“中国市场的独特之处在于，它既是全球最大的消费市场，也是新质产力最密集的试验场。当传统行业面临周期性调整时，AI、医疗科技等领域的创新正在创造前所未有的投资窗口。”博满集团CEO 高松谕这样评价当前的中国市场投资机会。
作为一家成立于2011年的澳洲金融服务企业，博满其核心业务涵盖私募股权、跨境并购及澳华人资产管理。随着中国经济结构转型深化，高松谕察觉到中国潜在的新增长极，“中国经济正处于‘深蹲起跳’的关键阶段，2023年GDP增速回升至5.2%，截至2024年，中国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10.4%，首次突破10%。”高松谕分析。
基于这样的大背景，2024年起，这家以高净值家庭财富管理、新兴行业基金管理见长的机构开始将战略重心向中国倾斜，不仅在天津滨海新区设立亚太区运营中心，同时，中国本土SaaS工具的应用也纳入了其业务转型核心议程。
从Salesforce到中国本土软件
“错过互联网革命，不能错过AI革命。”高松谕强调，“中国在应用场景创新上的速度，已经让全球投资者无法忽视。”
2024年博满集团通过天津滨海经开区“绿色通道”完成“出海服务平台”资质备案，拥有QDLP（合格境内有限合伙人）资质，未来有望直接参与境内私募股权市场，同时为中资企业出海提供跨境投融资服务。
“资质获取只是开始，真正的挑战在于如何将海外成熟的管理经验与中国本土商业逻辑融合。”高松谕透露。随着去年博满中国开业，博满同时宣布发行10亿美元的中澳产业投资基金，聚焦中国和澳洲两地的新能源、医疗和科技领域，并在落地3家本土化公司提供相关服务。
博满集团CEO 高松谕
业务扩张的加速暴露了管理工具的滞后性，这也为后续CRM系统的切换埋下伏笔。博满集团早期采用的Salesforce等海外CRM系统，在全球化布局阶段曾发挥重要作用，但随着中国业务占比提升，这套系统逐渐显露出与本土市场的适配短板。
“海外CRM系统（如Salesforce）虽然在全球范围内被广泛使用，但其设计初衷是基于英文环境和西方企业的运作方式。这种背景导致这些平台在灵活性上存在明显短板，难以满足中文市场的特殊需求。例如，像微信和企业微信这样的社交媒体平台的数据导入，在海外的CRM系统中通常较为困难。”高松谕表示。
实际上，微信是中国重要的商业沟通工具之一 ，对微信生态的整合已成为CRM系统颇具价值的一项基础能力。然而，像Salesforce这类产品，虽能通过API接口对接微信，但在功能深度上存在局限，难以实现朋友圈内容同步、企业微信客户画像深度打通等精细化功能。
在实际操作中，海外CRM系统由于文化背景与业务习惯差异，常对中国市场的一些独特需求理解不足。例如，他们很难理解为何中国客户习惯借助朋友圈来了解企业动态；对于“能否在审批流程中嵌入电子签章”这类本土化需求，也往往无法迅速做出响应。
此外，海外CRM系统在定制化方面的能力相对较弱，难以针对不同部门的具体需求进行灵活调整。例如，博满集团财富部、投资部和合规部对CRM的需求各不相同，而海外系统往往无法全面覆盖这些差异化的场景。
2024年第四季度，管理层启动系统替换项目，经过三个月的选型评估，最终敲定纷享销客作为新的数字化基座。
中外SaaS在技术上已无无代差
系统迁移完成后，通过模块化部署与数据中台建设，原本分散在Excel表格、邮件往来中的客户信息被集中整合，跨部门协作效率显著提升。据博满测算，某些部门中，数据可视化和整体运营效率的提升达到了70%以上。此外，由于减少了不同软件之间的切换，重复性工作节省了15%到20%的时间。
“当前与Salesforce等国际主流CRM系统相比，中国CRM在技术上已无明显代差。”高松谕判断。
他认为，经过十余年发展，中国SaaS企业已实现从"追赶者"到"并行者"的角色转变，尤其在CRM等垂直领域，技术功能与国际巨头的代差基本消除。当前竞争的焦点正从基础功能比拼转向服务深度、生态适配与合规响应等差异化维度，这为中国软件企业打开了全球化突围的新空间。
"现在判断一款SaaS产品是否优秀，不再只看功能列表的长度，而是它能否用最快速度解决企业的真实痛点。"
作为连续参与OpenAI、Anthropic等明星AI公司的投资者，高松谕也特别提到了AI（注：博满集团预计今年9月完成对Anthropic的全部投资）。根据调研数据，中国AI核心产业规模预计2024年已突破7000亿元，增速超20%，预计2025年将达到8000亿至1万亿元。中国企业在AI方面的应用在某种程度上已经领跑全球。
借助新的本土CRM，博满也将AI应用于数据分析和决策支持，从而提高了客户服务的质量和内部管理效率。例如，AI客服能够24小时提供客户支持，可视化的AI数据分析则能够帮助管理层，更快更准确决策。
当前，AI Agent的自主决策能力被视为下一代金融科技的突破口。高松谕提到，博满集团技术团队正在着手尝试“投资助理Agent”等对内的产品研发，辅助分析师、决策层市场动态自动调整监测标的池，当某企业出现关键技术突破或财务指标异动时，主动推送包含投资建议的分析简报等。
高松谕认为，当前对于金融机构来说，机会点已经不在大模型的比拼，而在于大模型结合本地数据的部署。“龙头大模型基本上已经跑出来了，中国也已经有好几家国际反响较好的大模型，后续无非是把这些大模型能力结合在当地数据进行部署，为企业针对性跑出一些AI Agent来进行去使用，这一定是未来发展方向。”
未来场景中，金融分析师不再需要手动收集数据，AI会自动呈现标的企业的竞争格局、技术壁垒、财务健康度；投资决策会议上，大模型实时生成多方案对比分析，辅助团队快速评估风险收益比。
但其中，人的核心价值反而更加凸显，即AI擅长确定性问题，而投资的本质是在不确定性中寻找机会。当前，人类的行业洞察、商业直觉和价值观判断，是机器短期内无法替代的。这种“机器处理信息-人类做出决策”的分工模式，正在博满集团的投研流程中逐步成型。（本文首发钛媒体APP 作者 |秦聪慧）