本报记者 曲忠芳 北京报道

“在传统销售模式下，企业一般通过地推、展会、网上搜索等盲目方式去找到自己的目标客户，不仅效率低而且非常被动。与此同时，随着互联网流量成本越来越高，企业通过搜索引擎获取的销售线索性价比越来越低。AI（人工智能）大模型技术，引入到to B企业销售的核心环节中，有望在减少投入成本的同时大幅提升销售的效率。”近日，探迹科技推出了面向销售领域的大模型SaaS产品——探迹SalesGPT，在谈及AI大模型对于销售数字化的变革影响时，探迹科技创始人兼CEO黎展向《中国经营报》记者如是表示。

今年以来，据不完全统计，国产厂商、机构等已发布了上百款AI大模型，除了在通用大模型方面的探索与布局之外，垂直领域的行业大模型也成为国产厂商发力的重点，能够更有针对性地解决产业实际问题。探迹科技作为一家智能销售SaaS（软件即服务，云计算的交付方式）服务商，成立于2016年，目前已完成5轮融资，投资队列中包括红杉中国、凯辉基金、GGV纪源资本、阿里巴巴、启明创投等。在智能销售领域，AI大模型如何落地赋能销售增长？它能够给销售流程带来哪些变革力量？又如何实现商业化的正循环？针对这些问题，探迹科技方面在采访中给出了自己的回答和看法。

销售数字化：从大数据到大模型

营销与销售对于企业业务增长及发展起着至关重要的作用，在数字化的浪潮中，销售模式经历了从传统的地推、展会、搜索等，到通过大数据分析、客户关系管理等的转变，当AI大模型新技术兴起时，进一步推动销售数字化向纵深发展。

早在2016年时，探迹科技开始通过数据建模帮助企业进行潜在客户挖掘与推荐，次年推出了AI大数据拓客引擎，帮助中小企业通过标准化SaaS产品找到精准的销售线索和潜在商机。黎展介绍，与传统的销售模式相比，AI大模型技术能够在销售的各个环节提升销售效率。比如在获客阶段，当企业客户明确自身需求的客户画像时，通过探迹SalesGPT能够比较精准地筛选出目标客户；假设企业并不清楚哪些是目标客户，可以输入自己的主营业务，基于大模型的产品关系图谱，判断出产业链上下游关系、企业间的供需关系，能够挖掘出潜在客户。而在商机触达阶段，改变了传统销售中一对多沟通、费时费力的模式，探迹SalesGPT能够智能生成营销话术，高效触达更多客户，此外还可以帮助销售总结出谈话内容，从谈话中分析出客户需求，摘录出关键信息点，也可以协助销售主管和经理，分析销售人员的技能和行为，定制个性化的销售培训方案，持续强化队伍的销售技能。

基于对AI大模型结合销售流程的洞察，探迹SalesGPT率先推出五大模块，对应解决智能销售中的五类主要场景，包括智能筛选、潜客推荐、智能素材、智能话术、智能总结。黎展透露，目前探迹产品已经在制造业、互联网行业、金融行业、地产行业等20多个国家大行业，国际物流、工商财税、包装印材等100多个二级行业落地应用。此番推出的探迹SalesGPT主要面向to B企业销售的通用场景，已经成功在多个行业中得到应用。

记者了解到，探迹SalesGPT是一个百亿参数级别的垂直大模型，其参数来源于两个方面：一是自有的1.8亿市场主体的企业知识图谱数据，涵盖工厂、渠道、网站、招投标公告以及产业上下游关系、供需关系等海量数据；二是成立七年来积累的行业推荐模型数据。

核心壁垒：独家、知识图谱级别的数据

黎展认为，AI大模型的出现，让所有行业都快速进入数据价值深挖的阶段。在AI 2.0时代，独家数据、知识图谱级别的数据是真正的核心壁垒。与市面上其他大语言模型相比，探迹大模型已与众多销售场景做了深度的适配与优化，即“已被精心调教过”。自研的超过1.8亿市场主体的企业知识图谱数据涵盖了2000多个细分行业的高质量知识信息，大模型能够真正解决实际问题。

以某制造业厂商为例，尝试在主流短视频平台做营销，但面对流量成本高昂的门槛，如何轻量化地试水？探迹SalesGPT提供了智能素材，即由文本驱动超写真语音生成、视频AI剪辑等的模块，厂商只需要提供一个简单的视频和文案就会智能生成一个文案、配音、画面、背景乐齐全的短视频，再结合知识图谱级别的数据集，能够定向生成目标人群包，能够以较低成本实现短视频营销。

谈及战略布局，探迹科技方面表示重点在三个方面发力：一是探迹SalesGPT，应用生成式AI技术，赋能销售线索挖掘、营销触达、商机触达等场景，并不断覆盖to B企业的销售全流程中；二是打造低代码客户关系管理（CRM）工具，灵活应对企业个性化需求，快速孵化业务系统；三是开拓市场，帮助各行各业的企业通过销售数智化转型升级，实现降本增效。

值得一提的是，国内销售数字化、数字化营销等服务行业细分程度较高，市场尚处于较为分散的阶段。与此同时，SaaS产业仍在“长跑”、加速跑通商业模式的自证过程中。AI大模型的火热，以及在智能销售领域的落地应用能否改变当下的竞争格局，还有待市场的验证。

（编辑：吴清 校对：颜京宁）