该项目案例由Kyligence投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项评选。

该项目的背景源自一家全国领先的大型金融保险集团。企业旗下拥有上万名代理人，主要负责一线销售工作，同时配备了上千名一线管理者，平均每位管理者需覆盖21人左右。为什么管理半径只能维持在21？因为随着层级下沉，管理难度迅速上升，需要大量针对执行力与行为规范的实时督导和支持，而传统手段难以高效覆盖。

随着业务规模的扩大与市场竞争加剧，传统依赖经验和人工支持的模式暴露出多重痛点：

·数据割裂：信息分散在多个系统，查询繁琐，效率低下；

·看不清：总部和运营层难以实时洞察整体运营状态，管理者常常凭经验决策；

·指挥不动：总部政策与优秀实践难以及时下达到末端，执行脱节；

·分析滞后：报告和归因往往延迟数天，错过最佳反应时机。

在数字化浪潮和 AI 技术的推动下，销售已从“人情+经验”的艺术转向“数据驱动+节奏制胜”的科学竞赛。客户反应窗口越来越短，管理者不仅要总结过去，更要预测未来，前线销售也需要具备实时判断与快速行动的能力。

因此，该集团迫切需要借助 数智化转型 来突破瓶颈：

·统一分散的数据资源，让非技术人员也能快速完成指标追踪、业务归因和报告生成；

·通过AI数据智能体，逐层穿透业务，直达问题根因，提升运营透明度；

·打破“人传人”的信息传递模式，实现总部对末端的快速直达，提升执行效率。

这种转型带来了显著成效：管理半径从1人覆盖20人扩展到40人，直接节省上亿级管理成本，并在业绩增长和组织韧性上展现了强劲动力。

时间周期：

开始时间：2025年1月开始，2025年1月～4月生产测试与实际购买使用

截止时间：截至目前使用情况良好，正常运行与服务中。

数智化需求

客户现状：

这家全国领先的大型金融保险集团，旗下拥有上万名代理人，主要负责一线销售工作，并配备了上千名一线管理者，平均每位管理者覆盖约21人。随着层级下沉和业务扩张，企业在多个维度面临挑战：

·数据：信息分散在多个系统，查询繁琐，报表和分析口径不统一，导致数据无法及时穿透到前线。

·技术与设备：虽具备基本报表和自助分析工具，但系统孤立、缺乏智能归因和实时预警能力，分析效率低。

·人才：一线代理人技术与数据能力有限，依赖后台支持，缺乏快速判断和自主决策能力。

·架构与管理：管理半径有限，一线管理者需处理大量代理人，实时督导和执行支持难以覆盖，导致“看不清、指挥不动”。

·应用场景：总部与前线信息传递滞后，策略和优秀实践难以及时复制，销售机会窗口缩短，客户行为变化快而管理节奏慢。

整体来看，销售组织仍以传统经验和人工操作为主，决策滞后、归因不准，数据虽多但难以快速转化为可执行洞察。

客户需求与愿望：

在数字化浪潮和AI技术驱动下，客户希望通过数智化转型实现：

·数据一体化与智能分析：打通多系统数据，实现指标管理、智能问数和快速归因，让非技术人员也能高效获取洞察。

·实时预警与前线赋能：借助AI辅助，让管理者预测趋势、快速锁定问题根因，一线销售成为具备数据判断力的“超级个体”。

·管理半径扩展与执行闭环：通过数字督导和自动化推送机制，总部政策与优秀实践可直达代理人，提升执行效率。

·组织敏捷与业务韧性：构建以“数据即指标，指标即洞察”为核心的数智化基础设施，让整个销售团队能够快速响应市场变化，实现高效运营和持续增长。

面临挑战

1.数据分散与分析困难

·信息存在于多个孤立系统，数据整合难度大；

·报表和分析工具虽有，但统计口径繁琐、内容不规范，基层团队难以自主获取所需数据。

2.归因分析滞后，决策不精准

·业绩波动原因难以快速定位：是客户结构问题？团队执行问题？销售话术或目标客户不精准？

·分析报告通常滞后数天，管理者只能依赖经验猜测，决策缺乏数据支撑。

3.管理覆盖有限，执行效率低

·一线管理者平均管理21人，管理半径受限；随着层级下沉，实时督导和执行支持难以覆盖；

·总部政策和优秀实践难以及时传达到末端，形成“看不清、指挥不动”的局面。

4.市场响应速度滞后

·客户行为快速变化，销售窗口缩短；

·传统依赖人工复盘和经验决策，导致行动慢一拍，错失销售机会。

5.组织协同与前线赋能不足

·前线销售缺乏自主判断能力，过度依赖后台支持；

·运营与技术团队难以高效参与业务分析与优化，问题闭环不畅。

数据支持

主要数据包括保单信息，涵盖投保人信息、保险条款信息，以及相关的业务运营数据等。

应用技术与实施过程

针对这些痛点，Kyligence AI助力该企业构建起覆盖指标管理、智能问数、深度归因到报告自动生成的一体化能力体系。该体系以“数据即指标，指标即洞察”为核心理念，帮助非技术人员也能高效进行数据分析与决策支持。

据Kyligence客户成功服务团队介绍，Kyligence Data Agent基于目标导向的指标体系，能够动态追踪重点指标的最新进展，并结合企业知识库与大模型能力，自动生成具有指导意义的分析建议，快速输出结构化报告。整体应用具备快速落地、低成本的优势，正成为员工洞察问题、推动业务的得力助手。具体来看：

快速精准找数，让前线提问不再靠人

如今，只需输入一句话：“查询团队和销售代表业绩趋势”，系统便能自动联动多系统数据，实时生成可视化图表与结论摘要。

数据显示，某区域工单量减少了70%，一线自主调用数据的比例提升至72%。组织的“反应力”，正在被重新定义。

智能归因，快速诊断业务波动的真正原因

从前，一份业绩归因分析往往要花上2-3天；而现在，只需20分钟，系统便能穿透业务负责人、客户、外部环境等多维度，自动对比并生成结论。

管理不再依赖拍脑袋，而是基于数据的第一性原理。

生成可交付的分析报告，数据结论直接变成行动

区域经理输入：“生成Q3各区域销售分析报告，系统便能自动生成含动态图表与建议的完整汇报材料，并同步挂钩督办系统，实现分析、输出、执行一体化。

原本要花五天，现在只需两小时，效率提升背后是组织结构和工作方式的再造。

实时数字督导，打造可复制的“管理颗粒度”

每天早晨，系统会自动推送提示：“昨日外呼中静默时长超标的销售为张三、李四”；中午则继续提醒：“王五本月续签率低于预设阈值，建议安排针对性辅导。”

从“事后复盘”转向“事前预警、实时干预”，让团队管理真正回到颗粒度和前线节奏上。

商业变化

落地部署时，仅一名工程师在2周内就能完成4个数据源的接入，处理上千万条数据，并搭建100多个AI智能体，成功赋能一线人员。总体而言，销售团队的管理和销售运营方式悄然发生了变化：

·区域管理者用数据决策的效率大幅提升，日常分析时间从3小时缩短到15分钟；

·一线销售组长不再只是被动执行任务，而是借助智能工具主动分析问题，进而及时调整优化销售过程；

·运营及科技团队从被动响应需求的困境中逐步解放，转变为更多参与业务分析，同时主动开展数据模型优化、质量治理工作，推动问题闭环；

·月度业绩环比增长13%、同比增长5%，新签客户数同比增长15%，业务成果更有韧性。

从日常决策到前线反应，AI的引入让组织在节奏、效率和认知方式上都发生了实质性提升。

关于企业

·Kyligence

跬智信息（Kyligence）由Apache Kylin创始团队于2016年创办，是领先的Data+AI公司，为企业客户提供大数据分析平台、AI智能分析平台等相关产品和解决方案，以AI赋能全民用数，帮助企业充分利用数据价值，加速数智化转型。

Kyligence已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。

·某全国大型综合保险集团

某全国大型综合保险集团，业务覆盖人寿、财产、健康、养老、农业等多种保险类型，并同时开展资产管理服务。集团以提供全面的风险保障和财富管理为目标，注重提升运营效率和服务质量，并积极探索数字化和智能化应用，致力于满足客户多元化需求，提供高效、便捷的保险服务体验。

来源：数据猿