告別AI焦慮，阿里云上的Salesforce給出了智能化路線圖

如果說過去兩年是大模型的技術狂歡，現在潮水的方向正在改變。

經歷了技術創新的興奮期后，越來越多的企業開始理性思考AI的價值，不再聚焦于大模型的參數競賽，在炫技到實用的轉折中，一個終極問題漸漸浮出水面：AI如何才能轉化為實實在在的增長？

日前舉辦的阿里云上的Salesforce AI CRM大會上，作為和“增長”關系最密切的賽道，阿里云上的Salesforce交出了一份高分答卷，一份關于企業如何駕馭AI、重回增長快車道的清晰戰略與可行路徑。

01 企業AI的“冰與火之歌”

早在2024年，頭豹研究院就在《2024年中國AI Agent行業研究》中寫道：中國AI Agent市場預計至2028年將達8520億元，年均復合增長率為72.7%；在To B端，AI Agent將逐漸把SaaS應用全面進行改寫重構。

過去一年多時間里，企業級AI賽道確實有了爆發的跡象：頭部的金融機構紛紛部署了千卡乃至萬卡算力集群，以滿足萬億參數大模型的高并發推理需；制造業的單項冠軍們，陸續將大模型落地到了生產環節，實現了異常事件預警、生產工藝優化等能力；越來越多的互聯網企業將AI融入到軟件開發生產線，進一步提升了研發效率……

但在AI+CRM的場景上，企業卻表現出了前所未有的克制。并非是藍圖不夠誘人，而是落地過程中的種種阻礙。

一是信任問題。

和消費級場景最大的不同，AI在企業級場景中不能是一個“允許出錯的玩具”，而是直接影響業務決策、用戶體驗甚至品牌形象的生產力工具，對輸出結果的準確性要求極高，對幻覺近乎“零容忍”。

比技術更復雜的，其實是企業的信任問題。AI必須確保結果可控、可解釋、可追溯，只有經得起內部風控審查和外部監督問責，才能真正融入業務流程，而非停留在“輔助演示”或“試點項目”的階段。

二是數據痛點。

在CRM系統中，客戶信息、交易記錄、跟進日志等結構化數據，構成了企業數字化管理的基礎。然而真正沉淀企業知識、體現客戶情感、反映業務細節的，卻是客服聊天記錄、產品使用反饋、內部知識庫文檔等非結構化數據。

非結構化數據體量龐大、格式多樣，卻蘊含著豐富的上下文、問題鏈條與用戶意圖。如果不能有效處理這些數據，企業的AI系統將始終局限在“靜態信息”中做判斷，無法形成深層理解，更談不上個性化洞察與智能決策。

三是流程斷裂。

如果AI的落地脫離了業務主線、是需要頻繁切換窗口和上下文的“新工具”，恐怕難以提升效率。因為體驗上的割裂，不僅打斷了員工的工作流，還極大地降低了AI的使用頻率和場景粘性，甚至成為新的操作負擔。

有價值的企業級AI，必須做到“無感融入”，比如和CRM系統深度集成，在業務流的關鍵節點上主動提供智能輔助，讓員工在不知不覺中用上AI、用好AI。只有讓AI成為流程的一部分，效率提升才不是一句口號。

相較于戰略層面的高舉高打，戰術層面上必須要沉下心打通堵點，畢竟大多數企業并不渴望一場顛覆式的“AI革命”，需要的是務實、可落地的解決方案，一套能穩扎穩打、見效可控的增長組合拳。

02 為中國市場“量身定制”

2016年就試水AI的Salesforce，可以說是全球范圍內最有話語權的CRM企業：最初只是將AI作為CRM的功能補充，現在已然進階為驅動企業運營的自主智能產品，成為整個行業的創新風向標。

深耕中國市場的阿里云上的Salesforce，并未照搬海外產品，而是打造專為中國市場定制的AI解決方案。

原因并不難解釋。中國市場有著不同的語言和數據，有著獨特的基礎設施、數字生態與數據合規要求，想要滿足中國市場的客戶需求，照搬海外模式注定行不通，必須要針對中國市場的習慣和需求“量身定制”。

相應的，阿里云上的Salesforce進行了兩個方面的因地制宜。

第一個是對中國數字生態的適配。

時間回到2024年初，阿里云上的Salesforce正式發布為中國客戶打造的本地化擴展組件互聯網關（CXG），幫客戶解決了與微信、小程序、企業微信、高德地圖等中國本土數字生態的聯通。

在阿里云上的Salesforce AI CRM大會上，公布了兩個新動態。

一個是阿里云上的 Salesforce 企業微信應用程序的 AI 能力。企業微信的Salesforce應用可以作為企業常用的 AI 功能入口，支持在銷售、服務等場景中與客戶進行智能互動，幫助整合和激活非結構化數據，提升運營效率和客戶體驗。

另一個是靈活、適應性強的小程序插件模板，企業可以通過預構建的插件模板，輕松定制應用，同時保持一致的安全性和專業支持，使開發團隊能夠專注于構建具有企業特色的業務流程和操作。

第二個是在可信度和安全性方面。

在AI落地的過程中，數據安全和合規始終是企業不可觸碰的底線。一旦在數據處理、傳輸，或AI調用過程中出現泄露、濫用、越權訪問等問題，企業所面臨的將遠不止技術層面的失誤，而是監管處罰、用戶信任流失、品牌聲譽受損在內的多重打擊。

阿里云上的Salesforce和阿里云百煉在安全方面進行了深入合作，涵蓋數據采集、模型訓練、評測、部署到使用的每一個環節，確保內容、數據與系統的全面安全，致力于為客戶打造一個信、可控、合規的 AI 使用環境 。

做一個總結的話：在AI CRM的布局上，阿里云上的Salesforce沒有倉促上線新功能，選擇在安全合規上下苦工，同時為企業打通了讓AI貫穿客戶生命周期的路徑，幫助企業持續釋放AI的強大潛能。

03 AI落地的“三步走”策略

解決了安全可信和生態適配的問題后，怎么穩步推進AI落地呢？在回答這個問題前，先來思考下企業的核心訴求。

以一名銷售人員的日常為例，需要在紛繁的數據中識別潛在客戶，不斷打磨溝通話術，梳理客戶需求，推進合同進度，處理各種客戶反饋，還要定期向上提交數據分析與匯報材料……精力都消耗在了繁瑣的事務上。

理解了客戶使用CRM系統的痛點，也就不難讀懂阿里云上的Salesforce的策略：沒有過度堆砌AI能力，而是順應企業從“想要AI”到“用好AI”的轉型節奏，提供了一條結構清晰、落地性強的路徑。

確切的說是“三步走”策略。

第一階段是AI Actions (打通基礎，建立信任)。

在阿里云上的Salesforce中，Action是將生成式AI融入業務流程的最小單位，企業可以使用開箱即用的標準Actions，也可通過Apex、Flow等方式構建自定義的Actions。

其中Prompt Builder讓管理員能夠在整個企業范圍內創建、整合和管理Prompt，用AI生成的數據填充字段、起草個性化的微信消息，讓生成式AI無縫嵌入到銷售、客服、營銷等核心流程中。

目的是通過Prompt Builder和開箱即用的AI Actions，讓企業在現有CRM流程中“無痛”植入AI能力（如一鍵生成摘要、智能總結客戶記錄），幫助員工和管理者建立對AI的初步信任和使用習慣。

第二階段是CXG RAG (盤活數據，釋放潛能)。

就像前面所提到的，企業的知識庫文章、文檔、個案筆記、演示材料、聊天記錄等資料中蘊藏著大量知識。由于非結構化數據形式多樣、難以標準化，組織、存儲和集中管理的成本較高，一直是“被遺忘的金礦”。

阿里云上的Salesforce將在2025年秋季推出由CXG RAG驅動的增強型AI Actions，讓AI在企業的非結構化知識庫中進行搜索、提取信息，并注入到Prompt 中，幫助銷售和客服人員生成更準確、貼合業務的回復。

屆時客戶只需要點擊幾下，就能利用非結構化數據生成有價值的內容，進一步盤活數據資產、釋放數據潛能。

第三階段是Agentic Experiences (重塑流程，邁向未來)。

彼時AI將不再是被動執行命令的工具，而是能主動引導工作流程、確保合規、自動完成任務的“數字員工”。

同時也意味著，在Agentic Experiences的幫助下，AI將深度嵌入日常工作流程中，讓企業員工從重復性流程中徹底解放出來，放下瑣事，專注于最需要人類智慧和情感的創造性、戰略性工作。

按照阿里云上的Salesforce的規劃，將提供面向不同行業與崗位的開箱即用模板，旨在以“看得見的智能體驗”重塑一線工作的效率。

可以看到，阿里云上的Salesforce的答案并不激進，卻是多數AI先鋒企業走過的共同軌跡：企業應用AI不應追求“一步登天”，而是先從高價值、易集成的場景切入，再逐步深化數據應用，最終探索流程的自動化重塑，打開通向智能化未來的大門。

04 寫在最后

正如阿里云上的Salesforce所示范的，在“增長”的現實訴求下，企業AI不應該好高騖遠，而是從兩方面解決問題。

在術的層面，通過將AI嵌入業務組件、工作流和數據流，顯著提升各環節的執行效率，減少業務員在錄入、查找、整理等重復性工作上的消耗，把更多時間還給“人”本身，用于客戶溝通、方案打磨、關鍵節點的判斷與推進。

在道的層面，AI不只是提效工具，更是認知升級的杠桿。通過構建“營銷大腦”，幫助銷售更早識別客戶意圖、及時捕捉線索變化、精準洞察行為趨勢，在關鍵時刻提供策略建議和決策輔助，激發個人與組織更大的潛能。

“術”解決執行問題，“道”引領思考方式的演進。一進一深的雙輪驅動，將是AI從技術力轉化為增長力的最佳答案。