主要观点：现代客户关系管理（CRM）系统是商业生态系统的重要元素，在自动化和机器学习环境中透明度很必要，可解释人工智能（XAI）是解决方案，能使模型决策可解释和合理，与流处理结合可将CRM平台改造成智能系统。
关键信息：

• CRM系统需管理大量客户生成数据，批处理会降低数据价值，流处理能实时处理并进行智能互动。
• 生成行为特征后进行推理预测，需同时生成解释，如通过自定义Java函数在Flink中实现。
• 实时生成解释还不够，需存储和检索模型决策及背后原因，可通过连接输出流到外部存储实现，如Elasticsearch等。
  重要细节：
• 以Apache Flink程序为例，通过addSource从Kafka获取客户事件流，keyBy按客户ID分组，process进行特征构建。
• ExplainableScoringFunction函数生成预测分数和解释，如高呼叫量、长等待时间、近期投诉等因素影响 churn 风险。
• 存储解释可使用多种存储系统，如Elasticsearch用于构建审计仪表板，Apache Kafka用于构建实时历史，Amazon S3用于长期存档等。

总之，在CRM中实施XAI是战略必需，流处理为其提供技术支持，能打造实时、可解释、可信的CRM智能系统。