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昨天下午那场面试，说实话，心里挺没底的。面试官是个技术总监，年纪不大，但眼神挺犀利，一上来没聊那些虚头巴脑的自我介绍，直接切入正题，主要聊的就是我之前负责的那个智能 AI CRM 项目。这东西说起来高大上，真落到实處，全是坑。
记得刚开始做这个项目的时候，销售团队那边怨声载道。线索太多，跟进不过来，好多潜在客户都凉了。老板拍板说得上 AI，得搞智能筛选。那时候我就头大，市面上所谓的 AI CRM 多了去了，大多是个噱头，加个聊天机器人就叫智能了？我们不想搞那些虚的，真想解决痛点。
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面试的时候，总监直接问：“你们当时的模型准确率怎么定的？别跟我讲准确率 90% 这种虚数。”这个问题其实挺戳肺管子的。因为在实际业务里，准确率是个动态的东西。我当时就跟他说，我们没单纯看准确率，我看的是转化率提升。比如以前销售打 100 个电话成 1 单，用了模型筛选后，打 50 个电话能成 1 单。这才是业务方关心的真金白银。
还有个难点是数据清洗。老 CRM 系统里的数据脏得没法看，好多字段缺失，甚至录入都不规范。AI 吃的是数据，垃圾进垃圾出。我们花了不少时间在 ETL 上，甚至不得不让销售手动补录一部分关键信息。这点我在面试里也提了，我说技术不是万能的，有时候得靠制度配合。面试官听到这儿，点了点头，感觉这块算是答对了。毕竟纯搞算法的人，往往不懂业务里的这些烂摊子。
其实最让我紧张的是问到大模型接入的部分。现在谁都想去蹭大模型的热度，CRM 也不例外。他们问怎么结合 LLM 做销售话术推荐。这块我们确实还在探索，我没敢吹牛。我就实话实说，说目前主要是用在小规模的辅助生成上，还得有人工审核。毕竟销售面对的是客户，话说错了就是事故。而且数据隐私也是个红线，客户信息不能随便传给公有云模型，这块我们做了本地化部署的尝试，成本虽然高，但心里踏实。我觉得面试里诚实挺重要的，不懂装懂最容易露馅，尤其是技术岗。
聊了一个小时，出来时候嗓子都干了。回头想想，做 AI 项目，技术反而不是最难的。最难的是怎么让业务方信任你，怎么把算法的结果翻译成他们能听懂的业务价值。有时候模型跑得再好，销售不愿意用，那也是白搭。我们当时为了推广，甚至跟着销售跑了几次客户，现场看他们怎么操作系统，哪里卡顿，哪里反人类。这些细节，可能才是面试官想听的“实战经验”，而不是纸上谈兵的架构图。
现在就是等通知了。不管结果咋样，这次复盘也让我想通了不少事。以前总觉得算法牛逼就行，现在明白了，落地才是王道。智能 CRM 这东西，归根结底是帮人省时间的，不是给人添乱的。如果为了智能而智能，搞一堆复杂的功能，最后没人用，那就是资源浪费。而且团队内部协作也挺磨人，后端嫌模型接口慢，前端嫌数据结构变来变去，天天扯皮，最后还得靠项目经理居中调停。
希望能有好消息吧。毕竟为了这个项目，加班掉的头发还没长回来呢。要是成了，得好好犒劳一下自己；要是黄了，也只能说明缘分未到，继续搬砖呗。反正技术这条路，就是不断填坑的过程，没啥大不了的。每次面试其实也是一次学习，能把项目里的得失捋清楚，比拿到 offer 本身可能更有价值。今晚先吃顿好的，睡一觉再说，兵来将挡，水来土掩。
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