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Agentforce 3功能升級了？帶你了解AI如何助攻CRM！
本內容為 AMT 亞太行銷數位轉型轉聯盟研究員，為您博覽全球最新行銷科技、數位轉型、AI應用研究報告或文章，整理編輯後分享。本計劃由 數解人意科技 支持製作。
整理撰文：黃瑀安（Annie）｜出刊日期：2025-07-17
諮詢協助：國立中央大學資訊工程系 林家瑜教授
長期來看，CRM軟體供應商一直是AI支持者，但直到ChatGPT在2018年問世後，AI普及開始加速，並徹底改變企業與客戶的互動方式。最初，CRM系統為會計部門保存、使用之客戶資訊與互動資料庫，隨著時間推移，這些系統開始為其他部門（例如行銷、銷售團隊和客戶支援等）整合更多功能與工具；然而，在業務成長的同時，企業如何利用龐大的客戶資訊，其中一項關鍵便是AI投入CRM後的應用價值。
本文將帶您探討AI Agent與CRM之應用結合、應用考量，以及相關優勢與實務案例。
現下應用趨勢
顧客關係管理（Customer Relationship Management，簡稱CRM）是現代商業互動的支柱，為公司管理客戶、潛在客戶間所有關係和互動的一種技術，傳統的CRM系統往往更像是數位名片盒，而非真正的關係管理工具，通常包含聯絡人管理、銷售管理、生產力和報告功能等；然而，這些功能通常嚴重依賴人工輸入和解讀，導致資料不一致，不僅提供的洞察有限，還容易錯失良機。
直到現在，AI Agent（AI代理、AI代理人）程式這項顛覆性技術正在將CRM從被動的資料儲存庫，轉變為主動的智慧系統，重新定義CRM的可能性，提供即時洞察、預測客戶行為、大規模個人化溝通，甚至採取積極行動來推動銷售、提高客戶滿意度。
AI Agent與CRM之潛在用例
1. 潛在客戶資格認定和評分：AI代理可將潛在客戶與歷史資料進行交叉引用，考量客戶互動史、消費層級與人口統計等因素，為銷售團隊提供優先排序的高潛力客戶名單。
2. 客戶區隔與個人化：透過處理大量客戶數據，AI代理可根據顧客行為模式、偏好和生命週期階段創建細緻的客戶區隔，實現個人化溝通策略，從而與每個群體產生共鳴。
3. 客戶流失預測與預防：透過監控客戶互動、產品使用情況和客服工單系統，AI代理可標記有流失風險的客戶，並根據過去類似客戶的成功經驗，建議量身訂製的留存策略。
4. 資料輸入與清理：AI代理程式可自動從電子郵件、通話記錄和Web表單中新增CRM欄位，並持續掃描、校正資訊不一致之處，確保CRM系統保持簡潔與最新資訊，無需人工干預。
5. 競爭情報收集：透過搜尋網路和社群媒體，AI代理可讓銷售團隊隨時了解競爭對手的動態、價格變動和新產品發布，並將資訊自動加入相關的CRM記錄。
這些AI在CRM中的應用魅力在於能夠隨時間的推移不斷學習和改進，隨著工具與更多數據互動並獲得回饋，將使人員能夠專注於高價值活動發展。
AI Agent與CRM結合之考量要素
在考量將AI代理導入CRM系統整合時，最關鍵的出發點之一便是系統的兼容性，避免額外的技術改造與流程重構。為使系統具備足夠的靈活性，高品質的自然語言處理（NLP）能力的AI代理將更準確地理解客戶語意與上/下文，提供更人性化的互動回應。隨著業務規模成長，AI解決方案的可擴展性必須能處理日益增加的資料量與複雜流程，同時維持系統效能，而在高度依賴客戶資料的情境下，資料安全與法規合規性更是企業無法妥協的核心條件，AI系統必須符合如GDPR或CCPA的要求，保護使用者資訊不外洩。
除此之外，系統的易用性也會影響團隊的採用率，介面直覺、學習曲線低的解決方案更容易融入日常工作流程。在選擇AI工具時，也需從授權、整合、維運等成本角度衡量其長期效益，並觀察供應商是否提供持續支援與技術更新，以確保系統穩定運作。若應用場景涉及客服服務，更應確認AI能與聊天機器人、即時溝通、工單管理等通訊工具順利整合，提供一致性佳且高效的顧客體驗。
最後，一套優質的AI CRM系統亦應提供可追蹤、可分析的績效回饋，協助企業持續優化流程並衡量導入成效。透過這些多面向的審慎評估與整合，企業才能真正選擇出既符合自身CRM操作邏輯，又能有效提升顧客參與、營運效率與成長潛力的AI代理方案。
AI Agent + CRM 實務案例
現今，企業在尋找AI和CRM合作夥伴時擁有眾多選擇，包括IBM CRM（IBM® Watson Assistant®）、Hubspot CRM（ChatSpot）、Freshworks（Freddy AI）、Zoho CRM（Zia）和Pipedrive CRM（AI銷售助理），根據最新消息，Salesforce於2025年6月推出Agentforce 3，深刻重構企業的運作方式。此套平台不僅標誌著AI代理從輔助性角色，走向真正具有自主行動能力的「數位勞動力」，更成為實際讀取企業資料、執行任務，並與員工共作的智慧型平台。
Agentforce 3的最大突破在於其核心控制機制——Command Center，這個功能就像一個AI操控的駕駛艙，讓管理者即時監看 AI代理的所有互動，包括任務執行狀況、錯誤率、延遲時間、使用頻率與內容主題，甚至能依據指標提出優化建議。這樣的即時性與可觀察性，過去在AI工具中極為稀有，而Agentforce將其內建進整體工作流程之中，使企業能如同管理員工一般掌握 AI的運作，提升信任度與操控性。
除了監控能力，Agentforce 3也大幅強化整合性，尤其是在資料與應用的串聯方面，透過與PaaS平台「Heroku」結合的 Managed Inference與AppLink機制，企業可快速部署自訂的 MCP（Model Context Protocol）伺服器，讓代理能直接存取公司內部資源執行動作，無需繁瑣開發流程。至於Tableau Einstein與Agentforce的結合，則可將資料洞察即時轉化為業務行動，甚至直接透過流程自動觸發對應部門進行後續作業，這樣的能力縮短了「數據到決策」的距離，讓AI成為企業判斷與執行的加速器。
總結
展望未來，AI與CRM的深度整合將不再只是輔助性技術的嫁接，而是企業營運模式根本性的重構與進化。隨著 AI 技術持續發展，其在CRM應用中將展現更強大的學習能力與預測精準度，從而主動引導業務流程、預測客戶需求，甚至直接執行決策性行動。在此基礎上，以Salesforce Agentforce 3為例，企業將能實現更精準的行銷推進、更有效的客戶留存與更高速的決策效率，成為驅動整個企業邁向智慧營運的新引擎。
[參考資料]
Redacción Serenity Star (2025.) AI-driven CRM: How to implement it in your business. Serenity Star.
https://serenitystar.ai/blog/ai-driven-crm-how-to-implement-it-in-your-business
Thomas Morgan (2025.) Salesforce Announces Agentforce 3: Command Center, MCP, and Apps. SFBEN.
https://www.salesforceben.com/salesforce-announces-agentforce-3-0-command-center-mcp-and-apps/
Tech Talk (2025.) Agentforce 3: What Do We Know So Far? DAMCO.
https://www.damcogroup.com/blogs/agentforce-3-what-do-we-know-so-far