最近我利用輕流構建了一個結合 AI 功能的更智能的 AI + CRM 系統。引入 AI 后，CRM 的現有功能變得更加智能，許多原本需要大量構建的場景變得更加簡便輕量。功能更加強大的同時，構建成本反而降低了。其具備的能力如下：

AI+CRM

在互聯網上搜索并匯總客戶信息；

銷售每次收到新注冊的線索時，通常第一步都會上網搜索各種網站，以了解客戶的基本信息、主營業務、決策人關系、招投標信息等等。對于新銷售而言，往往缺乏信息收集能力，不清楚從哪些地方可以獲取有效的信息。

在這套方案中，銷售收到客戶信息后，只需要點擊一下表單中的查詢按鈕（通過輕流的功能 Q-Linker 實現），AI 就能從各個關鍵網站中檢索信息，并組織文案返回到表單中。

只要一次操作，銷售可以輕松地獲取到有效的客戶信息，具備對于客戶需求的基礎理解；

基于客戶信息和需求自動生成并發送促活郵件

客戶促活的方式多種多樣，常見的包括電話、郵件和短信。然而，過去的郵件營銷通常無法實現對客戶的“定制”服務，導致郵件或短信的觸達率和閱讀率較低。而要根據客戶的行業、場景和需求撰寫個性化郵件又需要耗費大量精力。

通過 AI 自動生成個性化郵件，可以有效解決這個問題。AI 能夠識別客戶需求，檢索企業的案例和場景庫，提煉出關鍵內容，并整合成針對客戶的“定制”郵件。

生成郵件后，也可以直接通過輕流流程中的發送郵件功能自動發送給該客戶。

基于商機的跟進記錄給出商機的風險判斷

對于新銷售人員來說，他們在把握商機的風險和節奏方面存在不足，無法有效主導項目的后續推進。與此同時，銷售主管每天需要查看大量的商機和海量的跟進記錄，導致眼花繚亂，難以有效判斷每個商機的風險情況。

AI 可以很好地解決這一問題。在這套 CRM 方案中，AI 可以基于商機的跟進記錄，準確識別出風險因素，例如預算過高或決策者有異議等，并提供針對性的后續跟進建議。這不僅大大節省了銷售人員和主管的工作量，而且提高了工作效率。

實現方式

實現方式非常簡單，只是利用了輕流企業版本的兩個非常好用的功能：

• Q-Linker：通過表單按鈕發送請求；
• Webhook：通過流程發送請求。

我用 Q-Linker 和 Webhook 分別對 Coze（一款AI應用構建工具）進行了集成。在 Coze 上，我封裝了以下幾個 AI 技能：客戶信息查詢、商機風險判斷、郵件生成。并將經流歷史所積累的客戶案例、幫助文檔、解決方案上傳為 Coze 的知識庫，以便 Coze 在執行技能時能夠檢索對應的知識庫，獲得企業私有的知識上下文。

當輕流的 Q-Linker 和 Webhook 向 Coze 發送請求后，會將表單中的一些關鍵信息通過參數的方式傳遞給 Coze。Coze 會識別用戶的需求并執行相應的技能。

其他應用場景

同樣的使用方式還有很多場景：

1. 智能預審批

企業中有大量的流程審批，例如日常的請假、行政審批、采購審批、訂單合同審批等。對于管理者來說，每天的審批量很大，有時因為關鍵信息遺漏會出現誤審批的情況。我們可以使用 webhook 將審批表單信息傳遞給 AI，由 AI 基于企業的相關規范文檔給出針對性的審批建議。（下圖為設想，供參考）

2. 錄音文件轉文字跟進記錄

銷售每天都會聯系大量客戶，為了管理規范，公司會要求銷售盡可能地記錄跟進記錄。但當工作量過大時，這對銷售來說便成了一種負擔，進而演變成應付行為。此外，銷售人員有時會美化跟進情況，過度加工和夸大客戶的實際情況。通過 AI 可以自動識別銷售的電話錄音，并總結錄音文件，給出相對客觀的客戶跟進記錄。一方面提升了跟進記錄的有效性，另一方面減少了銷售的工作負擔。

（下圖為設想，供參考）

3. AI 銷售導師

結合上述智能化操作，AI 可以給出針對性的建議，包括解決方案推薦、客戶案例推薦和銷售流程設計等。每一個環節，AI 都像是一個銷售導師一樣，陪伴銷售更好地度過新手期，更好地融入新公司。

AI 對于企業數字化的價值是什么？

價值一：“自主系統”為存量業務系統減負

價值二：提供企業“私有”的專業數字化員工

小結

AI 在企業數字化領域有非常大的想象空間，但缺乏好產品。隨著無代碼平臺和 AI 技術的日趨完善，軟件開發的門檻是不斷降低的。未來“創造”出企業端的 AI 好產品的“AI開發者”一定是懂業務的人。讓更多懂業務的人具備開發 AI 應用的能力，是無代碼平臺的下一個重要命題。