在企业数字化转型的浪潮中，AI技术的应用正从概念走向实践，但众多企业仍面临技术门槛高、集成成本重、数据质量参差不齐等现实挑战。如何让AI真正成为业务增长的引擎，而非技术部门的专属工具？这一命题正在推动着企业服务领域的深刻变革。

AI原生战略：重构企业数智化底层逻辑

成立于2009年的迈富时（Marketingforce，股票代码：02556.HK），经过十六年的技术积累，已发展成为全球化布局的企业服务提供商，在全球设有30余家分支机构。其核心战略聚焦于"AI原生"理念，通过构建以AI为枢纽引擎的CRM、CDP、MA等智能产品矩阵，致力于成为AI原生时代全球企业数智化合作对象。

迈富时的"2+3+N"架构体系，清晰地呈现了其对企业AI应用的系统性思考。这一架构包括两大基础中台、三大通用智能体引擎以及N个行业场景应用，形成了从底层能力到上层应用的完整生态。目前，该体系已服务超过21万家企业客户，覆盖零售消费、汽车、金融、制造、医药等多个行业领域。

双中台架构：解决AI应用的根本性难题

企业在部署AI应用时，常常遭遇开发门槛高、知识幻觉严重、资源管理混乱等痛点。迈富时的双中台架构针对这些问题提供了系统性解决方案。

AI Agentforce智能体中台被定位为企业级智能体的"操作系统"。该平台的突破性价值在于将技术特权转化为业务人员的数字化生产力。通过预置Agent模板和低代码可视化界面，业务人员可在2分钟内创建智能体，大幅降低了开发门槛。平台支持多模态数据接入，统一管理文本、图像、音视频等多种数据形态，有效减少模型幻觉现象。同时，细粒度的权限管控机制可精确到Agent与LLM资源层面，确保业务安全合规。

KnowForce AI知识中台则聚焦于解决企业知识零散、知识孤岛以及大模型回答不准等问题。该平台能够自动从非结构化文档中提取实体并构建知识图谱，将静态文档转化为动态、可计算的知识网络。其一站式知识纳管能力覆盖企业内外部全域知识采集，打破信息孤岛。值得关注的是，平台采用双轨道知识模式，组织知识与个人知识并存隔离，既保护个人资产又实现企业知识传承。

通用智能体：让AI能力普惠化

在中台能力之上，迈富时构建了三大通用智能体引擎，将AI能力延伸到具体业务场景。

DataAgent数据智能体作为对话式数据分析助手，实现了决策范式的转变。业务人员无需掌握复杂的数据分析技能，通过自然语言即可获取分析报告，推动决策从经验直觉转向数据驱动。该智能体能够自动将自然语言转化为数据查询意图，并整合BI系统、数据仓库及线下报表等多源数据，实现全域洞察。

NLA自然语言构建智能体则重构了智能体创建范式。非技术人员只需以自然语言描述需求，系统即可自动生成工作流与工具调用逻辑，真正实现"人人都是开发者"的愿景。

AI研发智能体作为软件开发智能副驾，能够深度理解企业私有技术栈，提供适配的代码生成与故障诊断服务，帮助企业降低研发成本、提升开发效能。

场景化应用：AI价值的具象化呈现

基于双中台和通用智能体的能力支撑，迈富时在多个行业场景中落地了具体应用，产生了可量化的业务价值。

在销售领域，AI销售助手通过将销售经验规模化复制到全团队，实现了成单率的增长。某文旅集团应用后，销售转化提升20%，日均接待客户数增长30%，沟通深度提升15%。

在零售行业，AI导购陪练平台通过模拟多种顾客画像进行攻防演练，帮助企业缩小员工能力方差。某头部服饰公司应用后，进店客户成交率提升4%。这一应用有效解决了导购能力参差不齐、新人培训周期长、金牌话术难以传承等行业痛点。

此外，AI合同审核、AI投标助手等应用，以及营销云产品线（GMA/T云）、销售云产品线（CDP/CRM/SCRM）等全链路数字化系统，共同构建了覆盖企业营销获客、客户资产运营、销售转化等全链路的智能化解决方案。

技术实力与市场认可

迈富时在AI及数智化领域累计申请软著与专利800余项，获得相关荣誉资质650余项，其中包含高级别资质18项。企业先后获得全国性科学技术进步二等奖、上海市科技进步一等奖，并入选高新技术企业、上海软件信息服务业百强、信创50强等名录。

在市场层面，迈富时连续7年位居AI影响力企业榜前列（营销销售领域），2025年获评中国AI营销智能体前列、企业级AI Agent应用TOP5，并被亿欧智库认定为全球AI应用平台"市场引导者"象限企业。这些认可来自于新华社、中国新闻（两会专刊）等权威媒体的持续关注与报道。

结语

当AI技术从实验室走向产业应用，企业需要的不仅是单点的技术工具，而是能够支撑业务持续创新的系统化能力。迈富时通过"2+3+N"架构体系，将AI能力从技术部门的专属工具转化为业务人员的日常生产力，在降低应用门槛的同时保障了安全合规。从双中台的底层支撑，到通用智能体的能力延伸，再到场景化应用的价值落地，这一完整的生态体系正在帮助企业跨越AI应用的鸿沟，实现真正意义上的智能化转型。