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	<title>CRM客户关系管理 &#8211; 销售易CRM(仁科互动)</title>
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	<description>移动CRM系统,CRM软件在线试用,CRM系统供应商首选</description>
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		<title>【产业家】Agent下半场的“反共识”：SaaS企业正在成为新生态位</title>
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		<dc:creator><![CDATA[张, 妍]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 24 Jun 2026 02:28:37 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>以下文章来源于公众号-产业家，作者产业媒体 2026年的如今，AI正在被加速转化为增长和营收。 “如何更好的寻找增量客户”、“如何更快速地成交”、以及“如何生产出更适配市场需求的产品”等等问题的作答，决定着一个AI产品能否被市场认可，被企业买单。 在这些确定性的需求和商业模型里，已然完成AI进化的SaaS企业正在成为其中的核心支撑和主要抓手。 如果说在今年上半年，谁是全球视野范围内最备受关注的企业？Anthropic必当仁不让。就在刚刚过去的6月2日，这家成立仅5年的AI企业宣布正式递交招股书，估值9650亿美元，正式超过OpenAI。但在梳理其商业模型时，外界却惊人地发现——在这家几乎人类历史上估值最高的AI公司业务形态中，占据主体业务地位除了基础模型和coding能力，还有另一个核心支撑点：SaaS企业。 即Anthropic的生意模式是把自身的AI产品（包括coding agent）等能力一方面嫁接到企业既有的软件体系内，另一方面用AI完成端到端的业务环节打通。换言之，Anthropic的核心商业模式等同于用AI技术串联起了多个SaaS软件，为企业构建一个数据驱动的新组织模式。这些软件包括SAP、Salesforce、Workday等一系列耳熟能详的SaaS软件。 无独有偶。在刚刚过去2026年腾讯云AI产业应用峰会现场，作为腾讯拳头AI产品的WorkBuddy宣布了一项新的开放政策：开放智能体集成套件能力，鼓励SaaS等生态伙伴通过连接器等方式集成至WorkBuddy中。大会现场，包括销售易等在内的多个SaaS企业成为第一批共创伙伴。 这个举措在落地端对应的变化是，企业不仅可以基于WorkBuddy调用腾讯包括文档、会议等前端的AI办公产品，更可以以WorkBuddy为入口，调用打通自身的CRM客户管理体系，将企业的办公环节和内生产环节进行统一协同管理，让AI在其中可以完成真实的生产任务。 这两个大信号都在指向一个和过去两年市场主流声音不同的“反共识事实”：SaaS企业，在新的AI商业故事的角色似乎举足轻重。不论是Anthropic在不同SaaS软件之间的“穿针引线”，还是WorkBuddy将更多SaaS软件纳入自身的产品主阵地，SaaS软件都在成为所有AI产品商业模型和产品价值中绕不过去的一环。 SaaS企业的价值到底是什么？又或者说，AI进化之后的SaaS企业们，在逐步成型的新AI TO B生态中，到底处于怎样的位置？ 一、在TO B市场，AI体系到底走到哪了？ 在重新拆解SaaS企业的新生态位之前，一个更应该被厘清的命题是：AI大模型发展3年后的如今，TO B市场的AI服务模式走到了哪一步？ 谈及这个问题，仍然不得不谈Anthropic，这个从OpenAI走出的AI巨头，和前东家更多面向C端的通用智能商业模型不同，如今其大部分估值空间都是来自企业级TO B市场。 但如果向更深处来看，根据其招股书显示，Anthropic在TO B市场的主体营收构成更多是Agent coding，也就是如今被市场热捧的新兴AI岗位“FDE”。根据数据显示，在过去一年的营收中其占比超过30%。 换言之，尽管估值更多来自TO B市场，但Anthropic的切入点从环节来看更多是企业底层的研发和项目管理环节，基于Agent coding帮助企业更个性化地搭建和使用数据，同样的营收构成也出现在国内智谱、Minimax等模型厂商的财报数字中——coding带动的tokens经济是核心TO B叙事。 如果说Anthropic、智谱代表的是模型厂商的TO B服务模式，那么WorkBuddy等企业代表的则是另外一个样本：AI产品。 从WorkBuddy本身的产品来看，其已然是国内AI产品的第一梯队。但如果从企业场景来看，其产品仍然覆盖的更多是企业前端的通用场景，比如文档、会议、知识库，以及对应的取数用数等，对于企业内层的核心业务环节，如CRM、ERP、MES等，仍然很难基于AI进行对应环节的AI任务执行。 这是真实的AI水温。即在Agent coding和前端办公场景之外，在企业级TO B市场，既有SaaS软件对应的环节仍然没有被AI有效覆盖。对企业而言，如“如何制定策略保证下一季度的产品增长？”、“如何提高找到更多的销售意向客户？”以及“如何契合市场需求生产出能爆火的产品？”等核心业务问题依然没有答案。 原因不难理解。以CRM为例，在当下的AI时代，企业需要的已然不是一个单纯的客户名单和状态记录系统，而本质需要的是如何找到并维护好真正的客群用户，以及做好增量存量运营以保证最佳产品销售效果。 换言之，企业需要的是一个包含最佳实践的客户管理AI结果导向产品。 但这并不是一件容易的事。即如果要达到这种客户管理侧、产品侧的效果交付，AI产品就必须了解对应行业，甚至对应细分品类的市场规律、人群分布、产品曲线，这其中不仅包括对不同数据的加工处理，同时也更包括对不同环节、上下文的深度理解和知识表达，而这些需要的是服务商对不同产业、不同类型企业的产业know-how理解。 这也是包括Anthropic在内的全球AI头部模型厂商始终绕不过SaaS软件厂商的核心原因。 即从本质来看，相较于模型的预训练、推理，以及coding能力，SaaS软件企业在过去多年时间里建立的是一套来自物理世界的产业市场规律，这种产业市场规律是波动且个性化的。对不同产业，不同企业，乃至不同生产环节，都有不同的运算标准和知识表达。 对AI大模型而言，这些来自真实世界的市场规律仍然是黑洞。那么，SaaS软件到底应该以怎样的方式释放自身的价值？或者说，新的统一、聚合的AI服务生态应该是怎样的？ 二、新SaaS企业，新AI商业模型的核心基建 这些问题在如今已经有了答案。从某种层面来说，SaaS如何融入到AI时代的新生态中，在国内外如今已然形成鲜明的路径分野。 在国外市场，路径主要是把SaaS软件纳入AI的流程体系中，这也恰是Anthropic的核心商业模式——“Anthropic+SaaS”成为企业开展业务的新底座。前者一方面负责打通不同软件，实现数据流通和构建更细颗粒度的知识库沉淀，另一方面对企业核心环节SaaS产品进行AI加持，在既有SaaS AI功能之上，通过coding等能力实现数据的更深层加工和使用。 对企业而言，这种模式的价值在于其不需要完全摒弃掉既有的软件体系，只需要在其中融入Anthropic的对应属性即可，门槛低的同时更实现AI原生的升级。 而在国内， WorkBuddy和销售易等企业合作的智能套件连接器模式则是另一个代表路径。 以销售场景为例，双方合作的具体分工是企业可以通过WorkBuddy的AI办公入口下达CRM相关指令，经由“连接器”的能力，WorkBuddy与销售易CRM实现数据层的打通，让前端Agent可以具备调用CRM数据与业务能力的能力。 最后，销售易CRM作为销售指令的最终执行者，通过对客户数据、业务流程和沉淀销售结果分析，让销售指令形成完整闭环。 换言之，基于“连接器”的模式，在保证数据安全的前提下，WorkBuddy与销售易协同构建出了一个能满足客户真实销售需求的AI通路，让AI执行从办公场景真正走进客户管理和销售场景。 那么，从实际落地的角度来看，这条路是否行得通？或者说，对合作的双方而言，这种交融能带来怎样的化学反应？ 答案是确定的。首先，从真正的需求侧来看，相较于国外市场，国内企业往往不具备成熟的软件体系和数据体系，伴随着WorkBuddy和销售易等SaaS企业的合作，企业可以通过一个统一入口打通内部的全部环节。 此外，这种融合将带来一个本质的升级，即企业将能逐步构建出一个生产级的上下文土壤，基于这个土壤，企业可以让AI做到真正懂行业的同时，更懂自身业务。 其次，对WorkBuddy而言，通过“连接器”将销售易等SaaS企业融入其中，可以实现自身AI产品价值的进一步放大。即一个真实的判断是，Anthropic之所以能获得如此大规模且被市场肯定的营收，其核心原因不在前端的办公场景，而在其能帮助企业在核心CRM、ERP环节提供真AI增量。 WorkBuddy走的也正是这样一条路。通过把销售易等企业深入嵌入自身的产品版图，WorkBuddy的价值将更向底层核心业务延伸，不仅可以成为企业的通用场景大脑，更可以和销售场景、客户场景、产品场景的打通成为企业真正的AI生产中枢，帮助企业在核心业务场景跑出真正的AI效果。 此外，对销售易而言，这种牵手也更同样具备价值。即伴随着和WorkBuddy的合作，其一定程度也会帮助销售易更好地释放自身产业know-how价值，不论是通过MCP的调用，还是CLI的原生接入，基于WorkBuddy等通用AI产品，让销售易的垂类AI能力无缝、无感地进入到更多企业场景。 三、新的AI [...]</p>
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