生成式 AI 正成为 B2B 企业的核心技术优先项。市场营销与销售负责人期望借助 AI 加速决策、改善买家体验并提升运营效率。而对 IT 负责人来说，挑战在于如何构建一个互联互通的数据基础，让这些技术真正发挥作用。
这一基础愈发重要，因为现代 B2B 客户互动依赖于客户、账户及采购团队数据在系统、团队和应用之间的无缝流转。然而，许多企业仍在尝试借助零散分割的数据架构来升级买家体验，而这类架构从未被设计为支持实时协同。
根据 2026 年需求生成报告，96% 的营销人员表示已在工作中使用 AI。但 Adobe 发布的《2026 年 AI 与数字趋势报告》显示，仅有 44% 的企业认为其数据质量与可访问性能够满足 AI 的需求。这两组数据共同揭示了一个日益突出的矛盾：企业拥抱 AI 的速度，已超过其升级 AI 所依赖的数据基础的速度。
与此同时，B2B 采购行为也已发生根本性变化。
当今的采购旅程涉及规模更大的采购团队、更多的数字互动以及更多的渠道。买家期望企业能够识别其需求，了解其所处的决策阶段，并主动提供相关信息，往往在与销售人员正式接触之前便有此期待。
满足上述期望对企业架构提出了全新要求。客户、账户及采购团队的数据现在流经客户关系管理（CRM）平台、营销系统、分析环境、云应用程序和数据仓库。随着企业持续引入新技术，集成缺口不断出现，重复记录持续积累，手动流程也随之增加。
数据碎片化对 IT 团队而言不仅是运营上的不便，更是业务层面的制约。
市场与销售团队往往依据不同版本的客户和账户信息开展工作。分析平台呈现的结论可能与 CRM 及营销活动系统的数据相互矛盾。客户背景信息不完整，使得协调外展、优先排序账户或借助 AI 驱动的决策难以有效推进。
随着企业收集的信息量持续增长，这一挑战还将进一步加剧。根据 2026 年 B2B 内容与营销趋势报告，"91% 的 B2B 营销人员收集第一方数据，但有一半承认其策略仍处于探索（19%）或发展（31%）阶段。"然而，更多的数据并不能自动带来更好的决策，互联互通的数据才能实现这一目标。
下一步并非替换所有平台，而是提升现有平台之间的协同能力。随着时间推移，这些渐进式改进将构建出更强健的架构，在不影响既有投入的前提下，支持 AI 就绪、提升运营效率并加快决策速度。
互联架构意味着客户和账户信息可在团队与系统之间共享可见。通过统一架构，各系统将形成智能、自动化与执行的共同基础，从而减少不必要的数据流转，简化运营，并使可信信息更易于获取。
随着 AI、自动化与 B2B 买家预期的持续演进，竞争优势将越来越取决于企业能否有效整合其已拥有的系统与数据。
Adobe Experience Platform 构建了一个互联互通的统一数据基础，亚马逊云科技（AWS）则提供云基础设施、数据服务和 AI 能力，以支持大规模数据处理。两者协力帮助企业实现对遗留数据架构的现代化改造，并更快速地将洞察转化为行动。
如需了解 AWS 上的 Adobe Experience Platform 如何帮助企业实现碎片化客户数据与互动流程的现代化，欢迎参阅指南《实时 B2B 互动需要互联统一的数据架构》。
Q&A
Q1：为什么 B2B 企业的数据架构无法满足 AI 的需求？
A：根据 Adobe 2026 年 AI 与数字趋势报告，仅有 44% 的企业认为其数据质量与可访问性能够满足 AI 需求。核心原因在于，许多企业的数据分散在 CRM、营销系统、分析平台、云应用和数据仓库中，形成信息孤岛。随着新技术不断叠加，集成缺口增多、重复记录积累，导致 AI 赖以运转的数据基础碎片化，无法支撑实时决策与智能化运营。
Q2：Adobe Experience Platform 和 AWS 联合方案能解决哪些具体问题？
A：Adobe Experience Platform 负责构建统一的客户数据基础，将分散的客户、账户及采购团队数据整合为一致视图；AWS 则提供底层云基础设施、数据处理服务和 AI 能力，支持大规模实时数据处理。两者结合可帮助企业打破数据孤岛、减少手动流程、提升数据可信度，并加快将数据洞察转化为实际业务行动的速度，尤其适用于需要跨团队协同的 B2B 场景。
Q3：B2B 企业要实现数据架构现代化，第一步该从哪里入手？
A：文章建议，企业无需一次性替换所有平台，而应聚焦于改善现有平台之间的协同能力。通过渐进式的集成优化，逐步消除数据孤岛和重复记录，建立可跨团队共享的统一数据视图。这种方式既能保护既有技术投资，又能循序渐进地提升 AI 就绪程度、运营效率和决策速度，是务实且风险可控的现代化路径。
