 的基础很重要，BI 基础好的客户能更快地进行知识库训练，将 BI 的颗粒度补齐，为 AI 提供支持。同时AI 落地前要先做好数据准备，数据的颗粒度要足够细、规范程度要足够好，BI 在一定程度上是为数据准备而服务的，AI 最后完成最后一公里的智能化工作。
< 观远数据创始人兼CEO 苏春园 >
罗旭：企业落地 AI 可以形象地分为“上山路”和“下山路”。“下山路”是数据治理和信息化梳理，这是基础；“上山路”则要从战略上重视 AI，组织保障，制定数字化蓝图，审慎前行，结合企业实际找到关键场景切入。企业要通过内部实践，各部门结合业务找优化场景，才能真正实现企业智能化转身，否则可能只是表面应用，难以成功。
<纷享销客创始人兼CEO 罗旭>
