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在数字化转型加速的今天,企业对于智能化客户关系管理(CRM)系统的需求日益增长。纷享销客作为连接型CRM的开创者,其推出的ShareAI平台深度融合AI技术与行业智慧,旨在通过多模型协同赋能企业销售管理、客户洞察及业务增长。那么,支撑这一平台的AI模型究竟有哪些?它们如何与企业实际业务场景结合?本文将从模型架构、行业适配性及安全合规性三大维度展开分析。
ShareAI平台采用“公有模型+私有化部署”的双轨模式,既保障了技术前沿性,又满足了企业对数据安全与定制化的需求。根据纷享销客官方资料,平台支持以下四类模型接入:
1.国内主流商用模型:包括百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动豆包等。这类模型擅长中文语义理解,尤其在处理本土化业务场景(如政务术语、行业黑话)时表现优异。
2.开源模型深度定制:基于DeepSeek-Coder等开源框架,纷享销客针对CRM场景进行了专项优化。例如,在低代码开发模块中,通过代码生成与注释自动化,帮助开发者效率提升30%。
3.行业垂直模型:平台通过RAG(检索增强生成)技术,将企业内部的行业知识库、客户数据与通用模型结合,生成专属于特定领域的智能体(Agent)。例如在医疗健康行业,模型可自动解析医疗器械采购周期,并推荐跟进策略。
4.租户自有模型:支持企业将已训练的私有模型接入平台,确保核心知识资产不外泄。
这一多元模型架构的优势在于:企业可根据业务敏感度、成本控制及行业特性灵活选配,避免“一刀切”的技术局限。例如,一家快消企业可能同时使用文心一言生成营销文案,并通过DeepSeek-Coder优化巡店系统的代码逻辑。
ShareAI的模型能力并非孤立存在,而是深度嵌入销售全链路场景。以下通过三个典型案例说明其应用价值:
传统销售团队需手动爬取客户舆情、招投标信息,效率低且易遗漏关键信号。ShareAI的情报洞察Agent通过多源数据(如企业工商信息、新闻市场报告)自动抓取与分析,并基于预置规则推送风险预警。
例如:当某目标客户的财报显示营收下滑时,Agent会自动提示销售团队调整账期策略,并推荐关联商机的跟进话术。
销售沟通过程中产生的语音、邮件、会议纪要等非结构化数据,往往因整理成本高而被浪费。ShareAI的客户互动Agent具备多模态转换能力,可自动将音频转文字、提取关键议题(如客户需求、竞争对手动态),并生成结构化摘要。
实际应用:某智能制造企业的销售人员在客户会议后,系统自动识别出客户对“交付周期”的强烈关注,并标记此商机需优先协调供应链资源。
在消费品行业,纷享销客的AI访销大脑通过智能排线、机会点推荐等功能,将资深销售的经验转化为可复用的算法。例如,系统会根据门店历史销量、地理位置、促销政策等因素,自动生成业代人员的每日拜访路线,并动态调整销售目标。
企业引入AI时最担忧的数据安全问题,ShareAI通过三层机制化解:
1.权限一体化:AI调用的数据权限与CRM业务权限完全同步,确保员工仅可访问授权范围内的信息。
2.零留存机制:与商用模型厂商签订数据零留存协议,交互数据不出境,国内企业默认使用本土模型。
3.全链路审计:支持敏感数据掩码、毒性检测及操作日志追踪,符合金融、医疗等高合规要求行业的标准。
据IDC报告,超过70%的企业在选型CRM时将“数据主权”作为核心指标,而ShareAI的合规设计正回应了这一痛点。
基于行业特性与业务目标,企业可参考以下决策框架:
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企业类型 |
推荐模型组合 |
重点应用场景 |
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快消/零售 |
文心一言+访销大脑Agent |
巡店管理、智能排货、促销话术生成 |
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制造/医疗 |
通义千问+行业垂直模型 |
供应链协同、器械生命周期管理 |
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跨国企业 |
豆包+租户自有模型 |
多语言客服、跨境数据合规 |
建议:企业可先从小范围场景试点(如客服话术优化),再逐步扩展至销售预测、BI分析等复杂模块。
弗迪科技:通过ShareAI的情报洞察Agent,自动追踪新能源汽车政策变化,销售团队提前3个月布局潜在客户,商机转化率提升22%。
元气森林:利用AI图像识别功能,自动检核线下门店货架陈列合规性,替代人工巡检后,成本降低35%。
1.ShareAI是否支持私有化部署?
支持。企业可选择将模型部署于本地服务器或私有云,确保数据完全隔离。
2.平台如何保障模型输出的准确性?
通过RAG技术持续更新行业知识库,并结合人工反馈机制优化模型,平均迭代周期为2周。
3.是否支持与其他业务系统(如ERP)集成?
是的。纷享销客提供开放API及低代码编程Agent,可快速对接金蝶、用友等主流系统。
4.中小企业如何控制使用成本?
平台按模块订阅,企业可优先采购销售或客服类Agent,单模块年费最低仅需数万元。
5.模型是否适应行业术语差异?
支持。企业可通过知识库上传行业词典、产品手册,模型会自动学习并适配专业表达。
在智能化浪潮下,ShareAI以模型多样性、场景深度融合及合规可靠性,正成为企业销售管理数字化转型的重要引擎。而如何将技术优势转化为业务增长,仍需企业结合自身战略逐步探索。
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