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先有数据，才能用好AI-机汇管家SCRM

发布时间：2025-03-17 09:39:56

在探讨当前科技领域的热门话题时，AI和大模型无疑成为了众人瞩目的焦点。

仿佛一夜之间，拥有这些技术就成为了新时代的通行证。企业们纷纷投入巨资，急于在这场竞赛中抢占先机，生怕稍有迟疑就会被时代洪流所淹没。

企业争先恐后砸钱上马，生怕慢一步就被时代抛下。

但奇怪的是，砸了钱，堆了算力，模型也搞定了，结果一看效果：怎么不如预期？问题出在哪？

模型不行吗？不是。

算力不够吗？也不是。

答案其实简单——数据不行。

是的，数据。这个被大多数人忽视的角落，才是真正决定AI成败的关键。

AI再智能，也需要通过高质量的数据来进行学习和训练。就像一颗种子需要肥沃的土壤才能茁壮成长一样，AI模型也需要优质的数据来支撑其性能和表现。

01企业内的数据

到底是什么样的？

在当今这个数字化时代，企业数据已成为企业最宝贵的资产之一，是推动业务创新、优化运营决策的关键力量。从市场趋势分析、客户关系管理到产品研发、生产流程优化，企业数据的身影无处不在。这些数据按照其功能可以分为：

按功能：业务数据（市场数据、销售数据、客户服务数据等）、管理数据（人力资源数据、财务数据等）、生产数据、研发数据
按数据类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
按敏感程度：公开数据、内部数据、机密数据

在数据的采集和存储方面，企业通常采用采集器、流程引擎以及服务器数据库等工具来进行。以财务系统为例，工资数据、账目流水等结构化数据，是通过财务软件自动采集、记录，并按照固定格式编辑存储于数据库中的。这些数据就像Excel表格一样，清晰易懂，方便直接使用。

然而，财务系统中还存在另一类数据，如发票识别、合同扫描等产生的非结构化数据。这些数据以图片、PDF等形式存在，无法直接进行识别和分析。为了利用这些数据，企业需要借助特定的技术手段，如OCR技术、向量存储等，对其进行处理后才能转化为可用的信息。

企业数据庞大而复杂，它们共同构成了企业数据的全貌。通过有效的采集、存储和处理，这些数据将成为企业推动业务创新、优化运营决策的重要力量。

02企业内的数据

怎么治理？

数据治理，并非仅仅是对数据进行简单的清洗，而是一套复杂且精细的管理体系。简而言之，就是为数据设立规矩、制定标准、搭建护栏，以确保每一条数据的准确性和可靠性，以及每一步数据处理的可追溯性。

第一步，数据要有秩序

数据不能处于“谁想存就存、想怎么存就怎么存”的混乱状态。我们必须建立明确的数据标准，包括数据的来源、类型、归属业务、维护责任人、是否敏感以及权限控制等。这些标准必须清晰明确。

对于已经采集和存储好的数据，如果是可以公开的数据，我们可以通过知识库、云文档或附件等形式存储在特定服务器中，供外部客户和内部员工查看。而对于企业内部非公开的数据，我们需要根据各部门的职能情况，对各系统及服务器数据库进行权限配置，实现数据的合理管理。这样既能监督相关人员的权责利以及数据的有效性，又能避免企业内部数据泄漏和跨部门干预等乱象。

例如，销售人员不应接触公司的财务数据，一线研发人员无需知道客户的成交金额，行政人员也无需了解研发的bug修复情况等。通过工具权限的配置，我们实现了数据的隔离，保证了企业内

第二步，数据要有质量

数据量大并不一定就好，这是一个常见的误区。数据的质量远比数量更重要。多余数据、过时数据都会对AI产生负面影响，使其学习到错误的逻辑。因此，我们必须重视数据的质量，确保数据的准确性、完整性和时效性。

第三步，数据要可追溯

一个真正成熟的数据治理体系，必须能够做到每一条数据都有“身份证”，从数据的生成、加工到使用，全流程都可追溯。这样，我们才能确保AI的每个决策都有据可查，提高决策的透明度和可信度。同时，数据可追溯性也有助于我们及时发现和纠正数据处理过程中的问题，确保数据的准确性和可靠性。

03企业内的数据

到底是什么样的？

对于企业内工具多，系统多的问题也开始令人头疼。包括基础设施、通用办公软件、业务/管理系统及PaaS产品等，如企业微信、钉钉、飞书、ERP、CRM、OA、阿里云、腾讯云、华为云等。这些工具在满足企业需求的同时，也带来了一系列问题。

管理难度大，运维、业务理解和服务响应尤为突出。多套工具意味着服务器、数据库等维护成本指数级上升，且需理解工具逻辑、使用方式，甚至编程能力。

系统墙成难题，定制开发、API等方式仅能解决部分问题。系统墙涉及权限、接口，更关乎乙方商业模式、甲方工作方式及双方业务理解。
权限配置复杂，不同工具权限设置差异大，易出现系统内外权限不一致、数据泄漏等问题。
员工满意度低，工具增多导致多平台切换、信息重复录入、检索困难，员工对改变工作习惯的工具产生抵抗情绪。

企业在数据问题上的需求是一直存在的，不管大小企业，在当下都需要相当程度的数据支持。针对企业内工具多、系统多带来的管理难度大、系统墙、权限配置复杂以及员工满意度低等问题，确实需要寻求有效的解决方案。在数据支持方面，机汇管家SCRM能为企业提供一些帮助。

深度整合：机汇管家SCRM深度整合了企业微信平台的功能，机汇管家SCRM可以通过API接口等方式与其他系统进行整合，打破系统墙，实现数据的互通互联。
权限配置灵活：机汇管家SCRM提供灵活的权限配置功能，可以根据企业的实际需求和员工角色设置不同的访问权限。
精细的权限控制，企业可以确保数据的安全性和合规性，避免系统内外权限不一致和数据泄漏等问题。
强大的数据支持：机汇管家SCRM提供丰富的数据分析工具，帮助企业深入挖掘客户数据，发现潜在商机。
通过数据支持，企业可以制定更精准的市场策略，提升销售业绩和客户满意度。
服务响应快速：机汇管家SCRM提供专业的客户服务团队，能够及时响应企业的需求和问题。在使用过程中遇到任何问题，企业都可以得到及时有效的支持和解决方案。

AI的降临并未从根本上改变底层数据的基础性问题，但不可否认的是，AI技术确实具备解决某些以往难以攻克的数据难题的能力。然而，对于AI来说，其真正的价值在于如何将企业数据实际应用起来。AI的强大能力使得企业内部的数据价值有可能被前所未有地充分挖掘和发挥。当AI与企业内部的高质量数据相结合时，将激发出巨大的潜力和想象力。

机汇管家以"数据驱动，让经营更轻松"为核心使命，帮助企业从经验驱动的粗放运营转向可量化、可迭代的精准运营，全链路赋能企业数字化转型升级。