当Salesforce、微软等巨头纷纷押注AI+CRM，中国企业如何走出差异化路径？在东莞某智能工厂的车间里，机械臂正以毫米级精度组装汽车零部件，而千里之外的销售总监正通过手机查看AI生成的客户需求预测——这是制造业智能化转型的缩影。

如今，生成式AI、大模型技术掀起第四次工业革命的浪潮，企业级服务领域正在经历一场静默而深刻的变革。作为连接型CRM的开创者，纷享销客在成立14年后提出向“智能型CRM”全面转型，其创始人&CEO罗旭在接受中国工业报采访时直言：“这不是选择题，而是必答题。当通用AI开始击穿简单场景，唯有深耕行业智慧、构建企业级AI平台，才能在复杂业务中筑起护城河。”

罗旭的回答揭开了一个关于技术落地、商业重构与行业赋能的深层逻辑——不是用AI颠覆CRM，而是让CRM成为AI价值落地的最佳载体。从连接人、连接业务到连接智能，纷享销客的战略升级，本质上是对“以客户为中心”理念的智能化重构。

企业需要什么样的AI平台？

2020年，纷享销客正式完成“连接型CRM”的产品转身，用平台化、行业化、一体化能力重塑了中国CRM的竞争格局。但罗旭很快意识到，技术变革的速度远超预期：“2023年GPT-4的出现，让我们看到通用AI对简单场景的冲击——就像智能手机颠覆功能机，AI正在重新定义软件的交互方式和价值输出。”

当AI技术逐渐从“概念热词”走向“实用工具”时，几乎所有企业都将AI视为降本增效、创新突围的核心驱动力。在AI的众多应用模式中，把大模型与企业知识库相结合构建智能体，成为了一种备受瞩目的方案。这一方案似乎为企业开启了通往智能化的便捷之门，使得不少企业认为这便是落地AI的唯一路径。但事实上，这一认知存在局限性。

“企业需要什么样的AI平台是一个很重要的前提。”罗旭一针见血地指出，大多数企业并不需要颠覆式的“AI革命”，而是期待解渴的解决方案，在现有的繁琐业务流中解锁“给力”的AI能力。

罗旭向中国工业报说到，企业需要的AI平台应具备精准化、场景化、平台化和安全化这四个关键特点。

首先，在TOB人工智能场景下，企业对AI输出结果的要求极高，AI的幻想、幻觉能力可能导致输出信息存在误差，而企业对这种误差的容错率非常低。例如，让AI做分析、预测或判断时，若存在1%的误差，就可能产生严重后果。因此，企业领域的AI必须精准，1就是1，2就是2，能明确回答“不行”，但绝不能“胡说八道”。

其次，人工智能要与业务深度融合，场景颗粒度越小越好、越精准越好。不能只是做通用的人工智能，而应基于角色和场景进行细分。在企业销售领域，也应细分出方案Agent、报价Agent、售前Agent和客户现场管理Agent等，这样AI才能与作业人员有效交互，真正成为智能助手，为工作提供切实有效的帮助。

而且，企业业务复杂且敏捷，软件厂商无法涵盖所有场景，这就需要AI平台具备平台化能力。厂商提供典型、高价值场景的智能化产品，同时赋能企业，让企业能够根据自身需求，利用平台敏捷构建所需的智能体。例如，企业遇到618活动、出海业务或关税大战等应急场景时，能依靠平台自主构建智能体制，进行分析、决策和辅助，使产品具备更强的客户适应性。

最后，AI自身安全性在业内受重视不足，企业级AI必须在有限范围内、权限范围内做事，在大模型平台推理能力和企业业务场景间设置清晰的数据边界。关键数据、敏感数据不能超出企业私有域或服务厂商范围。例如，财务人员使用外部大模型平台分析财务数据时，若未签订“零留存”协议，数据可能变为公域数据，存在泄露风险。因此，AI所做的一切都要可追溯、可审计，还要对推理和数据运行过程中的安全性和毒性进行检测。

在纷享销客的AI蓝图中，“精准化、场景化、平台化、安全化”构成了企业级AI的四大核心维度，每个维度都指向传统通用AI的痛点。“左手牵前沿技术，右手牵用户需求”，纷享销客在AI产品研发的道路上不断梳理和明确方向，致力于打造出具有独特优势的产品，使其具备满足用户核心诉求的强大功能和特性。

让AI成为懂行的“专业助手”

第四次工业革命的核心是“算力+数据+算法”的融合，企业若无法将AI嵌入业务流程，将在五年内面临“智能化鸿沟”。罗旭以自动驾驶类比：“现在的AI相当于L3级辅助驾驶，虽然不能完全替代人类，但已成为提升效率的刚需。”

市场研究咨询机构IDC的《FutureScape:全球数字化业务与AI转型2025年预测——中国启示》提出，到2025年，65%的企业将重新设计其业务流程，以更好地支持数字化转型和人工智能应用，从而提高运营效率和客户体验。

值得注意的是，“设备自动化高、管理智能化低”是中国制造业的智能化进程中正在经历的矛盾。虽然无人工厂提高了生产效率，但经销商管理、客户复购、供应链协同等“软效率”，才是决定企业利润的关键。

传统CRM是“管理工具”，而智能型CRM是“赋能平台”。去年7月，纷享销客发布了AI1.0产品——纷享AI。据悉,该产品以AI+CRM为基础，构建了全新的智能CRM新范式。通过提供CRM与低代码开发的全场景AI能力，纷享AI将支撑企业营销、销售、服务、访销等多种智能化应用场景，同时满足不同行业客户的个性化调优，以及AI应用定制需求。

2025年，纷享销客正式发布《纷享销客ShareAI产品白皮书(2025版)》。作为AI+CRM领域数智化的产品建设指南，该白皮书系统性解构了企业级AI应用在“需求洞察-场景构建-技术赋能-应用落地”等方面的思考与实践，为全行业提供数字化转型的AI落地方法论。

从白皮书可以看出，纷享销客并未一味追求通用大模型的全面能力，而是更侧重于将AI技术与自身在销售、营销、服务等领域积累的行业知识和客户最佳实践相结合。这种策略使得其AI应用更具场景化、更贴近业务需求，旨在解决用户在实际工作中的具体痛点。纷享销客坚持行业化战略，为高科技、现代企业服务、快消、农牧、制造等行业的大中型企业提供深度行业化的产品、方案和服务，助力企业通过营销、销售、服务全业务链一体化实现持续增长。

面对国际竞品，纷享销客的核心优势在于“场景颗粒度”与“行业渗透率”的双重深耕。一方面，ShareAI将销售场景细分为“情报洞察Agent”“客户互动Agent”“销售教练Agent”等细分智能体。另一方面，在服务装备制造、医疗健康、高科技服务、快消农牧等八大行业的过程中，纷享销客沉淀了独特的行业知识库。

罗旭向中国工业报表示：“企业级AI必须回答三个问题——数据是否零留存？权限是否可管控？决策是否可追溯？我们为某央企构建的AI平台，实现了敏感数据掩码处理、操作日志全链路审计，这是进入制造业、金融等行业的必备门槛。”

赋予企业“造AI”的能力

所谓“授人以鱼不如授人以渔”，纷享销客的AIPaaS平台，本质是一个“企业级AI孵化器”。

纷享销客ShareAI以纷享销客PaaS平台为基石，在此基础上构建AIPaaS平台，基于平台能力，通过整合行业知识与多模态AI能力，为不同行业场景提供定制化的智能赋能，形成“AI+CRM（多模态、多模型、内存、模块化）+行业智慧”的核心设计原则。无论是营销中的线索筛选、销售中的商机洞察，还是服务中的智能客服，纷享销客的Agent都能依托AIPaaS平台与行业知识，实现高效赋能，助力企业构建智能化、闭环的业务体系。

据了解，纷享销客ShareAI平台采用三层架构：AI基础设施层（PaaS、存储、模型）、AI能力层（内容生成、图片处理等原子能力）以及AI应用层（覆盖营销、销售、服务、行业解决方案及代码生成等场景）。

在基础设施层，纷享销客广泛连接DeepSeek、阿里云百炼、字节豆包、百度文心一言、OpenAI等多种大模型，博采众长。基于这些模型，构建起具有自身特色的私有模型，为平台的个性化和差异化发展奠定基础。同时，注重向量数据库监测、预测模型等基础建设，保障模型的高效运行和精准预测。

平台能力层集成了多种关键能力。提示词工作台作为驱动大模型生成内容的核心工具，与营销和CRM业务深度融合。例如，纷享ShareAI的C139模型帮销售人员更准确地评估商机，制定有效的销售策略，提升了销售团队的工作效率和商机转化率，这是通用大模型提示功能难以企及的。此外，还具备Agent构建能力、流程构建能力、场景构建能力、增强检索能力以及安全隐私模型等。智能化代码生成器和视觉识别系统也进一步丰富了平台的功能，为开发者提供便利，提升平台的智能化水平。

应用层将AI能力与营销、销售、服务等业务场景深度融合，形成了点面结合的智能化解决方案。在营销领域，实现智能化营销内容生成、SDR清洗和官网优化；销售领域，强化客户情报洞察、现场管理和商机预测；服务领域，提供7×24小时智能客服和智能化现场维护管理。同时，平台还赋予企业根据自身业务场景构建智能体的能力，满足企业多样化的需求。

在不确定中锚定确定性

在AI飞速发展、“关税战”升级的不确定中，众多企业在智能化转型探索过程中充满焦虑与迷茫，到底该如何找到智能化转型的确定性？罗旭提出了一套核心标准范式，为企业指明了方向。

一是理念的转变。智能化转型需要企业从决策层到基层员工，全员完成从传统业务理念向智能化理念的跨越。在当今AI时代，企业必须深刻认识到智能化的重要性，将其融入企业发展的血液中。以纷享销客为例，公司要求全员进行AI基础能力认证，这一举措旨在让每一位员工都能理解和掌握AI的基础知识，培养智能化思维方式，将其贯穿于业务流程的各个环节，实现企业整体的智能化运作。

二是AI人才储备，人才是企业智能化转型的关键因素。AI变革是一把手工程，需要企业领导者的高度重视和积极推动。领导者要亲自参与制定转型战略，协调各方资源，确保转型工作的顺利进行。此外，专业团队的组建必不可少。成功的企业往往设有专门的AI变革工作组，他们具备专业的AI知识和技能，能够深入了解企业业务，将AI技术与业务需求紧密结合。这个团队负责制定具体的转型方案，监督执行过程，及时解决转型过程中出现的问题。若缺乏这样的专业团队，企业在转型过程中可能会陷入混乱，导致资源浪费和时间延误。

三是绘制清晰蓝图，企业应明确三年、五年后的智能化发展目标，构建未来的智能化格局。例如，确定在客户服务、生产运营、供应链管理等各个环节期望达到的智能化水平，以及实现这些目标所需的技术、流程和组织变革。绘制蓝图并非企业独自完成的任务，与专业的数字化公司合作至关重要。如果企业在未明确方向的情况下盲目投入建设，很可能会走弯路，陷入各种误区，导致转型失败。因此，在转型初期，与专业伙伴共同绘制蓝图，是确保转型成功的关键步骤。

四是构建知识库，知识库犹如智能化大厦的地基，若地基不稳，大厦将摇摇欲坠。一个有效的、精准的、可持续运营的知识库，对于企业AI建设至关重要。企业的知识库不应仅仅局限于文档、资料的存储，还应涵盖业务过程中产生的各类数据、经验和知识。例如，客户的反馈、市场的动态、生产过程中的数据等，都应纳入知识库的范畴。这些知识经过整理和分析，能够为AI模型提供丰富的数据支持，使AI在实际应用场景中输出高质量的结果。反之，如果企业忽视知识库的建设，即使购买了先进的AI软件，也难以发挥其应有的作用。

企业智能化转型虽然面临诸多挑战，但也有明确的确定性方向。构建知识库、完成思想转身、组建专业团队以及合理投入资源，是企业实现智能化转型的关键所在。当AI开始重塑商业世界的底层逻辑，纷享销客的实践揭示了一个核心真理：技术的价值不在于颠覆，而在于赋能。从连接型到智能型，变的是技术形态，不变的是“以客户为中心”的本质。

纷享销客选择了一条难而正确的路：不追逐概念泡沫，而是深耕行业土壤；不沉迷技术炫技，而是聚焦价值落地。当通用AI的喧嚣渐退，真正扎根业务场景的智能型CRM，正在成为企业穿越周期的确定性力量。这或许就是这场变革的终极启示：技术的温度，藏在对行业痛点的深度理解里。