21世纪经济报道记者杨娜娜 上海报道 一纸高达1.77亿元的罚单，揭开了又一例"老鼠仓"案件。 近日，浙江证监局公布的行政处罚决定书显示，在不到一年的时间里，当事人林艺平利用职务便利实施"老鼠仓"行为，违法所得超8800万元。由于金额巨 大，违法行为情节严重，林艺平被采取"没一罚一"处罚，合计罚没金额超过1.77亿元，同时被采取5年证券市场禁入措施。 浙江证监局调查发现，2022年10月至2023年9月期间，林艺平在杭州某某科技任职，承担交易策略前端开发，产品风控，部分产品交易测试、决策、下单、 监控等工作。监管认定，其行为已"实质上实施了私募基金从业人员的履职行为"。 期间，林艺平不仅能够查询前述两家私募未公开的敏感信息，还直接参与信息的获取与加工，实质上触及了私募机构的核心投资机密。 掌握内部信息的林艺平并未安于本职。他通过实际控制和操作"林某治"名下的国金证券账户和东莞证券账户，以及"何某龙"名下的东莞证券账户和中信证券 账户，在杭州的IP地址下进行交易并盈利。 林艺平的操作手法极其隐蔽。"林某治"账户的交易资金由他自行筹措，盈亏自负；而"何某龙"的账户则直接借用账户内原有资金进行交易，盈亏同样由他承 ...

AI时代CRM的转型必要性 - AI对重复性工作的替代效应在人力密集型服务场景中体现显著，客户关系管理领域首当其冲[2] - 传统CRM面临效率与体验的失衡，员工41%时间消耗在低价值重复性任务，而客户期待即时化个性化体验[7] - 问题的关键不是AI是否会取代CRM，而是CRM能否借助AI找回新的价值[4] 传统CRM的三重困局 - 流程效率问题：传统CRM过于依赖流程导致销售手动录入信息、客服按模板回复等重复劳动[7] - 数据合规挑战：跨国企业面临使用国际版CRM涉及数据跨境与本地监管要求的两难局面[8] - 智能融合难题：AI与业务存在"两张皮"现象，无法真正嵌入业务流程和推动执行[9] Salesforce与阿里云的本地化合作模式 - 采用"数据在地存储+全球架构保留"模式，通过阿里云本地数据中心托管Salesforce CRM，确保数据存储中国境内[13] - 联合开发"互联网关"实现Salesforce CRM与企微、支付宝等本土生态无缝连接[14] - 合作历时六年，从合规底座逐步发展到AI闭环的本土化共创[11] AI CRM的三层技术架构 - AI Actions阶段：通过CXG AI连接器与Prompt Builder将AI嵌入CRM最小操作单元，实现流程助手功能[15] - CXG RAG阶段：解决非结构化数据处理问题，先检索企业知识库再生成回复，避免AI幻觉[17] - Agentic Experiences阶段：让AI成为自主决策的业务代理，自动完成端到端业务流程[18] 行业应用实践案例 - 某农牧头部企业通过AI CRM实现数据标准化，报表生成时间从2-3天缩短至一键生成，并为超千名销售提供AI拜访模板[20][21] - 恒天然中国团队迁移至阿里云上的Salesforce后，实现销售、营销、货架三驾马车并驾齐驱，并应用AI生成销售周报和拜访记录[22] - AI CRM帮助企业增长从"靠经验"转变为"靠数据驱动、AI赋能"的扎实能力[22] SaaS行业转型启示 - 本土化核心从"语言汉化"转变为"合规+生态+AI"三重能力叠加[23] - 真正的AI融合必须是原生嵌入，而非外挂模块，需在数据层面直接访问CRM数据，流程层面嵌入核心环节[24] - AI时代CRM价值从"记录与流程"转变为"洞察与决策"，成为企业平衡效率与体验的核心引擎[24]

企业数字化预算书的核心框架 - 预算书编制遵循“总-分-总”逻辑，核心是阐明为什么做、做什么、花多少钱及有何回报 [1] - 预算书本质是企业未来战略方向的数字化映射，需从“成本清单”转变为“投资计划” [1] - 成功的预算书基于与业务部门的深入沟通，是可信的商业投资计划书而非简单的要钱清单 [20] 战略对齐与年度目标 - 本年度复盘需展示数字化成果并用数据说话，例如CRM系统上线使销售转化率提升5%，OA流程审批时间从3天缩短至1天 [2] - 需坦诚说明当前数字化存在的主要问题，如数据孤岛导致报表手工合并耗时耗力，以引出新投入的必要性 [2] - 新一年业务战略对齐需直接引用公司战略重点，如为支撑“降本增效”引进RPA，预计可释放财务人员30%的精力 [3] - 年度数字化建设目标需设定可量化指标，如实现生产与供应链数据互通，将订单交付周期从15天缩短至10天以内 [4] 年度建设规划与项目清单 - 项目需按性质分类，如效率提升类、技术基础保障类，并阐明不进行运维保障类项目的风险，例如IT基础设施升级延迟可能导致系统宕机风险上升40% [6] - 每个重点项目详解需包括项目名称、解决的业务痛点、核心建设内容、量化预期价值及时间周期 [7] - 建议使用甘特图展示全年项目起止时间，以体现计划性与资源调配能力 [8] 投资估算与预算明细 - 数字化成本模型需清晰区分一次性投入（软件许可、实施咨询、硬件设备）和持续性投入（软件年度维保、云服务、内部运维人力成本） [10][11] - 年度预算总表示例显示，营销自动化平台年度小计80万元，财务RPA项目35万元，数据中心网络升级70万元，网络安全加固40万元，总预算225万元 [14] - 每项支出需列明预算依据，如基于3家供应商报价或参考行业标准人天费率，以增加可信度 [15] 预期回报与风险分析 - 投资回报分析需涵盖量化硬收益（如流程自动化节省人年成本）、软收益（如降低合规风险）及关键指标计算（如投资回收期） [17] - 需主动识别项目及技术风险并给出应对预案，以体现严谨和负责 [17] 预算书编制注意事项 - 切忌罗列技术名词，每笔预算需能回答帮助哪个业务部门解决什么问题及如何支撑公司年度目标 [16] - 切忌只谈钱，需为每个重点项目说清楚前因后果和投入产出 [16] - 需学会排优先级，优先保障“必须做”的项目预算，确保资源用在刀刃上 [16] - 切忌为通过预算而报最低价后不断追加，应清晰披露所有持续成本 [16] - 建议多准备几个方案以便审批时有更灵活选择，并配合路线图、架构图让内容更易懂 [18]

文章核心观点 - 数字化转型的重点在于“转型”而非仅“数字化”，智能化是明确方向且数字化转型是智能化的重要基础 [1][2] - 公司通过“3+1”数字化转型方法论（客户、产品、员工+数字化大运营）推动转型，并强调运营的重要性超过70% [5][6][8] - 数字化转型已形成包括CRM系统、优问平台、“八爪鱼”固收一体化平台等多项实践成果，为智能化发展奠定基础 [7][8] 数字化转型挑战 - 存在技术迭代与业务响应的“时间差”，业务部门期望需求即时实现但较少考虑现状与基础 [4] - 面临系统孤岛与数据价值的“割裂感”，需打通孤岛以实现客户全生命周期服务 [4] - 其他矛盾包括安全合规与创新效率的平衡、标准化与个性化需求的共存、短期成本与长期回报的博弈、数字化人才供需适配等 [4] “3+1”数字化转型方法论 - “3”指客户、产品、员工三大核心要素，“1”是数字化大运营，核心是通过数字化手段匹配客户与产品价值并由员工推动 [5][6] - 实施“四个一切”原则：记录一切、分析一切、衡量一切、改进一切，形成螺旋式驱动上升 [6] - 加强标准化建设（组织管理、技术实现、评估衡量标准化）和数据治理（顶层设计、数据资产盘点、数据资源入表） [6] 业务实践案例 - CRM系统服务所有经纪业务客户，年服务人次超3900万，实现客户分类分级及员工行为数字化管理 [7] - 优问平台年服务977万人次，总服务量1231万，采用“抢单”模式连接客户与六千多名员工 [7] - “八爪鱼”固收一体化平台统筹分散数据，投行管理系统管理上万个项目并添加AI功能提高效率 [7] - 数据中台“致胜平台”“天魁”通过业务功能单元化、标准化改造实现独立对外服务能力 [7] 转型经验与智能化展望 - 数字化转型实践形成八方面经验，包括设立专职团队、形成抓手工程、敏捷态度、分类分级管理、小步快跑、制定成熟度评估标准 [8] - 系统建设占比不足30%，运营占比超过70%甚至90%，运营是转型成功关键 [8] - 智能化是数字化转型高阶形态，需讲场景、方法、治理，高质量数据通过智能化提炼可使转型成效更显性 [8]

文章核心观点 - 在数字化转型背景下，顺德B2B企业正通过集成CRM系统和智能化工具来优化官网商城平台，以解决客户管理效率低、销售转化率难以提升等核心挑战，从而提升客户体验和业务增长 [1][2][9] 现存挑战分析 - 客户数据割裂，信息分散在多个系统或手工记录中，缺乏统一管理平台，导致销售人员跟进工作滞后，潜在商机流失 [1] - 官网平台缺乏智能销售辅助工具，难以实现精准客户需求匹配和个性化推荐，客户体验单一，购买兴趣难以激发 [1] - 从客户浏览到售后服务的业务流程存在信息传递不及时、部门协同不畅的问题，影响客户满意度和复购率 [1] - 企业缺乏对客户行为和销售数据的深入分析，难以依据数据调整营销策略和产品布局，导致资源浪费 [2] 解决方法探讨 - 搭建统一客户关系管理平台，集中管理客户信息，实现客户全生命周期数据整合，使销售团队能实时查看采购历史、需求偏好和沟通记录 [2] - 实现自动化客户跟进，CRM系统结合官网访问数据自动识别潜在客户行为轨迹，并触发跟进提醒或推送个性化营销信息 [2] - 利用客户行为数据和历史购买记录优化客户体验，实现针对不同客户群体的精准营销和个性化推荐 [2] - 强化业务流程协同，将订单处理、库存管理、客户服务等系统与官网商城和CRM平台对接，实现信息同步和自动化处理 [2] - 通过分析客户访问、下单行为及市场反馈数据，精准把握市场需求变化，及时调整产品策略和推广方案 [3] 未来发展方向展望 - 结合人工智能技术进行更深层次数据挖掘与分析，精准识别客户潜在需求，提供个性化解决方案 [5] - 整合官网、微信、企业微信、邮件等多种沟通渠道，实现客户信息和营销内容无缝连接 [7] - 优化移动端应用，方便销售人员随时随地跟进客户，提升业务响应速度 [7] - 通过自动化工具实现客户分级管理、智能营销活动推送、自动报价及合同管理等功能 [8] - 更加注重数据安全和客户隐私保护，确保企业合规运营，提升客户信任度 [9] 平台服务套餐示例 - 基础配置包括高速服务器、国际顶级域名、SSL证书、多种风格网站主题选择及响应式设计，黄金版和钻石版均包含 [8] - 谷歌SEO服务包含自建站1个，钻石版保证谷歌首页关键词排名数量≥100个，而黄金版≥50个 [8] - 保证访客方面，钻石版包含独立站访客≥10000 IP，黄金版无此服务 [8] - 运营服务包括关键词挖掘、产品上传、站内外链接优化等，钻石版产品上传50个，黄金版30个 [8] - 客户服务方面，钻石版提供多对一专属管家服务群，包含客服、技术、社交媒体运营等人员 [8]

如果说有什么正在席卷全球商业格局，那就是人工智能。从医院利用机器学习来检测早期疾病，到市场咨询公司分析实时数据以优化营销活动，AI 正在彻 底改变企业的思维方式、运营模式和增长路径。 这绝不仅仅是一时的潮流。超91%的领先企业正在持续投资于人工智能。根据普华永道的预测，到2030年，AI 将为全球经济贡献高达15.7万亿美元。 关于 AI，你可能不知道的五个事实 1. AI 并不新鲜，早在1956年，在美国达特茅斯学院举行的一次会议上，研究人员首次提出"人工智能"（Artificial Intelligence）这一术语。 2. AI 曾在一次 Facebook 实验中创造出自己的语言，甚至演变到人类难以理解和控制的程度。 3. AI 可能继承训练数据中的偏见，这可能对招聘与人事决策产生不良影响。 4. AI 能够预测商业风险，包括客户流失、市场波动等，预测结果往往令人惊讶地准确。 5. AI 永不疲倦 ，它可以在数秒内分析数百万个数据点，并全天候运行，因此对面向全球客户、跨时区运营的企业极具价值。 AI 不仅优化了业务流程，还重新定义了企业如何进入新市场和服务全球客户。无论是自动化客户服务、实时分析新市场数 ...

核心观点 - 天风证券小幅调整安踏体育盈利预测，预计2025至2027年归母净利润分别为136亿元、155亿元、173亿元，对应市盈率分别为18倍、15倍、14倍，维持“买入”评级 [1] 分品牌表现 - 成熟品牌安踏2025年上半年实现营收170亿元，同比增长5.4%，占总收入比重约44%，毛利率为54.9% [2] - 成长品牌FILA 2025年上半年实现营收142亿元，同比增长8.6%，占总收入比重约37%，毛利率为68.0% [2] - 新兴品牌组合（包括DESCENTE、KOLON SPORT等）2025年上半年实现营收74亿元，同比增长61.1%，占总收入比重从去年同期约13%提升至约19%，毛利率为73.9%，同比提升1.2个百分点 [2] 分渠道表现 - DTC（直接面向消费者）渠道2025年上半年实现营收94亿元，同比增长5.3%，占总收入比重约56% [3] - 电子商务渠道2025年上半年实现营收61亿元，同比增长10.1%，占总收入比重约36% [3] - 传统批发及其他渠道2025年上半年实现营收14亿元，占总收入比重约8% [4] 战略与展望 - 公司持续贯彻“单聚焦、多品牌、全球化”战略，通过双核心品牌驱动增长 [5] - 安踏品牌将深化转型，推动创新业态与垂类店铺孵化；FILA品牌聚焦高尔夫与网球领域，打造核心品类矩阵；新兴品牌保持高速增长 [5] - 公司全球化布局稳步推进，覆盖亚洲、欧美等市场，并强化数字化建设，启动AI战略布局，推动材料研发与工艺创新 [5] - 公司针对JACK WOLFSKIN品牌已制定3-5年复兴计划，未来期望通过数字化转型、供应链优化和技术创新实现高质量盈利增长 [5]

根据提供的行业研报内容，以下是关于AI驱动下SaaS与CRM行业的关键要点总结： 行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如优于大市、中性或弱于大市）[1][2][3][4] 核心观点 - AI正驱动SaaS与CRM行业发生根本性变革，从被动响应转向主动洞察，并重构软件主导权[2][3][4] - 未来5-10年，AI Agent将成为“意图理解操作系统”的核心，控制流量分配权[2] - AI SaaS的核心竞争力将落脚在“可信度”与“可解释性”上[4] - 未来的CRM产品将基于开放API与行业联盟构建，成为集成多维度服务的智能大脑[4] AI Agent的演进路径 - AI Agent现处于三个发展层次：预测型AI（如Salesforce的Einstein引擎每周提供2亿次精准预测）、Copilot模式（需人工主导）、向Agent智体的演进（实现意图识别和自主决策）[2] - 未来的Agent将具备更强自主性和决策能力，从单一AI Action组件发展为多Agent协同的智能网络[2] - 预计5-10年内，Agent将成为“意图理解操作系统”的核心，理解用户意图并控制流量分配权[2] - 人与AI的交互模式将从“人使用Agent”演进为“人与多个Agent协同”，最终达到Agent间自主协作[2] SaaS产品形态变革 - SaaS产品将实现“三化”突破：交互拟人化（自然语言成为软件源代码）、功能原子化（AI Agent专注解决特定问题，如从万份简历筛选候选人）、服务主动化（从被动响应转向主动洞察和预警）[3] - 开发范式正经历“以模型为中心”的根本性转变，代码生成能力快速提升[3] - 阿里云代码生成采用率从25%提升至50%，预计将进一步达到80-90%[3] - 代码生成提升使2个人的效率相当于过去40-50人的开发团队，实现从“看得见的自动化”到“看不见的自动化”的飞跃[3] 数据治理与模型可控性 - AI SaaS核心竞争力将落脚在“可信度”与“可解释性”上[4] - AI引擎必须建立在本地化数据底座之上，结合企业私有数据、权限管理和行业定制规则完成严格隔离与审计[4] - 大模型在训练和推理环节须提供透明的决策链路，支持可视化的因果追踪与风险评估[4] - 这将提升业务主管对AI建议的信任度，并为引入监管报告和内部审计提供技术手段[4] 未来CRM生态格局 - 未来CRM产品不再是单一厂商的闭环系统，而是基于开放API与行业联盟构建的智能大脑[4] - 能够集成供应链管理、金融风控、供应商评级、第三方数据源等多维度服务[4] - 借助Agent化编排引擎，不同系统间的信息流和工作流将实现无缝衔接[4] - 例如在大客户项目推进时，CRM能自动调取合同系统、审核财务及法务流程，触发供应商履约监控和售后支持，最终生成全流程绩效评估报告[4] - 这种跨域协同与智能化闭环将赋予企业更强的数字化韧性与协作效率[4]

数据工程架构核心观点 - 数据工程是管理和指导数据从收集到转换、存储和访问全过程的关键学科 在制定战略决策、优化运营和获得竞争优势方面至关重要[1] - 成功的数据架构基础必须从设计过程一开始就奠定 不仅关乎技术架构构建 还在于使其与组织目标和数据管理策略保持一致[2] - 数据管理策略如数据仓库、数据湖、数据湖仓和数据网格在数据类型、访问模型、性能要求、组织结构和治理策略方面提供不同解决方案[1] 需求分析 - 项目初期最重要的第一步是需求分析 如果需求定义不明确将导致资源和时间浪费[3] - 需求分析目的是了解业务需求、确定利益相关者期望、明确范围并选择正确的技术基础设施[7] - 在示例项目中 数据来自两个主要源系统（ERP和CRM）以CSV格式提供 需要在整个ETL过程中进行仔细规划和强大数据控制[4] - 数据必须集成到用户友好且易于理解的结构中 数据模型应简洁、合乎逻辑并支持分析 不需要跟踪历史数据[5] - 系统最终生成的数据模型需要提供清晰易懂的文档 确保技术团队和业务用户都能更轻松适应系统[5] 数据架构选项比较 - 数据仓库专注于结构化数据 适用于报告和商业智能 具有高性能报告、数据安全性和一致性优势 但仅适用于结构化数据且成本较高[11][12][15][16] - 数据湖可存储结构化、半结构化和非结构化数据 提供高度灵活性 适用于机器学习和高级分析 但可能导致复杂的数据管理和数据沼泽问题[11][21][23][24] - 数据湖仓结合数据湖灵活性和数据仓库结构化数据管理功能 能处理各种数据类型同时提供高效分析查询性能 但设置和管理复杂[11][27][30][32] - 数据网格采用分布式架构 每个部门创建自己的数据产品并与其他部门共享 适用于大型复杂组织 但缺乏集中数据管理可能影响数据一致性和完整性[11][37][39][40] 数据架构平台选择 - 数据仓库平台包括Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake、Microsoft Azure Synapse Analytics、Teradata和IBM Db2 Warehouse[18][19][20] - 数据湖平台包括Amazon S3、Azure数据湖存储、Google Cloud Storage、Apache Hadoop HDFS和MinIO[26] - 数据湖仓平台包括Databricks + Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi、Azure Synapse Analytics、Snowflake和Google BigLake[34][35] - 数据网格平台包括AWS Lake Formation + Glue + S3、Databricks Unity Catalog、Starburst/Trino、Snowflake、Kafka/Event Streaming和DataHub/Amundsen/OpenMetadata[41][42] 数据仓库设计方法 - Inmon方法采用集中式数据仓库设计 所有数据存储在一个中心位置并经过规范化处理 提供数据高度准确性和一致性但开发过程缓慢[46][47][53] - Kimball方法采用用户友好且灵活的设计 数据组织成更小更具体的部分称为数据集市 使用星型模式和雪花模式 提供便捷访问和快速查询但可能产生数据冗余[47][51][54] - Data Vault方法提供灵活性和模块化 数据以原始形式存储然后通过添加业务规则进行处理 允许与各种数据源快速集成但可能带来管理困难[55][58] - Medallion架构将数据处理分为三层：青铜层（原始数据）、白银层（清理数据）和黄金层（符合业务规则的数据） 提供简洁性、可追溯性、灵活性和性能[56][57][60][61] 可视化数据仓库架构 - 数据仓库架构可视化关键元素包括数据源、ETL流程、数据仓库、层级结构和商业智能工具[67] - 数据源可以有多种格式如数据库、CSV文件、APIs和Web服务 在图中用方框表示并通过箭头连接[67][70] - ETL流程包括提取（数据收集）、转换（数据转换）和加载（数据加载）步骤 在图中用顺序箭头表示[67] - 如果采用Medallion架构 应在图中清晰标明不同层级（青铜、白银、黄金） 每层描述数据处理程度和预期用途[67] - 商业智能工具和报告平台用于向最终用户呈现数据 是分析和解释数据的最后一步[67]

合作协议签署背景 - 四川明星电力股份有限公司与清华四川能源互联网研究院于2025年9月12日签署《合作协议》[3] - 清华四川能源互联网研究院系清华大学与四川省政府共同推动建立的高层次科研机构 成立于2016年3月18日[2][3] - 双方不构成关联关系 合作基于平等互利 优势互补与协同发展的核心理念[2][5][3] 合作机构概况 - 研究院为事业单位 负责人康重庆 注册于四川省成都市天府新经济产业园[3] - 经营范围涵盖能源技术研发 科技创新 技术服务 设备制造及高层次人才培养等多个领域[3][4] - 研究院依托清华大学电机工程与应用电子技术系 得到四川省 成都市及天府新区政府支持[2][5] 合作目标与机制 - 合作宗旨为加速科研成果转化 推动创新技术市场化 培育新质生产力[6] - 具体目标包括促进新能源 大模型与AI技术在电力行业的深度应用 实现新型电力系统关键技术突破[7] - 建立联合科技创新管理委员会负责项目决策与协调 公司投入研发资金 研究院提供技术支持与清华资源整合[8][9] 具体合作内容 - 研究院为公司提供数字化转型规划 科技创新规划及信息化建设全流程技术服务[11] - 重点领域包括新型电力系统技术研发 新能源发电优化 电力行业专用大模型开发及新型传感器部署[11] - 推动电力基建工程智能化升级 运用AI视觉识别技术实现全流程智能化管理与本质安全[12] - 拓展人工智能在电网运行 客户服务 运维管理中的应用 打造智能调度与AI客服平台[12] - 升级ERP CRM等核心信息系统 优化架构功能 实现数据整合分析以提升运营效能[12] 协议执行安排 - 协议有效期五年 自签署之日起生效[13] - 保密义务期限至协议终止后三年 违约方需承担法律责任并赔偿直接损失[14] - 具体合作项目将另行签署单项协议 依法履行决策程序及信息披露义务[3][2] 对公司业务影响 - 协议不涉及具体金额 对当期及期后经营业绩的影响需视具体项目开展情况确定[3][15] - 不影响公司业务独立性 不会对合作方形成依赖[3][15] - 合作有利于提升公司整体市场竞争能力 符合长远发展战略及全体股东利益[15]