告別AI焦慮,阿里云上的Salesforce給出了智能化路線圖

原創 Alter聊科技 2025-08-12 18:47

企業應用AI不應追求“一步登天”,而是先從高價值、易集成的場景切入,再逐步深化數據應用,最終探索流程的自動化重塑,打開通向智能化未來的大門。

撰文張賀飛
編輯沈菲菲

如果說過去兩年是大模型的技術狂歡,現在潮水的方向正在改變。


經歷了技術創新的興奮期后,越來越多的企業開始理性思考AI的價值,不再聚焦于大模型的參數競賽,在炫技到實用的轉折中,一個終極問題漸漸浮出水面:AI如何才能轉化為實實在在的增長?


日前舉辦的阿里云上的Salesforce AI CRM大會上,作為和增長關系最密切的賽道,阿里云上的Salesforce交出了一份高分答卷,一份關于企業如何駕馭AI、重回增長快車道的清晰戰略與可行路徑。


01.
企業AI冰與火之歌


早在2024年,頭豹研究院就在《2024年中國AI Agent行業研究》中寫道:中國AI Agent市場預計至2028年將達8520億元,年均復合增長率為72.7%;在To B端,AI Agent將逐漸把SaaS應用全面進行改寫重構。


過去一年多時間里,企業級AI賽道確實有了爆發的跡象:頭部的金融機構紛紛部署了千卡乃至萬卡算力集群,以滿足萬億參數大模型的高并發推理需;制造業的單項冠軍們,陸續將大模型落地到了生產環節,實現了異常事件預警、生產工藝優化等能力;越來越多的互聯網企業將AI融入到軟件開發生產線,進一步提升了研發效率……


但在AI+CRM的場景上,企業卻表現出了前所未有的克制。并非是藍圖不夠誘人,而是落地過程中的種種阻礙。



一是信任問題。


和消費級場景最大的不同,AI在企業級場景中不能是一個允許出錯的玩具,而是直接影響業務決策、用戶體驗甚至品牌形象的生產力工具,對輸出結果的準確性要求極高,對幻覺近乎零容忍


比技術更復雜的,其實是企業的信任問題。AI必須確保結果可控、可解釋、可追溯,只有經得起內部風控審查和外部監督問責,才能真正融入業務流程,而非停留在輔助演示試點項目的階段。


二是數據痛點。


CRM系統中,客戶信息、交易記錄、跟進日志等結構化數據,構成了企業數字化管理的基礎。然而真正沉淀企業知識、體現客戶情感、反映業務細節的,卻是客服聊天記錄、產品使用反饋、內部知識庫文檔等非結構化數據。


非結構化數據體量龐大、格式多樣,卻蘊含著豐富的上下文、問題鏈條與用戶意圖。如果不能有效處理這些數據,企業的AI系統將始終局限在靜態信息中做判斷,無法形成深層理解,更談不上個性化洞察與智能決策。


三是流程斷裂。


如果AI的落地脫離了業務主線、是需要頻繁切換窗口和上下文的新工具,恐怕難以提升效率。因為體驗上的割裂,不僅打斷了員工的工作流,還極大地降低了AI的使用頻率和場景粘性,甚至成為新的操作負擔。


有價值的企業級AI,必須做到無感融入,比如和CRM系統深度集成,在業務流的關鍵節點上主動提供智能輔助,讓員工在不知不覺中用上AI、用好AI。只有讓AI成為流程的一部分,效率提升才不是一句口號。


相較于戰略層面的高舉高打,戰術層面上必須要沉下心打通堵點,畢竟大多數企業并不渴望一場顛覆式的“AI革命,需要的是務實、可落地的解決方案,一套能穩扎穩打、見效可控的增長組合拳。


02.
為中國市場量身定制


2016年就試水AISalesforce,可以說是全球范圍內最有話語權的CRM企業:最初只是將AI作為CRM的功能補充,現在已然進階為驅動企業運營的自主智能產品,成為整個行業的創新風向標。


深耕中國市場的阿里云上的Salesforce,并未照搬海外產品,而是打造專為中國市場定制的AI解決方案。


原因并不難解釋。中國市場有著不同的語言和數據,有著獨特的基礎設施、數字生態與數據合規要求,想要滿足中國市場的客戶需求,照搬海外模式注定行不通,必須要針對中國市場的習慣和需求量身定制


相應的,阿里云上的Salesforce進行了兩個方面的因地制宜。


第一個是對中國數字生態的適配。


時間回到2024年初,阿里云上的Salesforce正式發布為中國客戶打造的本地化擴展組件互聯網關(CXG,幫客戶解決了與微信、小程序、企業微信、高德地圖等中國本土數字生態的聯通。


在阿里云上的Salesforce AI CRM大會上,公布了兩個新動態。



一個是阿里云上的 Salesforce 企業微信應用程序的 AI 能力。企業微信的Salesforce應用可以作為企業常用的 AI 功能入口,支持在銷售、服務等場景中與客戶進行智能互動,幫助整合和激活非結構化數據,提升運營效率和客戶體驗。


另一個是靈活、適應性強的小程序插件模板,企業可以通過預構建的插件模板,輕松定制應用,同時保持一致的安全性和專業支持,使開發團隊能夠專注于構建具有企業特色的業務流程和操作。


第二個是在可信度和安全性方面。


AI落地的過程中,數據安全和合規始終是企業不可觸碰的底線。一旦在數據處理、傳輸,或AI調用過程中出現泄露、濫用、越權訪問等問題,企業所面臨的將遠不止技術層面的失誤,而是監管處罰、用戶信任流失、品牌聲譽受損在內的多重打擊。



阿里云上的Salesforce和阿里云百煉在安全方面進行了深入合作,涵蓋數據采集、模型訓練、評測、部署到使用的每一個環節,確保內容、數據與系統的全面安全,致力于為客戶打造一個信、可控、合規的 AI 使用環境 。 


做一個總結的話:AI CRM的布局上,阿里云上的Salesforce沒有倉促上線新功能,選擇在安全合規上下苦工,同時為企業打通了讓AI貫穿客戶生命周期的路徑,幫助企業持續釋放AI的強大潛能。


03.
AI落地的三步走策略


解決了安全可信和生態適配的問題后,怎么穩步推進AI落地呢?在回答這個問題前,先來思考下企業的核心訴求。


以一名銷售人員的日常為例,需要在紛繁的數據中識別潛在客戶,不斷打磨溝通話術,梳理客戶需求,推進合同進度,處理各種客戶反饋,還要定期向上提交數據分析與匯報材料……精力都消耗在了繁瑣的事務上。


理解了客戶使用CRM系統的痛點,也就不難讀懂阿里云上的Salesforce的策略:沒有過度堆砌AI能力,而是順應企業從想要AI”用好AI”的轉型節奏,提供了一條結構清晰、落地性強的路徑。



確切的說是三步走策略。


第一階段是AI Actions (打通基礎,建立信任)


在阿里云上的Salesforce中,Action是將生成式AI融入業務流程的最小單位,企業可以使用開箱即用的標準Actions,也可通過ApexFlow等方式構建自定義的Actions


其中Prompt Builder讓管理員能夠在整個企業范圍內創建、整合和管理Prompt,用AI生成的數據填充字段、起草個性化的微信消息,讓生成式AI無縫嵌入到銷售、客服、營銷等核心流程中。


目的是通過Prompt Builder和開箱即用的AI Actions,讓企業在現有CRM流程中無痛植入AI能力(如一鍵生成摘要、智能總結客戶記錄),幫助員工和管理者建立對AI的初步信任和使用習慣。


第二階段是CXG RAG (盤活數據,釋放潛能)


就像前面所提到的,企業的知識庫文章、文檔、個案筆記、演示材料、聊天記錄等資料中蘊藏著大量知識。由于非結構化數據形式多樣、難以標準化,組織、存儲和集中管理的成本較高,一直是被遺忘的金礦


阿里云上的Salesforce將在2025年秋季推出由CXG RAG驅動的增強型AI Actions,讓AI在企業的非結構化知識庫中進行搜索、提取信息,并注入到Prompt 中,幫助銷售和客服人員生成更準確、貼合業務的回復。


屆時客戶只需要點擊幾下,就能利用非結構化數據生成有價值的內容,進一步盤活數據資產、釋放數據潛能。


第三階段是Agentic Experiences (重塑流程,邁向未來)


彼時AI將不再是被動執行命令的工具,而是能主動引導工作流程、確保合規、自動完成任務的數字員工


同時也意味著,在Agentic Experiences的幫助下,AI將深度嵌入日常工作流程中,讓企業員工從重復性流程中徹底解放出來,放下瑣事,專注于最需要人類智慧和情感的創造性、戰略性工作。


按照阿里云上的Salesforce的規劃,將提供面向不同行業與崗位的開箱即用模板,旨在以看得見的智能體驗重塑一線工作的效率。


可以看到,阿里云上的Salesforce的答案并不激進,卻是多數AI先鋒企業走過的共同軌跡:企業應用AI不應追求一步登天,而是先從高價值、易集成的場景切入,再逐步深化數據應用,最終探索流程的自動化重塑,打開通向智能化未來的大門。


04.
寫在最后


正如阿里云上的Salesforce所示范的,在增長的現實訴求下,企業AI不應該好高騖遠,而是從兩方面解決問題。


在術的層面,通過將AI嵌入業務組件、工作流和數據流,顯著提升各環節的執行效率,減少業務員在錄入、查找、整理等重復性工作上的消耗,把更多時間還給本身,用于客戶溝通、方案打磨、關鍵節點的判斷與推進。


在道的層面,AI不只是提效工具,更是認知升級的杠桿。通過構建營銷大腦,幫助銷售更早識別客戶意圖、及時捕捉線索變化、精準洞察行為趨勢,在關鍵時刻提供策略建議和決策輔助,激發個人與組織更大的潛能。


解決執行問題,引領思考方式的演進。一進一深的雙輪驅動,將是AI從技術力轉化為增長力的最佳答案。


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主理人 | 張賀飛(Alter)


前媒體人、公關,現專職科技自媒體


鈦媒體、36kr、創業邦、福布斯中國等專欄作者


轉載、商務、開白以及讀者交流,請聯系個人微信「imhefei」

Alter聊科技 探究產業興衰,專注商業解讀。
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