案例 18 · 生物科技经营与销售

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诊断过程中有一个原则，不要看到一个问题就马上判断它应该用AI，销售提成就是一个
例子。它本质上是信息化和数据问题，我们就先帮企业选购CRM，把散落在销售个人手
里的客户、订单、绩效数据统一进系统，等数据沉淀下来，再交给后面的数据分析和AI
使用。
第二步，是补数据基础。
企业想做智能化，信息化和数据化是基础，数据必须先能被获取、被汇总、被使用。所
以我们在销售端先把CRM跑起来，再结合数仓把数据逐步汇总。这一步看起来不像AI，
但它决定了后面的AI能不能真正进入业务。AI有很多上下游依赖，数据都没有，模型再
聪明也没有东西可以分析。
第三步，是AI+BI做经营分析。
CRM和数仓搭好之后，我们先通过BI把经营数据转化成销售大盘，再让AI参与分析，比
如不同大区销售趋势怎么样、为什么这个月上涨或下降。除了结构化数据，我们还会把
销售日报、周报和客户拜访记录结合进来，让AI帮助分析月度、季度销售变化背后的根
因。分管销售的管理层因此除了看到结果数字，还能更快理解销售大盘发生了什么，从
而辅助下一步经营调整。
第四步，是把人效提起来。
培训和招聘是两块持续在消耗人的环节。过去培训周期很长，招聘也慢，后来我们把这
些内容逐步搬进AI应用，通过AI陪练和电子化考试帮助新人练习；招聘端也做了AI简历
筛选、打分，并试点自动化一面。
这里有一个调整的过程。一开始我们想得比较直接，先把知识库建起来，新人就能用。
真正跑起来才发现，光有这些还不够，还要和考试、上岗标准、组织方式结合，于是改
成把AI陪练和电子化考试串成一套完整的闭环，边用边根据新人通过率优化。
第五步，是把企业自己的AI团队搭起来。
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