△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
做过传统 CRM 都知道，核心是客户和跟进记录。但上了 AI 之后，这套逻辑得重构。很多团队刚开始就是把大模型接口调通，前端加个聊天框，后端表结构还是老样子，结果跑两个月就崩了。为什么？因为 AI 需要的“燃料”和传统报表不一样。传统 CRM 存的是结果，AI CRM 存的是过程和概率。
先说客户表（customers）。别只存姓名电话了。得加个 extended_attrs 字段，用 JSON 类型。为什么？因为 AI 挖掘出的标签是非结构化的。比如“客户偏好下午沟通”、“对价格敏感但注重售后”，这些动态标签传统字段根本存不下。另外，务必加一个 ai_score 字段，存置信度。别信那些直接给个“高意向”就完事的，你得知道模型觉得这个判断有多少把握，方便后续人工复核。如果模型说这是高意向，但置信度只有 0.5，那销售跟进的时候心里得有数，别抱太大希望。
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其次是交互日志表（interactions）。这是 AI CRM 的命脉。传统表只存沟通摘要，不行。得存原始文本、语音转写稿，还有对应的向量数据（embeddings）。这里有个坑，很多人想把向量直接塞 MySQL，除非你数据量极小，否则老实点用 pgvector 或者专门的向量库。表里得有个 context_chain_id，把多次对话串起来。AI 记性不好，得靠这个字段帮它回忆上下文。不然客户说“还是按老样子”，系统根本不知道“老样子”是哪次。还有，记得存 token_usage，这不仅是算钱的问题，更是为了监控异常。要是某次对话 token 暴涨，可能是提示词泄露或者模型抽风，得能追溯。
再来是洞察表（ai_insights）。这张表最容易设计废。别把预测结果直接覆盖到客户表上。一定要单独存，带版本号。模型会迭代，今天的“高意向”逻辑可能下个月就变了。字段里要有 model_version、predict_time 和 raw_output。这样出了问题能回滚，也能知道是哪个版本的模型在瞎指挥。我们之前吃过亏，模型更新后意向客户骤减，查了半天才发现是新版本对“沉默客户”的定义变了，要是没存历史版本，这锅根本说不清。
还有任务表（tasks）。AI 不光分析，还得干活。比如“明天上午回访”。这张表得有个 source_type 标记是人工创建还是 AI 生成。如果是 AI 生成的，得关联到具体的 insight_id。这样销售才知道为什么要打这个电话，而不是觉得系统在乱派活。信任感是这么建立的，不然销售会把 AI 生成的任务全关掉。
索引设计也得跟着变。传统 CRM 查的是创建时间、负责人。AI CRM 查的是语义相似度。所以向量索引必配。另外，interaction_logs 表的查询频率极高，记得把 customer_id 和 create_time 做联合索引，不然跑个历史对话分析能把数据库拖死。特别是当数据量到了百万级，全表扫描就是灾难，运维半夜得被报警电话吵醒。
最后提一嘴隐私。存对话记录难免涉及敏感信息。表结构里最好预留 encryption_flag 和 desensitized_content 字段。别等合规部门找上门再来改表，那时候数据迁移能累死人。GDPR 或者国内的数据安全法，都是紧箍咒，设计初期就得把脱敏逻辑埋进去。
说到底，AI CRM 的表结构不是一次性设计好的。它是跟着模型能力长的。刚开始别搞太复杂，核心是把非结构化数据存好，留好扩展接口。别为了所谓的“规范”把字段写死，到时候改字段锁表，运维能跟你拼命。灵活点，留点冗余，比什么都强。
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