生成式 AI 正成為 B2B 企業的核心技術優先項。市場營銷與銷售負責人期望藉助 AI 加速決策、改善買家體驗並提升運營效率。而對 IT 負責人來說，挑戰在於如何構建一個互聯互通的數據基礎，讓這些技術真正發揮作用。
這一基礎愈發重要，因為現代 B2B 客戶互動依賴於客戶、賬戶及採購團隊數據在系統、團隊和應用之間的無縫流轉。然而，許多企業仍在嘗試藉助零散分割的數據架構來升級買家體驗，而這類架構從未被設計為支持實時協同。
根據 2026 年需求生成報告，96% 的營銷人員表示已在工作中使用 AI。但 Adobe 發布的《2026 年 AI 與數字趨勢報告》顯示，僅有 44% 的企業認為其數據質量與可訪問性能夠滿足 AI 的需求。這兩組數據共同揭示了一個日益突出的矛盾：企業擁抱 AI 的速度，已超過其升級 AI 所依賴的數據基礎的速度。
與此同時，B2B 採購行為也已發生根本性變化。
當今的採購旅程涉及規模更大的採購團隊、更多的數字互動以及更多的渠道。買家期望企業能夠識別其需求，了解其所處的決策階段，並主動提供相關資訊，往往在與銷售人員正式接觸之前便有此期待。
滿足上述期望對企業架構提出了全新要求。客戶、賬戶及採購團隊的數據現在流經客戶關係管理（CRM）平台、營銷系統、分析環境、雲應用程式和數據倉庫。隨著企業持續引入新技術，集成缺口不斷出現，重複記錄持續積累，手動流程也隨之增加。
數據碎片化對 IT 團隊而言不僅是運營上的不便，更是業務層面的制約。
市場與銷售團隊往往依據不同版本的客戶和賬戶資訊開展工作。分析平台呈現的結論可能與 CRM 及營銷活動系統的數據相互矛盾。客戶背景資訊不完整，使得協調外展、優先排序賬戶或藉助 AI 驅動的決策難以有效推進。
隨著企業收集的資訊量持續增長，這一挑戰還將進一步加劇。根據 2026 年 B2B 內容與營銷趨勢報告，"91% 的 B2B 營銷人員收集第一方數據，但有一半承認其策略仍處於探索（19%）或發展（31%）階段。"然而，更多的數據並不能自動帶來更好的決策，互聯互通的數據才能實現這一目標。
下一步並非替換所有平台，而是提升現有平台之間的協同能力。隨著時間推移，這些漸進式改進將構建出更強健的架構，在不影響既有投入的前提下，支持 AI 就緒、提升運營效率並加快決策速度。
互聯架構意味著客戶和賬戶資訊可在團隊與系統之間共享可見。通過統一架構，各系統將形成智能、自動化與執行的共同基礎，從而減少不必要的數據流轉，簡化運營，並使可信資訊更易於獲取。
隨著 AI、自動化與 B2B 買家預期的持續演進，競爭優勢將越來越取決於企業能否有效整合其已擁有的系統與數據。
Adobe Experience Platform 構建了一個互聯互通的統一數據基礎，亞馬遜雲科技（AWS）則提供雲基礎設施、數據服務和 AI 能力，以支持大規模數據處理。兩者協力幫助企業實現對遺留數據架構
的現代化改造，並更快速地將洞察轉化為行動。
如需了解 AWS 上的 Adobe Experience Platform 如何幫助企業實現碎片化客戶數據與互動流程的現代化，歡迎參閱指南《實時 B2B 互動需要互聯統一的數據架構》。
Q&A
Q1：為什麼 B2B 企業的數據架構無法滿足 AI 的需求？
A：根據 Adobe 2026 年 AI 與數字趨勢報告，僅有 44% 的企業認為其數據質量與可訪問性能夠滿足 AI 需求。核心原因在於，許多企業的數據分散在 CRM、營銷系統、分析平台、雲應用和數據倉庫中，形成資訊孤島。隨著新技術不斷疊加，集成缺口增多、重複記錄積累，導致 AI 賴以運轉的數據基礎碎片化，無法支撐實時決策與智能化運營。
Q2：Adobe Experience Platform 和 AWS 聯合方案能解決哪些具體問題？
A：Adobe Experience Platform 負責構建統一的客戶數據基礎，將分散的客戶、賬戶及採購團隊數據整合為一致視圖；AWS 則提供底層雲基礎設施、數據處理服務和 AI 能力，支持大規模實時數據處理。兩者結合可幫助企業打破數據孤島、減少手動流程、提升數據可信度，並加快將數據洞察轉化為實際業務行動的速度，尤其適用於需要跨團隊協同的 B2B 場景。
Q3：B2B 企業要實現數據架構現代化，第一步該從哪裡入手？
A：文章建議，企業無需一次性替換所有平台，而應聚焦於改善現有平台之間的協同能力。通過漸進式的集成優化，逐步消除數據孤島和重複記錄，建立可跨團隊共享的統一數據視圖。這種方式既能保護既有技術投資，又能循序漸進地提升 AI 就緒程度、運營效率和決策速度，是務實且風險可控的現代化路徑。
