本月通讯内容如下：
- 代理式商务 从人工智能应用场景到端到端的革新：您准备好了吗？
- 白皮书——代理式商业的兴起： 对企业的战略意义
- 中国的人工智能转型： 一场不同的比赛
- 生成式人工智能与代理式人工智能： 为什么2026年是“自主营销”之年
- 白皮书——扩展 Data 协作： 无论身在何处，都能访问 data，随时随地使用
- TF1 客户案例 – Data 协作是媒体战略的核心：以 Graph:ID 为例的具体案例
基于AI的智能商业：从应用场景到端到端的革新。您准备好了吗？
基于AI的智能商业：从应用场景到端到端的革新。您准备好了吗？
孤立进行人工智能实验的时代已经结束。具有代理能力的AI正通过能够感知、推理并在多个系统中自主行动的软件，重塑组织。正如 爱德华-德梅泽拉克, ，Artefact集团首席执行官兼全球零售、奢侈品及美妆业务负责人, ，强调在“主动型人工智能”中“根本不存在任何魔力”。真正的价值需要对流程进行严格的端到端重构，而不是仅仅将现有的低效环节自动化。.
成功实现能动性转型的见解：
- 确立一个远大的目标： 力争实现重大飞跃，例如将30%的成本降低，并将50%的工艺速度提升。.
- 高层领导： 代理式人工智能是一种跨职能、首席执行官级别的转型，必须统一而不是按部门分割。.
- 不要将存在缺陷的流程自动化： 完全重新设计工作流程，而不是在现有的瓶颈上分层添加代理。.
- 锁定正确的使用案例： 优先处理具有多系统复杂性、重复协调性和可预测模式的任务。.
- 夯实基础： 代理式人工智能提高了标准，需要干净利落的 data、清晰的定义和一致的系统作为严格的先决条件。.
从个人购物助手到完全集成的企业工作流程，代理人工智能正在快速发展。您的 data、流程和技术准备好迎接这一转变了吗？
中国的人工智能转型：一场截然不同的较量。.
中国的人工智能转型：一场截然不同的较量。.
中国在人工智能应用方面的路径与西方市场有着根本性的不同。中国企业并非仅仅关注成本效益，而是将人工智能直接融入其增长引擎，以此推动营收增长。来自 Kenn Liu, ，Artefact中国联席负责人兼合伙人, ，揭示了组织必须如何适应：
- 秉持“本地优先”的原则： 受建筑和监管方面的限制，跨国品牌必须从全球标准转向完全本地化的AI生态系统（例如阿里云），以确保合规并快速响应市场需求。.
- 优先考虑能够推动营收的应用场景： 人工智能正在重塑销售和营销领域，通过利用生成式人工智能（GenAI）获取深入的语义消费者洞察，并借助人工智能驱动的辅导来扩大人类销售专长的应用范围。.
- 充分利用生态系统的深度整合： 中国社交、电商和支付平台之间的无缝衔接，使得人工智能能够即时扩展至各个接触点，从产品发现一直到交易完成。.
- 掌握超个性化： 随着人工智能代理成为新的“决策把关者”，品牌必须优化其data，以提升在人工智能中的可发现性。来自人工智能交互的高密度用户信号，为实时超个性化和长期消费者记忆开辟了新的机遇。.
生成式人工智能与代理式人工智能：为何2026年将成为自主营销元年。.
生成式人工智能与代理式人工智能：为何2026年将成为自主营销元年。.
营销组织正因“转型债务”的重压而举步维艰，生成式人工智能（GenAI）已触及发展瓶颈，导致内容债务难以管控，技术栈日益复杂。为了实现人工智能的最终投资回报率（ROI），品牌必须从生成式实验转向自主执行。此次转型的关键洞见包括：
- 重建工作流程： 不要再将人工智能硬塞进过时的旧有流程中。重新设计运营模式，以实现近乎零延迟的执行。.
- 将深度工作视为神圣之事： 将重复性的“浅层工作”交给自主代理处理，让人类团队得以专注于“深度工作”：战略、共情和品牌基因。.
- 统筹转型工作： 真正的转型是70%的人与组织层面的。品牌必须推动营销团队从单纯的“执行者”转型为高层次的协调者。.
扩展 Data 协作：随时随地访问 data，并在任何地方使用它。.
扩展 Data 协作：随时随地访问 data，并在任何地方使用它。.
要从人工智能驾驶员过渡到可扩展的、具有自主性的运营模式，建立安全的data协作关系是一项战略要务。关键洞见揭示了组织必须如何进行调整：
- 迈向生态系统智能： 将价值链中分散的data系统连接起来。安全的Data洁净室可实现闭环测量，并弥补客户旅程中的盲点。.
- 将隐私转化为竞争优势： 使用像RampID这样强大的身份解析方案。各行业可以安全地匹配高保真的data数据——从零售销售数据到医疗保健人群数据——同时不会泄露敏感的个人身份信息（PII）。.
- 开发支持人工智能的 data 产品： 受管控的计算中心必须提供高信号强度的外部 data，以训练预测模型并为 AI 激活通道（如 CRM 和 LLM 接口）提供支持。.
- 转向主动性操作： 彻底消除手动技术任务。借助符合隐私保护标准的data数据，AI代理能够自主规划营销活动、映射数据模型，并执行跨合作伙伴的营销活动。.
- 建立组织准备： 建立一个跨职能的卓越中心，整合法律、市场营销和工程团队，以确保data的合规性、互操作性以及明确的投资回报率（ROI）用例。.
Data 合作是媒体战略的核心：以 Graph:ID 为例的具体案例。 .
Data 合作是媒体战略的核心：
TF1集团是法国一家领先的媒体控股公司。 其流媒体平台的推出要求公司从各自为政的运营模式向统一的data协作模式进行结构性转型。通过部署Graph:ID项目，TF1将全面的客户洞察置于其媒体战略的核心。正如TF1集团首席Data兼广告技术官弗朗索瓦-泽维尔·皮埃雷尔所解释的那样： “该项目的目标是围绕用户对所有data套件进行重组，从而让用户成为我们思考和理解的核心。” 此次转型带来的关键洞见揭示了媒体集团应如何适应变化：
- 打破信息孤岛 通过将流媒体和广告数据整合为360度全景视图，最终基于上百项标准创建了2500万个合格用户画像。.
- 利用互操作性基础设施 利用平台和洁净室，在确保敏感的 first-party 和 data 数据安全以及严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）的前提下，与广告商安全地交换 data 数据。.
- 创造双重价值 通过为广告主提供高度精准的audience细分，并打造独一无二的个性化平台体验，从而最大限度地提升用户留存率和参与度。.
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