边界问题 1：未定义的数据所有权
许多客户关系管理系统会从多个工具收集数据。
如果没有明确的所有权，团队就无法判断：
哪个系统才是真理的来源？
何时应该更新数据
哪些字段可以被覆盖
这种模糊性是CRM 数据增强 AI产生不一致结果的常见原因。
边界问题 2：融合丰富与执行
数据丰富和数据执行服务于不同的目的。
当信息丰富逻辑直接触发操作时：
数据错误会传播
工作流程失败
对自动化的信任度下降
一个完善的CRM数据增强人工智能系统会将增强层与执行层分离。
边界问题 3：无刷新责任
增强型数据会随时间衰减。
没有明确的刷新责任人：
角色转变
公司更新
联系信息过时了
一个设计完善的CRM 数据增强 AI会明确定义刷新周期。
数据丰富化无法控制的内容
数据增强功能不包含以下内容：
管理销售策略
保证响应率
自动纠正上游数据错误
它提高了数据的完整性，但并没有提高决策质量。
SaleAI如何设计丰富边界
SaleAI 提供 AI 代理，可在保持严格系统边界的同时丰富 CRM 数据，帮助团队在不中断执行工作流程的情况下保持数据的可靠性。
概括
数据丰富化只有在尊重边界的前提下才能成功。
明确区分来源、丰富和行动，可以大规模地保持可靠性。
