作者 | 付秋伟

当耶鲁大学一篇论文抛出 “若半数人因 AI 不上班，世界 GDP 或无变化” 的观点时，企业服务领域的从业者最先感受到冲击——究其根源，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得最早。而作为企业服务中人力最集中的客户关系管理领域，首当其冲的便是承载核心功能的 CRM 系统。由此，一个值得深思的问题也横亘在从业者面前——AI 时代，还需要 CRM 吗？

CRM 长期以来都是企业记录客户信息、跟进业务流程的核心工具。可在当下，一边是员工大量时间被低价值任务消耗，另一边是客户对“即时化、个性化、场景化”体验的期待不断攀升——效率与体验的落差，让 传统 CRM 在 AI 浪潮下显得进退两难。

或许问题的关键并不是“AI 会不会取代 CRM”，而是 CRM 能否借助 AI 找回新的价值。

在 2025 云栖大会上，阿里云上的 Salesforce 展出的“中国定制化 AI CRM” 解决方案， 正是这一问题的现实回应。

作为全球 CRM 领域的开创者，Salesforce 一直引领着 CRM 与 AI 技术的融合创新；而在中国市场，阿里云凭借领先的大模型与云原生能力，为这一融合提供了坚实的本地化基础。这不仅标志着 Salesforce 与阿里云六年本地化探索进入新阶段，也意味着 CRM 正从“记录客户关系”迈向“驱动客户洞察与决策”的智能中枢。

要回答“AI 时代还需要 CRM 吗”，首先要回到一个基本问题：CRM 的价值究竟是什么？

CRM 从来都不只是“记录客户数据的工具”，而是企业打通客户触点、实现个性化互动的中枢系统。但在 AI 技术爆发之前，很多企业的 CRM 应用确实面临着一些共性瓶颈——流程效率、数据合规与智能融合。这些问题的存在，也正是 AI 驱动 CRM 演进的关键动因。

对许多企业而言，传统 CRM 最大的挑战并非功能缺失，而是“过于依赖流程”。销售手动录入客户信息、客服按照模板回复、营销人工筛选线索……这些规则化的操作确保了可控性，却也让前线员工陷入重复劳动。Slack Workforce Lab 2024 年的调研数据显示，企业员工约 41% 的时间被消耗在“低价值、重复性或对其核心工作职能缺乏有意义贡献”的任务上[1]。

与此同时，客户期待的体验正在发生根本性变化：他们希望品牌能“记住我是谁”，能理解上下文、甚至提前预判需求。当系统和员工都被既有流程绑定时，体验自然容易陷入模板化。这并非 CRM 的“致命伤”，而是传统 CRM 架构在面对动态客户需求时的天然局限——它缺乏自我学习与实时响应能力。AI 的介入，正是为了让这种效率与体验之间的落差被弥合。

合规问题并非 CRM 类型之争，而是系统架构与数据治理的结果。在中国市场，跨国企业普遍面临一个两难：使用国际版 CRM，可能涉及数据跨境与本地监管要求；使用本地工具，又容易失去全球统一视图。再加上中国客户高度依赖微信、企微等生态，导致客户触点数据割裂、互动闭环难以建立。

这种“全球化与本土化”的冲突，本质上是如何在合规前提下实现数据一体化的问题。AI 本身并不能直接解决合规挑战，但它推动了企业重新思考 CRM 的技术底座——即如何在本地化数据治理与全球业务一致性之间找到平衡。Salesforce 与阿里云的合作正是在这一背景下展开，通过“数据在地存储 + 全球架构保留”的模式，让企业能够“在中国做业务的同时也享有与全球一致的体验。

问题的根源在于：企业级 AI 要真正落地，需要解决三件事——一是安全访问企业私有数据；二是理解业务语境与角色分工；三是符合企业内部的权限与合规要求。如果这三点无法同时满足，AI 就只能停留在演示或试验阶段，而无法成为提升生产力的真实引擎。

因此，AI CRM 的真正价值不在“外挂智能”，而在“原生融合”——让 AI 理解企业数据、融入业务流程、并能被量化衡量。这也是阿里云上的 Salesforce 探索本土化 AI CRM 的核心逻辑：让智能不再悬空，而成为可控、可用的业务生产力。

Salesforce 与阿里云的合作并非简单技术嫁接，而是一场历时六年的 “本土化共创”。

“面向中国市场，阿里云上的 Salesforce 一直致力于本地化和安全合规先行，力求在安全与效率之间找到一个最佳的平衡点。与此同时，为了让 AI 能够理解企业的语境，需要将模型能力与企业数据、角色权限、业务术语深度耦合，AI 才能真正可用、可控、可衡量。”阿里云智能集团总监、全球战略伙伴部负责人张轲在前不久闭幕的 2025 云栖大会 Salesforce 分论坛上表示到。

第一层：合规先行，搭建本土化数据底座。随着中国《数据安全法》《个人信息保护法》等法规相继出台，越来越多正在或计划使用 Salesforce CRM 的企业开始面临数据合规与本地化存储的要求。为此，Salesforce 与阿里云联合推出 “阿里云上的 Salesforce” （Salesforce 中国版）。通过阿里云本地数据中心托管 Salesforce CRM，确保客户数据存储在中国境内，完全契合数据驻留等法规条款；同时完整保留 Salesforce 国际版的核心架构，包括销售云、服务云、平台云等产品能力，以及全球统一的 API 接口与数据模型。

这种 “托管 + 保留” 的模式，精准解决了跨国企业的核心痛点：既能让用户享受与全球一致的 CRM 使用体验，又能确保业务运营完全符合中国本地合规要求。

第二层：生态整合，打通本土数字链路。 合规只是第一步，CRM 的价值最终体现在“与客户触点的连接”上。为解决中国市场“客户互动依赖本土生态”的问题，阿里云与 Salesforce 联合开发了“互联网关（CXG）”——这是一套专为中国市场设计的集成组件，能够实现 Salesforce CRM 与本土生态的无缝连接。

正如 Salesforce 大中华区高级客户总监陈耿希在云栖大会 Salesforce 分论坛上介绍的，通过 CXG，企业可以快速打通如企微、支付宝等主流通讯及支付平台，以及阿里云瓴羊等营销工具，实现“客户互动 - 数据沉淀 - 营销触达”的闭环。

第三层：AI 闭环，构建“原生嵌入”的智能能力。 如果说“合规底座”与“生态整合”帮助企业用户解决了数据合规、本地化等问题，那么“AI 闭环”则更进一步帮他们解决了“AI 落地最后一公里”的问题。2025 年 7 月，阿里云上的 Salesforce 正式发布 AI 能力，核心是“将阿里云的大模型能力原生嵌入 Salesforce CRM”——不是简单的“AI 工具叠加”，而是“AI 与 CRM 数据、业务流程的深度耦合”。

张轲在云栖大会 Salesforce 分论坛上表示：“自发布 AI 能力两个月以来，来自各行各业的客户、伙伴与我们一起把‘AI 不是可选项、而是核心的生产力’这一信念变成了一个又一个的可感、可复用的场景。AI 不再停留在 Demo 上，而是被深深嵌入到企业的日常业务流程中。”

实际上，阿里云上 Salesforce 的这套 AI 能力按“落地难度”与“价值维度”大致可以分为三个阶段，形成了比较清晰的技术闭环：

阶段一，AI Actions——让 AI 成为“流程助手”，立竿见影提效：

AI Actions 是目前已落地的核心功能，本质是“将 AI 嵌入 CRM 的最小操作单元”，通过 CXG AI 连接器与 Prompt Builder，让员工在日常工作中直接调用 AI，完成特定任务——无需代码开发，无需切换系统。

具体来看，CXG AI 连接器是“桥梁”，能够开箱即用地将阿里云上的 Salesforce 与阿里云百炼平台连接，支持调用通义千问系列大模型。每个 Salesforce 组织都预装了该连接器，确保“CRM 数据”与“大模型”双向互通，数据不离开阿里云与 Salesforce 的闭环，满足合规要求。

Prompt Builder 则类似低代码工具，管理员可创建“可复用、可定制”的 Prompt 模板，从而将生成式 AI 整合到工作流程中。例如，用户可以用 AI 生成的数据填充字段、起草个性化的微信消息，或者使用 Flex 模板为各种独特的业务流程生成内容等。

阶段二，CXG RAG——解锁非结构化数据，解决 AI“幻觉”问题：

CXG RAG（检索增强生成）即将在今年发布，核心是解决“非结构化数据 +AI”的痛点。企业中 80% 的数据是非结构化的（客户聊天记录、合同文档、知识库文章等），这些数据蕴含巨大价值，但传统 AI 无法有效处理，导致“幻觉”问题。

CXG RAG 的逻辑是“先检索，再生成”：AI 在回答问题前，先从企业的非结构化知识库中检索相关信息，再基于这些信息生成回复。例如，客服在处理客户关于“产品保修”的咨询时，AI 会先通过 CXG RAG 检索企业的《保修政策文档》（非结构化 PDF），提取“保修期限、覆盖范围”等关键信息，再结合客户的产品购买记录（结构化数据），生成“个性化保修指引”——既避免了 AI“编造政策”，又确保回复符合客户实际情况。

阶段三，Agentic Experiences——让 AI 成为“业务代理”，自动化流程闭环：

Agentic Experiences（智能代理体验）是 AI CRM 的“终极形态”。其核心是让 AI 成为“自主决策的业务代理”，能够理解用户意图、感知业务场景、调用相关工具，自动完成端到端的业务流程。

“Agentic Experiences 的核心在于‘由 Agent 自己决定执行什么样的 AI Actions 去回复客户，实现客户的诉求’，比如提取订单信息、根据销售政策或服务政策给出一定的补偿等。”Salesforce 技术推广和赋能总监曲绍波在会上表示。

技术的价值最终需要通过业务来验证。来自传统制造、快消、医疗、新能源等领域的多个行业客户案例分享，不仅展现了 AI CRM 的落地能力，更揭示了其对业务增长的实际影响。

某中国农牧行业头部企业则是很好的典型。作为日供 300 万人猪肉的屠宰企业，其面临着猪肉行业数字化起点低的挑战：客户档案分散在 Excel 表格中、沟通信息存于微信或纸质笔记中，订单与市场数据常常无法匹配。

为筑牢 AI 与系统搭建的 “数据地基”，一方面，该企业借助阿里云上的 Salesforce 进行底层数据改造，对客户、市场、订单数据进行清洗，去重补漏，形成标准化的“数据活水”；另一方面，他们通过 AI 功能实现了审批流与节点的自动化，并可随市场变化灵活调整。

最直观的成效体现在报表效率上：过去，整理杭州农贸市场供应商名单或三线城市流通链路，需要多人花费两三天时间手动汇总数据；如今，CRM 打通数据关联，只需一键即可生成结果，无需再等待“隔夜报告”。

AI 应用上，针对超千名线下销售，该企业推出分客户类型的 AI 拜访模板，提醒销售在拜访中提问与记录，结束后自动提取 20 分钟的关键采购需求等，大幅提升了客户拜访效率。此外，该企业还尝试用 AI 自动生成日报周报，汇总数据并融入复盘，形成“总结-问题-行为”的闭环，不仅高效精准，也省去了员工单独撰写复盘的负担。

而在乳制品领域，恒天然的实践又提供了另一种参考路径。

恒天然作为新西兰乳业领导者，早期使用 Salesforce 国际版时，同样面临中国市场响应慢、本地化开发受限等问题。迁移至阿里云上的 Salesforce 后，恒天然中国团队真正实现了“在数字化平台上让 Sales、Marketing、Shelf 三驾马车并驾齐驱”。一方面让中国团队因地制宜地进行产品开发、流程管控；另一方面极大提升了客户服务水平，服务细节也做到了可追溯、可分析。

在AI CRM的应用上，恒天然也做了非常多的尝试，比如销售周报生成、拜访记录生成，并计划借助 AI CRM来实现商机识别等，在提升效率、满足合规要求的基础上，更进一步赋能销售增长。

不管是农牧业巨头靠 AI CRM 捋顺数据、提升业务效率，亦或是恒天然借它破解出海企业的合规壁垒与本土业务敏捷性难题，AI CRM 重塑增长逻辑的核心很明确：以数据为基础，按业务场景适配，让企业增长从 “靠经验” 转变成 “靠数据驱动、AI 赋能” 的扎实能力。

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Salesforce 的本土化实践，本质上是为中国 SaaS 行业提供了一套 “AI + 本土化” 的成长范本，其带来的变革意义远超单一产品的落地。

最关键的启示是，本土化的核心早已不是 “语言汉化” 或 “流程简化”，而是 “合规 + 生态 + AI” 的三重能力叠加。Salesforce 与阿里云的合作证明，合规是入场基础，生态是价值载体，AI 是增长突破点。这要求中国 SaaS 企业跳出 “工具思维”，转向 “平台化能力构建”。正如阿里云智能集团公共事务线副总裁、研究中心主任安筱鹏在云栖大会 Salesforce 分论坛上所言，AI 时代的 SaaS 不再是解决具体问题的工具，而是服务企业决策、驱动业务增长的中枢。

另一个重要突破是打破了 “AI 外挂” 的行业误区。当前不少 SaaS 企业在工具外叠加 AI 模块，但这种模式无法解决数据割裂问题。Salesforce 的实践表明，真正的 AI 融合必须是 “原生的”：数据层面 AI 可直接访问 CRM 数据，流程层面嵌入线索跟进、工单处理等核心环节，结果自动写入系统形成闭环。

当然，挑战仍在。数据质量是 AI 落地的前提，企业需先解决数据重复、缺失等问题；组织层面，AI 项目需 “业务驱动” 而非 “IT 主导”，否则容易沦为摆设；未来的 SaaS 产品，更需从 “通用能力” 走向 “行业深耕”，针对特定的业务场景打造专属 AI 模块。但无论如何，行业方向已清晰：从通用工具到行业智能中枢，从工具替代到价值创造。

回到开篇的问题：“AI 时代，还需要 CRM 吗？” 答案已然明确：不仅需要，而且 CRM 正通过 AI 实现重生。传统 CRM 的价值更强调 “记录与流程”，而 AI 时代的 CRM 价值在 “洞察与决策”，它将成为员工的助手、知识库与业务代理，更是企业平衡效率与体验、协调全球与本土的核心引擎。

Salesforce 与阿里云的实践最终传递出的信号是：AI 不是要淘汰 CRM，而是要让 CRM 完成从 “数据仓库” 到 “智能中枢” 的蜕变。而这既是 CRM 的未来，也可能是中国 SaaS 行业的下一站。

数据来源：[1] https://slack.com/intl/pt-sg/blog/news/new-slack-research-shows-accelerating-ai-use-at-work

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