Open AI提供了一个基于AI的开发和研究框架。利用Open AI的平台，AI科技公司可以快速提升开发技能并获取AI领域的专业知识，这有助于通用人工智能(AGI)技术的发展。Open AI开发、维护和训练了一批可用于通用任务的AI模型，包括写作、阅读、编程和图像处理等。
当把Open AI能力结合到具体的业务应用系统(如 CRM, ERP等)中，Open AI超智能化的内容生成能力可以很好地补充到业务应用系统的功能、业务流程中，提升业务应用系统的“智能化”水平。这里谈一谈如何把Open AI能力结合到CRM场景中。
1. Open AI代表产品及适用场景
· GPT-3
GPT-3是一个由 Open AI 开发的人工智能大规模语言模型，通过使用深度学习来产生类似人类的语言文本，覆盖文本分析和摘要、文案撰写、代码生成等应用场景。
· ChatGPT
ChatGPT是基于GPT-3的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。具体应用场景如下：
1. 可用于智能聊天机器人，帮助客户解决常见问题和任务，例如检查账户余额或付款。
2. 可用于产品推荐机器人，例如帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化投资建议。
3. 基于结构化数据，在特定场景类型下生成结构化文本内容，如新闻，财报等简讯写作。
4. 提取呼叫中心客户服务对话日志的摘要，并用于后续分析客户的行为
5. 基于NLP的文档分析，总结和分析法律、财务、合同等文档，并提取重要信息，减少人力参与并提高效率。
6. 可用于分析客户交互并检测可能表明欺诈活动的模式。
7. 面试问卷或客户调研相关问卷生成。
8. 文案创作，例如金融产品描述文案，金融产品广告文案生成、社交媒体文案、广告和营销文案。
9. 分类及汇总文档内容，例如将会议笔记转化为摘要。
10. 优化搜索引擎，根据搜索者的意图将显示汇总搜索结果中，生成摘要总结性的结果。
· Codex
Open AI提供了一个基于AI的开发和研究框架。利用Open AI的平台，AI科技公司可以快速提升开发技能并获取AI领域的专业知识，这有助于通用人工智能(AGI)技术的发展。Open AI开发、维护和训练了一批可用于通用任务的AI模型，包括写作、阅读、编程和图像处理等。
当把Open AI能力结合到具体的业务应用系统(如 CRM, ERP等)中，Open AI超智能化的内容生成能力可以很好地补充到业务应用系统的功能、业务流程中，提升业务应用系统的“智能化”水平。这里谈一谈如何把Open AI能力结合到CRM场景中。
1. Open AI代表产品及适用场景
· GPT-3
GPT-3是一个由 Open AI 开发的人工智能大规模语言模型，通过使用深度学习来产生类似人类的语言文本，覆盖文本分析和摘要、文案撰写、代码生成等应用场景。
· ChatGPT
ChatGPT是基于GPT-3的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。具体应用场景如下：
1. 可用于智能聊天机器人，帮助客户解决常见问题和任务，例如检查账户余额或付款。
2. 可用于产品推荐机器人，例如帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化投资建议。
3. 基于结构化数据，在特定场景类型下生成结构化文本内容，如新闻，财报等简讯写作。
4. 提取呼叫中心客户服务对话日志的摘要，并用于后续分析客户的行为
5. 基于NLP的文档分析，总结和分析法律、财务、合同等文档，并提取重要信息，减少人力参与并提高效率。
6. 可用于分析客户交互并检测可能表明欺诈活动的模式。
7. 面试问卷或客户调研相关问卷生成。
8. 文案创作，例如金融产品描述文案，金融产品广告文案生成、社交媒体文案、广告和营销文案。
9. 分类及汇总文档内容，例如将会议笔记转化为摘要。
10. 优化搜索引擎，根据搜索者的意图将显示汇总搜索结果中，生成摘要总结性的结果。
· Codex
Codex 是一种基于 GPT-3 的自然语言生成代码的系统，有助于将自然语言指令转换为十几种流行的编码语言。Codex 于2022年 8 月通过 Open AI 的 API 发布，是 GitHub Copilot 的主要构建块。而 Codex 专注于生成可执行代码，使其成为开发人员的绝佳助手。它已经集成到 Visual Studio 中，无缝集成到开发周期中。具体应用场景如下：
1. 编程语言到自然语言转换，例如用用人类可理解的语言解释一段Python或JS等代码
2. 辅助编码，人类语言转换为Python代码
3. 编程语言之间转换，JavaScript 到Python
4. 代码提示
5. 代码错误检测和修复建议
6. SQL语义解析
7. 解析非结构化数据和分类
· DALL-E
DALL-E可以根据文本描述生成对应的逼真图像，还可以根据文本提示修改图像内容。DALL-E应用场景非常丰富，包括插图、图像摄影、NFT 生成、图像编辑等，已经被用来为电子商务网站生成产品图像和创造原创艺术品。微软已经宣布 DALL-E 将为其 Designer App 提供支持;Shutterstock 还宣布与 Open AI 建立合作关系，允许用户在平台上使用 DALL·E 进行创作。具体应用场景如下：
1. 视觉
§ 文字配图
§ 图片配文字
§ 文字合成图片
2. 图象创作
§ 创意图象生成，自由或按风格生成图像
§ 功能图象生成，按照一定功能描述或要求生成的图象
§ 根据原画衍生类似图象
3. 图象编辑
§ 根据文本提示修改图象内容
4. 图象修复
§ 缺失图象修复和还原原图象内容
5. 图象转化
§ 2D转化为3D图象
§ 图象风格转化
· Whisper
Whisper 是一个自动语音识别 (ASR) 系统。它使用从网络上收集的 680,000 小时多语言和多任务监督数据进行训练。使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。此外，它还支持多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。具体应用场景如下：
1. 语音工作助手：文本合成语音，主要用于语音客服机器人，语音播报。
2. 声音克隆：给定一段目标语音，将输入的语音或文字转换为目标语音中说话人的语音，其可视为指定说话人的语音合成任务，主要应用于智能配音等场景。
3. 音乐生成，根据开头旋律或文字描述等利用AI自动生成特定乐曲。
4. 识别视频和音频中的语音，用来做会议记录。
2. Open AI可适用的CRM场景
Open AI适用于 “认知智能” 有关的场景，即输入或输出与自然语言相关的场景。Open AI不太适用 “决策智能” 有关的场景，因为Open AI并非设计用于处理数值计算任务，无法取代复杂相关计算模型，例如风控模型、销售预测模型、排产排程等运筹优化模型等。
但是，Open AI可以通过“认知智能”感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为决策智能模型输入项的一部分，使得风险预测、销售预测等量化模型输出结果更贴近市场变化、更准确。这可能会成为Open AI结合到像CRM, ERP等业务系统的一个趋势。
Microsoft Viva Sales或许可称为第一个Open AI + CRM套件，被Open AI加强的CRM功能包括：
· 人工智能驱动的对话摘要、下一步行动、情感分析和现场笔记。
· 与销售团队和客户协作，在 Teams 中完成交易。
· 利用CRM数据自动创建邮件回复。
· 来自 CRM 的客户信息直接集成到名片夹中。
· 在 Teams 中访问和更新 CRM 系统记录。
· 会后行动建议。
· 客户洞察，包括情绪、关键字和电子邮件的操作。
· 销售人员可以使用复杂的 CRM 逻辑创建和更新 CRM 记录。
· 在CRM中轻松地记录和附加电子邮件。
随着Open AI API的逐步完善和开放，相信其他Open AI + CRM套件很快不断面世。
相比较Open AI + CRM产品化套件，Open AI结合到CRM应用的定制化案例逐渐多了起来。这里是一个Open AI结合到CRM应用的落地案例，供参考。
该案例的业务流程分为以下几步：
1、 呼叫中心客服和客户交谈;
2、 交谈的音频文件转文字后，Open AI服务结合CRM客户数据对交谈内容进行提炼，提炼的结果包括销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等;
3、 提炼出来的销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等通过CRM反馈给销售团队进行跟进。
下面归纳整理了Open AI可适用的CRM场景，按市场、销售、服务、客户洞察进行了分类。希望能起到抛砖引玉的作用。
市场营销阶段
产品文案生成
GPT结合DALL-E协助产品经理进行图文并茂的产品方案创作，例如产品描述文案，广告和营销文案等。
Marketing email内容生成
在向目标客户群推荐市场活动时，营销经理同样借助GPT和DALL-E能力，进行图文并茂的Marketing email内容生成，提升营销执行效率，同时节约文案制作的外包成本。
销售跟进阶段
客户需求分析
如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节表达的真实需求，经Open AI有效捕获后，作为潜在客户需求推送给CRM的销售团队来跟进。
销售报价建议
在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接Open AI API的定制开发，提炼客户对销售报价的反馈，生成新一轮销售报价建议。Microsoft Viva Sales已经实现了这个功能。
销售线索热度
同样，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节的真实需求、情绪表达，经Open AI有效捕获后，对跟进中的销售线索会是非常有效的更新和补充。
邮件内容生成
利用CRM数据自动创建邮件回复内容，提升销售人员响应客户的效率。Microsoft Viva Sales已经实现了这个功能。
会议纪要生成
使用Open AI语音模型转文字，以及基于自然语言处理的文档分析与提取功能，从会议语音中提取会议的主要内容并加以提练。生成会议纪要的主干内容，比如会议主题、讨论内容、下一步跟进内容等，作为客户沟通往来的一部分供销售团队参考。Microsoft Teams已经实现了这个功能。
跟进活动建议
在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接Open AI API的定制开发，把下一步跟进活动提炼出来，转换成CRM系统中的跟进活动建议。
智能搜索
传统的搜索结果是列表的形式。Open AI在搜索时，会根据搜索者的意图(比如销售人员要了解某公司客户背景)生成总结性摘要，结果列表作为总结性摘要的索引。比如搜索“微软”展示以下搜索效果。销售人员更容易从搜索结果中找到关心的信息。
客户服务阶段
智能客服机器人
ChatGPT结合CRM数据，智能解答客户常见问题和任务，例如检查业务审核状态、查询账户余额等。
客服内容提示
ChatGPT结合CRM数据向销售团队提供产品推荐、智能投顾等服务，帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化产品推荐建议。
客户情绪感知
如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通等沟通环节，Open AI有效捕获客户对产品、服务、人员的情绪表达，及时反馈CRM进行客户关怀跟进。
客户洞察
如上文所述，Open AI并非设计用于处理数值计算任务。当客户分析或者客户洞察是基于复杂计算模型时，例如销售预测模型、客户细分模型等，Open AI无法取代计算模型。但Open AI辅助感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为决策智能模型输入项的一部分.
销售预测
一个复杂的销售预测模型可能包括客户行业、区域、历年销售量、预测模型算法等。
客户细分
一个复杂的客户细分模型可能包括客户年龄、收入、资产、职业、分类算法等。
市场活动有效性分析
评估一个市场活动的有效性，可能会从资金投入、销售线索数量、销售线索金额、客户数量、响应率等几个维度来综合考虑。
客户流失预警
客户流失预警模型可能会考虑客户活跃度、历年销售量、竞争分析等几个维度。
3. 小结
Open AI适用于 “认知智能” 有关的场景，即输入或输出与自然语言相关的场景。本文就Open AI适用于CRM场景简单地作了归纳，希望抛砖引玉。
客户智能另一类场景是通过预测、分类、聚类等数据挖掘算法，挖掘客户内在的消费规律、行为特征、客户流失风险等客户知识，帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力。常见的数据挖掘算法如销售预测、客户细分、智能获客、产品推荐、风险预测等量化模型。
此类“决策智能” 有关的场景是Open AI能力不能胜任的。但是把Open AI感知到的市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为量化模型输入项的一部分，这种结合将使得这些量化模型的计算结果更贴近市场变化、更准确。
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1. 编程语言到自然语言转换，例如用用人类可理解的语言解释一段Python或JS等代码
2. 辅助编码，人类语言转换为Python代码
3. 编程语言之间转换，JavaScript 到Python
4. 代码提示
5. 代码错误检测和修复建议
6. SQL语义解析
7. 解析非结构化数据和分类
· DALL-E
DALL-E可以根据文本描述生成对应的逼真图像，还可以根据文本提示修改图像内容。DALL-E应用场景非常丰富，包括插图、图像摄影、NFT 生成、图像编辑等，已经被用来为电子商务网站生成产品图像和创造原创艺术品。微软已经宣布 DALL-E 将为其 Designer App 提供支持;Shutterstock 还宣布与 Open AI 建立合作关系，允许用户在平台上使用 DALL·E 进行创作。具体应用场景如下：
1. 视觉
§ 文字配图
§ 图片配文字
§ 文字合成图片
2. 图象创作
§ 创意图象生成，自由或按风格生成图像
§ 功能图象生成，按照一定功能描述或要求生成的图象
§ 根据原画衍生类似图象
3. 图象编辑
§ 根据文本提示修改图象内容
4. 图象修复
§ 缺失图象修复和还原原图象内容
5. 图象转化
§ 2D转化为3D图象
§ 图象风格转化
· Whisper
Whisper 是一个自动语音识别 (ASR) 系统。它使用从网络上收集的 680,000 小时多语言和多任务监督数据进行训练。使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。此外，它还支持多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。具体应用场景如下：
1. 语音工作助手：文本合成语音，主要用于语音客服机器人，语音播报。
2. 声音克隆：给定一段目标语音，将输入的语音或文字转换为目标语音中说话人的语音，其可视为指定说话人的语音合成任务，主要应用于智能配音等场景。
3. 音乐生成，根据开头旋律或文字描述等利用AI自动生成特定乐曲。
4. 识别视频和音频中的语音，用来做会议记录。
2. Open AI可适用的CRM场景
Open AI适用于 “认知智能” 有关的场景，即输入或输出与自然语言相关的场景。Open AI不太适用 “决策智能” 有关的场景，因为Open AI并非设计用于处理数值计算任务，无法取代复杂相关计算模型，例如风控模型、销售预测模型、排产排程等运筹优化模型等。
但是，Open AI可以通过“认知智能”感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为决策智能模型输入项的一部分，使得风险预测、销售预测等量化模型输出结果更贴近市场变化、更准确。这可能会成为Open AI结合到像CRM, ERP等业务系统的一个趋势。
Microsoft Viva Sales或许可称为第一个Open AI + CRM套件，被Open AI加强的CRM功能包括：
· 人工智能驱动的对话摘要、下一步行动、情感分析和现场笔记。
· 与销售团队和客户协作，在 Teams 中完成交易。
· 利用CRM数据自动创建邮件回复。
· 来自 CRM 的客户信息直接集成到名片夹中。
· 在 Teams 中访问和更新 CRM 系统记录。
· 会后行动建议。
· 客户洞察，包括情绪、关键字和电子邮件的操作。
· 销售人员可以使用复杂的 CRM 逻辑创建和更新 CRM 记录。
· 在CRM中轻松地记录和附加电子邮件。
随着Open AI API的逐步完善和开放，相信其他Open AI + CRM套件很快不断面世。
相比较Open AI + CRM产品化套件，Open AI结合到CRM应用的定制化案例逐渐多了起来。这里是一个Open AI结合到CRM应用的落地案例，供参考。
该案例的业务流程分为以下几步：
1、 呼叫中心客服和客户交谈;
2、 交谈的音频文件转文字后，Open AI服务结合CRM客户数据对交谈内容进行提炼，提炼的结果包括销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等;
3、 提炼出来的销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等通过CRM反馈给销售团队进行跟进。
下面归纳整理了Open AI可适用的CRM场景，按市场、销售、服务、客户洞察进行了分类。希望能起到抛砖引玉的作用。
市场营销阶段
产品文案生成
GPT结合DALL-E协助产品经理进行图文并茂的产品方案创作，例如产品描述文案，广告和营销文案等。
Marketing email内容生成
在向目标客户群推荐市场活动时，营销经理同样借助GPT和DALL-E能力，进行图文并茂的Marketing email内容生成，提升营销执行效率，同时节约文案制作的外包成本。
销售跟进阶段
客户需求分析
如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节表达的真实需求，经Open AI有效捕获后，作为潜在客户需求推送给CRM的销售团队来跟进。
销售报价建议
在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接Open AI API的定制开发，提炼客户对销售报价的反馈，生成新一轮销售报价建议。Microsoft Viva Sales已经实现了这个功能。
销售线索热度
同样，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节的真实需求、情绪表达，经Open AI有效捕获后，对跟进中的销售线索会是非常有效的更新和补充。
邮件内容生成
利用CRM数据自动创建邮件回复内容，提升销售人员响应客户的效率。Microsoft Viva Sales已经实现了这个功能。
会议纪要生成
使用Open AI语音模型转文字，以及基于自然语言处理的文档分析与提取功能，从会议语音中提取会议的主要内容并加以提练。生成会议纪要的主干内容，比如会议主题、讨论内容、下一步跟进内容等，作为客户沟通往来的一部分供销售团队参考。Microsoft Teams已经实现了这个功能。
跟进活动建议
在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接Open AI API的定制开发，把下一步跟进活动提炼出来，转换成CRM系统中的跟进活动建议。
智能搜索
传统的搜索结果是列表的形式。Open AI在搜索时，会根据搜索者的意图(比如销售人员要了解某公司客户背景)生成总结性摘要，结果列表作为总结性摘要的索引。比如搜索“微软”展示以下搜索效果。销售人员更容易从搜索结果中找到关心的信息。
客户服务阶段
智能客服机器人
ChatGPT结合CRM数据，智能解答客户常见问题和任务，例如检查业务审核状态、查询账户余额等。
客服内容提示
ChatGPT结合CRM数据向销售团队提供产品推荐、智能投顾等服务，帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化产品推荐建议。
客户情绪感知
如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通等沟通环节，Open AI有效捕获客户对产品、服务、人员的情绪表达，及时反馈CRM进行客户关怀跟进。
客户洞察
如上文所述，Open AI并非设计用于处理数值计算任务。当客户分析或者客户洞察是基于复杂计算模型时，例如销售预测模型、客户细分模型等，Open AI无法取代计算模型。但Open AI辅助感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为决策智能模型输入项的一部分.
销售预测
一个复杂的销售预测模型可能包括客户行业、区域、历年销售量、预测模型算法等。
客户细分
一个复杂的客户细分模型可能包括客户年龄、收入、资产、职业、分类算法等。
市场活动有效性分析
评估一个市场活动的有效性，可能会从资金投入、销售线索数量、销售线索金额、客户数量、响应率等几个维度来综合考虑。
客户流失预警
客户流失预警模型可能会考虑客户活跃度、历年销售量、竞争分析等几个维度。
3. 小结
Open AI适用于 “认知智能” 有关的场景，即输入或输出与自然语言相关的场景。本文就Open AI适用于CRM场景简单地作了归纳，希望抛砖引玉。
客户智能另一类场景是通过预测、分类、聚类等数据挖掘算法，挖掘客户内在的消费规律、行为特征、客户流失风险等客户知识，帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力。常见的数据挖掘算法如销售预测、客户细分、智能获客、产品推荐、风险预测等量化模型。
此类“决策智能” 有关的场景是Open AI能力不能胜任的。但是把Open AI感知到的市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等信息，作为量化模型输入项的一部分，这种结合将使得这些量化模型的计算结果更贴近市场变化、更准确。