CRM中的AI代理：介于承诺与现实之间——图片来源：Xpert.Digital
CRM中的AI代理：为什么生成式AI系统正接近其极限
人工智能在客户关系管理中的发展
客户关系管理（CRM）领域的人工智能正在经历一场激动人心的变革。尽管众多供应商都在大力宣传人工智能代理在CRM中的革命性潜力，但仔细观察就会发现，这些技术的宏伟承诺与实际表现之间存在着相当大的差距。在经历了对生成式人工智能系统的狂热之后，如今人们的失望情绪已经蔓延开来，因为许多最初的期望并未实现。
最初围绕生成式人工智能解决方案的狂热已经消退，取而代之的是更为现实的评估。众多专家和分析师现在开始质疑，当前的生成式人工智能方法是否真的能够满足现代企业复杂的业务需求。人们越来越寄希望于新一代人工智能：人工智能代理。这些先进的系统不仅旨在提供信息和回答问题，而且还要能够独立做出决策并自主处理复杂任务。
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人工智能代理：发展的下一阶段
人工智能代理代表着人工智能领域的一次重大飞跃。与主要侧重于数据分析和模式识别的传统人工智能系统不同，人工智能代理具备独立行动和决策的能力。它们无需人工干预即可执行复杂任务，并从经验中学习，不断提升自身性能。
新一代人工智能系统正经历着一个清晰的成熟过程。它们最初是基于规则的助手，并逐步演化为能够独立决策的协调自主单元。在发展初期，它们主要作为自动化助手，处理非结构化数据、对信息进行分类并提取洞见，但遵循着僵化的工作流程。一个典型的例子是人工智能驱动的电子邮件分类系统，它可以对邮件进行分类，但不会自行撰写回复。
在下一阶段，人工智能代理开始根据上下文做出决策，尽管仍然遵循结构化的工作流程。它们可以比较信息、识别不一致之处，并提供行动建议。例如，金融领域的人工智能可以检查费用报销单是否存在欺诈行为，并将异常情况标记出来以便进一步调查。
借助工具和指导原则，自主代理能够达到最高的开发水平。这些人工智能代理不再只是简单地执行任务，而是动态地选择合适的工具和工作流程来实现目标。例如，人工智能驱动的DevOps助手可以识别基础设施问题，并独立选择和实施最佳解决方案。
客户关系管理方面的潜力
客户关系管理 (CRM) 正逐渐成为人工智能代理极具发展前景的应用领域。尽管数字化进程不断推进，但市场营销、销售和客户服务仍然需要大量的人力投入。而人工智能代理的优势恰恰在于能够接管那些对人类而言既繁琐又容易出错的重复性任务。
市场营销、销售和客户服务涉及大量重复性任务，这些任务非常适合由人工智能代理实现自动化。这些任务包括录入和更新客户数据、跟踪电子邮件、协调预约以及管理营销活动。人工智能系统不会疲劳，不会犯粗心大意的错误，并且可以全天候、高质量地执行这些任务。
人工智能在客户关系管理 (CRM) 领域的另一项关键优势在于其能够自动从大型数据集中提取有价值的洞察。这些洞察可用于创建个性化的客户互动，从而增强客户忠诚度。鉴于经济活动正日益从制造业转向服务业，以及密切的客户关系的重要性日益凸显，服务部门面临着越来越大的压力，需要提供更多更好的服务。人工智能代理可以在此发挥至关重要的作用，通过接管日常任务，使员工能够专注于客户服务中更复杂、更具创造性的方面。
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AI代理在CRM中的具体应用案例
客户服务与支持
在客户服务领域，人工智能客服正在彻底改变企业与客户的互动方式。现代人工智能客服的功能远超简单的聊天机器人，能够处理各种复杂的任务。例如，它们可以代表用户进行操作，更新客户数据、处理退款，甚至更改密码。通过分析客户的互动和偏好，它们可以提供个性化的产品推荐，从而提高销售转化率。尤其令人印象深刻的是，它们能够诊断和解决复杂的技术支持问题，减少人工干预，缩短响应时间。
作为领先的汽车租赁服务提供商，Sunny Cars 为人工智能在客户服务领域的成功应用提供了一个具体案例。该公司面临着如何高效处理日益增长的客户咨询量的挑战。通过实施人工智能解决方案，Sunny Cars 优化了服务流程，并显著提升了客户体验。人工智能支持使员工能够更快地响应客户咨询，并更高效地解决复杂问题。
销售和线索管理
在销售领域，人工智能代理可以支持并优化整个销售流程。它们分析客户数据，识别潜在客户，并根据成交的可能性对其进行优先级排序。这种自动化的潜在客户评估使销售代表能够将时间和资源集中在最有希望的客户身上。
人工智能在销售领域的一项特别有价值的应用是潜在客户培育。擅长此领域的公司能够以降低 33% 的成本，获得多 50% 的销售线索。人工智能代理可以自动执行并个性化与潜在客户的沟通，并优化整个客户旅程中的互动。事实上，51% 的营销人员已经在使用人工智能来改进潜在客户培育，其中 63% 的人发现转化率有所提高。
像Conversica AI助手这样的AI代理可以通过电子邮件和短信，以个性化、自然的对话方式与潜在客户互动。这些工具旨在保持人性化服务的同时，自动执行重复性任务，使销售团队能够专注于高价值活动。
市场营销和活动管理
在市场营销领域，人工智能代理可以辅助营销活动的策划、执行和分析。它们能够分析客户数据，细分目标群体，并创建个性化的营销信息。通过持续监控营销活动的效果，它们可以实时提供优化建议。
Salesforce 的 Campaign Optimizer 就是一个先进的 AI 营销代理示例。它利用 AI 技术自动执行整个营销活动生命周期，根据公司的业务目标分析、生成、个性化并优化营销活动。通过分析客户数据，该代理可以创建符合目标受众个人偏好和需求的个性化内容。
人工智能驱动的个性化营销利用算法实时分析客户数据，并基于这些数据提供精准的内容。人工智能通过分析客户行为、偏好和互动，创建个性化的客户画像，从而优化产品推荐、内容定制和定向广告等营销活动。这项技术能够实现跨渠道的个性化沟通，并提升内容与目标受众的相关性。
数据分析和决策支持
人工智能代理可以分析海量客户数据并从中提取有价值的洞察。它们能够识别出人类分析师可能无法发现的模式和趋势。这些洞察可以帮助企业做出明智的决策并优化其战略。
人工智能在决策支持方面的一个应用实例是线索和商机评分。人工智能会考虑人口统计特征、分析网站行为并审查以往与销售人员的互动记录。同时，它还会评估联系人是否与目标群体契合——例如，基于行业、公司规模或职位职能。必要时，还会将公司数据库等外部资源纳入评估。预测分析会生成一个动态评分，该评分不仅表明线索的相关性，还表明促成交易的可能性。此评估在客户关系管理系统 (CRM) 内自动、持续且实时地进行。
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CRM中人工智能代理成功应用的具体案例
Salesforce Agentforce
Salesforce凭借其Agentforce平台，在CRM人工智能代理领域确立了领先地位。该平台使企业能够创建定制化的自主人工智能代理，为员工和客户提供全天候支持。这些代理与现有的CRM系统完全集成，并可根据不同的角色、行业和使用场景进行配置。
现有代理人包括：
– 服务代理：该代理使用人工智能处理所有服务操作，无需预先编程的场景，从而确保更高效的客户服务。
销售开发代表（SDR）：该职位需要全天候与潜在客户互动，解答疑问，处理异议，并安排会议。这使得销售人员能够全身心专注于维护客户关系。
销售教练：为销售团队提供个性化的角色扮演练习。基于 Salesforce 数据和生成式人工智能，销售代表学习如何针对特定交易优化销售对话并克服异议。
– 商品销售员：让电子商务商品销售员的日常工作更轻松——从设置网站到目标设定和个性化广告活动，再到产品描述和基于数据的洞察。
Salesforce Agentforce 的一个成功应用实例是 Sophie，这是一款部署在 Saks Fifth Avenue 客服部门的自主人工智能客服。例如，如果顾客订购的毛衣尺码不合适，他们可以致电 Sophie，Sophie 将指导他们完成整个退换货流程。Sophie 的独特之处在于，她并非仅仅遵循预设脚本，而是能够响应顾客的个性化需求并灵活应对。
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Microsoft Copilot for Service
微软的 Copilot for Service 为 CRM 系统中的嵌入式 AI 代理提供了一种解决方案。这些代理使客户服务代表能够直接与客户聊天，并提供基于 AI 的生成式支持内容，从而帮助他们提高工作效率、准确性和客户满意度。
人工智能代理可为服务人员提供实时指导，以提升绩效，并能无缝集成到现有工作流程中。它们有助于更快地解决问题，并且可以嵌入到各种客户关系管理系统中，例如 Salesforce、ServiceNow 或 Zendesk。
微软 Copilot 还提供自动通话摘要功能，使销售代表无需翻阅冗长的电子邮件或会议记录，即可快速准备客户来电。人工智能会简洁地总结所有相关的客户信息，并将其提供给销售代表。
适合：
Vtiger CRM 集成了 AI 代理
Vtiger CRM已将人工智能代理集成到其CRM平台中，以优化客户关系管理的各个方面。这些代理可以汇总数据、生成内容，并与潜在客户和现有客户互动。
Vtiger CRM 中的 AI 代理扩展了现有的 LLM 模型，并引导它们朝着对公司个人或专业应用场景有用且相关的特定流程运行。它们会采取行动以实现目标，并能自主处理复杂任务。
Vtiger CRM 中 AI 代理的一个例子是自动筛选销售线索。该代理会分析潜在客户的行为，评估他们的购买意愿，并据此确定优先级。这使得销售代表能够将时间和资源集中在最有希望的销售线索上。
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人工智能代理在客户关系管理中的挑战和局限性
尽管人工智能代理在客户关系管理领域具有巨大的潜力，但在这些技术充分发挥其潜力之前，仍有许多挑战和限制需要克服。
技术挑战
将人工智能代理集成到现有的客户关系管理系统中可能面临技术挑战，尤其是在系统较为老旧的情况下。数据格式不兼容、API 过时以及通信协议有限等问题都可能延误或阻碍实施。
人工智能模型的复杂性和能耗也带来了重大挑战。高度复杂的人工智能系统需要庞大的计算能力，这可能会限制其应用。此外，生成式人工智能有时会产生错误结果，从而降低了其可靠性。
另一个问题是可扩展性。虽然人工智能代理在受控环境和特定任务中表现良好，但将其扩展到更大、更复杂的场景通常很困难。随着用户数量或任务复杂性的增加，性能可能会下降。
伦理和数据保护问题
在客户关系管理（CRM）中使用人工智能代理也引发了伦理问题。人们担心人工智能算法可能会强化偏见并导致歧视。如果训练数据本身就存在偏见，这些偏见可能会影响人工智能代理的决策。
数据隐私也是一个至关重要的问题。人工智能代理会处理海量的客户数据，这引发了人们对安全性和敏感信息保护的担忧。企业必须确保其人工智能系统遵守适用的数据保护法律，并尊重客户隐私。
人工智能决策的透明度和可解释性是另一个关键点。当人工智能代理做出自主决策时，决策过程可能难以理解和解释。这会导致不信任，并阻碍这项技术的普及。
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理想与现实之间的差距
CRM人工智能代理领域面临的最大挑战之一是供应商的承诺与系统实际性能之间的差距。许多供应商将他们的人工智能代理吹捧为能够自主处理复杂任务的革命性解决方案。然而，实际上，许多此类系统距离实现这些承诺还相差甚远。
现实情况是，目前CRM领域的大多数人工智能代理仍处于开发的第一或第二阶段。它们可以自动执行某些任务并辅助决策，但尚不具备完全自主行动和解决复杂问题的能力。
目前主流的人工智能服务提供商主要依赖预测性人工智能和针对特定任务优化的预构建人工智能代理。只有 Salesforce 及其 Agentforce 平台提供了丰富的选项，允许用户创建可根据公司具体需求定制的自定义人工智能代理。
AI代理在CRM中的未来前景
尽管目前存在挑战和局限性，人工智能代理在客户关系管理（CRM）领域展现出广阔的未来前景。随着技术的不断发展，人工智能代理的功能日益强大，能够承担越来越复杂的任务。
技术开发
人工智能领域的技术发展日新月异。新的算法、更强大的计算能力和创新的方法将有助于提高人工智能体的性能并拓展其应用范围。
一种很有前景的方法是将不同的AI技术结合起来，发挥每种技术的优势，弥补其不足。通过整合机器学习、自然语言处理、计算机视觉和其他AI技术，可以开发出更强大、更通用的AI智能体。
开发能够从更少数据中学习的人工智能代理是另一个重要趋势。这将使数据量有限的小型公司也能从人工智能中受益。
新的应用领域
随着科技进步，人工智能代理在客户关系管理（CRM）领域将涌现出更多应用。除了客户服务、销售和市场营销等传统领域外，人工智能代理还可以应用于客户关系管理的其他方面。
一个很有前景的应用领域是客户流失管理，即预测和防止客户流失。人工智能代理可以充当“预警系统”，识别潜在客户流失的迹象，并启动适当的措施来留住客户。
开发能够跨平台利用各种渠道的AI代理是另一个重要趋势。这些代理可以在所有接触点提供无缝的客户体验，从而增强客户忠诚度。
集成到现有系统中
将人工智能代理无缝集成到现有的客户关系管理系统和其他企业软件中，是其成功部署的关键因素。供应商正努力使其人工智能解决方案与各种客户关系管理平台兼容，并提供便捷的集成选项。
制定用于集成人工智能代理的标准和接口有助于克服技术难题并促进实施。这也能让规模较小的公司无需投入大量技术资源即可受益于人工智能。
将人工智能代理与其他技术（例如机器人流程自动化 (RPA) 和物联网 (IoT)）相结合，可以带来更强大、更灵活的解决方案。这些集成系统不仅可以分析客户数据，还可以监控和控制物理过程。
人工智能代理在客户关系管理中的未来
人工智能代理有潜力从根本上变革客户关系管理，帮助企业加强客户关系并提高效率。尽管目前面临挑战，且理想与现实之间存在差距，但令人鼓舞的发展表明，人工智能代理未来将在客户关系管理中发挥日益重要的作用。
然而，要在客户关系管理（CRM）中成功实施人工智能代理，需要采取务实的态度。企业应认真审视供应商的承诺，并根据技术的实际能力调整预期。他们应该从规模较小、目标明确的项目入手，并随着经验的积累逐步扩展人工智能战略。
最终，人工智能代理在客户关系管理（CRM）领域的成功取决于它们能否为企业及其客户创造真正的附加价值。如果它们能够帮助改善客户体验、提高效率并挖掘新的商机，它们将成为现代客户关系管理中不可或缺的一部分。
客户关系管理 (CRM) 的未来不在于完全自动化和取代人类员工，而在于将人类专业知识与人工智能巧妙结合。人工智能代理将通过接管日常任务并提供宝贵见解来支持和补充人类员工。这将使员工能够专注于客户关系管理中那些需要人类技能的方面，例如同理心、创造力和战略思维。
在客户关系日益重要、客户关注度和忠诚度竞争日趋激烈的今天，人工智能代理可能成为决定性的竞争优势。能够充分利用这项技术潜力并将其成功融入客户关系管理（CRM）战略的公司，将能够为客户提供更优质的体验，并建立长期互利的合作关系。
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