利用数据可视化工具从CRM系统中通过人工智能算法处理的复杂数据集中获得见解，是一个高效且直观的数据分析方法。以下是一个详细的步骤和要点说明：

一、数据准备与清洗

1. 数据集成：首先，需要将CRM系统中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据湖中。这包括客户基本信息、交易记录、互动历史、服务反馈等多源数据。

2. 数据清洗：数据清洗是确保数据质量和准确性的关键步骤。通过自动化工具和手动检查相结合的方式，识别并纠正数据中的错误、重复项和缺失值。

3. 数据预处理：根据分析需求，对数据进行格式化、标准化和归一化处理，以便后续的数据分析和可视化。

二、人工智能算法处理

1. 算法选择：根据分析目标选择合适的AI算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些算法可以应用于客户细分、行为预测、情感分析等多个方面。

2. 模型训练：使用历史数据对AI模型进行训练，以学习数据中的模式和规律。通过调整模型参数和优化算法，提高模型的准确性和泛化能力。

3. 结果输出：AI算法处理后的结果通常包括预测值、分类标签、聚类结果等。这些结果将作为数据可视化的输入。

三、数据可视化

1. 选择合适的可视化工具：市场上有许多专业的数据可视化工具，如FineBI、Tableau、Power BI等。根据团队熟悉度、功能需求和预算选择合适的工具。

2. 设计可视化方案：根据分析目标和数据特点，设计合理的可视化方案。这包括选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、散点图、热力图等）、布局方式和颜色方案。

3. 实现可视化：利用所选工具将AI算法处理后的数据转化为直观的图表和仪表盘。确保图表清晰易懂，能够准确传达数据中的关键信息和趋势。

4. 分析与解读：通过数据可视化，企业可以快速捕捉到客户行为、市场趋势和潜在问题。分析人员需要结合业务知识和上下文环境，对数据可视化结果进行深入解读，提炼出有价值的见解和建议。

四、应用与优化

1. 制定策略：基于数据可视化获得的见解，企业可以制定更加精准和有效的营销策略、产品优化方案或客户服务策略。

2. 监控与评估：实施策略后，持续监控相关指标的变化情况，评估策略的有效性和实施效果。通过反馈机制不断优化策略和数据可视化方案。

3. 持续迭代：随着业务的发展和数据的积累，企业需要定期更新AI模型和数据可视化方案，以确保其适应新的市场环境和业务需求。

综上所述，利用数据可视化工具从CRM系统中通过人工智能算法处理的复杂数据集中获得见解是一个系统性的过程，涉及数据准备、AI算法处理、数据可视化和应用优化等多个环节。通过这一过程，企业可以更加深入地了解客户和市场，制定更加科学和有效的决策策略。