近日，中歐國際工商學院方躍教授帶領FMBA2022級同學走進Marketingforce（邁富時），開展以“AI賦能，數智化驅動企業新增長”為主題的探索交流。Marketingforce邁富時 CFO馬進、CMO尹思源、DHR總經理Harley、AI資深營銷專家Lily參與活動并與到訪的企業家們展開深入分享。

在交流中，Marketingforce重點展示了最新的AI技術應用和數智化解決方案。AI資深營銷專家Lily重點介紹了AI大模型在企業數智化轉型中的應用實踐；DHR總經理Harley詳細展示了智能化的人才招聘和管理系統，以及GenAI的賦能為組織帶來的效能提升；CFO馬進為各位解讀了Marketingforce的發展戰略以及AI營銷領域的熱點議題。

方躍教授致力于構建具有商學院特色的AI產學研平臺，在中歐先后創辦了大數據研究中心和AI與管理創新研究中心，重點關注AI對企業管理及產業發展的影響以及如何打造AI 驅動型組織。方躍教授強調了AI技術對經濟增長的潛力很大，在數智化轉型中扮演著關鍵領導角色。他鼓勵企業積極擁抱AI，通過落地應用實現商業價值，避免被快速變化的技術浪潮所淘汰。

「AI大模型，構建營銷領域智能體」

Lily介紹了Marketingforce在自研模型的基礎上，也積極應用和學習國內外的各種模型，比如CLOUDAI、谷歌的Gemini、Meta的Llama等，使其在營銷銷售領域擁有更出色的表現。

增強的知識庫和SOP流程

大模型的知識庫相比傳統知識庫，具備更多的能力和豐富的內容，支持自然語言處理和機器學習，用于搜索、客服、問答、個性化推薦等。我們在產品端構建知識庫的界面，可以直接上傳文本或采集數據，進行知識庫的構建和應用。

而對于企業來說，我們提供更多樣化的企業知識庫，來滿足特定的業務需求，輔助決策。例如，將廣東省某分公司的訂單總量與真實付款金額自動可視化展示。

通過SOP流程，Marketingforce使知識庫具備更強的任務完成能力。例如，在市政項目中，我們創建了一個智能數字IP分身，來處理企業的地址遷入、注銷、新開和變更等任務。每個流程節點都通過SOP管理，確保任務完成。

機器人Agent服務

基于SOP的細粒度的控制讓智能體系統更能夠嚴格按照人類確認過的流程運行，從而更加穩定、可控，進而達到可以作為商業化的客服/銷售/導購等智能體的目標。

另外因為智能體系統的控制嚴格按照SOP的流程，所以任何一步發生問題，用戶都可以方便的定位到問題所在，并且有針對性地對SOP進行修改，提升系統的表現。

AI營銷的典型應用場景

AI應用面臨挑戰，但通過不斷優化和深化，可以為企業帶來顯著的效益和競爭優勢。營銷是AI應用的關鍵領域，Marketingforce通過數據積累和自研技術，構建適合營銷的大模型，覆蓋從品牌認知到決策購買的整個營銷鏈路。

在每個環節中，AI都能提供智能化支持，如用戶群體識別、行業市場洞察、策略生成、客戶服務、智能導購、社媒運營等。

“Marketingforce通過強大的知識庫和產品應用，構建非碳基的數字員工，為企業賦能。采用企業已有的數據池，推進垂直領域模型的持續發展，支持從小微企業到中大型企業的不同需求。”

「生成式AI在DHR中的應用」

為了提升組織效能和效率，很多企業已經開始使用BI和AI工具。

生成式AI與以往的決策式AI有很大的不同。決策式AI主要用于圖像識別、分類和商品推薦等，而生成式AI可以創造和組織語言，例如回復郵件或總結會議內容。這種能力如果應用到我們的組織關系中，尤其是HR領域，會帶來很大變化。HR負責協調員工關系，涉及大量溝通，因此生成式AI在HR中的應用非常有潛力。

從招聘到人才發展，生成式AI可以在各個環節中提供支持：

在招聘環節，AI可以根據實際招聘數據優化職位畫像，針對教育、技能、經驗等方面智能評估進行人崗匹配，提高招聘效率。AI還可以分析簡歷中的風險點，提示HR可能出現的問題，減少招聘風險。

在面試環節，AI可以輔助面試官設計面試問題，提供面試流程建議，并且記錄下面試過程，自動生成總結報告。如有需要，企業還可以通過虛擬數字人進行全程AI面試，提升面試效率。

在測評環節，AI可以通過科學的量表幫助企業評估候選人的價值觀、性格、經驗和技能。同時AI會幫助HR解讀測評報告，提供清晰的分析。

在培訓環節，AI能根據員工的實際情況，提供個性化的學習方案，提高員工學習的效率和興趣，并據此AI調整考試題目，減少冗長的考試過程，為員工培訓提效增質。

Marketingforce打造了一體化的招測學平臺，解決人才引進、盤點、發展和培訓的問題。通過這一工具體系，幫助企業形成一個高效的人才飛輪，提高企業的人才密度。

「貫穿全鏈路，實現AI SaaS的生態融通」

馬進對信息化-數字化-智能化的這一進程展開了解讀，“信息化是把線下流程搬到線上，數字化則是業務驅動的。數字化解決的是如何利用數據輔助決策，帶來收入的持續增長。當業務部門掌握IT預算時，這家公司才算是數字化的公司。智能化包括決策式AI和生成式AI，它是一個量變到質變的過程。大模型的出現，使得機器能夠像人一樣思考和決策，為業務提供輔助。”

營銷和銷售的鏈路非常長，從讓別人知道你的品牌，到產生興趣、接觸、成交、維護活躍度、復購和推薦，這是一條完整的鏈路。每個環節都有不同的工序和數據分析，需要全鏈路的功能覆蓋。而中國的營銷和銷售市場非常分散，每家公司的市場份額相對有限，Marketingforce覆蓋其全鏈路功能模塊，這對競爭有很大優勢。

在營銷銷售領域，想實現持續增長，不僅要擴大用戶規模，更要盤活存量用戶，所以私域運營在中國非常重要。Marketingforce打通公私域，通過數智化的私域平臺維護現有客戶，帶來比只靠投放獲取新客更好的業績效果。

馬進介紹，Marketingforce公司對標美國的HubSpot和Salesforce，是中國最大的營銷和銷售SaaS公司，在收入規模和增速方面擁有優秀的表現，且是唯一實現垂直一體化整合技術架構的公司。Marketingforce開放中臺，通過標準化模塊組合滿足客戶定制化需求，并應用了Tforce營銷大模型，這是SaaS公司在中國成功的關鍵。

Marketingforce在營銷和銷售的垂直領域應用大模型，通過場景的掌握，不斷迭代優化模型，已經服務了20多萬家企業，覆蓋了零售消費、汽車、醫藥大健康、B2B、金融等各個行業，能夠實現AI SaaS應用的融合和貫通。

「AI浪潮剛剛開始，未來潛力巨大」

在活動的最后，方躍教授結合專家們的分享內容，總結了幾個在AI時代，非常值得企業反思的問題。

數字化基礎與AI浪潮有何關系？

數字化基礎較好的企業，對AI浪潮的積極擁抱心態會更高。這些企業在數字化過程中已經獲得了收益，并具備了一定的能力迎接AI挑戰，視之為機會。相反，數字化滯后的企業會更焦慮。這種現象在不同行業和地區之間也有明顯的區別。

在中國的實際情況是，如果在一線城市舉辦活動，我們會談論AI轉型。而在西部地區，則更多談論數字化轉型。對于一些相對落后的地區，甚至還處在信息化轉型階段。

大模型的構建是否必要？

大模型的運作需要巨大的算力成本，這是一個非常燒錢的過程。從云計算的成本來看，運行大模型的費用是天文數字。

當前國內外的大模型出現了降價現象，背后反映了供求關系的變化。沒有找到大規模的應用場景，供給過剩導致價格下降。這也表明，技術能否真正落地應用，對行業和企業來說是巨大的挑戰。如果無法實現商業價值，技術泡沫將不可避免地破裂。

方躍教授也評價，Marketingforce的策略是通過中臺實現垂直領域的應用價值，集中資源在實際應用上，避免了高昂的算力成本，這是一條可持續發展的路徑。

應用AI應該做到什么程度？

方躍教授談到，在過去一年，我觀察了很多國內企業，發現它們對生成式AI的接受度可以分為三類：

第一類：全面轉型型（All-in AI）

全力投入，從招人、培訓到選拔，全面應用AI，盡可能用AI優化各個業務環節。

第二類：局部探索型

在各業務部門內自主探索AI應用，重點放在效率提升和生產力提高，局部應用。

第三類：觀望型

自發使用，沒有形成系統性的規劃和資源配置，很可能錯失企業的發展機會。

AI浪潮的第一波應用主要集中在營銷領域，許多企業積極投入并希望通過AI獲得競爭優勢。企業需要根據自身情況，選擇合適的策略，才能在這波AI浪潮中獲得成功。

此次交流活動，讓企業家們對AI在數智化轉型中的實際應用有了更深的理解，也認識到AI技術將為企業帶來前所未有的發展機遇。未來，Marketingforce將在AI賦能企業營銷增長中提供更優質的產品和服務，激勵更多企業在各自領域積極探索和應用AI技術，助力企業在數智化的道路上不斷前行。