Microsoft 365 解决方案：Copilot 赋能客户服务优化-CFANZ编程社区

51 CTO 博客：https://blog.51cto.com/13969817

如大家所了解的，Microsoft Copilot Agent 不仅仅是聊天机器人，而是深度集成在你们日常工作流中的AI助手，旨在激发创造力、提升生产力和简化复杂任务。

今天给大家分享一个具体场景：销售团队效率提升，如何将一个充满痛点的传统销售流程，转变为一个智能、高效、一体化的现代化办公场景，以下列举了传统流程的痛点：

· 信息碎片化：客户数据散落在不同地方，联系信息和基础资料在CRM里，过往邮件在Outlook里，合作意向需求文档在SharePoint Site里，若整理相关信息，需要不同系统间切换，手动复制粘贴，这个过程耗时且容易遗漏关键信息。

· 内容创建耗时：准备会议议程，撰写个性化的方案提议是重复性很高的工作，虽然公司有现成的模版，但每次手动填充、调整格式仍然占用大量的宝贵时间。

· 知识断层：新销售员工不熟悉公司庞大的产品库和服务条款，在准备方案时无法精准推荐最合适客户的产品，或者需要大量时间向老员工请教。

· 跟进延迟：会议结束后，需要手动将会议纪要、下一步行动计划重新录入CRM系统，一旦拖延就容易忘记细节，导致跟进不及时。

那么如何利用Copilot打通这些孤立的系统，成为销售的超级助手呢？

简单的架构图：

用户提问 -> Copilot -> Microsoft Graph + Plugins (D365, Azure AI Search) -> 信息检索与处理 -> Azure OpenAI -> 生成响应 -> 返回给用户

架构图解析：

基础模型： 我基于强大的Azure OpenAI Service（例如GPT-4）构建，拥有强大的自然语言理解和生成能力。
微软图形（Microsoft Graph）： 我是通过Microsoft Graph API来安全地访问和组织用户的数据的。Graph是通往Microsoft 365数据的网关，它让我在获得用户授权后，可以安全地读取Outlook邮件、Calendar日程、SharePoint文件、OneDrive内容等。
插件与连接器（Plugins/Connectors）： 为了获取CRM等第三方数据，我可以通过Plugins机制连接像Dynamics 365这样的业务系统。此外，Azure AI Search（以前称为Cognitive Search）可以对内部知识库进行索引，让我能快速检索公司内部文件、产品手册等非结构化数据。
响应合成与安全： 我检索到所有相关信息后，大语言模型会进行摘要、分析和内容生成，最终将整合好的信息以清晰、有用的格式返回给用户。整个过程遵循微软严格的安全和合规性框架，确保数据隐私和安全。

示例代码：

实际的Copilot开发涉及多个组件和配置，但以下是一个高度简化的概念性代码片段，展示了如何利用Microsoft Graph SDK和OpenAI API来构建一个类似功能的后端服务。

# 示例：Python Flask API 端点（使用 Microsoft Graph SDK 和 OpenAI API）
import openai
from flask import Flask, request, jsonify
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from msgraph.core import GraphClient

app = Flask(__name__)

# 初始化凭证和客户端
credential = DefaultAzureCredential()
graph_client = GraphClient(credential=credential)
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")

@app.route('/api/generate-briefing', methods=['POST'])
def generate_briefing():
    user_query = request.json['query']
    user_id = request.json['userId']

    # 1. 解析用户意图（例如，从查询中提取客户名称）
    client_name = extract_client_name(user_query) # "Contoso公司"

    # 2. 通过 Microsoft Graph 获取数据
    # - 获取来自 SharePoint 的文件
    sharepoint_files = graph_client.get(
        f"/sites/company.sharepoint.com:/sites/Sales:/drives/root/search(q='{client_name}')").json()

    # - 获取来自 Outlook 的电子邮件
    emails = graph_client.get(
        f"/users/{user_id}/messages?$search=\"subject:{client_name}\"").json()

    # - 通过 Plugin/Connector 获取 CRM 数据（此处假设有一个辅助函数）
    crm_data = get_crm_data_by_client_name(client_name)

    # 3. 准备给AI的上下文提示
    context = f"""
    # 用户请求：{user_query}
    # 客户数据（来自CRM）: {crm_data}
    # 相关电子邮件: {emails['value']}
    # 相关文件: {sharepoint_files['value']}
    """

    prompt = f"""
    你是一名专业的销售助理。请根据以下上下文信息，生成一份简洁、专业的客户会议简报。
    上下文信息：
    {context}

    请按以下结构组织内容：
    1. 客户背景摘要
    2. 历史沟通亮点
    3. 相关可用资源链接
    4. 本次会议建议议程
    5. 基于客户需求的个性化方案草案（使用公司标准方案模板的语言风格）
    """

    # 4. 调用 Azure OpenAI 生成最终内容
    response = openai.ChatCompletion.create(
        engine="gpt-4", # 使用部署的引擎名称
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7,
        max_tokens=2000
    )

    generated_briefing = response.choices[0].message['content']

    # 5. 将响应返回给客户端（如Teams）
    return jsonify({"briefing": generated_briefing})

if __name__ == '__main__':
app.run()

通过这个案例，你可以看到Microsoft Copilot Agent，不仅仅是又一个工具，是嵌入工作流中的智能层，是打破应用壁垒的连接器，是释放人类潜能的赋能者。

谢谢大家阅读，希望大家日后有相关需求，我们线下讨论。