北京
昨天，我的团队在Swarnim Startup & Innovation University（SSIU）参加了Hack Aarambh 2026黑客松。和每一场黑客松一样，真正的挑战不只在写代码本身，而是要在12小时内找到一个真实存在的问题，设计出可行的方案，并交出一个能跑起来的原型。
我们没有选择再做一个聊天机器人或者生产力工具。这次，我们盯上了一个几乎所有销售驱动型组织都在头疼的难题。
每天，销售团队花大量时间和潜在客户通话。这些对话里有客户痛点、购买意向、竞品被提及的次数、产品反馈、常见反对意见、功能需求请求。但大部分有价值的信息，最终都埋在会议录音或手写笔记里，管理者根本没时间逐条回顾。商业情报就这样流失了。
这是我们的出发点。我们做的AI销售智能平台，利用AI自动分析销售对话，把它们变成对销售代表和业务负责人都有用的情报。不用再人工回听通话记录，用户能在几秒内拿到AI生成的摘要、客户情报、行动建议、业绩分析和商业洞察。
平台具体做了几件事。AI通话转录与摘要，自动把对话转成可读文本和简明摘要。客户情报模块会识别客户情绪、购买意愿、反对意见、竞品提及情况和重要讨论主题，帮销售团队把注意力集中在真正重要的事情上。AI自动生成后续邮件，根据每次对话内容直接产出个性化跟进邮件，省去重复劳动。
产品情报功能从客户对话里提取高频功能需求、投诉以及反复出现的痛点，让产品团队知道下一步该优先改进什么。销售业绩分析则让管理者通过AI生成的洞察来监控销售代表表现，不用完全依赖人工审核。所有信息都集中在一个交互式仪表盘上，管理者可以快速查看客户趋势、销售表现、产品反馈和AI生成的洞察。
技术实现不是最难的，真正难的是在12小时内选对功能。我们遇到的几个大坎：最小可行产品（MVP）的优先级排序、多个AI服务的整合、前后端对接、API响应时间处理，还有在最终演示前准备一个稳定可用的演示版本。时间永远是最紧的那一环。
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