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能源销售工作流与 AI 协同系统

一个面向来信处理、主动获客与人工可控自动化的双向 B2B 销售运营系统。

B2B 销售工作通常分散在来信处理、客户研究、CRM 记录、回复草稿、后续跟进以及人工决策等多个环节中。当这些活动作为彼此独立的任务进行时，信息上下文容易被割裂，协作和管理也会逐渐变得复杂。

这个项目探索的是，如何把这些分散的销售活动重新组织成一个协调统一的运营系统。最终方案以 Inbound 和 Outbound 两条主要销售方向为核心，通过共享的销售与 CRM 中枢进行连接，并结合自动化、AI 辅助分析与文本生成，以及关键决策节点上的人工审批。

这个项目所设计的不仅是工作流架构，还包括信息结构、交互逻辑以及用于理解和控制整个系统的视觉语言。

系统总览

一个双向销售运营系统

整个系统围绕两个互补的销售方向展开。

Inbound 负责进入系统的客户沟通与潜在机会，Outbound 则支持主动寻找和发展潜在客户。两个方向都连接到一个共享的销售与 CRM 核心，用于统一处理客户上下文、优先级、后续跟进以及协同决策。

在这个系统中，AI 被定位为辅助层，而不是独立的决策主体。凡是涉及判断、审核或批准的关键节点，都保留人工控制。

从碎片化任务到协调统一的运营模式

销售工作很容易分散在邮箱、笔记、表格、研究工具以及个人提醒之中。因此，真正的问题并不只是把某一个步骤自动化，而是如何在这些任务之间建立一致、清晰的结构。

这个设计将原本分散的活动整合为一个协调统一的运营模式，通过更明确的信息流、共享上下文以及清晰的任务交接，让客户沟通、CRM 信息、优先级判断和后续跟进保持连接，而不再成为彼此孤立的工作。

从来信到可控回复

Inbound 工作流负责组织进入销售系统的沟通信息。

客户询问首先被放入相应的上下文中进行理解，并与相关 CRM 信息连接，再进入回复准备阶段。AI 可以辅助提取关键信息、整理上下文并准备回复草稿，而最终对外发送的内容仍然需要经过人工审核。

这个系统的目标并不是完全自动回复，而是在减少信息碎片和重复工作的同时，保留发送前必要的判断和控制。

从主动寻找客户到经过筛选的沟通

Outbound 工作流支持主动客户开发，从目标发现、信息补充、机会评估和优先级整理，一直到沟通内容准备与后续跟进。

潜在机会可以结合相关上下文进行整理和评估，再进入沟通准备阶段。AI 用于辅助分析和起草内容，而在真正产生重要外部沟通之前，人工审批仍然是流程中的明确节点。

公开展示中，底层评估逻辑会被有意抽象化。作品集呈现的是系统设计和运营结构，而不会公开具体的评分规则、权重、阈值或内部决策机制。

自动化负责准备，人负责决定

在这个系统中，AI 用于辅助分析信息、总结上下文、准备文本草稿、突出优先事项以及协调相关信息。

这些能力与最终的人类决策被有意分开。

因此，工作流明确区分了 AI 辅助准备与人工控制行动。AI 的建议可以被审核、批准、要求修改、拒绝或暂不处理，在真正形成重要行动之前始终保留人工判断。

核心原则：

AI 提出建议，由人作出决定。

一个闭环的销售运营系统

Inbound 和 Outbound 并不是两套彼此独立的自动化流程。它们共享同一个销售与 CRM 核心，并共同构成一个完整的闭环运营模式。

CRM 上下文、优先级、后续跟进、报告以及管理视图把两个方向的活动连接起来。沟通过程中产生的信息可以重新回到系统中，成为后续判断和行动的上下文，使整个运营模式能够持续保持协调。

最终架构把工作流自动化、AI 辅助能力与人工治理整合进同一个系统，同时对真实的内部实现逻辑保持保密。