先有數據，才能用好AI-機匯管家SCRM

發布時間：2025-03-17 09:24:22

在探討當前科技領域的熱門話題時，AI和大模型無疑成為了眾人矚目的焦點。

仿佛一夜之間，擁有這些技術就成為了新時代的通行證。企業們紛紛投入巨資，急于在這場競賽中搶占先機，生怕稍有遲疑就會被時代洪流所淹沒。

企業爭先恐后砸錢上馬，生怕慢一步就被時代拋下。

但奇怪的是，砸了錢，堆了算力，模型也搞定了，結果一看效果：怎么不如預期？問題出在哪？

模型不行嗎？不是。

算力不夠嗎？也不是。

答案其實簡單——數據不行。

是的，數據。這個被大多數人忽視的角落，才是真正決定AI成敗的關鍵。

AI再智能，也需要通過高質量的數據來進行學習和訓練。就像一顆種子需要肥沃的土壤才能茁壯成長一樣，AI模型也需要優質的數據來支撐其性能和表現。

01企業內的數據

到底是什么樣的？

在當今這個數字化時代，企業數據已成為企業最寶貴的資產之一，是推動業務創新、優化運營決策的關鍵力量。從市場趨勢分析、客戶關系管理到產品研發、生產流程優化，企業數據的身影無處不在。這些數據按照其功能可以分為：

按功能：業務數據（市場數據、銷售數據、客戶服務數據等）、管理數據（人力資源數據、財務數據等）、生產數據、研發數據
按數據類型：結構化數據、半結構化數據、非結構化數據
按敏感程度：公開數據、內部數據、機密數據

在數據的采集和存儲方面，企業通常采用采集器、流程引擎以及服務器數據庫等工具來進行。以財務系統為例，工資數據、賬目流水等結構化數據，是通過財務軟件自動采集、記錄，并按照固定格式編輯存儲于數據庫中的。這些數據就像Excel表格一樣，清晰易懂，方便直接使用。

然而，財務系統中還存在另一類數據，如發票識別、合同掃描等產生的非結構化數據。這些數據以圖片、PDF等形式存在，無法直接進行識別和分析。為了利用這些數據，企業需要借助特定的技術手段，如OCR技術、向量存儲等，對其進行處理后才能轉化為可用的信息。

企業數據龐大而復雜，它們共同構成了企業數據的全貌。通過有效的采集、存儲和處理，這些數據將成為企業推動業務創新、優化運營決策的重要力量。

02企業內的數據

怎么治理？

數據治理，并非僅僅是對數據進行簡單的清洗，而是一套復雜且精細的管理體系。簡而言之，就是為數據設立規矩、制定標準、搭建護欄，以確保每一條數據的準確性和可靠性，以及每一步數據處理的可追溯性。

第一步，數據要有秩序

數據不能處于“誰想存就存、想怎么存就怎么存”的混亂狀態。我們必須建立明確的數據標準，包括數據的來源、類型、歸屬業務、維護責任人、是否敏感以及權限控制等。這些標準必須清晰明確。

對于已經采集和存儲好的數據，如果是可以公開的數據，我們可以通過知識庫、云文檔或附件等形式存儲在特定服務器中，供外部客戶和內部員工查看。而對于企業內部非公開的數據，我們需要根據各部門的職能情況，對各系統及服務器數據庫進行權限配置，實現數據的合理管理。這樣既能監督相關人員的權責利以及數據的有效性，又能避免企業內部數據泄漏和跨部門干預等亂象。

例如，銷售人員不應接觸公司的財務數據，一線研發人員無需知道客戶的成交金額，行政人員也無需了解研發的bug修復情況等。通過工具權限的配置，我們實現了數據的隔離，保證了企業內

第二步，數據要有質量

數據量大并不一定就好，這是一個常見的誤區。數據的質量遠比數量更重要。多余數據、過時數據都會對AI產生負面影響，使其學習到錯誤的邏輯。因此，我們必須重視數據的質量，確保數據的準確性、完整性和時效性。

第三步，數據要可追溯

一個真正成熟的數據治理體系，必須能夠做到每一條數據都有“身份證”，從數據的生成、加工到使用，全流程都可追溯。這樣，我們才能確保AI的每個決策都有據可查，提高決策的透明度和可信度。同時，數據可追溯性也有助于我們及時發現和糾正數據處理過程中的問題，確保數據的準確性和可靠性。

03企業內的數據

到底是什么樣的？

對于企業內工具多，系統多的問題也開始令人頭疼。包括基礎設施、通用辦公軟件、業務/管理系統及PaaS產品等，如企業微信、釘釘、飛書、ERP、CRM、OA、阿里云、騰訊云、華為云等。這些工具在滿足企業需求的同時，也帶來了一系列問題。

管理難度大，運維、業務理解和服務響應尤為突出。多套工具意味著服務器、數據庫等維護成本指數級上升，且需理解工具邏輯、使用方式，甚至編程能力。

系統墻成難題，定制開發、API等方式僅能解決部分問題。系統墻涉及權限、接口，更關乎乙方商業模式、甲方工作方式及雙方業務理解。
權限配置復雜，不同工具權限設置差異大，易出現系統內外權限不一致、數據泄漏等問題。
員工滿意度低，工具增多導致多平臺切換、信息重復錄入、檢索困難，員工對改變工作習慣的工具產生抵抗情緒。

企業在數據問題上的需求是一直存在的，不管大小企業，在當下都需要相當程度的數據支持。針對企業內工具多、系統多帶來的管理難度大、系統墻、權限配置復雜以及員工滿意度低等問題，確實需要尋求有效的解決方案。在數據支持方面，機匯管家SCRM能為企業提供一些幫助。

深度整合：機匯管家SCRM深度整合了企業微信平臺的功能，機匯管家SCRM可以通過API接口等方式與其他系統進行整合，打破系統墻，實現數據的互通互聯。
權限配置靈活：機匯管家SCRM提供靈活的權限配置功能，可以根據企業的實際需求和員工角色設置不同的訪問權限。
精細的權限控制，企業可以確保數據的安全性和合規性，避免系統內外權限不一致和數據泄漏等問題。
強大的數據支持：機匯管家SCRM提供豐富的數據分析工具，幫助企業深入挖掘客戶數據，發現潛在商機。
通過數據支持，企業可以制定更精準的市場策略，提升銷售業績和客戶滿意度。
服務響應快速：機匯管家SCRM提供專業的客戶服務團隊，能夠及時響應企業的需求和問題。在使用過程中遇到任何問題，企業都可以得到及時有效的支持和解決方案。

AI的降臨并未從根本上改變底層數據的基礎性問題，但不可否認的是，AI技術確實具備解決某些以往難以攻克的數據難題的能力。然而，對于AI來說，其真正的價值在于如何將企業數據實際應用起來。AI的強大能力使得企業內部的數據價值有可能被前所未有地充分挖掘和發揮。當AI與企業內部的高質量數據相結合時，將激發出巨大的潛力和想象力。

機匯管家以"數據驅動，讓經營更輕松"為核心使命，幫助企業從經驗驅動的粗放運營轉向可量化、可迭代的精準運營，全鏈路賦能企業數字化轉型升級。