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改变商业比AI更让人心跳加速的#xff0c;是那句被反复传颂的口号#xff1a;大模型时代#xff0c;所有企业都得重做一遍。这句话不止一个大佬说过。听起来像是一句革命宣…““致敬十年”大型策划火热进行中欢迎报名参与。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业比AI更让人心跳加速的是那句被反复传颂的口号大模型时代所有企业都得重做一遍。这句话不止一个大佬说过。听起来像是一句革命宣言让人热血沸腾。但细思之下这句话的背后却隐藏着一个让许多企业不寒而栗的问题如果一切真的需要重来企业过去十几年构建的技术壁垒、产品优势以及能力优势这些看家本领会不会在顷刻间荡然无存从“技术选项”到“基础设施”和“商业思维”的跃迁意味着AI不再仅仅是工具层面的创新而是正在重塑企业服务的底层逻辑和价值交付方式。在这一转型浪潮中那些依赖传统SaaS模式和标准化工具生存的公司面临着前所未有的生存压力与转型机遇。为了探寻这一问题的答案我们深入走访了纷享销客、神策数据与灵快科技等处于AI转型前沿的企业。通过他们的实践探索、战略思考与行业洞察我们试图找寻企服行业在AI时代下的答案。推倒再建一场无休止的迁徙“长期主义”在科技圈是政治正确但现实却是大多数企业的长期发展路径被频繁的技术变革切割得支离破碎。2010年前后“云化”与“移动化”成为第一波技术浪潮2015年左右“平台化”与“中台化”的理念风生水起到了2018年“国际化”与“出海”又成为新的风向标。每一次风向的转换都像是一道不容置疑的命令迫使企业重构产品体系有时还要拆了东墙建西墙。“这十年就像在不停地翻新房子本来是计划盖一个摩天大楼但是刚盖到五层就推倒重来。”纷享销客创始人罗旭的比喻道出了很多企业的心声。他在2011年创立了CRM公司纷享销客亲身经历了多个技术周期的淬炼与迭代对技术和商业之间的拉扯体会尤深。这种追逐造成了致命的“速度差”技术迭代的速度远远快于商业价值变现的周期。许多公司耕耘了十几年在市场上建立了相当的知名度但财务表现却大多在十亿元人民币的门槛内外徘徊。与此形成鲜明对比的是Salesforce在2024财年的营收已超过348亿美元。这一巨大差距的背后是一个残酷的商业现实许多产品刚刚达到“产品-市场匹配”的临界点尚未充分享受规模化带来的商业回报就不得不为了适应新一轮技术浪潮而重启研发投入。频繁的技术追逐导致企业产品布局分散化战略焦点不断漂移。更根本的是企业服务的价值主张始终未能真正占领客户心智“你究竟为我带来了什么不可替代的价值”这个问题许多厂商至今未能交出令市场信服的答卷。如今AI——这个前所未有的超级变量如同一面高倍放大镜将这个长期存在但悬而未决的行业顽疾无比清晰的暴露在所有人面前在AI主导的新时代纯粹依赖产品销售的企业服务公司到底还有没有生存空间企服为何成了数字经济的“差等生”在过去二十年数字经济的澎湃浪潮中消费互联网孕育了巨头产业互联网讲述了宏大故事但企业服务To B这个赛道为何却陷入一种微妙的尴尬能实现稳定盈利者寥寥无几堪称数字经济的“差等生”病根何在神策数据CTO曹犟的分析一针见血企业服务的传统模式存在“责任盲区”。科技厂商交付的是一个封装好的工具但工具能否产生价值却极度依赖客户自身的技术消化和业务重构能力。客户花了真金白银买到的与其说是“解决方案”不如说是一张通往结果、却需要自己披荆斩棘的“地图”。而地图和到达是两回事。为了弥合这道“价值鸿沟”厂商往往被迫投入高成本的专家资源提供深度咨询、贴身实施等“人力密集型”服务如同为每一台售出的精密仪器配备终身制工程师。然而这条路径严重背离了软件产品赖以生存的“规模效应”法则使企业陷入“不做定制化服务KA无法生存做了KA则被拖入成本泥潭”的两难境地。“为什么北美许多SaaS巨头只做标准化产品有限服务却能活得滋润‘不做KA就死’或许只是中国市场的特定解。”曹犟分析认为。选择“小而美”专注服务那些需求标准、能力强的客户标准化产品或许足够但极易陷入低水平、低利润的内卷红海。选择服务KA就必须纵身跳入其复杂、非标、千奇百怪的业务深渊。这道选择题在过去几乎无解。如今大模型带来的“强泛化可交互”能力成了破题的关键变量。AI不是“新工具”而是“新土壤”AI带来的绝非一次普通的技术升级。“它是一个‘终结性’的里程碑”罗旭断言“就像从农业社会跨入工业社会。今天的企业必须完成从信息化到自动化的惊险一跃否则就会出局。”AI带来的冲击对于CRM这类与市场变化紧密相关的系统尤为剧烈。与相对稳定的ERP或HR系统不同企业销售战略需要因时而变今年全力发展直销明年可能转向渠道这个季度追求市场份额下个季度可能强调利润。“AI时代是‘千企千面、千时千面’的时代。”罗旭总结道“系统必须具备极高的柔性能为不同的企业在同一企业的不同发展阶段智能呈现最适配的状态。短期看纯粹‘闭门造车’式的标准化产品空间会受挤压长期看那些深入复杂业务场景、并能将行业认知与AI深度耦合的公司将释放出最大价值。”一个深刻的产业悖论由此浮现标准化是软件时代规模效应的基石但企业级市场最深厚的价值却始终藏于那些与独特业务流程深度咬合的“非标”地带。破局之路标准化产品的“黄昏”与“黎明”在海外一些领先的AI原生企业已经开始了全新的模式探索为我们提供了有价值的参考。Palantir直击CEO的战略决策痛点其AIP平台通过数据“实战推演”交付关键任务结论成为真正的“决策大脑”Databricks将割裂的大数据与AI工作流统一其Lakehouse架构交付“即时可用的洞察力”让数据直接转化为行动力更激进的如Upstart它基于AI风控模型直接向银行交付“优质贷款资产包”风险自担、按效果收费将软件服务彻底金融化为结果保障。它们的实践指向了同一个方向越过工具层用AI系统形成闭环直接交付商业确定性。曹犟也注意到了这些海外企业的最新动态他也有着相类似的观察不过他的思考比较辩证“并非标准化产品没有未来而是传统‘只交工具、不管结果’的模式遇到了天花板。”神策数据成立于2015年是中国领先的大数据分析和营销科技服务商。一直奋战在一线他们对市场水温的变化非常敏感。曹犟发现市场上一些客户的诉求已发生转变“不要再向我炫耀你的算法多复杂、模型多大我只关心一件事——你的产品能不能直接影响我的核心业务指标。”这意味着价值的衡量标尺正在从技术规格清单SOW上的功能点完成度迁移至如北极星指标、用户增长率、转化效率等与业务结果强绑定的指标上。无论厂商是否准备好在客户心智的战场上一场深刻的价值迁移已经全面开启。架构重生不是外挂“智能插件”而是重构“智能基因”拥抱AI绝非在旧有技术架构上外挂一个“智能聊天框”。它要求企业以AI原生的思维方式在全新的智能土壤上重新规划与播种。一家新锐创业公司灵快科技的产品联创刘天一表示“在AI时代标准化是基础但真正的魔力在于必须在这个基座上生长出千变万化的个性化智能。”灵快科技致力于通过AI Agent技术打造“全链路Data Agent”将人类自然语言需求自动转化为完整的数据洞察报告体现了AI时代产品设计的新思路。纷享销客的实践为这一转型提供了有价值的参考路径。2025年4月纷享销客发布了其首个企业级智能CRM平台——ShareAI标志着其从“连接型CRM”向“智能型CRM”的战略跃迁。其目标是让CRM从一个被动的记录与流程工具进化为一个能够主动赋能每一个业务角色的智慧中枢。ShareAI的架构清晰体现了其设计哲学不是将AI简单嫁接于原有系统之上而是以既有PaaS平台为土壤让智能自然生长。以成熟的PaaS平台为底座在上面构建专属的AI PaaS层。这一层深度融合了行业知识和多模态AI能力形成“AICRM行业智慧”的核心三角。无论是营销线索筛选、销售商机洞察还是服务阶段的智能客服各种AI智能体Agent都能基于统一的AI PaaS平台和深厚的行业知识库提供场景化、定制化的赋能。“我们的AI从诞生起就具备结构化的业务理解能力”罗旭阐释道“而通用的AI平台往往只提供基础的推理能力面对复杂的业务逻辑需要从零开始构建认知框架这在实际落地中难度极大。”他举了一个关于权限的生动例子许多人憧憬用自然语言指令直接生成BI报表看似便捷。但若没有底层严谨的权限管控体系这样的智能体或许只能为拥有“全公司”数据权限的CEO服务。试想一位销售总监若随意提出“查看公司财务数据”系统是否应该毫无保留地呈现这其中隐藏着巨大的数据安全与管理风险。而在纷享销客的CRM PaaS底座中数据权限机制自设计之初就与组织架构深度耦合、一体化构建。这种“天然隔离”的设计不仅确保了数据安全与合规更使得上层AI能在一个边界清晰、可信可控的框架内释放价值让智能真正服务于业务而非制造混乱。新护城河从“最佳工具”到“最佳实践”我们谈了太多AI对传统优势的“破坏”。是的过去用代码砌成的功能壁垒正在松动。但破坏只是表象紧随其后的是破坏性创新。能活到现在的企业都穿越过好几个技术周期了没道理在AI时代就举手投降。旧的城墙在塌新的城墙也在立。当大模型技术日益平权功能模块可被快速复制在AI时代什么才是企业真正的护城河纷享销客的答案铿锵有力“在于对行业的深度理解与知识沉淀。”“我们不仅是一家软件商更是一家‘数字化最佳实践运营商’。”罗旭阐释道。通过服务海量行业客户在严格保护隐私的前提下抽象、提炼出行业的共性最佳实践再将这套经过验证的“行业认知”产品化、模型化反哺给更多客户。他们的壁垒是“知识产品化”的能力——将看不见、摸不着的行业经验转化为可数据化、可迭代的智能。神策数据则将核心竞争力归结为三点品牌信誉与客户口碑、快速抽象业务本质的能力、快速闭环驱动业务的能力。要塑造新的护城河不光是技术问题更要从产品哲学上进行升维。曹犟从两个层面分享了观察·第一系统必须为AI调用而生。过去的标准是Open API开放接口但那主要是给人用的。未来在上面封装一层标准化的模型上下文协议MCP将成为必然。这几乎是工具类产品的进化共识。·第二文档的范式需要革命。过去的文档是写给人看的人可以脑补和纠错。但给AI看的文档必须是绝对精准、高度结构化、毫无歧义的“机器语言”任何细微的模糊都可能造成任务链的崩溃。所以高质量的、机器可读的文档和MCP一样重要。在人机交互上纯粹的“聊天框主义”可能是个误解。“我们发现用户在很多场景下依然需要图形界面GUI的直观操作”曹犟指出“未来更可能是自然语言和图形界面根据场景无缝切换、混合的智能交互模式。”这种“AI友好”的特性甚至会改变产品开发的根本范式。传统模式下一个新需求意味着长开发周期。但在AI原生架构下如果底层能力已经以“工具集”形式就绪那么适应新场景可能主要靠向“知识层”注入新领域知识前端交互可以更灵活轻量。就像从“重建一座工厂”转向“为通用流水线换一套生产配方”。曹犟强调必须建立从数据血缘到AI思考链的全程可解释、可追溯机制。“人类的最终判断权和‘审美’依然关键”曹犟指出“在重大决策上AI可以建议但发动按钮必须在人手里。”这是风险控制的底线也是组织接纳AI的前提。价值从来不在工具本身让我们回到最初那个灵魂拷问大模型时代纯工具类的企业服务公司还有未来吗纷享销客、神策数据以及灵快科技的探索共同指向了一个超越二元对立的答案纯粹交付标准化工具、将使用效果完全抛给客户的“甩手掌柜”模式前路确实越来越窄。客户不愿再为华而不实的功能清单付费他们只愿为可见的业务成果买单。但这绝不意味着“标准化产品”的消亡。恰恰相反强大、灵活、平台化的产品能力是承载AI智能、应对复杂需求的高效基底和必要前提。没有结构化的数据、没有抽象的业务模型、没有稳健的PaaS平台AI智能体便是无本之木。真正的未来在于一场从商业模式、产品思维到企业行动的全面变革·从“卖工具”转向“卖效果”从交付软件转向交付业务价值。·从“产品功能”竞争转向“行业认知”竞争。·从“人适应软件”转向“软件智能适配人”。·商业模式从“非此即彼”走向“分层共生”。标准化产品满足广谱需求AI增值服务深挖个性价值。这场变革要求科技企业必须首先将自己锻造为一个AI原生的组织数据驱动、知识运营、智能决策。正如罗旭所言“我们未来希望交付给客户的正是我们自己在这个变革时代中用真金白银和无数实战验证过的最佳实践。”大模型的洪流终于撕开了一道历史性的裂口。让那些长期被困在“反复重构”的企服厂商第一次有机会触摸到这个行业的本质内核生意的核心从来不是销售某款产品而是帮助客户赢得商业成功。当工具被赋予智慧当软件真正懂得了业务国内企业服务的赛道或许真能迎来千亿级营收的企业诞生。未来从来不在工具本身而在使用工具的人所要抵达的目的地里。而AI正成为抵达那里最短、也最智能的路径。文俊驰/ 数据猿责编凝视深空/数据猿☆往期好文推荐☟【大咖云集·期待莅临】2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI InfraData Agent趋势论坛丨颁奖典礼·上海【金猿产品展】合思L5级无需报销——AI助力企业挖出更多净利润【金猿产品展】WEIQ红人营销平台——基于大数据的红人与企业精准匹配交易平台