△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
接手 AI CRM 项目有一段时间了，最大的感触就是：千万别用写传统软件需求的思路去套 AI 项目。以前我们写功能，逻辑是死的，输入 A 必然输出 B，测试用例也好写。但上了 AI 之后，这事儿变得模糊了。很多同事刚开始写需求说明书，容易犯一个毛病：把期望当功能。比如写“系统能自动识别客户意向”，这没法验收。到底多少准确率算合格？90% 还是 95%？误判了怎么办？这些如果不写在文档里，后期扯皮能扯到项目流产。
这里面最头疼的是数据底座的描述。传统 CRM 可能只关心字段有没有，建个表就行。AI CRM 得关心数据脏不脏，维度够不够。需求文档里得明确标注，模型训练依赖哪些历史数据，这些数据的清洗标准是什么。如果业务方连过去三年的跟进记录都没录全，或者记录全是“已联系”这种废话，那你这 AI 模型就是个摆设。这点必须写进“前置条件”里，别怕得罪人，实话实说比后期烂尾强。数据不到位，算法再强也没用，这是常识，但往往被忽略。很多时候项目推不动，不是技术不行，是数据底子太薄。
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再者，关于“不确定性”的界定得写清楚。AI 是会胡说八道的，也就是行业里说的幻觉。需求说明书里必须包含容错机制。比如系统生成的跟进建议，必须允许销售手动修改，并且要记录修改反馈。这不仅仅是个功能点，这是为了后续模型迭代留口子。很多文档只写了“生成建议”，没写“反馈闭环”，导致模型上线后越来越笨，因为没人告诉它哪错了。销售一线的人最烦这种不准的东西，所以文档里要写明人工介入的触发条件，什么时候信 AI，什么时候信人，这个权责得分明。还要考虑隐私合规，客户数据喂给模型之前，脱敏规则是什么？这些都得落在纸面上，不能口头约定。
验收标准也是个麻烦事。传统软件测 BUG，AI 软件测效果。文档里不能只写“功能正常”，得写“在测试集上的准确率不低于 X%"。这个测试集怎么来？得提前准备好黄金数据集。有时候业务方觉得不准，其实是他们的预期太高，以为 AI 是神仙。需求文档这时候就是个契约，把能做到的和不能做到的边界画清楚。比如明确写出“系统无法保证 100% 识别客户情绪”，这就避免了后续无穷无尽的投诉。对于那种极端情况，比如模型完全没信心时，是直接跳过还是转人工？这种分支逻辑要写细，不然开发做出来的东西根本没法用。
说到底，这份说明书别指望一稿定终身。AI 项目是跑出来的，不是写出来的。文档得跟着模型迭代走。第一版可能只是个 Demo，需求里要留出调整空间。别把话说太死，否则开发那边压力太大，容易动作变形。有些功能可能技术上暂时实现不了，就在文档里标记为“二期规划”，别硬撑。总之，写 AI CRM 的需求，技术细节可以不懂，但业务边界和预期管理必须懂。把模糊的东西尽量量化，把量化的东西留点余地，这大概就是这门手艺的精髓吧。毕竟，工具是为人服务的，别让文档成了束缚手脚的绳子，能落地的需求才是好需求。写文档的人得懂业务痛点，不然就是闭门造车，最后害了自己也害了团队。
△悟空AI CRM产品截图
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