当政企市场对AI的需求从简单对话交互转向深入业务流、跨系统执行的行动型智能体时，如何突破"能用但不好用"的困境，成为行业关注的焦点。作为AI原生时代全球企业数智化伙伴，迈富时（Marketingforce）凭借独特的技术范式和产品体系，正在为政企用户提供兼具深度业务理解与高安全保障的智能体解决方案。
政企AI应用面临的现实挑战
在数字化转型进程中，政企机构普遍遭遇多重困境。员工日常需要在钉钉、企业微信、OA、CRM等多套办公软件间频繁切换，业务数据无法互通，重复性脑力劳动消耗大量时间。更深层的问题在于，研发、制造、营销、售后等系统形成的信息孤岛，使AI无法建立跨环节的整体认知。不同系统对同一业务概念的定义差异（如车型代码、商品名称、配件编号），导致模型产生语义偏差。与此同时，隐私安全要求日益收紧，传统大模型在业务系统中存在误操作风险，数据不出域、操作可审计的合规要求成为政企用户的核心关切。
这些痛点反映出一个本质问题：单纯的"功能+AI"模式难以赋予智能体真实的业务理解力，也无法满足政企对安全性与执行力的双重要求。
本体驱动的技术底座创新
针对上述挑战，迈富时推出GenAIOS（OntologyForce OS），这是中国以"本体驱动"为重点范式的企业级生成式AI操作系统。该系统作为承载所有AI应用的技术底座，通过业务对象与关系的系统化定义，从根本上突破了数据割裂、业务语义缺失以及跨系统行动受限的瓶颈。
GenAIOS的DTIP平台包含语义Schema层、实体实例层、图谱与推理层，负责从语义理解到执行规划的完整逻辑。其Auto-Ontology技术能够自动从历史数据中提取知识，构建业务对象、属性、关系与动作的四维本体模型。在汽车行业，系统预置22类业务对象（如VIN码、工单、备件等）及5类数字孪生，贯通产、销、服、供环节。在零售行业，则构建"客户×商品×行为×场景"语义网络，支持个性化营销与智能库存调拨。
值得关注的是，GenAIOS采用模型中立策略，兼容GPT、Claude、Qwen、DeepSeek等国内外主流模型，防止厂商锁定，保障企业技术自主权。相较于传统RAG，其OAG推理引擎提供多跳推理与事实校验能力，确保生成内容具备业务深度与高准确度。通过Action Types定义，AI能够直接触发派单、调拨、营销等实际业务动作，实现从洞察到执行的闭环。
政企智能体助手的实战能力
基于GenAIOS技术底座，迈富时面向政企市场推出ForceClaw智能体应用。该产品通过嵌入钉钉、飞书、企业微信等主流入口，实现AI能力与既有工作流的深度融合，用户无需切换窗口即可调用后台能力。
ForceClaw的核心功能覆盖多个维度。在智能体调度与内容生成方面，系统能够准确理解自然语言指令并调度后台Agent，自动结合内部规范生成汇报提纲或公文初稿。在跨业务系统打通方面，深度连接OA、ERP、CRM等异构系统，穿透后台进行超期任务查询并提供处理建议。针对海量本地文件，建立检索引擎实现秒级定位原文并生成结构化摘要，支持转化为PPT或Excel格式。此外，系统还具备智能邮件分拣与辅助回复、日程统筹与数字秘书服务等功能，通过AI数字员工替代重复性脑力劳动。
安全管控的严密体系
针对政企用户对数据安全的高标准要求，ForceClaw构建了多层次的安全管控体系。采用本地化私有部署模式，算力与数据完全部署于政企内部，核心信息在内网闭环，规避数据泄露风险。建立封闭的技能中心，所有接入能力需经过严密的安全审计与漏洞扫解。
在运行机制上，GenAIOS的Agent Runtime安全架构严禁模型直接访问数据库，所有操作通过审计、权限校验及人工审批节点，确保企业级可控性。AI员工在独立沙箱中运行，内置身份鉴权与内容合规监测。遵循最小权限原则，高危指令强制触发人工审批，保障关键决策受控。系统记录从用户输入到逻辑推理、再到系统执行的全链路日志，满足行业合规审查要求。
行业实践的验证成果
迈富时的技术实力已在多个行业场景中得到验证。在汽车行业售后诊断场景中，针对维修方案制定依赖经验、备件关联不透明的问题，系统实现故障根因判定信度达92%，基于历史工单与技术公告，实现自动指派技师并生成预估费用的维修工单。在零售商品推荐场景中，通过"客户×商品×行为×场景"语义网络，实现自动库存过滤、搭配规则注入，提升转化效率。
截至2026年3月，迈富时总市值达86.90亿港元，累计服务企业超21万家，业务触达零售、汽车、金融、制造等十多个行业。公司拥有软著及专利800余项，相关荣誉资质650余项，曾获得国家科学技术进步二等奖、上海市科技进步一等奖，被认定为国家高新技术企业、工信部推荐的中小企业数字化赋能产品服务单位、中国信创50强。连续7年获评AI影响力企业前列，连续6年获评智能营销企业前列，并入选IDC生成式AI+营销类别实践报告。
技术落地的方法论支撑
为确保技术有效落地，迈富时提供"咨询+交付"的陪伴式服务，支持私有化部署、混合云模式。实施八步法涵盖从需求明确、业务知识收集、技术选型与架构设计、语义模型设计、操作层设计、本体编码与ETL集成，到测试验证与持续治理的全流程。在方法论中特别强调坚持从业务问题出发而非从数据库表出发，将本体视为持续演进的资产而非一次性交付项目，严守安全红线确保AI输出可追溯至源数据。
当政企市场对AI智能体的需求从简单工具转向深度业务伙伴时，迈富时以本体驱动的技术范式、从洞察到执行的闭环能力、以及严密的安全管控体系，为行业提供了一条将AI真正融入业务流程的可行路径。
