摘要：新一代智能 CRM 选型指标体系主要遵从 AI 导向、系统性、安全合规、可扩展性四项设计原则，以确保指标体系的科学性与实用性。AI 导向原则确保指标体系充分体现人工智能在新一代 CRM 中的战略地位与价值贡献。在指标体系设计中，应重点关注 AI 在客户洞察、业

（一）指标体系设计原则

新一代智能 CRM 选型指标体系主要遵从 AI 导向、系统性、安全合规、可扩展性四项设计原则，以确保指标体系的科学性与实用性。AI 导向原则确保指标体系充分体现人工智能在新一代 CRM 中的战略地位与价值贡献。在指标体系设计中，应重点关注 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。

通过 AI 导向原则，可以促使指标体系在评估中关注系统智能化水平与持续优化能力，确保方案在快速变化的市场环境中保持适应性和前瞻性。系统性原则体现在应覆盖智能 CRM 的关键构成要素，包括技术架构、功能模块、数据治理、安全机制、服务支持等，确保既能评估系统的通用能力，又能识别在不同行业与业务场景下的差异化优势。关键要素下的能力项需明确其业务意义、核心特性和实现要点，并结合典型应用场景说明落地方式，帮助快速匹配需求与系统能力。

安全合规原则确保指标体系以数据与业务安全为基石，将合规性要求贯穿全生命周期的能力评估。由于 CRM 系统涉及大规模敏感数据处理与跨系统数据流转，安全合规出现问题将导致严重后果。

因此，体系设计将安全合规作为所有评估维度的底线要求，其需覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、归档与销毁全生命周期的控制要求，遵循最小必要、目的限定、可审计与隐私优先，并落实身份与权限治理、数据主权边界管理。可扩展性原则是未来可演进的必要条件，确保指标体系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。

可扩展性支持引导选择具备数据域扩展、开放架构、弹性资源调度及生态协作能力的方案，使系统能够顺应企业战略调整和技术革新，实现长期投资价值最大化。

（二）核心评估维度

1.技术架构与 AI 能力

（1）AI 底座能力

随着人工智能在智能化 CRM 系统中的深度应用，AI 底座能力成为衡量系统智能化水平的关键指标。作为支撑上层 AI 应用的基石，AI 底座决定了模型能否稳定、高效运行。具体来说，AI 底座能力主要包含了多源数据融合与治理、AI 模型全生命周期管理、动态算力与资源调度、安全与合规保障四项核心能力。

1）多源数据融合与治理

数据的广度和深度是 CRM 系统智能化的一个关键问题。现实中，数据可能存在来源分散、结构不一致等问题，各渠道客户数据往往孤立存储，难以形成统一的客户视图，限制了 AI 模型的准确性。因此，多源数据融合与治理是确保数据一致性与完整性，提升 AI 应用层性能的关键能力。其功能支持 CRM 业务数据、社交互动数据、IoT 设备、第三方系统等全渠道客户数据的实时接入，确保延迟控制在秒级，离线延迟控制在分钟级；支持全渠道数据的标准化处理，使不同来源数据可直接对比、关联；

支持自动化数据清洗，自动处理数据缺失、重复、异常等情况，提升数据质量；支持数据脱敏，并搭配权限管理系统控制脱敏粒度，确保在查看、分析数据的同时依据法律法规要求保护客户隐私；支持客户 ID 关联映射，通过关联匹配，将同一客户不同渠道的 ID 映射到唯一全局 ID，实现客户 360°视图。通过这些功能，支持构建全域客户数据资产库，实现数据集中化、全生命周期管理，为上层 AI 应用提供数据实时、一致且全面的完整客户画像。

2）AI 模型全生命周期管理

在智能化 CRM 系统中，AI 模型全生命周期管理是保障平台智能化落地的关键能力。当前，AI 模型在系统各功能中深度应用，模型需要随着客户行为、市场环境与业务需求的变化而不断变化，缺乏持续管理的模型将面临性能下降、运维混乱、业务端技术门槛高等问题。因此，AI 模型全生命周期管理能力需涵盖模型从训练、部署、监控到迭代优化的标准化流程。

具体来说，这一能力支持内置常用 AI 模型模板，例如推荐算法、预测模型、自然语言处理模型等，并支持用户基于业务数据进行参数微调，以快速生成符合当前业务场景的模型；支持模型版本管理功能，对每个模型的版本号、训练数据路径、参数配置、评估指标进行存档，在出现性能问题时快速完成版本切换；

支持持续性能监控与预警能力，能够实时更新模型准确率、召回率、AUC等关键指标，并跟踪输入数据分布、预测结果分布、延迟等特征，当发现性能衰减或数据漂移等问题时，需及时预警并触发自动迭代优化流程，确保模型适应新业务环境。全生命周期管理下，这些功能保障了模型可复制、可控、可持续，以低门槛、高效的方式为 CRM 系统提供智能基础。

3）动态算力与资源调度动态

算力与资源调度是确保智能化系统稳定运行与成本可控的重要保障，AI 模型的运行性能与资源利用效率直接影响到业务响应速度和用户体验。随着 AI 在实时推荐、预测建模、语义分析等场景中的深度应用，算力需求呈现明显的波动性与突发性，缺乏动态算力与资源调度能力的系统面临性能瓶颈、任务积压、性能延迟、甚至服务中断等问题。

针对此，这一能力支持根据上层应用的实时需求，自动、智能地分配底层算力资源，例如 GPU、CPU 等，能够在推理请求量高时即时增加 GPU 节点数量以保障推理性能，在批量任务时优先利用空闲算力提升任务吞吐量；支持高并发场景下的稳定运行，并具备弹性伸缩能力，确保在峰值期间资源充足，在空闲时间自动缩减资源投入。该能力能够将底层算力资源转化为灵活、按需、可控的服务能力，实现 AI 功能在高并发、低延迟、低成本条件下的持续运行。

4）安全与合规保障

AI 能力的核心依赖于海量客户数据的采集、存储与智能分析，这要求企业确保数据在全流程的安全与合规性。安全与合规保障能力是 AI 广泛应用下 AI 底座能力的底线要求，其支持智能 CRM 平台在数据采集、传输、存储、处理与使用等全流程嵌入隐私保护机制，例如通过差分隐私技术在分析阶段引入噪声，防止客户数据被反推；在传输与存储阶段实施端到端加密，防止在链路或存储中泄漏。

同时，该能力支持不同地区法规自动适配，在不同数据主体所属司法辖区下，自动启用符合当地法律的合规策略与数据处理规则。为了保障数据与AI 模型调用的可追溯性，该能力还支持提供操作审计日志，记录并可精准查询每次数据访问、模型调用、参数调整等操作的时间、用户、操作类型与结果，确保 AI 应用的合规性。

（2）上下文能力

在智能化 CRM 中，上下文能力是影响 AI 性能的重要因素。该能力支持系统在客户交互与业务流程中，持续采集、理解并利用多维信息来指导决策，是推动 CRM 系统转变为“主动业务助手”的关键基础能力。其具体包含了上下文的整合、理解与建模、实时更新与记忆能力。

1）上下文整合能力

智能化场景下，用户的操作背景、所处业务阶段、外部环境状态等因素都会对 AI 的决策产生直接影响。因此，系统需要具备自动采集、融合并关联与当前交互相关的全量信息的能力，从而构建“立体上下文”，为智能推理和任务生成提供高质量的信息输入。上下文具体包括用户行为上下文，例如在 CRM 系统中查看客户详情、创建工单、修改商机状态等操作记录，以及点击按钮、输入文本、语音提问等实时交互动作；

业务数据上下文，支持将当前业务阶段的实时数据与过去三十天的沟通内容、服务工单和交易数据等历史交互信息结合起来，形成对客户行为和需求的完整理解；以及系统环境上下文，例如当前时间、用户角色、所处功能模块、交互渠道等。通过对这些不同维度的自动化采集与整合，系统能够在用户发起请求或执行操作后，及时生成与业务高度相关的场景画像。

2）上下文理解与建模能力

上下文理解与建模能力是系统实现智能响应与决策的核心环节，其关键在于通过语义分析与逻辑关联，提炼上下文的核心意图及隐含需求，以支持系统读懂当下业务语境，辨别用户真实诉求。该能力支持意图识别，确保对用户在当前交互中的核心目标的高识别准确率，例如能准确区分查询数据、寻求行动建议、解决异常问题等意图，并能在分析过程中自动排除无关或噪声信息；

支持时序关联，能够将上下文信息按事件发生顺序进行梳理，识别不同事件之间的因果关系，判断潜在业务逻辑链条；支持优先级分配，确保能准确评估不同上下文要素的重要性，将对当前决策影响更大的信息置于优先处理位置，例如将客户的当前投诉状态优先于数月前的普通咨询记录，以确保输出的响应始终聚焦于最关键的业务要素。通过包含意图、时序和优先级的上下文理解与建模能力，系统能够在复杂业务场景中快速挖掘本质，生成针对性的业务建议。

3）上下文实时更新与记忆能力

为保障智能化 CRM 系统的连续性服务及高效业务衔接，需具备上下文实时更新与记忆能力。该能力支持在新交互发生时基于最新动态刷新上下文内容，确保上下文信息实时更新延迟达秒级内；同时支持自动保留长周期交互中具有业务价值的关键信息，确保长时记忆高准确率。例如，当客户上午投诉物流延迟，下午再次联系时，上下文支持自动关联并携带上午的投诉处理进度，避免用户重复说明。这一能力能够在保障信息时效性的同时，确保跨时段、跨会话的业务连续性。

（3）推理规划引擎

推理规划引擎是智能化 CRM 系统中实现业务流程优化的主动驱动与自动化执行的关键能力。它在依靠底层数据及算法能力的基础上，综合考虑了业务逻辑、上下文信息与任务目标等多个因素，形成可执行的行动路径，推动 AI 走向真正行动。其核心能力体现在深度业务推理与任务生成、跨系统自动化执行、实时状态监控、结果闭环反馈四个层面。

1）深度业务推理与任务生成

智能化场景下，业务目标呈现多维、动态特征，常需包含客户画像、历史行为、产品库存、人工可用性等多源异构信息。深度业务推理与任务生成能力能够确保合理、高效决策。该能力支持拆解目标要素，即将业务目标解析为明确的子目标与约束条件，并标注优先级、时间敏感性和成功判定标准等；支持生成可落地的方案，即根据拆解出的子目标生成可选方案集并根据预估收益、资源消耗、风险评估与执行时长等进行优先级排序；支持将选定方案拆解为具备明确触发条件、输入输出、依赖关系的原子任务；支持为每个任务自动匹配最优执行主体，包括系统自动执行、指定人工参与、第三方工具等。

2）跨系统自动化执行跨系统

自动化执行能力是系统实现业务高效落地的关键保障。该能力支持与 CRM 内外部各类业务系统和工具的无缝衔接，并可在满足条件时自动触发任务执行。例如，能够调用营销自动化平台发送短信或邮件，通过工单系统分配客户服务任务，或与日历工具联动为销售人员自动创建跟进日程。

在执行模式上，该能力支持“人工+自动”的混合模式，当任务涉及复杂客户沟通、个性化方案制定等需要人工介入的环节时，系统会自动通过多渠道向对应员工推送任务提醒，并附带执行标准、参考资料及所需背景信息，确保人工操作的规范性与高效性。同时，系统支持完整记录人工执行的过程与结果，将其纳入任务闭环管理与后续分析，实现任务执行的可追溯与可持续优化。

3）实时状态监控

在多参与方、多触点的智能化复杂场景下，实时状态监控能力能够确保任务执行全程可见、异常可控，是保障自动化执行的关键一环。该能力支持全程跟踪每个任务执行状态，包括待执行、进行中、已完成、异常中断等，确保任务状态监控实时性达秒级；支持实时异常检测与管理，确保出现异常时自动触发预测规则，例如自动重试多次、提升任务优先级、切换至备用执行渠道等；在复杂异常场景中，支持基于实时数据重新推理，确保业务不中断。

4）结果闭环反馈结果

闭环反馈能力是实现动态调整和持续改进的关键功能。该能力支持在任务执行完成后自动采集结果数据，并与规划目标进行对比分析，通过自动采集包含任务完成时间、性能指标、资源利用、异常情况等多维度信息并进行数据分析，判断执行效果是否达标，识别偏差和不足；支持将结果反馈至推理规划引擎，作为后续决策和方案优化的依据，实现“规划→执行→反馈→优化”的迭代闭环。

2.功能完备性与场景适配度

（1）通用功能完备性

通用功能完备性包含系统在客户全生命周期管理、预测分析、全渠道互动、营销自动化和数据分析等核心领域的支持程度，其直接影响系统在企业日常运营中的覆盖广度和业务驱动能力。

1）客户全生命周期管理能力

客户全生命周期管理能力支持覆盖从客户线索获取、商机转化、合同签署到售后服务的全流程管理。线索管理支持多渠道线索采集（如官网表单、社交媒体 API、外部数据导入），并能通过去重算法与自动评分模型提升线索质量；商机管理支持销售漏斗可视化、转化率分析以及关键节点的自动提醒与任务派发；客户画像能通过交易数据、行为日志、外部数据接口等多源数据实时更新，并支持高维度特征存储与查询；售后管理支持内置工单系统、客户满意度调查与自动质检。

2）预测分析能力

预测分析能力支持利用 AI 算法对销售机会、客户需求及市场趋势进行预测洞察。销售预测需考虑历史数据、外部指标及行业趋势，支持多模型对比与动态权重调整；推荐引擎提供多种智能推荐模型，以提供个性化产品与推荐；流失预警支持基于客户活跃度、交易频率、服务互动质量等多维指标识别潜在风险，并生成跟进任务或预警工单。

3）全渠道互动能力

全渠道互动能力支持电话、短信、企业微信、钉钉等多渠道接入，并确保会话内容统一归档及上下文连续。在实时同步方面，支持采用统一会话 ID 与跨渠道消息队列等机制，保障多渠道消息实时同步与上下文关联；在智能客服方面，支持结合自然语言理解与对话管理模块，保障自动应答、会话质检、意图识别等功能。

4）营销自动化能力营销自动化能力

在客户细分上支持静态标签与动态规则双模式划分；在自动化营销上支持可视化流程编排，覆盖条件判断、分支逻辑、多渠道触发等；在实时检测上支持内置活动效果追踪与归因分析引擎，保障点击率、转化率、ROI 等核心指标的实时监测与计算，并基于 A/B 测试与反馈数据动态优化营销策略。

5）数据分析能力

数据分析能力支持跨数据源融合、自定义报表生成与多维度可视化展示。跨数据源融合支持多类型数据统一接入、标准化处理与语义映射，保障数据在结构、格式等维度上的一致性；自定义报表生成支持基于业务需求灵活定义报表模板、字段指标及计算逻辑，可按时间区间、客户细分、渠道来源等多维度进行条件筛选与聚合计算，满足不同群体差异化分析需求；多维度可视化支持趋势图、热力图、地理分布图等多种图表类型，保障关键指标的实时监控与预警。

（2）场景适配度

场景适配度是指系统在不同行业、企业规模、组织架构及业务流程中的灵活性与可定制化能力，确保系统能够高效匹配用户特定的业务逻辑与使用习惯，并具备持续扩展的潜力。该能力具体包含行业辅助解决方案、业务流程适配与扩展、业务集成、用户体验个性化四个方面。

1）行业辅助解决方案

系统可提供针对特定行业的预置解决方案或组件包，以辅助企业快速应用，包括行业数据模型、行业 AI 应用等。对于行业数据模型，系统可内置符合行业惯例的客户标签、业务实体与数据字段；对于行业 AI 应用，系统可提供经过行业数据预训练的 AI 模型作为可选项，以解决特定行业场景问题。

2）业务流程适配与扩展能力

业务流程适配与扩展能力在流程编排上支持以模块化、可组合的方式提供 AI 功能，将其封装为可独立调用的“原子组件”（如情绪分析、预测评分、文本摘要），通过低代码流程引擎与现有业务系统无缝衔接，并支持自定义触发条件，同时需确保场景化最佳模板的高复用率及兼容性；在数据字段上需提供灵活的数据映射与字段适配功能，支持自定义输入、输出字段，并兼容多种数据格式。

3）业务集成能力

系统需具备面向多元外部生态的业务集成能力，通过标准化的开放接口连接第三方能力，包括用户自研工具、第三方 SaaS 服务或开源 AI 组件。系统还需提供接口认证机制（如 OAuth 2.0、API Key）、调用限流与监控功能，保障集成的稳定性与安全性。

4）用户体验个性化能力

用户体验个性化能力支持根据不同用户角色与业务使用习惯进行深度个性化配置。针对角色与权限定制，支持自定义角色类型（如管理员、业务分析师、普通用户）及其权限范围，确保数据安全与操作边界；针对交互方式定制，需提供多种 AI 交互入口模式，包括独占模式、助手模式、嵌入模式等，并提供多样化输出形式，包括文本报告、可视化图表、业务组件等，支持用户保存个性化配置。

3.数据治理与安全合规性

（1）数据治理能力

数据治理能力体现了系统在数据管理中的制度化与精细化水平，是系统稳定运行的必要保障。数据治理能力需支持数据标准化、数据质量控制、元数据管理及数据全生命周期管理。具体来说，数据标准化支持通过统一的数据定义、编码规范和接口协议，确保在采集、存储、交换与分析等全链路中保持一致性，从而消除信息孤岛并提升数据互操作性；

数据质量控制支持使用自动化校验、异常检测、多级清洗等方式，持续监测并优化数据的准确性、完整性及一致性；元数据管理支持对数据来源、数据结构、数据用途等进行系统化管理，确保数据资产可追踪管理；数据全生命周期管理支持从数据生成、传输、存储到使用再到归档与删除的全过程管理，确保数据在全过程保证质量与合规要求。

（2）数据安全能力

数据安全能力需包含加密保护、访问控制、审计与监控、灾备与恢复四大方面的能力，以有效防范数据泄漏、数据篡改及数据丢失风险。

1）加密保护

加密保护能够防止数据在传输、存储等多个阶段被截获或篡改。在传输环节，需全链路采用 TLS/SSL 加密协议，确保客户端、服务器等多端间数据传输安全。在存储环节，需进行敏感字段加密，支持AES-256 与 3DES 等安全算法；支持整库透明加密，密钥统一由 KMS集中管理；对于文件与对象存储，应支持由客户自定义密钥进行加密；在应用层面，需启用字段级加密与脱敏机制，实现敏感字段掩码显示，仅授权用户可访问完整数据；对备份数据，需确保每日全量加密备份，并保障月级长时间留存。

2）访问控制

访问控制能够确保系统资源仅被对应授权用户访问，并在最小权限原则下使用。该能力需支持精细化权限管理，能够基于角色、职能及业务场景等多维度构建权限体系，在实体级根据不同权限限制数据、对象、业务的访问，在字段级支持细粒度的可见性与可编辑性控制，在动态性上支持结合用户属性、访问时间、访问设备等信息实现基于上下文的动态权限控制。访问控制还需支持身份认证，在登录环节，通过双因素认证、IP 白名单限制、设备绑定、会话超时锁定以及强制密码复杂度策略等方式，提升安全性。对于多租户架构，还需确保不同客户间的数据隔离，避免跨租户数据访问风险。

3）审计与监控

审计与监控能力旨在对系统操作与安全状态进行全方位记录与实时防护，确保潜在风险被及时发现并处置。在审计方面，应具备完整的操作日志记录机制，能够详细记录包括用户登录、数据导入与导出、权限变更、配置修改等关键操作，并确保日志留存周期不低于五年。在监控方面，需覆盖应用层、主机层及网络层，进行多维安全防护。

在应用层，需部署 Web 应用防火墙，识别并拦截 SQL 注入、跨站脚本攻击等 OWASP Top 10 常见风险；在主机层，需支持入侵检测、漏洞扫描与恶意代码防护能力，实时发现并阻断威胁；在网络层，需通过 VPC 隔离、安全组策略及 DDoS 防护等方式，保障数据传输与访问链路的安全性与稳定性。审计与监控还应与告警机制联动，实现异常事件实时告警与自动响应，实现闭环安全监控与管理。

4）灾备与恢复

灾备与恢复能力确保在系统出现硬件故障、网络中断、恶意攻击等情况下能够保障数据持续可用与业务快速恢复。该能力支持实时异地备份，数据库需具备跨可用区高可用部署与数据同步能力，确保主备节点在不同物理位置运行并实现实时同步，防止单点故障导致的数据丢失；支持每日全量备份，对所有业务数据每日生成完整备份文件，确保备份文件保留周期达月级，并提供 11 个 9 数据持久性保障；支持快速恢复能力，在用户误操作、逻辑错误或数据损坏等场景下确保完成快速历史数据恢复，在灾难发生时能够通过备份镜像快速重建应用与数据库实例，确保关键业务持续运行。

（3）数据隐私保护能力

数据隐私保护能力包含合规认证、隐私控制及数据主权三个方面，以确保个人信息及敏感数据在采集、存储、处理和数据流转过程中符合相关法律法规与行业标准，最大限度降低隐私泄露风险并保障用户权益。

1）合规认证

合规认证能够确保系统在隐私保护方面达到国际及国内权威标准要求。企业需基于隐私合规要求，完成隐私合规基线、个人信息识别梳理、隐私合规差距分析、隐私合规白皮书、隐私政策内容优化建议及整改方案实施等。对国际标准，需支持并通过 ISO 27001 信息安全管理体系、ISO 27701 隐私信息管理体系及 ISO 27017 云服务安全管理等认证；对国内标准，需通过国家信息安全等级保护三级认证以及 CCRC 移动应用安全认证，以确保在不同业务及地域环境下的合规适配性。

2）隐私控制

隐私控制确保在数据全生命周期有效避免个人隐私泄漏，并保障用户对个人信息的知情权与控制权。该能力需支持数据脱敏，例如对身份证号、联系方式等敏感字段进行掩码显示，并按授权级别开放相应完整度的信息；支持数据匿名化处理，确保报表及分析数据的匿名导出，剥离个人身份字段，降低反向识别风险；支持隐私声明，需提供合规模板，协助企业满足 GDPR、《个人信息保护法》等相关法律法规的要求。

3）数据主权

数据主权能力能够确保数据存储与处理符合业务所在国家或地区的法律法规要求，在全球化运营背景下的跨境数据流动场景中实现合规运营。该能力需根据客户海外业务的分布区域、数据体量及业务模块需求，提供多类数据中心部署方案，包括本地化部署、区域性数据中心建设、混合云部署等，确保数据在地理边界内存储和处理，满足不同司法辖区的跨境合规要求。

4.服务支持与生态开放性

（1）服务支持

服务支持需涵盖运维、模型优化与迭代、行业顾问、实施与交付支持。运维支持需提供 7×24 小时多渠道响应机制，配备明确的服务等级协议及本地与远程运维能力，以保障业务连续性；模型优化与迭代需支持模型的持续优化、模型重训练、版本管理等，保障模型灵活性与准确性；行业顾问需支持行业最佳实践与顾问服务，提供成熟案例和流程模板；实施与交付支持供应商涵盖需求调研、方案设计、定制化开发、系统集成、数据迁移和用户培训等环节，确保系统平稳上线。

（2）可扩展能力

在智能化演进背景下，可扩展能力是确保系统持续发展和灵活适应的关键，能满足技术迭代、各类业务场景及行业需求的长期要求。该能力主要包含模块化工具体系、多维度扩展能力、生态化适配机制三个方面。

1）模块化工具体系

模块化工具体系支持为用户提供覆盖 AI 全流程的标准化组件库，实现快速、灵活的功能构建与部署，降低定制化开发的门槛。在工具类型上，需支持数据处理工具（如数据清洗、特征工程插件）、模型训练工具（如训练模板、推理引擎接口）、可视化配置工具（如 AgentBuilder、Prompt Builder、Action Builder、智能流程配置器）等，覆盖数据到模型到应用的完整生命周期，并保障工具调用的高成功率。在使用方式上，需支持“拖拽式组合”与参数化配置，确保拖拽式工具的快速响应及新功能的快速搭建。

2）多维度扩展能力

多维度扩展能力支持系统在横向与纵向实现灵活扩展，满足兼容外部系统与深化功能颗粒度的需求。横向扩展支持基于标准化协议（如 MCP、OpenAPI 等）实现与外部系统（如 ERP、营销自动化平台、客服系统）的无缝对接，需确保支持多种主流外部系统的标准接口，实现数据互通与功能联动；纵向扩展支持通过插件市场接入行业化工具，或允许企业自研工具接入底座，实现功能颗粒度的细化与垂直场景的深度适配。同时，需提供统一的扩展管理框架，支持接入工具生命周期的全程管控，包括注册、配置、更新与下线等环节，确保系统稳定性与安全性。

3）生态化适配机制生态化

适配机制确保平台在版本管理、权限管控与效果监控等方面与生态系统保持高效联动。在版本管理上，支持工具版本更新的高兼容性，确保依赖工具的上层应用在版本升级迭代时可无缝衔接；在权限管控上，支持按角色分配工具使用权限，确保不同角色的访问边界与操作范围符合安全规范；在效果监控上，支持提供工具使用监控面板，监控并记录各工具的调用频率、成功率及资源消耗，保障高并发场景下的快速响应，工具资源占用监控的低延迟，以及异常工具的快速切换。

（3）与 aPaaS 平台的原生互通性

与 aPaaS 平台的原生互通性是确保系统能够与企业现有数字化业务平台实现高效协作的关键能力。其目标在于实现数据、功能与流程的无缝连接，提升整体业务流程自动化与智能化水平。该能力包含多模态数据共享与流转、标准化功能接口与统一服务编排、平台流程嵌入与协同、统一架构部署与安全协同四个方面。

1）多模态数据共享与流转能力

多模态数据共享与流转能力主要涉及数据共享、数据映射与数据流转，确保数据能够在不同环节间动态生效。数据共享支持跨平台、多模态数据的统一访问与转换，包括结构化数据（如关系型数据库表、Excel 文件）、非结构化数据（如文本、图像、音视频文件）及向量数据（如由 AI 模型生成的特征向量、嵌入向量）；数据映射支持提供可视化、零代码的映射工具，实现字段级映射、数据类型转换、复杂字段拆分与组合等功能；数据流转支持通过实时同步通道（如变更数据捕获、消息队列）确保数据更新的低延迟同步。

这一能力能够支持系统将传统客户交易记录转换为 AI 模型可识别的特征向量，同时将 AI生成的预测结果（如客户流失概率、销售机会评分）以结构化字段形式实时写回 aPaaS 平台，以达到跨平台流转需求，确保后续业务流程自动化决策。

2）标准化功能接口与统一服务编排能力

标准化功能接口与统一服务编排能力可显著提升系统与 aPaaS平台的互通效率。标准化接口需提供符合 OpenAPI、gRPC 等标准规范的接口库，覆盖 AI 核心能力，并支持 aPaaS 平台直接快速调用；统一服务编排需内置低代码服务编排引擎，将 aPaaS 平台的业务功能（如库存查询、订单创建、客户信息检索）抽象为可调用的“原子服务”，与 AI 功能节点灵活组合，并支持多个跨平台服务组合。

3）平台流程嵌入与协同能力

平台流程嵌入与协同能力支持传统流程引擎的标准节点格式，以及将 AI 功能模块（如意图识别、预测节点）封装为 aPaaS 平台流程引擎可识别的标准组件（如 BPMN 节点），实现 AI 节点在业务流程中的无缝嵌入；同时支持反向嵌入，AI 平台的自动化流程可自动触发 aPaaS 平台的业务流程，形成端到端闭环协作。这种双向驱动能够保障智能化原子能力与传统业务系统的信息流通与快速响应。

4）统一架构部署与安全协同能力

在架构部署方面，需适配 aPaaS 平台的运行环境（如虚拟化环境、K8s容器集群）；支持混合部署模式，即部分AI组件可在私有云部署，aPaaS 平台核心服务可在公有云环境部署，以兼顾安全性与弹性扩展能力。在安全协同方面，支持提供统一身份认证接口、权限管理体系，并生成统一的合规审计日志，覆盖数据流转、接口调用、流程执行等关键操作记录。

（三）指标权重与评分方法建议

智能 CRM 的选型评估工作本质上是一个复杂的多标准决策问题，涉及对众多定量与定性、当前与未来、技术与业务因素的交叉考量。若采用简单的功能清单对比或纯粹依赖主观判断，可能导致选型结果偏离长期业务目标。

为规避此类风险，并确保选型过程的严谨性、透明度与可追溯性，本报告提出一套结合层次分析法（Analytic HierarchyProcess，AHP）与加权综合评分模型的混合评估方法论。该方法论旨在将评估委员会的专业判断与业务战略优先级进行量化结合，以期获得科学、客观且高度契合企业特定需求的综合评估结论。

1.混合评估模型设计

该混合评估模型包含两大核心方法，分别用以解决“权重确定”和“评分方案”两大核心问题：

1) 用于权重确定的层次分析法：层次分析法是一种成熟的多标准决策分析方法，适用于将复杂的定性问题转化为可量化的优先级排序。在 AI CRM 选型中，AHP 通过引导评估专家对各级指标进行两两比较，能够系统性地将专家的经验判断和企业的战略导向凝聚为一套精确的权重系数，确保最终的评估模型能准确反映企业对不同能力的重视程度。

2) 用于评估方案的加权综合评分模型：在 AHP 确定各指标权重的基础上，该模型对每个候选供应商的各项能力进行评分。通过将各指标得分与其对应权重相乘并加总，可以计算出每个供应商的技术能力总分。此外，模型将价格作为一个独立的、标准化的评分项进行处理，最终结合技术分与价格分，得出综合性价比得分，为最终决策提供量化依据。

2.AI CRM 选型权重体系

建议AI CRM 选型指标的权重分配并非一成不变，而应充分体现企业当前的战略重心、业务成熟度、技术基础及行业特殊性。企业应在选型初期，由 IT、业务（销售、市场、服务）、数据安全等部门共同组成的评估委员会，根据以下原则确定权重。

一是分层权重设置。建议采用三级权重体系，分别对“核心评估维度”（一级指标）、各维度下的“评估模块”（二级指标）以及各模块下的细分评估项（三级指标）进行权重分配。其中，一级指标包含四大核心评估维度，即：技术架构与 AI 能力、功能完备性与场景适配度、数据治理与安全合规性、服务支持与生态开放性。下表为三级指标设置建议。

二是权重调整。权重体系应具备灵活性，能够反映不同发展阶段企业的差异化需求。下表提供了两种典型企业类型的权重分配建议作为参考，企业可根据自身情况进行调整。

3.评分方法与流程

在确定权重后，评估委员会需对每个候选供应商的方案，针对指标体系中的最细分能力项进行打分。建议采用 5 分制进行评估，以确

保评分的清晰度和一致性。具体评分标准定义建议如下：

5 分（卓越）：全面超越预期，功能/能力行业领先，提供创新性解决方案，并有成熟可验证和可复制推广的成功案例。

4 分（优秀）：完全满足所有明确提出的需求，能力扎实，性能稳定，具备良好的前瞻性。

3 分（满足）：满足大部分核心需求，基本功能可用，但在某些非核心方面存在少量差距或不足。

2 分（部分满足）：仅满足部分核心需求，存在明显功能缺失或技术短板，需要大量定制开发才能满足要求。

1 分（不满足）：完全不具备该项能力，或与企业需求存在根本性冲突。通过计算加权总分，企业可以得到一个关于各候选供应商方案与自身需求契合度的量化排名。

来源：思瀚研究院