..........................................................................................6 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性........................................................................................ .......................................................................153 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，客户关系管理（CRM）已成为 企业成功的关键因素之一。随着技术的不断进步，尤其是人工智能 和机器学习的飞速发展，企业开始寻求更为智能和高效的 CRM 解 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 DeepSeek 大模型，企业不仅能够提升客户关系管理 的效率，还能在激烈的市场竞争中占据先机。这一方案的实施，将 为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性 在现代商业环境中，客户关系管理（CRM）已经成为企业成功 的关键因素之一。随着市场竞争的日益激烈，企业不仅需要提供优 质的产品和服务，更需要通过有效管理客户关系来提升客户忠诚度 和满意度。CRM 系统的核心在于帮助企业更好地理解客户需求，

北京仁科互动网络技术有限公司 2025年9月 智能驱动增长：人工智能客 户关系管理（AI CRM）系统 研究报告 (2025 年) 前 言 近年来，宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求 持续升级，共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、 单向的流程，而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下， 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统作为 能+”、“数据要素化” 以及“新质生产力”等国家战略持续推进，为企业智能化转型提供了 有力政策支持和发展机遇。因此人工智能客户关系管理系统不仅是技 术创新，也是企业顺应宏观趋势、提升客户价值与实现可持续增长的 战略抉择。 本报告系统梳理了人工智能赋能客户关系管理系统的技术演进、 核心能力与产业实践，围绕四个方面展开。一是分析技术变革，梳理 AI 重塑 CRM 的交互范式、核心能力演进与安全合规要求；二是描绘 ...................... 54 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 1 一、研究背景与转型动因 当前，全球商业正处在一个关键的转折点，宏观经济的结构性调 整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高

项目编号： 客户关系 CRM 系统接入 DeepSeek 大模 型应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标................................................................................................................................ ...................................................................170 1. 项目背景与目标 在当前数字化转型的浪潮中，客户关系管理（CRM）系统已成 为企业提升客户服务效率、优化销售流程的核心工具。然而，传统 CRM 系统普遍面临数据处理能力有限、客户洞察深度不足、响应 效率低下等问题。例如，某零售企业 CRM 系统每月需处理超过 85%以上的意图识别基准准确率。最终交付物将包 含完整的 API 对接文档、模型监控看板以及针对销售、客服团队的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 准化流程，但面对日益复杂的业务场景和客户需求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 CRM 系统通常包含客户信息管理、销售漏 斗跟踪、服务工单处理等基础模块，但数据分析深度不足，超过

.....................................................................................31 3.1.1 总体集成关系................................................................................................31 3 重构共分三阶段实施完成:  第一阶段从 2018 年 1 月至 2018 年 10 月，主要工作完成 PaaS 组件管 理模块搭建，完成存量经营自动化销售流程、全产品线产销品管理能 力、政企客户关系管理；  二阶段从 2018 年 3 月至 2019 年 4 月，主要实现商品、购物车+场景 化的移宽固产品互联网销售流程，同时建立统一交付体系中的售中及 物流板块；  三阶段是 2018 客户问题管理、合作伙伴管理、公共支撑管理等模块是基于 Siebel eCommunications 8.1.3 版本商用套装软件进行配置开发，其涵盖了 200 余种 7 / 661 应用程序，用于客户关系管理 (CRM)。每个 Siebel Systems 的 Applications 都充分利用了 Siebel 8.1.3 应用程序的所有核心功能，提供用于 CRM 的在细分 特定功能、分析、

共赢和成就的使命感 构建三维空间中的平台化企业 , 连接不同的个体和组织、 使之协同合 作 , 同时建立各种机制 , 促使全局利益 优化 管理机制与心态的创新型升维 , 重新审视与竞争对手的关系 , 使各方利益在高维空间里统 合 为什么读它？ 思维升维 文化升维 战略升维 突围 不经意之间 , 我们不仅进入了社交媒体时代 , 也进入了大数据和人工智能 时代 , 还指出了传统企业在发展过程中实现平台化转型和升级必须进行全面统筹与考量 , 包括 关 系、 能力、 绩效、结构、 和文化的构面 , 形成了平台化管理 " 五化 " 模型。 五化模型包括 : 关系多样化、 能力数字化、 绩效颗粒化、 结构柔性化与文化的利他化。这整套的思维框架方 法 论能够帮助企业迈向已经到来的数字时代。 数字时代使得整个商业社会都将经历从 1 到。到 N 其宗旨是实现 : 关系多样化、 能力数字化、 绩效颗粒化、 结构柔性化、 文化利他化 现思维与心灵的自我突破 , 帮助企业文化、 经营模式、 组织结构、 数据智能等多方面的全面升级 , 而升级过 程 可能是遵循一般规律的渐进式 , 也可能是站在风口期的跨越式。 内容简介 平台化管理核心理论是管理升维和组织微粒化 : + + 核心模型 03 关系多样 化 02

系建设包 括多样花的数据分析结果的预警和报警，案件的关联分析和提醒等。企业监管 包含面向企业使用的信息采集端与企业数据分析和管理端。平台对接主要包含 与其他系统对接。大数据深度挖掘包含吸毒人员关系分析和人员信息分析两部 分。 一是实现“大数据算法+空间大数据算法”相结合的深度挖掘应用；二是实现 对人员的深入挖掘关联，脉络梳理；三是实现对大数据查询发现目标人员、信 息情况综合态势总览及 系统可以对吸毒人员中的学习内容进行管理，现在学习内容使用两种方式， 第一观看视频，第二做题，可以根据不同的人员安排不同的学习方式。 2.1.1.4 实战应用模块 本模块是对大数据的分析结果进行应用展示。如人员关系透视图、通讯录 通话记录短信的同名排名、人员定位、人员轨迹查询、布控图片管理、布控号 码管理等。 2.1.1.5 预警报警模块 报警模块是系统碰到相关报警规则后的处理方式。对于可预见的形式进行 逐步挖掘处理成直接支撑各类应用功能的标签、关系及特征，充分体现数据价 值最大化，同时数据治理兼顾与外部数据的双向对接性，为数据搜集提供辅助 支撑。 2.3.2.1 数据库建设 (1) 建立数据汇集层。汇集曾是所有原始信息的汇集存储，要在存储能力、 数据节点上升级调整，并对各类数据资源实现导入、清洗、汇集存储功能。 (2) 建立实体身份主题库。将原含在实体身份主题库中的关系信息拆出，使 用图数据库单

党委政府宏观经济决策、强化园区精细管理、助力企业降本增效 。以 5G 、 MEC 、物联网、云计算、大数 据、 AI 算法等新一代信息技术为支撑，建设全区开发区智慧化管理体系。重塑“政府 -- 园区 -- 企业”关系链，完善从 数据归 集到价值回流 的闭环，实现政府科学决策、园区精细管理、企业降本增效，形成宁夏工业经济高质量发展生态体系。 按照“ 1+5+24” 的一体化顶层规划建设，以新一代信息技术 应 主题模型 数据安全 元数据 数据 服务 API 服务 主题检索 数据资产 数据标签 数据分析 采集任务 数据 集成 实时数据采集 全域数据抽取 数据 存储 时序数据库 关系型数据库 用 户 数 据 可 视 化 运营大屏 PC 端 移动端 区级单 位 用户 地市级 单位 用户 各园 区 用户 企业用 户 第三方业 务系统 自治区自 在线监测与统计分析，实现水表的 无线远传集抄 ， 漏损率分析 、 水平衡分析 、 管网压力分析 ，实现碳值转换、用 水流向、效率、平衡分析，同时可通过流量平衡图定位漏损点，节水节能的目的。 园区水平衡关系图 : Q ∑ 入 = Q ∑ 出 园区 业务应用 3— 政务服务 -- 政务管理系统目的 涵盖协同办公、信息发布、网格化管理、效能考核等内容，有效提升开发区管委会行政办公效率。按照自治区党委效能目标考核

3 什么是数据架构，如何理解 数据架构？ 4 数据架构是什么 • 国内某大厂：数据架构是企业架构的一部分，企业级数据架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理 决策中所需要的各类数据及其关系的一套整体组件规范。包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模 型和数据分布四个组件。 • DAMA ：定义了与组织战略协调的管理数据资产的蓝图，指导基于组织的战略目标，指定符合战略需 求的数据架构。 业务的关键要素来实现其战略意图和目标 IA 是以结构化的方式描述在业务运作和管 理决策中所需要的各类信息及其关系的一 套整体组件规范 AA 描述了各种用于支持业务架构并 对数据架构所定义的各种数据进行处 理的应用功能 TA 代表了各种可以从市场或组织内部获得的软 件和硬件组件 6 数据架构与其他架构之间的关系 技术架构 应用架构 IT 产品 IT 子产品 应用模块 N 1 N 1 业务架构 1 3 2 4 数据 / 信息架 构 数据标准 • 通过分层架构表达对数据 的分类和定义 • 厘清数据资产 • 是建立数据模型的输入 … … • 通过 E-R 建模实现对数 据及其关系的描述 • 指导 IT 开发，是应用系 统实现的基础 • 是业务定义的规范 • 统一语言，消除歧义 • 为数据资产梳理提供标准 的业务含义和规则 业务术语 数据标 准 数据标准

基于分布式搜索及分析工具 ，实现大规模数据的 综合搜索、多维分析、仪表盘及大屏展现 融合 XX 特有的搜索、位置、画像等数据及互联网 公开数据 ，为人群模型挖掘提供充分燃料 提供时空大数据、关系网络、积分模型等行业高 度定制化模型工具 大规模数据分析能力有限 ，无法高效实现业务 数据的搜索、分析、仪表盘监控及展示需求 价值链 旅游酒店 母婴亲子 教育培训 更多 … 细分 10 万 + 个标签描述用 户 个人征信 信用 评分 消费意图 需求场景 决策阶段 消费偏好 关注因素 更多 … 身份特质 履约能力 行为偏好 人脉关系 信用历史 更多 … 省、市、 区县、街道、 门牌号、经 纬度、 X\Y 工作地 工作时段 居住地 在家时段 常访地 手机品牌 手机型号 手机使用时段 32 个 垂 直 行 业 千 万 类 但它并未改变传统的指挥决策模式。 而大数 据及其相关智能算法的出现 , 为从根本上改变这一模式提供了可能。 其关键在于 , 运用智 能化数据处理技术 , 可以想人之所未想 , 在大数据中发现复杂事物间相关关系 , 从质上突破 人类分析联系事物的局限性 , 决策者据此可快速、 准确地判断和预测战场形势发展变化 , 进而大幅提高决策质量。 目前 , 使用大数据确保国家安全 , 如反恐、 发现路边炸弹以及掌

零售企业信息化方案建议 供应链管理 供应商资料管理 品类管理 商品管理 定货管理 收货管理 库存管理 自动补货 供应商管理与结算 零售管理 加盟管理 批发管理 促销管理 增值服务 价格管理 客户关系管理 3 供应商资料管理支撑多项业务功能的稳步运作 结算管理 促销管理 合同管理 商品管理  一品多供应商管理  配货方式管理  进、退货价格管理  赠品管理  费用管理 三、零售企业信息化方案建议 供应链管理 供应商资料管理 品类管理 商品管理 定货管理 收货管理 库存管理 自动补货 供应商管理与结算 零售管理 加盟管理 批发管理 促销管理 增值服务 价格管理 客户关系管理 6 我司品类管理的基本概念与实施步骤  品类管理是：  消费品生产商、零售商的一种合作方式  是以品类为战略业务单元，通过消费 者研究，以数据为基础，对一个品类 进行数据化的、不断的、以消费者为 三、零售企业信息化方案建议 供应链管理 供应商资料管理 品类管理 商品管理 定货管理 收货管理 库存管理 自动补货 供应商管理与结算 零售管理 加盟管理 批发管理 促销管理 增值服务 价格管理 客户关系管理 9 以商品资料为核心的商品生命周期管理 支持新品申请的多重来源  供应商推荐  市场调查  门店申请  数据分析（如 30/70 分析） 新品审批通过后正式引入  审核供应商证照是否齐全、证照有效