在過去的一段時間里，我們利用輕流這一無代碼應用搭建平臺成功構建了一個結合了人工智能技術的客戶關系管理系統（AI+CRM）。該系統不僅實現了傳統CRM的核心功能，還通過集成AI技術提升了整體效率和用戶體驗。具體來說，這個AI+CRM系統涵蓋了以下幾個關鍵模塊：

市場線索管理

商機過程管理

客戶訂單管理

合同收款管理

各類數據經營看板

在這個基礎上，我通過輕翼（智能體搭建平臺）為這個CRM添加了非常多的AI能力，非常深度地將AI和業務系統進行了深度的結合，從前到后對銷售管理進行了AI化的改造。但是也發現了4個目前為止很難解決的AI的缺陷。 接下去我會一一介紹我們將AI和系統結合后的一些實踐；

AI錄音分析

銷售每天有大量的錄音，錄音中存在大量客戶跟進的信息，這些信息平常沒有被高效利用起來，通過AI可以快速對關鍵信息進行有效提取并分析，并給到業務洞察和建議；

錄音轉文字

首先，AI系統會將銷售人員與客戶之間的通話轉換成文本格式，便于進一步處理。

關鍵信息提取

基于轉換后的文本，AI能夠識別出對話中的重要信息點，如客戶的需求、興趣點、顧慮等，以及銷售人員如何回應這些信息的策略。

表現評估與打分

根據預設的標準或模型（比如溝通技巧、產品知識掌握程度、解決客戶問題的能力等），AI會對每一次通話的表現給予評分。這有助于客觀地衡量每位銷售人員的表現水平。

個性化反饋及改進建議

基于上述分析結果，AI還會為每位銷售人員提供個性化的反饋報告，指出其優點所在以及需要改進的地方，并提出具體的改善措施或培訓建議。

月度績效回顧

到了每個月末，管理層可以利用這些數據來全面審查整個團隊或個人在過去一個月里的業績情況，從而做出更加精準的人力資源決策，比如調整獎勵機制、確定培訓需求等。通過這種方式，不僅提高了銷售效率，也促進了員工個人成長與發展，同時還能幫助企業更好地理解客戶需求，優化客戶服務體驗。

AI商機打法建議

根據商機的跟進情況和客戶信息進行風險判斷

數據收集與分析

首先，通過CRM系統或其他相關工具收集有關客戶的基本信息（如行業背景、公司規模等）以及過往的跟進記錄。同時，利用AI針對這些數據識別出潛在的風險因素。

風險評分模型

建立一個基于歷史數據的風險評分模型，該模型能夠自動為每個商機分配一個風險等級。例如，如果某個客戶在過去一年內頻繁更換供應商，則可能被視為高風險客戶。

對客戶的后續跟進給出案例和解決方案的建議

個性化推薦

利用機器學習技術分析每位客戶的偏好及需求特點，為他們提供量身定制的產品或服務方案。這不僅有助于提高轉化率，還能增強客戶滿意度。

成功案例分享

當面對猶豫不決的潛在買家時，可以通過AI篩選出與之相似的成功案例，并將這些故事作為說服力強的證據展示給對方，幫助其做出決策。

AI日報總結

當日工作總結

利用AI技術自動收集并整理銷售人員當天的工作數據，如客戶拜訪記錄、電話溝通詳情、郵件往來等信息。基于這些數據，AI將生成一份詳盡的工作報告，不僅概述了每位銷售人員的日工作量，還分析了他們的工作效率及成果。

每晚9點向管理層匯報

每天晚上9點整，系統會自動生成一份綜合性的業務總結報告，并直接發送給公司高層管理人員。這份報告旨在讓領導層快速了解整個銷售部門當天的表現情況，便于他們做出更合理的決策。

流失商機總結與分析

對于那些未能成功轉化成訂單的機會，AI會特別關注并對其進行深入剖析。它會識別出導致機會丟失的主要原因（比如價格因素、產品特性不符客戶需求等），并提出改進建議，幫助團隊在未來避免類似問題的發生。

當日重點商機推進情況

除了對整體業績進行回顧外，AI還將特別關注那些對公司至關重要的潛在交易。它會跟蹤這些關鍵項目的最新進展狀態，確保所有相關人員都能及時掌握相關信息，并采取適當行動以促進交易達成。

團隊過程分析

針對特定日期，AI還將提供一個詳細的團隊運作情況分析。這包括但不限于團隊成員之間的協作效率、時間管理狀況以及資源分配合理性等方面。通過對這些方面的評估，可以幫助發現團隊中存在的問題，并制定相應的優化策略。

AI員工助手

我們的24小時員工助手系統為新入職的員工提供全方位的支持與幫助。無論何時何地，只要新員工遇到任何問題或需要咨詢，都可以通過這個平臺獲得及時、有效的解答和指導。

該系統全天候運行，確保每一位新同事都能在最短的時間內適應工作環境，了解公司文化，掌握必要的技能和知識。無論是關于公司政策、工作流程、福利待遇還是其他相關事宜，員工助手都能夠提供詳盡的信息和支持，讓每位新成員都能感受到來自公司的關懷與支持，從而更快地融入團隊，提升工作效率。

AI在當下落地的困境

當前，盡管人工智能（AI）技術在許多領域展現出了巨大的潛力，但在實際應用中仍面臨一系列挑戰。以下是幾個主要的問題：

黑盒及不可控性

大語言模型的內部工作機制對人類來說是不透明的。這意味著即使模型能夠給出正確的答案或預測結果，我們也不清楚它是如何得出這些結論的。這種缺乏透明度不僅限制了用戶對系統的信任度，也使得在出現錯誤時難以進行有效的調試和修正。

缺乏長時間多步驟復雜任務處理能力

現有大部分AI解決方案擅長解決單一、具體的問題，但當面對需要跨時間維度執行多個步驟才能完成的任務時，表現就顯得不足。例如，如果你需要AI針對一個客戶做全生命周期的管理，那么AI可能無法有效地跟蹤進度、調整策略或做出長遠決策。

缺乏異步處理能力

理想的AI系統應該能夠同時處理來自不同來源的信息流，并根據優先級動態調整其響應方式。然而，當前大多數AI應用程序仍然依賴于同步處理模式，即必須按照固定的順序依次處理請求。這在面對大量并發事件或者需要快速反應的情況下會成為一個瓶頸。

權限及數據安全

隨著越來越多敏感信息被用于訓練AI模型，如何確保這些數據的安全性和隱私保護成為了一個重要議題。此外，還需要考慮如何合理分配訪問控制權限，防止未經授權的個人或組織濫用AI能力。建立一個既開放又安全的數據共享環境對于促進AI技術健康發展至關重要。

輸出的不穩定性

企業端應用需要高度的確定性和可靠性。然而，許多AI系統在不同時間和不同輸入條件下可能會產生不同的輸出結果。這種不穩定性可能導致企業在關鍵業務流程中面臨風險。例如，在金融交易、醫療診斷或工業自動化等領域，即使是微小的誤差也可能導致嚴重的后果。因此，提高AI系統的穩定性和一致性是當前亟待解決的問題。