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      開始用AI交付業務結果,百度智能云打響“數字員工”第一槍

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      大模型熱潮席卷產業已近兩年,但能真正實現“能力—結果”閉環的To B模型仍然稀缺。

      當前,大量AI模型產品仍停留在模型調用層或決策支持環節,難以真正嵌入企業主流程,更難實現對業務結果的閉環交付。從可調用到可交付,成為大模型產業化必須跨越的“最后一公里”。

      在新技術、新算法和大模型Agent機制的推動下,各類智能體不斷涌現。但對企業而言,AI真正釋放價值的關鍵,不在于“能不能對話”,而是“能否上崗”。一個能嵌入組織、承擔職能、交付KPI的“崗位角色”,才是AI從工具走向生產力的具象落點。

      而“數字員工”,正在成為這一角色的雛形。

      8月5日,百度AI Day開放日現場,百度智能云推出全球首批AI數字員工,覆蓋營銷經理、還款助理、汽車銷售、促銷專員、產品經理、課程顧問、招聘專員等多個核心業務崗位。這批數字員工以“懂業務、給結果、可進化”為核心能力標簽,具備“開箱即用、上崗即勝任”的產品特性,能夠直接嵌入營銷、服務、運營等關鍵流程,參與真實業務執行。



      市面上雖有大量數字人產品,但百度是率先將AI智能體以崗位身份系統性嵌入企業主流程的大廠之一。在AI從能力競賽邁入結果導向的新階段,百度這一動作不僅意味著一個新產品形態的落地,更可能成為B端AI商業閉環跑通的關鍵拼圖。

      AI的下半場,是組織重構。而“數字員工”,或許是其中最早成型的一塊產業化落點。

      01 萬億級營銷服務市場,為何剛需“結果型AI”?

      在能效和成本雙重擠壓下,企業營銷服務市場正經歷深層重構。

      流量紅利衰退與存量競爭加劇,使企業對高質量增長的訴求愈發迫切。與此同時,傳統營銷體系普遍存在鏈路割裂、響應遲緩、人力消耗高、轉化率低等系統性難題,降本增效已成為普遍共識。在這一背景下,AI作為系統性能力變革的關鍵變量,正從工具角色走向業務角色,重塑整個營銷服務鏈條。

      根據《2025中國AI Agent營銷市場發展潛力研究報告》,2024年中國AI Agent在營銷與銷售領域的市場規模已達442億元,預計未來五年將沖刺萬億級空間。而市場爆發的另一面,是技術的落地鴻溝。

      現實中,大多數AI應用仍陷于工具化瓶頸。一方面,職能模塊間彼此割裂,營銷、服務、數據等鏈路難以打通,用戶行為缺乏連續性,業務轉化路徑難以追溯;另一方面,交互效率與質量難以保障,答非所問、流程僵化、情緒識別失效等問題頻發,既影響客戶體驗,也持續消耗品牌耐心和信任。

      企業真正需要的,是能理解目標、掌握業務、承擔交付的“數字化生產力單元”。這種需求在高頻、高壓、強規范的客服場景中尤為突出。

      事實上,在推出數字員工之前,百度已經率先在自身消??头鼍斑M行了深度驗證。

      過去,百度客服團隊每天需處理成千上百起用戶保障事務,涵蓋在線接待、標準化溝通、案例研判與電話回訪等多個環節。流程標準但重復,話術專業且復雜,前期任務極度依賴人工處理,常導致資源分配失衡——既難將人力集中投入高價值環節,又拉長了客戶響應周期。同時,新客服需經過數周培訓才能勝任業務,整體服務效率和質量始終受限。

      數字員工的加入,帶來了體系級變革。基于百度智能云十余年AI客服積累,數字員工內置通用SOP與知識庫,具備“專業即開局”的即插即用能力,并通過大模型+小模型的“雙腦架構”精準理解用戶意圖與情緒,實現自然、擬人的智能交互。它不僅能完成接待,還能自動回訪、總結話術、生成建議,全面輔助客服優化判斷。實現“交付結果”的初步能力閉環。

      這一“人機協同”體系在百度保障團隊實現閉環落地,顯著提升了整體服務能效。百度智能云智能營銷產品總經理石崢表示,引入數字員工后,申保成功率提升60%,響應時效縮短18小時。這也標志著AI從后臺工具向前臺崗位角色的轉型已具備實際可行性。

      在這樣的基礎上,百度智能云提出“懂業務、給結果、可進化”的數字員工理念,才算是對企業核心訴求的結構性回應。AI不再只是更聰明的工具,而是可以嵌入業務價值鏈、推動結果落地的“崗位成員”,成為組織結構重構中的新型單元。

      而營銷服務,作為最依賴響應效率、業務轉化與個性化體驗的核心環節,也正在成為AI角色率先落地的場景。百度數字員工在客服與營銷場景中率先實現閉環驗證,也預示著To B AI應用正在從試驗探索走向可部署、可復制、可規?;漠a業化階段。

      02 “長在云上的智能體”,數字員工的系統性突破

      可以確定的是,數字員工的產業化落地,絕不僅僅是簡單的交互界面革新,而是背后一整套“技術-產品-組織-交付”的系統能力整合。這也是百度智能云數字員工能率先跑通閉環的關鍵所在。



      相比仍停留在“聊天機器人”形態的眾多AI應用,百度智能云數字員工已經構建出一套系統化、可落地、可復制的技術與產品體系,在底層架構、產品形態與組織部署三個核心維度實現關鍵突破,推動AI真正從“工具”躍遷為“崗位成員”。

      底層技術架構層面,百度數字員工基于大模型智能體架構,融合了類人交互體驗與業務流程執行力,形成“雙腦驅動 + 多智能體協同”的能力組合。

      首先是類人的“雙腦”機制:智能決策大腦負責業務流程建模與任務執行,支持復雜語義識別、情緒與意圖判斷、行業SOP調度等功能;擬真交互小腦則提供4K級超寫實數字人形象與跨模態語音語言模型,支撐無感延時、自然打斷、情緒識別等真人級交互體驗。兩者協同,使數字員工在理解復雜用戶表達的同時,也能以高擬人度交互增強用戶信任感與接受度,突破傳統AI“僵硬、不懂人、不成體系”的體驗瓶頸。

      其次,是多智能體協同機制。百度數字員工并非單一Agent的延展,而是由多個分工明確的智能體組成的“崗位團隊”,圍繞統一業務目標協同運行。在一場完整的營銷或服務流程中,系統可調度線索挖掘Agent、用戶分層Agent、意圖識別Agent、外呼執行Agent與洞察優化Agent等角色,分別承擔信息采集、目標識別、話術執行與策略評估等職責,構建起動態聯動、自動閉環的AI工作機制。這使得AI不僅能“應答”,還能真正“協作”,從外圍工具變成組織內部的業務節點。

      這套能力體系背后,依托的是百度智能云全棧自研的AI基礎設施,包括文心大模型的泛化能力、飛槳深度學習框架的工程化支撐,以及千帆大模型平臺的多場景部署能力。從模型訓練、智能體開發到私有化部署,百度已構建出一條穩定、靈活且高效率的“AI產業鏈路”,為數字員工提供了堅實的落地底座。

      更重要的是,百度數字員工具備可持續進化的“企業知識基因”。通過自研的仿真對話迭代系統,數字員工可在持續使用中自動吸收業務規則與行業規范,將高頻任務沉淀為崗位能力,不斷優化響應路徑與判斷模型。這種“越用越專業、越跑越懂行”的機制,使企業無需從零訓練每一個數字員工,而是在每一次任務完成中積累經驗,構建出真正的智能生產力閉環。

      為了將“可驗證”能力推向“可部署”路徑,百度智能云還進一步打磨出模塊化、低門檻的交付方案。目前,數字員工已預置超過100個行業場景模板,覆蓋教育、汽車、金融、快消等主流行業,支持意向挖掘、客戶接待、售后回訪、還款提醒等典型流程。

      在部署方式上,百度提供SaaS部署、私有化部署與混合云等多種形式,支持標準化API接入、企業微信或小紅書等平臺插件接入,幫助客戶實現“嵌入即用、上線即見效”。企業無需重構系統或重復建設,即可快速啟用數字員工,打通數據、系統與流程之間的連接,實現組織降本與業務提效的“雙贏”。

      這些系統能力,已經在多個真實場景中得到驗證。例如在招聘行業,百度數字員工能夠敏銳察覺面試者意圖,實時調整話術與溝通策略,面試參加率提升40%,讓HR專注于核心人才評估。在教培行業,數字員工可實現7×24小時在線應答,精準承接招生咨詢,結合歷史數據自動觸發跟進提醒,有效激活沉默線索,讓教育顧問聚焦于高價值用戶轉化,整體員工效率提升同樣達到40%。

      在發布會現場,百度展示了招聘顧問“袁宇恒”的真實場景演示:他以客悅ONE產品經理身份,對面試者進行結構化提問、總結生成,并向HR提交建議,還可通過語音電話進行主動邀約。在汽車場景中,銷售顧問“張雨欣”則模擬真實4S店電銷過程,自動邀約試駕、提交預約,電話內容實時在后臺可視化展示,可直接嵌入門店工作流。

      從“可用”到“可交付”,再到“可進化”與“可復制”,百度智能云正通過數字員工這一角色,打通大模型與企業運營之間的“最后一公里”,讓AI從技術演示真正走向結果交付。

      正如百度副總裁阮瑜所言,隨著智能體在理解、推理與執行能力上的飛躍,企業將迎來一批以“數字員工”為代表的新型“勞動者”,它們將以生產單元的身份嵌入業務主流程,推動組織生產力發生結構性變革。



      03 當AI開始“交付結果”產業組織結構會如何改變?

      可以肯定的是,當AI不再只是一種能力,而是能夠承擔結果交付的“組織單元”時,企業的崗位結構與運轉機制將隨之重構。

      過去,AI更多被用作提效工具,部署在客服、問答、輔助決策等邊緣場景,承擔標準化、低風險的任務。人是決策者,AI是工具,職責邊界涇渭分明。但隨著大模型演進為多智能體架構,AI正逐漸具備理解流程、判斷意圖、制定策略并獨立執行的能力,角色開始從工具轉向節點,從外圍走向主流程。

      這意味著,組織內部將不再是“人+工具”的配合模式,而將演化為“人+數字員工”的崗位協同。人類員工聚焦高判斷、高創造、高信任的復雜任務,數字員工則負責標準化、流程化、可度量的任務執行。崗位的定義被重新劃分,人效模型也從“單點效率”轉向“協同產出”。

      百度智能云的數字員工體系,正是這種變化的縮影。在教培場景中,課程顧問“徐雅雯”從招生咨詢到續費轉化全流程可視,具備線索識別、用戶陪伴與策略調整的能力;在金融服務中,還款助手“王浩楠”根據風險等級智能制定應對策略,實現從預警到執行的閉環管理;在汽車銷售中,電銷代表“張雨欣”復刻銷冠邏輯,動態匹配促銷信息,推進高質量成交。這些角色,不再是數字人界面背后的腳本工具,而是深度嵌入組織流程、扛起業務指標的“AI同事”。

      目前,百度已推出七款數字員工,覆蓋教育、金融、汽車、快消等多個行業,涵蓋招聘顧問、課程顧問、營銷顧問、還款助理、汽車電銷等典型崗位。每位數字員工都基于真實職能構建了知識圖譜、行為策略與崗位SOP,具備即插即用、持續進化的能力。從角色定義到實際貢獻,它們不僅完成了任務執行,更通過持續交互優化服務路徑,幫助企業構建起智能崗位體系,成為AI與組織結構融合的首批樣本。

      從產業化視角看,數字員工或許是當前AI商業化最有可能規模化落地的路徑之一。

      一方面,它以“崗位”為單位構建價值交付的基本顆粒度,天然具備目標清晰、路徑可控、結果可衡量等商業屬性;另一方面,其體系能力自上而下貫通:文心大模型與千帆平臺提供穩定底座,多智能體協同機制驅動任務執行,行業模板與部署工具實現快速復制與價值兌現。這條“技術—組織—結果”的閉環路徑,不僅提供了一種務實的落地范式,也讓AI真正開始進入組織結構的骨架中。

      在大模型商業化普遍面臨“看得見能力、落不下結果”的現實語境下,數字員工作為結構化、組織內生型的產品形態,恰好提供了一個更具確定性、更貼近真實業務需求的解法樣本。

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