报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 报告核心观点 - 人工智能客户关系管理（AI CRM）系统正成为企业顺应宏观趋势、提升客户价值与实现可持续增长的战略抉择 [7] - AI技术特别是大语言模型驱动的生成式AI为CRM注入了全新动能，驱动其向智能中枢转型 [7][8] - AI CRM系统通过智能化、个性化和可持续的新阶段突破传统CRM局限，重塑企业与客户关系 [7][15] 技术变革分析 交互范式变革 - 大模型技术驱动CRM交互从"被动响应"向"主动洞察"转变，基于自然语言处理实现深度集成 [28][31] - 自然语言交互和上下文记忆能力使CRM系统从"人驱动系统"转变为"系统辅助人" [31][33] - 多模态表达和信息融合能力显著提升系统交互及个性化服务水平，覆盖营销、销售、服务等全场景 [32][33] 智能化核心能力演进 - AI技术使CRM系统具备感知、理解、推理、决策等多元能力，特征包括个性化、自动化、预测性和轻便化 [34] - 智能洞察与个性化演进：通过多源数据融合、动态客户画像和智能情感分析实现千人千面精准触达 [35][36] - 智能提效与流程自动化：营销自动化实现全链路执行，销售管理自动化将个体经验转化为系统能力 [38] - 精准预测与决策优化：AI使系统由经验决策向数据智能演变，在客户行为预测、商机量化等情景中提升能力 [40] - 轻便化与敏捷扩展：低代码开发、敏捷扩展、跨系统集成和智能体协同降低技术门槛并提升响应效率 [41][42] 数据合规与安全新要求 - 数据合规需遵守《个人信息保护法》《数据安全法》《通用数据保护条例》等国内外核心法律与行业标准 [44] - AI深度应用需满足场景化授权、最小化数据收集、敏感信息检测与过滤等新要求 [44][45] - 数据安全要求覆盖存储、应用、传输等多个环节，包括数据加密、数据分级与权限、数据监控与预警 [46][48] 市场格局描绘 主流技术路线与平台特点 - 传统CRM技术路线包括本地部署与定制开发、标准化SaaS路线、PaaS与SaaS融合路线 [49][56][57] - AI CRM主流技术路线分为功能点式浅层集成、通用大模型直接能力调用、原生AI平台与领域专用智能体 [59][62][65] - 原生AI平台路线采用混合式AI模型策略和可定制的领域智能体，构建可持续演进的智能业务平台 [65][67] CRM核心功能概述 - 客户数据管理是CRM系统的核心基础功能，涉及全域数据的采集、整合、治理与应用 [69][71] - 销售自动化简化销售流程并缩短销售周期，提升转化效率 [72] - 营销自动化降低获客成本并提升线索转化质量，涉及线索培育、客户细分、营销分析 [73][74] - 客户服务与支持高效解决客户问题，提高客户满意度，工单全流程跟踪形成完整记录 [75] - 智能分析与决策推动企业向"数据驱动增长"转型，包括销售预测、客户生命周期价值分析等 [76][77] - 生态协同实现内外部系统间数据与流程流动，提升整体运营效率与客户体验 [78] CRM业务智能化落地场景探索 - 智能化营销能力实现个性化内容生成和实时行为触发，提升线索转化率 [80] - 智能化销售行为管理通过实时话术推荐和行为效能看板优化销售人员客户互动 [81] - 智能化销售流程管理实现从线索到成交的自动化推进与智能化决策 [83] - 智能化服务依靠AI技术优化客户服务全流程，包括智能客服和工单自动细分 [84][85] - 智能化分析对CRM全域数据进行深度处理，提供实时、动态、精准的业务洞察 [86] 新一代智能CRM选型指标体系 指标体系设计原则 - AI导向原则重点关注AI在客户洞察、业务流程、决策支持等多层面业务环节的落地深度与覆盖广度 [88] - 系统性原则覆盖技术架构、功能模块、数据治理、安全机制、服务支持等关键构成要素 [88] - 安全合规原则将合规性要求贯穿全生命周期的能力评估，覆盖数据采集、传输、存储、使用等全流程 [89] - 可扩展性原则支持企业在业务增长、技术演进和市场环境变化中持续保持系统适配性与竞争力 [89][90] 核心评估维度 AI底座能力 - 多源数据融合与治理支持全渠道客户数据的实时接入和标准化处理，延迟控制在秒级 [92][93] - AI模型全生命周期管理涵盖模型训练、部署、监控到迭代优化的标准化流程 [94] - 动态算力与资源调度根据实时需求自动分配底层算力资源，确保高并发场景下的稳定运行 [96] - 安全与合规保障在数据全流程嵌入隐私保护机制，支持不同地区法规自动适配 [97][98] 上下文能力 - 上下文整合能力自动采集、融合并关联用户行为、业务数据、系统环境等多维信息 [100] - 上下文理解与建模能力通过语义分析与逻辑关联提炼核心意图及隐含需求 [101][102] - 上下文实时更新与记忆能力确保信息实时更新延迟达秒级内，保障跨时段业务连续性 [103] 推理规划引擎 - 深度业务推理与任务生成能力拆解业务目标为子目标，生成可落地方案并匹配最优执行主体 [106] - 跨系统自动化执行能力与CRM内外部各类业务系统和工具无缝衔接，自动触发任务执行 [107][108] - 实时状态监控能力全程跟踪任务执行状态，实时异常检测与管理确保业务不中断 [109]