Marketingforce迈富时：AI Agent驱动企业数智化转型新路径

当前，企业数智化转型已进入深水区。从研发设计到生产制造，从供应链管理到市场营销，各业务环节的智能化需求日益迫切。然而，现实中大量企业面临着业务系统割裂、数据孤岛严重、智能化应用碎片化等困境。特别是在外贸领域，海外获客难、营销成本高、数据资产难以沉淀等问题，成为制约企业全球化发展的关键瓶颈。

在这一背景下，如何构建统一的智能化中台，实现全链路业务协同与数据驱动决策，成为行业亟待解决的命题。Marketingforce迈富时（股票代码：02556.HK）作为AI原生时代全球企业数智化伙伴，自2009年成立以来，持续深耕人工智能领域，累计服务企业超过21万家，在AI SaaS及智能营销领域积累了深厚的技术实力与实践经验。

全链路智能化中台的技术逻辑

企业数智化转型的本质，在于通过智能技术重构业务流程、优化资源配置、提升决策效率。传统的信息化系统往往聚焦于单一环节的效率提升，难以形成跨部门、跨业务的协同效应。而企业级智能化中台的价值，正是通过统一的技术架构与数据底座，实现全业务场景的智能化覆盖。

AI-Agentforce企业级智能体中台的设计理念，体现了这一技术演进方向。该中台覆盖研发、生产、供应链、营销、销售、服务、经营决策及组织人才赋能等环节，通过全链路智能化产品与全场景AI Agent解决方案，解决业务环节割裂问题，提升经营决策效率。这种架构设计的关键在于：

• 统一数据治理体系：打通各业务系统的数据壁垒，建立企业级数据资产管理机制，为智能化应用提供高质量数据支撑。

• 场景化智能体服务：针对不同业务场景的特定需求，提供定制化的AI Agent服务，实现从被动响应到主动决策的转变。

• 全流程协同机制：通过中台化部署模式，实现业务流程的端到端打通，驱动企业实现业务、运营及管理的转型。

这一技术路径在零售消费、汽车、金融、B2B制造、医药大健康、企服、跨境电商等行业均具备适配性，体现了智能化中台在不同业务场景下的通用性与灵活性。

海外营销数智化的实践范式

在全球化竞争加剧的当下，外贸企业面临的挑战不仅是产品与服务的竞争，更是营销能力与数据资产的竞争。传统的海外营销模式存在渠道单一、线索获取困难、品牌建设门槛高、数据管理分散等痛点，制约了企业的出海效率。

珍岛T云外贸版作为一站式海外智能营销平台，提供了一套系统化的解决方案。该平台整合可视化建站、主动营销、社媒营销与数据分析能力，通过以下机制助力外贸企业实现降本增效：

• 市场洞察分析：基于贸易数据透视与AI数据分析，帮助企业识别潜力市场并实施针对性获客策略。

• 私域中台搭建：通过多语言独立站与多元社媒矩阵，驱动业务增长并提升品牌形象。

• 全域平台导流：整合公域、社交媒体与甄选媒体资源，实现高转化引流。

• 数字化管理：外贸智能CRM系统实现营销全流程数据一站式管理，防止线索流失。

• 数字化挖掘：AI寻客与自动化营销工具依托全球贸易数据库实现准确获客。

• 数据资产沉淀：数据资产管理系统沉淀分析营销数据并反馈优化，形成闭环处理。

这一平台架构的价值在于，将海外营销从经验驱动转向数据驱动，从粗放式投放转向精细化运营，从单点突破转向全链路协同。多家外贸企业通过该平台实现了海外贸易营销的突破，在降本增效方面取得了实质性成果。

行业演进趋势与技术方向

从行业发展趋势看，企业数智化转型正呈现出以下特征：

其一，从单点应用向全链路协同演进。企业不再满足于某个环节的智能化改造，而是追求业务全流程的数字化与智能化贯通。

其二，从工具化产品向平台化服务升级。企业需要的不是孤立的软件工具，而是能够支撑多场景、多业务的统一智能化平台。

其三，从数据管理向数据资产运营转变。数据不再是静态的记录，而是需要通过持续分析、挖掘与应用，转化为可驱动业务增长的战略资产。

Marketingforce迈富时在这一演进过程中的实践具有参考意义。企业累计申请AI及数智化领域软著/专利750余项，获得国家科学技术进步二等奖、上海市科技进步一等奖等技术奖项，并被认定为国家高新技术企业、中国信创50强、上海市科技小巨人企业。在市场表现方面，2019-2024连续六年位居《互联网周刊》AI SaaS影响力企业榜单首位，连续四年蝉联"智能营销TOP50"榜单首位，2023业务中台企业排行榜位列第二名。

这些成果的背后，是企业在技术研发、产品创新、行业实践等方面的持续投入。全球分布20余家分支机构，包括北京、香港、深圳、广州、杭州、南京、成都、宁波、温州、绍兴、台州、金华、义乌、苏州、无锡、南通、常州、扬州、佛山、东莞、惠州、中山、顺德以及美国硅谷，使得企业能够深入理解不同区域市场的业务需求，提供更具针对性的解决方案。

面向未来的建议

对于正在推进数智化转型的企业而言，需要关注以下几个方向：

• 建立统一的数据治理体系：打破部门壁垒，实现数据的标准化采集、存储与应用，为智能化应用奠定基础。

• 选择适配的技术架构：根据企业自身的业务特点与发展阶段，选择SaaS模式或中台化部署模式，避免盲目跟风。

• 注重数据资产的持续运营：数智化转型不是一次性项目，而是需要通过持续的数据分析与业务优化，形成良性循环。

• 关注行业标准与合规要求：在推进智能化应用的同时，确保符合数据安全、隐私保护等相关法规要求。

企业数智化转型是一个系统工程，需要技术、业务、管理等多维度的协同推进。通过构建全链路智能化中台，企业能够更好地应对市场变化，提升运营效率，实现可持续发展。