远见和践行（二）｜ 人工智能改变CRM/ERP

在《远见和践行 ｜ 二十年间亲身见证的数字化转型（上）》文中，我描述了自己过去亲眼见证的中国企业数字化进程。最近两年 ，中国企业从信息化到数字化到智能化的数字转型进程正在加快。

传统企业实施ERP、CRM等信息系统，企业往往抱怨用户拒绝变革，业务流程实施困难，管理者从业务操作人员那里拿不到想要的数据。究竟根本，是因为传统的管理信息系统都是以企业管理者需求为中心、以业务流程为中心的，并不是以用户为中心。

“数字化转型”最大的变化就是以用户为中心。最近两年，亲身见证两个AI改造传统信息系统的案例，让我对数字化转型有了接地气的认识。

（一）AI改造ERP

我给一家物流公司做ERP规划时，发现企业在信息系统上的一个痛点：近年来由于市场竞争越来越激烈，物流服务商在运费上竞相杀价。企业希望对自己的服务产品、客户或者物流服务订单等不同维度，有更精准的成本分析能力，从而挖掘成本节降机会，或者找到自己参加价格竞争的底线。

物流服务的核心业务系统包括若干环节：客户订单系统、物流执行系统和开帐系统，通过系统接口汇总到ERP系统中，根据ERP系统里的成本模型和分摊逻辑，实现全流程的业财一体化及成本流向监控，最终通过BI系统实现多维度的成本分析。

在ERP系统中核算服务产品或者订单所能达到的细度，取决于从核心系统中提取的数据的颗粒度，而核心系统的数据又是来自于业务现场的信息提取—— 从揽收人员的移动应用中获得业务原始数据。然而，物流服务的业务情形非常复杂，实际业务情形和系统里定义的理想化状态有很大差别。打个比方，运输家庭用品的物流服务是按照重量收费，运一个马桶和一个大床床垫，按重量算都是 100公斤，可是，马桶体积小，一个人可以扛着就走了，床垫体积大，得好几个人才能搞定，人工成本自然不同。

怎么在运输服务中区分出服务内容成本不同，从而准确地核算成本呢？按照传统的ERP实施思维方式，大概就是要搞“精细化管理”了：要不将“运马桶”和“运床垫”分为不同的服务项目主数据，要不在订单信息中增加运输物尺寸的数据项，业务流程上，就需要揽收人员现场测量运输物尺寸。

后台ERP系统要和前端手持系统紧密连接取得相关数据。前端输入数据时，如果设定很多种服务类目和选项，揽收人员的系统操作会非常麻烦，他很难在APP中从很多服务项目中挑出一个正确的选择，要不就乱输一个；将体积测量数据作为一个订单属性，也会增加前端业务操作和数据输入的复杂度。

直到我看到顺丰科技开发的这项黑科技（黑科技|快测AR，一键测量体积）：

利用人工智能的测量方式，将前端业务操作彻底简化，在ERP系统中，无论是细化服务项目，还是增加体积参数，都可以直接从前端取得数据，而无需业务人员复杂操作、避免数据错误。将逻辑的复杂性放到后台系统，用户体验和业务流程大大简化。这是ERP业务流程被AI优化的例子。

（二）AI改造CRM

传统CRM系统中利用销售自动化（SFA）功能用来记录线索、商机以及销售状态，指导销售行为。然而，实施CRM系统经常遇到的问题是销售人员不及时、准确地在系统中输入客户信息。同时，销售人员跟客户互动的技能，因为销售人员本人的经验或能力问题，往往参差不齐，造成销售有效性难以掌控。

直到最近在汽车、金融等领域实施了几个人工智能支持的智能CRM系统，彻底改变了我对传统CRM应用的认识。

新一代CRM系统的核心功能和流程并没有实质性改变，然而利用自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音(Text To Speech，TTS)以及自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）等一系列人工智能技术，改变销售人员和CMR系统的人机互动方式，确保了流程效率和数据准确性。

一些银行已经使用了机器人电话外呼，这对于简单的客服活动有一定的作用，但是这是一种没有温度的沟通，不适合于高价值产品、复杂的销售过程，后者还是需要人类销售人员执行。利用大数据和人工智能辅助销售人员和客户的沟通过程，例如这样一些场景：

• 在用户触达（当面交流或者电话接通）的一刻，从用户大数据平台自动产生用户画像，制定个性化的销售策略和话术

• 根据用户个性化特征和预设的销售策略 ，自动产生销售话术列表，例如产品意向、预算、购买时间、竞品比较等

• 在与客户沟通过程中，自动分析用户回答，确保销售行为检查单和话术都被覆盖到，确保了销售人员行为的一致性和有效性

• 根据客户反馈，提取关键词结合销售知识库，搜索匹配答案，呈现在销售人员眼前作参考；

• 自动匹配用户大数据，便于销售了解客户背景诉求，针对性应答

• 监控销售人员和客户情绪，避免产生沟通冲突

让我印象深刻的是这套系统解决了长期以来CRM系统实施的痛点：数据录入问题。在销售人员和客户的语言互动中，人工智能（语音识别和语义理解）可以从对话中自动提取出CRM系统中所需的客户、商机等相关信息，自动填充进CRM系统的有关字段里。我们在实际的实施中，准确性达到98%以上，几乎可以完全替代掉传统系统的手工录入工作。

市面上有不少智能语音外呼解决方案，不过，怎样结合传统CRM以及其他管理后台系统，以及整合多个大数据引擎、人工智能引擎，怎样设计和优化业务流程，需要对企业的整个运营流程和后台系统有很深的认识。

不仅如此，基于这类平台还可以延伸出企业销售人员培训和技能提升、服务质量监控、销售有效性的机器学习等场景，例如在销售人员能力提升上，这是一个朋友做的原型产品（未经作者本人实测，纯为友情分享）：

总之，数字化改变了我对传统信息系统的认知。不过实施这些数字化场景，需要对ERP、CRM等传统企业信息系统以及相关业务流程有很深的理解，并不是ERP、CRM过时了，而是在数字化时代焕发了全新的前台场景，改变了业务流程设计思维和假设 ——这也是我们这些ERP、CRM老兵在数字化时代的价值。