互联网时代下,人工智能技术日渐成熟,企业面临的销售业务管理问题可以利用人工智能技术进行优化创新。销售业务智能管理以销售业务中存在的问题为导向,利用机器学习算法,创新销售业务管理方案,探索智能化优化方案,更加合理地配置企业的管理资源,更加精准地识别企业的销售风险。企业有必要在理论的基础上,结合机器学习的算法规则和特点,梳理销售业务中具有研究价值的板块,科学、客观、有效地进行销售业务管理,降低经营风险,提高企业效益。本文以企业销售业务智能管理为研究对象,以文献和理论为支撑,基于机器学习构建销售业务智能管理模型,对销售业务的智能化管理展开研究。首先梳理了销售管理、智能财务、机器学习等在国内外的研究现状和理论基础。然后在分析企业销售业务管理现有问题、形成原因、关键管理阶段等内容的基础上,确定了在客户关系管理、销售计划管理、合同评审管理三个方面的优化需求。根据需求进行销售业务管理优化设计:第一,针对客户关系管理,首先阐述客户细分对客户关系管理的价值,并对客户细分和K-means聚类算法进行契合性分析,然后从客户价值、客户忠诚度、客户风险三个维度提取客户细分特征体系,利用K-means聚类算法对客户交易行为进行无监督聚类,在分析客户聚类特征的基础上划分客户的不同细分类别,以实现客户关系差异化智能管理;第二,针对销售计划管理,首先阐述销量预测对销售计划管理的价值,并对销量预测和随机森林算法进行契合性分析,以预测销量为切入口,从影响销量的内部因素和外部因素入手,提取销量预测特征体系,利用随机森林算法对销量进行更加科学准确的预测,为制订销售计划提供数据支持,使销售计划的制订更加客观,弥补主观的不合理性,实现销售计划智能管理;第三,针对合同评审管理,首先阐述合同风险预判对合同评审的价值,并对合同风险预判和支持向量机算法进行契合性分析,分析合同常见风险,从合同回款风险、合同亏损风险、合同交货风险三个层面科学提取合同风险预判特征体系,实现合同风险预判,先利用K-means聚类算法对数据进行加工,给原始数据打上合同风险类别的标签,再将加工后的数据导入支持向量机模型,预判合同风险等级实现风险预警,协助企业提高合同评审的工作质量,提高对合同未来风险的事前预判和控制,实现合同评审智能管理。本文在分析销售业务管理工作现有问题的基础上提出解决方案,选取销售业务中的客户关系管理、销售计划管理、合同评审管理这三个关键管理阶段,针对其管理过程中面临的痛点,结合机器学习算法理论,从客户无差别管理、设定销售目标不合理、评判合同风险不科学等方面存在的难题,整理出销售业务管理的优化需求,利用机器学习算法创新销售管理思路,为决策提供科学有效的数据支撑,提高客户细分、销量预测、合同风险预判的科学、客观性。希望可以为企业的销售业务智能管理决策提供有效的技术支持,为企业推进销售业务管理智能化提供理论和方法上的借鉴。