大模型时代，探迹要给每位销售配上AI助理｜100个革新产品（3/100）

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#100个革新产品是《投资笔记》的全新子栏目，在这里，我们将为您呈现优秀的科技产品，深度剖析它们在创新上的独特之处。

本文是#100个革新产品 的第3/100篇。

探迹科技创始人兼CEO黎展几年前曾这样介绍探迹的产品逻辑：做艰难但正确的事。正如探迹刚刚推出的业内首个销售大模型SaaS产品“探迹SalesGPT”，看似是随大模型的风口推出的产品，但隐藏的是多年的探索和攻坚，背后的逻辑依然冷静而审慎。

当AI大模型席卷而来，所有人都为此兴奋，但黎展陷入了更深的思考：探迹要如何把握这个技术浪潮，不能为了开发而开发，更不是为了追风而追风，而是如何更好地向B端用户提供更智能更高效的服务。在AI 2.0时代，探迹该如何将企业知识图谱的价值发挥得淋漓尽致，该如何针对销售场景继续进行优化，这些都是值得审慎思考的问题。

知识图谱级别的数据

才是真正的核心壁垒

黎展坚定地认为，未来，独家数据或者知识图谱级别的数据才是真正的核心壁垒，尤其是垂直的数据或者垂直的知识图谱。

探迹科技成功构建起了自己的知识图谱，这可以看做是一个实时、To B的销售搜索引擎，企业不仅可以从中挖掘出精准的潜在客户，还可以自动推荐商机。

知识图谱

对探迹内部来说，知识图谱的建立是一个大数据与AI相结合的、“艺术级别”的高难度开发。

首先，探迹的企业知识图谱数据十分全面并且要做到实时更新，这就十分不容易了。全国共有1.8亿的工商主体，在互联网中公开的渠道与资讯非常之多，涉及到的网站上百万个，页面更达到上千亿个，网页类型众多，结构复杂无法对齐，而要快速稳健并持续地获取与更新数据就十分不容易。

其次，网络直接获取的信息往往无法直接使用，网络信息质量参差不齐，需要进行解析、清洗、加工、甚至二次加工之后才能使用，如此庞大的数据工程，依靠蛮力是无法实现的。而探迹在这个基础动作上，还要用算法做标签提取，还要分析行业属性等，例如要区分公司是做To B还是To C业务、曾经和哪家企业合作过等信息。

然后，探迹还需要准确判断出企业之间的关联关系，到底是合作关系，还是竞争关系等，这些都是很重要的业务维度。但是企业间实体关系复杂，标签信息庞杂，缺失度高，因此需要系统有效地进行高质量的知识融合、知识推理与迭代更新，给下游应用提供有力支撑。与此同时，行业数量多，行业间差异大，构建跨行业的推荐系统难度大。

企业知识图谱为探迹带来了先发竞争优势，在它之后有竞品效仿，但鉴于知识图谱的难度较高，很多效仿模式仍然是以抓取数据为主；此外，知识图谱为探迹带来了极为显著的数据积累，在后续各行业用户的使用过程中长期打磨，深度适配。用黎展的话来说，“探迹的数据积累已被精心调教过”；而只有在建立自己的知识图谱作为底层数据能力之后，探迹才能为用户筛选有效数据，实现线索挖掘、商机触达、客户管理到成单分析的整个闭环，进一步让用户用得顺手。

打造业内首个

销售大模型SaaS产品“探迹SalesGPT”

2022年11月开始，ChatGPT的爆发让人越发关注，无数企业都在思考如何将它用在自己的产品上。

然而，为何一定要用ChatGPT的形式？ChatGPT与自身产品的结合价值是什么，究竟有多少企业能够想清楚呢？

真正打动整个团队，让探迹科技开启自己的大模型之路的是一个理念：大模型这种形式能够解决用户现有的痛点。探迹算法专家谢智权说，探迹产研的价值观是“用户视角”，我们愿意为用户的体验和效果进行产品的升级，我们希望让客户也享受大模型带来的红利。

御风破浪，要真正落到实处，则需贴地飞行，要结合企业的业务场景，真正地解决企业的痛点难题。

探迹目前服务客户3万+企业，探迹自己的销售团队也是产品最先的体验员，对企业的痛点难题，一直了然于胸。面向企业的痛点难题，结合AI大模型的技术优势，针对线索挖掘、商机触达、客户管理等流程，探迹SalesGPT推出了智能筛选、潜客推荐、智能素材、智能话术、智能总结几种场景，为企业提供一种更加智能更加高效的销售方式。

新推出的探迹SalesGPT带有很多特色功能。以“智能总结”为例，很多销售人员不喜欢撰写“客户跟进总结”，这种最初只方便于管理者的功能，并不能给销售带来驱动力。探迹SalesGPT将大模型的语音总结能力，结合到CRM产品中，不仅大量减轻了销售人员做记录的时间成本，也方便自己后续跟进。

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智能总结

对探迹来说，用户的重复性劳动便是能够被智能化改造的目标，一旦效率提上来，就会直接提升用户的使用感。“我们最近在讨论，AI究竟能否取代人工？我们认为，AI将取代的是不愿意用AI的人。AI能够帮助人类完成最简单、最枯燥的的工作，然后大家可以把精力放在创造性的工作上。”谢智权说。

另一个业内独家的功能是“潜客推荐”，以往用户必须去主动搭建自己的客户画像，才能够在探迹上搜到潜在客户有哪些，而这个新功能使他们不需要去主动搭建自己的客户画像，只需要输入自己的主营产品即可。探迹后台会在知识图谱的基础上，根据每家企业背后的标签进行更精细化的处理，去自动构筑拓客时需要的行业客户模型。

潜客推荐

探迹SalesGPT对整个探迹产品系列的意义是什么？如果说“知识图谱”是探迹SalesGPT得以推出并平稳运营的大后方支持，那么探迹SalesGPT则帮助知识图谱进行了一次重要的升级。得益于探迹SalesGPT，新的知识图谱更加精细，线索推荐也会更加精准和直接，用户和价值线索的距离进一步缩短。

与此同时，探迹产品团队也保持着对大模型的谨慎判断。作为产品团队，不妨走得谨慎一些，一边小步快跑，一边灰度测试，同时收集用户的反馈。而在此过程中，销售、用户服务与产品团队将更紧密地合作，让用户感到自己提出的痛点会被更加快地解决。快速迭代机制的构建，已然成为AI 2.0时代的一种标配。

重塑销售

让每个销售都拥有专属的AI助理

在探迹面世之前，企业销售要么需要搭关系介绍客户，要么通过陌拜、地推等方式盲目地开拓，这些听似存在于“黄页时代”的销售流程充满了槽点，不仅主动性差，而且效率非常低，投入产出很不划算。

而探迹科技则通过AI和大数据技术，打破了信息和沟通的阻隔。企业通过探迹的知识图谱，可以高效地获得精准的销售线索，从线索挖掘、商机触达、客户管理到成单分析，一个完整销售流程闭环的智能化处理，让一切简单化、标准化、流程化。

制造业厂商在探迹的用户中占有很大的比例，它们本身大多是老企业，较为传统，对智能化的认知也不够。若是用传统的销售方式，效率会极低。很多厂商生产的产品非常细分，拓客也因此对它们极为重要。探迹产品团队与电子元器件企业聊过，对它们来说，探迹的潜客推荐非常符合自己的需求，让自己迅速找到其他能够用到自家元器件的合作企业。在与用户密集的沟通之后，探迹团队进行了知识图谱的升级，去优化了这些企业之间的关系，让推荐潜在客户的准确率进一步提升。

国际物流也是探迹长期服务且效果不错的行业之一，很多国际物流企业都希望拓宽业务，例如与亚马逊上面的商家合作，此时它们往往没有人脉可借助，便开始寻求探迹的服务。他们还曾找到探迹的产品团队，“他们提到能否给出更简单的话术和方案，让自己‘无痛地’找到客户。”谢智权说。这些客户需求都成为了探迹产品线迭代的重要灵感。

各行各业的用户往往从探迹的统一版开始，后来为了帮助不同行业的企业更好地拓客，探迹想到的办法是开辟出“行业版”，在上面帮助企业把精细化的客户画像建立好，点进去直接就能找到适合自己的客户类型。这个改变效果不错，目前探迹已经在制造业、国际物流、美业服务、家装等行业推出专属的行业版拓客。这些“行业版”也因为推荐精准、客单价高而帮助探迹形成了经营思路上的突破。

制造业版拓客

每个优秀产品的背后，都有很多双善于发现问题的眼睛。发现问题不难，难的是如何更好地解决这些问题，并且坚持始终如一地解决，将工业与艺术之美结合在一起，为行业带来创新性的改变。

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