企业软件“大越界”

推荐语

AI正重塑企业软件边界，从单一产品转向完整任务链，行业竞争格局面临重构。

核心内容：
1. AI驱动企业软件从部门级应用转向跨部门任务链整合
2. 垂直SaaS厂商需深耕专业能力层应对平台竞争
3. 企业软件变革关键在于核心流程与预算迁移

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

企业软件行业的变化，可以在伙伴关系里看到蛛丝马迹。

过去，CRM 厂商“纷享销客”和客服厂商“天润融通”是同一条客户链路上的协作者。

纷享销客在客户现场遇到客服、呼叫中心、联络中心类需求，很多时候会把商机转给天润融通。CRM 管销售和客户经营，客服厂商管服务接待和联络中心，边界清楚，合作顺畅。

现在，这条边界开始松动。

牛透社观察到，纷享销客正在把产品线延伸到服务云、工单、现场服务、智能客服和服务 Agent。

类似动作也在更多厂商身上发生。

微盟、有赞做 AI 导购和 AI 客服，HR 厂商做销售陪练和领导力教练，学习平台进入销售提效和岗位赋能，OA 厂商切入合同、费控、项目和资产管理，协同平台则用低代码、多维表格和 AI 助手快速搭建轻量业务系统。

大家都在围绕自己的客户，向相邻任务延展。而且更深层的变化在于，企业客户的任务链正在变长。

过去，企业可以按部门采购软件。销售部门买 CRM，客服部门买呼叫中心，人力部门买 HCM，培训部门买学习平台，财务部门买 ERP 或费控。每套系统处理一段流程，数据和动作在部门之间流转，效率不高，但还能运行。

AI Agent 出现后，这套按部门分工的软件逻辑开始松动。

客户经营不再停留在销售系统里，它会穿过线索识别、营销触达、销售跟进、报价、合同、交付、工单、售后、复购和经营分析。

员工发展也不再停留在人力系统里，它会穿过招聘筛选、面试评价、入职培训、绩效反馈、领导力训练、岗位陪练和职业发展。

任务不会停在某个系统里，能不能有一条更完整的执行链条？

这正是企业软件边界松动的根源。

纷享销客创始人、CEO 罗旭认为，CRM 不可能只做 SFA（销售自动化），只做销售云。客户的营销、销售、服务是一条完整链路，只做其中一段，很难提供端到端解决方案。

同样的变化也发生在人力资源软件里。

北森原本被外界理解为一体化的HCM SaaS 厂商，如今正在从招聘、人事、绩效和培训等HR业务场景，延伸到与业务部门强协同，服务于员工赋能的 AI面试官、AI 陪练、AI领导力教练等。

企业软件过去按部门分工，今天按任务流动。边界松动，正是新一轮竞争的前奏。

企业软件的边界正在被三股力量同时推开。

平台型厂商从经营主干向业务细节下沉；垂直 SaaS 从专业场景向相邻任务延伸；低代码和 AI 工具从轻量需求向标准 SaaS 反向挤压。

用友是平台型扩张的典型代表。它早已不只是财务软件或 ERP 厂商。

公开资料显示，用友 BIP 在 2025 年发布覆盖财务、人力、供应链等十大领域的 40 多个智能体，并强调以推理模型和 4000 多个企业级 API 支撑智能体运行。用友 BIP5 又将 AI 融入 14 类端到端业务流程，覆盖超过 2500 个流程场景。

这些数字背后，是用友重新争夺企业经营主入口的意图。

过去，ERP 太重，用户体验差，很多垂直 SaaS 得以从销售、人力、采购、费控、项目等单点场景切进去。

现在，如果 AI Agent 能把复杂系统变成自然语言入口，把财务、人力、供应链、采购、制造、营销等场景串起来，ERP 平台的厚重反而可能转化为优势。它手里有流程，有数据，有业务主干，也有客户预算入口。

金蝶也在走类似路径。金蝶苍穹 AI 是面向企业用户的 AI 管理助手，覆盖财务、人力、采购、开发等场景，并面向全体员工、专业岗位员工和管理者提供不同助手能力。

平台型厂商对垂直 SaaS 的压力，来自统一入口。

一旦一个平台能包住财务、人力、采购、供应链、管理决策和流程审批，单点系统的边界就会被压缩。客户也会考虑，多数通用需求已经能在一个平台内解决，是否还需要为每个部门单独采购一套系统？

协同厂商是另一个路子。

钉钉和飞书从办公入口向业务系统下沉。

• 钉钉 AI 表格定位为 AI 时代的应用搭建平台，适用于客户管理、项目跟踪、库存统计等场景；

• 飞书多维表格也强调表格与业务系统搭建能力，并突出流程、协作、数据可视化和 AI 能力。

这类产品未必会替代大型企业里的深度 CRM、HCM、ERP 或 BI，但会吃掉大量部门级、项目型、临时性和中小企业场景。

很多需求过去需要采购标准 SaaS，现在可以先用表格、流程、自动化和 AI 助手搭起来。对传统软件厂商来说，这部分市场可能不是最重的收入来源，却是客户心智和轻量入口的根基。

OA 厂商也在沿着流程底座外扩。

泛微、致远、蓝凌等厂商，从 OA、流程、知识管理向合同、法务、费控、项目、资产等领域延伸。

它们的优势在流程、审批、组织权限、电子签章、文档和合规。AI 让这些流程型能力获得新的交互入口，也让 OA 厂商过去的横向扩张重新被看见。

第二股力量来自垂直 SaaS。

销售易的产品线已经从传统 CRM，扩到服务云、伙伴云、智能分析云和 Data Cloud。

这也说明，CRM 厂商正在从销售管理，走向更完整的客户经营链条。

纷享销客的扩张沿着客户经营链条展开。罗旭在接受牛透社采访时强调，纷享销客早在 2016 年转型时就把自己界定为营、销、服一体化 CRM。客户经营从 Marketing 到 Sales 再到 Service，本身就是完整闭环。

现在，纷享销客正在把这条链路 Agent 化。罗旭把未来 SaaS 的方向概括为 AaaS，也就是 Agent as a Service。

软件既要给人使用，也要为 Agent 设计。Agent 需要具备自主性、工具调用、上下文感知、开放组合和跨步骤协同能力。

在这个框架下，纷享销客重点做两层能力：

一层是平台，提供推理能力、工具调用、业务记忆、上下文记忆、多维连接框架和 Skill 构建能力；

另一层是围绕营销、销售、服务三个主场景，构建标准 Agent，例如情报 Agent、现场 Agent、报价 Agent、订单 Agent、服务 Agent。客户、实施团队和生态伙伴，也可以在平台上构建个性化 Agent 或 Skill。

放到具体场景里，一个销售准备拜访老客户，Agent 可以先调取客户历史订单、合同状态、服务工单、近期投诉、回款状态和到期时间，再生成拜访重点。

拜访结束后，系统自动形成纪要，识别下一步动作，必要时创建服务工单、报价任务或复购提醒，并把关键信息推给销售主管。

这个过程中，CRM 不再只是记录客户和商机，它开始参与客户经营动作。

这也解释了为什么 CRM 厂商会进入服务云、工单、智能客服和现场服务，他们并不认为自己在离开主业，而是在补齐客户经营链条。

CRM 厂商掌握客户、商机、合同、订单和回款数据，一旦向售后和服务延伸，就会把客户问题处理、工程师作业、售后交付和复购判断纳入同一个经营系统。

北森的外溢方向，则是从 HR 管理走向员工的能力建设和业务现场。

结合AI技术和20余年的人力资源沉淀，北森目前已经从一体化的HR SaaS扩展形成AI Family的产品矩阵，拥有了AI面试官、AI领导力教练、AI陪练、AI招聘助手、AI绩效助手、AI学习助手、AI员工助手等一系列的AI Agent家族。

基于People Science对于“岗位”和“人”的研究，借力200多名心理学专家咨询与服务团队，帮助客户落地更精准的AI Agent。

纪伟国在采访中提到，北森以前在招聘、绩效、学习、人力资源共享中心等产品里都有 AI 能力。

现在，北森又做了三个相对独立的大 Agent，分别是 AI 面试官、AI 领导力教练和 AI 陪练。

AI 陪练，是北森向业务部门外溢最明显的产品。

纪伟国举过几个具体场景。

某头部珠宝品牌的销售陪练里，一对男女朋友去买珠宝，女孩很喜欢，男孩觉得贵，导购要练习如何处理价格异议，把交易继续往前推进；

某西式快餐连锁巨头每个月推新品，员工要练习如何向顾客推荐新品；

医药行业里，医药代表要练习药事会准入的各个环节、练习科室会演讲、如何介绍药品 PPT方案等。

北森这样的AI外溢策略建立在战略机会的选择，以及行业隐性知识的壁垒之上。

从商业化结果来讲，北森AI 产品的商业化进展已经领跑整个 SaaS 行业，公司整体AI收入预计正在以 3 倍以上的速度增长，仅AI面试官一个单品就已落地近 1000 家客户。

红圈则把 AI 陪练用于产品支持人员培训，让员工先在系统里练习如何给 CSM 和销售讲产品，减少管理者反复验收的压力。

这些场景原本不属于传统 HR 软件的核心范畴。它们发生在门店、医院、客户现场和销售支持流程里。

但北森能进入这些场景，靠的不是销售管理能力，而是对销售岗位模型的深入研究，以及把人的能力要求拆解成可训练、可反馈、可复盘的行为结构。人的能力建设开始和业务增长系统发生重叠。

绚星也在沿着主航道外延。

绚星（原云学堂）起步于企业学习，如今把战略重心放在企业智能生产力，产品矩阵覆盖 AI 底座、人才管理、销售智能和学习发展等方向。

这种变化已经开始反映到商业化结果中。2025 年，绚星订阅客户 NRR 提升至 101.4%；AI 相关产品 MRR 也从上一年的 30 万元增长至 110 万元。

这说明，绚星的扩张并非简单从学习平台走向销售工具，而是沿着企业学习和人才发展主航道，向岗位能力和企业生产力延伸。

第三股力量，来自低代码、AI Agent 和客户自研能力。

衡石创始人刘诚忠告诉牛透社，已经有企业借助 AI 自研轻量 CRM，替代成熟 SaaS 的部分功能。

在他看来，这会成为一种趋势。很多企业真正高频使用的，只是 SaaS 产品中的少量核心功能。AI 降低开发门槛后，越来越多轻量需求会转向自研。

这种冲击未必首先表现为大客户流失，更可能先出现在部门级需求、轻量流程和新项目试点中。

过去，企业会为几张表、一个流程或一个轻量客户管理模块采购 SaaS；现在，飞书多维表格、钉钉 AI 表格和低代码平台，已经能快速承接其中相当一部分需求。

刘诚忠对 ChatBI 的判断，也提醒我们不要高估功能重叠的意义。在他看来，ChatBI 更像软件里的通用能力，很多 SaaS 产品都可以加入，但这并不代表它们真正进入了 BI 市场。

行业格局是否被改变，关键要看厂商有没有进入对方的核心客户、核心预算和核心业务流程。

这也意味着，并非所有功能重叠都代表边界战争。AI 问答、智能摘要、自动生成报表会逐渐成为软件标配，但标配不等于格局重构。

三股力量叠加之下，企业软件正在形成一张新的竞争地图，即平台厂商向下覆盖更多场景，垂直 SaaS 沿任务链向外延伸，低代码与 AI 工具则从底层不断分流轻量需求。

企业软件边界松动的根源，并不只是厂商想多卖几个模块。

更深层的变化在于，企业客户要解决的问题，已经很难被单一系统完整覆盖。

过去，软件按部门分工：CRM 管销售，客服系统管服务，HR 系统管员工，BI 管分析。现在，客户更在意的是，一项任务能否从开始到结束持续运转。

以客户经营为例，一条线索进入企业后，会经过营销触达、销售跟进、报价、合同、交付、售后、复购和经营分析。

过去，这些环节分散在不同系统里，数据割裂、责任分散。现在，客户希望整个过程能够被持续推进、追踪和复盘。

这也是 CRM 厂商不断向服务、工单、现场服务和智能客服延伸的原因。销售管理只覆盖客户生命周期的一部分，而服务、交付和复购，决定了长期客户经营的价值。

第二个变化，是 AI Agent 正在把软件从记录系统推向执行系统。

过去，大多数企业软件承担的是记录功能：销售录客户，HR 录员工，客服录工单，管理者看报表。软件负责流程和数据，真正推动业务运行的仍然是人。

AI 出现后，软件开始参与任务执行。

罗旭认为，过去是人操作 CRM，未来会变成人定义目标，AI 参与执行。AI 不再只是搜索、问答或辅助生成，而是开始进入具体业务动作。

这也会改变软件的价值衡量。客户关注的重点，将从记录和流程管理，转向任务完成质量：AI 是否完成一次有效外呼，是否推动销售进入下一步动作，是否生成可直接采用的结果。

因此，软件的边界也会自然外扩。自动生成拜访纪要、识别复购机会、创建工单、提醒回款风险，本质上都已经不再只是“记录”。

第三个变化，是软件入口正在从页面变成任务。

传统软件的入口是菜单、模块和表单。AI Agent 出现后，用户可以直接提出目标，例如筛选候选人、生成客户摘要、判断复购机会或分派工单。

纪伟国对招聘场景的拆解很典型。

他认为，从职位发布、简历搜索、候选人沟通到 AI 面试官，招聘前半段会越来越自动化；但 Offer、薪酬、审批和入职等后半段，仍然离不开组织责任与人工确认。

这意味着，AI 正在重新切分企业软件的任务链。招聘场景的前半段追求效率，更适合自动化；后半段涉及责任、合规和决策，仍然需要系统约束与人工参与。

客户的购买逻辑也随之变化，他们需要的是一条能够持续运转的任务链。

下一轮竞争的关键，也将取决于厂商能否占住客户关键任务中的核心位置。

企业软件的边界正在松动，但不会无限松动。

AI 提高了软件研发效率，也让许多过去难以成立的小场景有了产品化可能。但企业软件真正的门槛，从来不只是开发效率。

一个页面、一个问答入口、一次大模型调用，并不足以让厂商进入另一个成熟市场。

罗旭在采访中反复强调，AI 会放大厂商能力，但更合理的路径，仍然是在主业范围内把产品做得更深、更细。

过去很多小场景受限于开发、交付和商业化成本，很难单独成立；AI 出现后，这些场景开始具备闭环和商业化机会，但前提仍然是长在厂商原有能力体系之上。

他并不认同“什么都做”的扩张逻辑。

在他看来，AI 编程降低的是开发门槛，并没有降低企业软件对业务理解、行业经验、交付能力和长期运营的要求。

边界扩张一旦脱离主航道，短期看是在做大产品版图，长期则可能稀释主业能力，并增加交付复杂度。

这也解释了纷享销客为什么不把服务云、工单和现场服务视为偏离主业。

在罗旭的定义里，纷享销客一直是营销、销售、服务一体化 CRM。它向服务和客户经营 Agent 延伸，本质上是在补齐客户经营链条。

北森的逻辑也类似。

纪伟国认为，AI 时代的北森，可能会从“服务 HR”走向“服务员工”。

过去，HR 软件更多承担信息记录、合规管理和流程管控；

未来，AI 可以帮助员工进行职业发展，也可以帮助组织判断岗位能力、任用风险和发展路径。

在一体化 HR SaaS 之外，北森正在尝试构建一层服务员工的员工助理平台。

和传统软件公司不同，北森最早是一家测评公司，后来才转向软件。

它长期积累的是岗位能力定义、能力评估和人才发展方法论，以及大量心理学与人才科学实践。

公司拥有 200 多位心理学硕博与顾问团队，近 20 年服务约 6000 家客户，沉淀出一套被称为 People Science（人才科学）的隐性知识体系。

因此，北森向 AI 面试官、AI 领导力教练、AI 陪练等方向延伸，看上去进入了招聘、销售训练和业务赋能现场，但底层主线仍然是人才能力的定义、识别、训练、评估和发展。

绚星也可以放在同一个框架下看。

绚星（原云学堂）起步于企业学习，如今把战略重心放在企业智能生产力，产品矩阵覆盖 AI 底座、人才管理、销售智能和学习发展等方向。

这种变化已经开始反映到商业化结果中。2025 年，绚星订阅客户 NRR 提升至 101.4%；AI 相关产品 MRR 也从上一年的 30 万元增长至 110 万元。

这说明，绚星的扩张并非简单从学习平台走向销售工具，而是沿着企业学习和人才发展主航道，向岗位能力和企业生产力延伸。

这些公司的共同点在于：扩张并没有脱离主业，而是把原有能力进一步推进到任务现场。

纷享销客围绕客户经营延伸，北森围绕人和组织延伸，绚星围绕学习和人才发展延伸。真正危险的扩张，往往不是边界变宽，而是失去主线。

今天很多边界讨论，也容易被功能名误导。CRM 加了报表，不等于进入 BI；HR 做了陪练，不等于进入 CRM；学习平台加入销售助手，也不意味着重构销售软件市场。

功能重叠，不等于市场重排。

刘诚忠认为，真正影响行业格局的，是进入成熟企业的核心客群，并提供更优解决方案。ChatBI 可以成为软件标配，但 BI 深处仍然有数据建模、指标体系、权限治理和数据质量等专业门槛。

因此，看一家厂商是否真正跨界，不能只看功能是否重叠，更要看它是否进入了对方的核心预算、核心客户和核心业务流程。

如果 CRM 厂商只是增加几张经营报表，它并没有真正进入 BI 市场；只有开始承接企业级数据建模、指标治理和经营分析，才可能触碰 BI 的核心地盘。

同样，一个 HR 厂商如果只是做销售陪练，也不等于进入 CRM；只有开始管理客户、商机、订单和售后服务，才是真正进入客户经营体系。

牛透社认为，边界扩张大致可以分为三层：功能补充、任务延伸和预算迁移。

今天大多数企业软件厂商，仍处在前两层之间。它们正在补功能，也在沿任务链向外延伸；但真正进入预算迁移阶段的案例，仍然不多。

边界最终能扩到哪里，取决于厂商的主航道有多深。

主航道足够深，外延才有根；主航道不清晰，扩张越快，越容易进入一个陌生而低效的战场。

企业软件的格局会变，但不会先从核心系统开始。

最先被改写的，往往是那些轻量、临时、部门级、流程清晰的场景。

过去，一个部门要管理客户，就采购轻量 CRM；要跟踪项目，就采购项目管理工具；要看报表，就上 BI。

很多企业真正高频使用的，其实只是其中一小部分功能，却仍然要为整套系统付费。

现在，飞书多维表格、钉钉 AI 表格、低代码平台和 AI 编程工具，正在改变这种模式。

客户管理、项目跟踪、工单流转、招聘进度、经营看板等场景，已经可以先由表格、流程自动化和 AI 助手承接。很多轻量需求，不再天然需要一套完整 SaaS。

现在已经有企业借助 AI 自研轻量 CRM，替代成熟 SaaS 的部分功能。在刘诚忠看来，这会成为一种长期趋势。AI 降低了简单系统的开发门槛，也降低了企业为轻量需求单独采购 SaaS 的必要性。

危险的并不是客户明天就能自研一套完整 CRM 或 ERP。

真正危险的是，客户开始不再愿意为 20% 的需求，购买 100% 的标准系统。

这会最先冲击部门级工具、临时性应用和长尾轻量需求。

但复杂企业软件并不会被轻易“手搓”掉。

罗旭认为，用户可以快速搭一个小应用、一个 Demo，甚至一个单点流程，但很难真正做出企业级 CRM。复杂系统的壁垒，并不只是代码能力，而在持续迭代、安全、权限、组织协同和业务逻辑。

AI 降低了软件生产门槛，却没有降低企业级软件的责任门槛。

客户把合同、订单、薪酬、绩效、客户数据和财务流程放进系统，本质上是在购买一套长期可依赖的业务基础设施。

因此，未来更可能出现的是市场重新分层。

轻量场景会持续被 AI 工具、低代码和客户自研能力分流；

中间层 SaaS 会面临更大压力，需要证明自己不仅提供功能，还提供流程经验、行业模板和持续服务；

复杂系统仍然会保留价值，但也必须补上 Agent、自动化和自然交互能力。

客户的采购逻辑也会随之变化。

过去，企业采购软件是在选系统；未来，是在选任务解决方案。

客户会越来越关注这个系统能否减少人工动作，能否自动推进流程，能否沉淀数据，能否与现有系统协同，以及出了问题之后是否能够追责。

这也意味着，SaaS 厂商不能只卖功能和界面。

真正能留下来的，是那些能够进入任务链、沉淀数据并承担责任的能力。

平台厂商和垂直厂商，也会重新分工。

平台厂商的优势，在入口、组织连接、流程底座和统一预算。用友、金蝶这类经营管理平台，天然站在企业经营主干上。AI Agent 出现后，它们有机会把原本复杂厚重的系统，重新包装成更自然的任务入口。

但平台很难在每个垂直领域都做到足够深。

财务、人力、供应链、销售，每个领域都有自己的业务语义、流程细节和行业 Know-how。平台可以提供统一入口，却未必天然拥有每个专业场景里的深层能力。

罗旭认为，企业级 AI 要的不是“能用”，而是接近 99 分的确定性。很多场景做到七八十分，并不足以进入企业核心流程。

北森的 AI 面试官就是典型例子。

它表面上是一次 AI 对话，真正难的却是能力模型、行为评价、测评效度和人才科学。很多客户甚至并不清楚自己究竟应该评估什么能力，北森需要先帮助客户定义岗位能力，再转化成可面试、可评价的结构。

这背后依赖的是长期积累的人才科学和行业实践。

因此，下一阶段的竞争不会是平台厂商通吃，也不会是垂直 SaaS 固守原地。更可能出现的是两类能力重新组合：

平台厂商负责入口、连接、流程和数据底座；

垂直厂商负责专业语义、复杂业务和可追责结果。

过去，厂商争的是系统入口；未来，入口可能会被平台和 Agent 分走。

垂直 SaaS 如果还停留在“功能界面”，价值会越来越薄。真正能够留下来的，是那些被沉淀成专业能力层、能够进入关键任务链的厂商。

AI Agent 进入企业软件之后，真正的变化在能力边界。

过去，企业软件按产品品类划分，CRM、HCM、ERP等各自对应独立系统和预算。

未来，企业软件的边界会更多围绕任务链、数据上下文、专业语义和责任体系重新划分。

第一个变化，软件开始覆盖更完整的业务流程。

软件的边界，正在从模块定义转向任务定义。

客户经营不再只是销售管理，它是从线索、报价、合同、交付到复购和经营分析的完整链路。谁能把任务链跑得更完整，谁的边界就会自然变宽；谁停留在记录和展示层，谁的边界就会被压缩。

第二个变化，AI 能否真正做事，越来越取决于它掌握了多少业务上下文。

一次客户拜访，背后关联的是客户历史、合同状态、价格权限、服务记录和回款风险；一次员工发展建议，背后关联的是岗位要求、绩效记录、项目经历和晋升规则。

企业级 Agent 的难点是知道自己能不能做、该不该做，以及哪些动作必须交给人确认。

第三个变化，是行业 Know-how 会重新变得重要。

企业级 AI 的竞争，最终比拼的仍然是对业务的理解。很多行业知识，并不能直接被通用模型替代，它需要被沉淀成具体规则、流程和判断标准。

CRM 里的商机判断、价格权限，HCM 里的岗位能力和绩效评价，BI 里的指标体系和数据治理，都属于长期积累下来的业务语义。

行业理解越深，软件的壁垒就越深。

第四个变化，是责任重新回到企业软件中心。

消费级 AI 即使答错，用户大多可以重问或放弃；企业软件一旦出错，就会直接进入真实业务流程，影响合同、收入、合规和组织运行。

因此，AI 会率先进入那些责任后果相对可控的场景；而审批、薪酬、合同、财务等关键环节，仍然需要系统约束和人工确认。

未来会是 Agent 在前台执行任务，系统在后台管理权限、流程、规则、数据和责任。因此，企业软件的新边界，会越来越取决于四件事：

• 第一，能不能覆盖更完整的业务流程；

• 第二，能不能调动足够完整的业务数据；

• 第三，能不能理解行业里的复杂规则和判断；

• 第四，能不能在关键环节保证权限、合规和责任。

相比过去按产品品类划分市场，这四件事更能决定下一阶段企业软件的竞争位置。

AI 并没有让企业软件变简单。

相反，它让行业第一次真正暴露出深浅之分。浅的是界面、功能和模块，深的是业务语义、组织协同、流程责任和长期积累。

边界会继续松动，很多功能也会快速趋同。但越往企业核心走，竞争越不会停留在“能不能做”，而会回到“谁更懂业务、谁更能承担结果”。

这场变化最终考验的，仍然是企业软件最传统的能力，那就是对真实业务的理解