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從年初開始,圍繞著 2025 年將是「大模型落地應(yīng)用元年」「AI Agent 元年」的共識,業(yè)界開始了大規(guī)模持續(xù)探索。
如今臨近年尾,回過頭來看,從高度標(biāo)準(zhǔn)化的客服對話、代碼生成到流程化文檔處理,Agent 在越來越多的企業(yè)中成功完成從概念驗(yàn)證到初步部署的落地實(shí)踐。這不僅證明了技術(shù)的可行性,也展現(xiàn)了 AI 在提升效率、優(yōu)化流程的價(jià)值所在。
然而,完成「從 0 到 1」的驗(yàn)證只是開始,難的是「從 1 到 100」,大多數(shù) Agent 能在企業(yè)中「跑」起來,卻不像 Demo 展示的那樣驚艷,或者僅僅停留在 Demo 階段,無法真正進(jìn)入企業(yè)業(yè)務(wù)主流程,AI 的大規(guī)模落地仍然是「紙上談兵」。
當(dāng)然,原因是方方面面的,但如果仔細(xì)看,在諸多技術(shù)性與工程性挑戰(zhàn)的背后,隱藏著一個(gè)更為根本的結(jié)構(gòu)性矛盾:AI 解決方案提供商與企業(yè)客戶之間的「激勵不相容」。
如何理解?
「激勵相容」這一概念由美籍俄羅斯裔經(jīng)濟(jì)學(xué)家列昂尼德?赫維茲于 1960 年首次提出,之后經(jīng)過幾番完善,這一理論原則逐漸成型,核心在于設(shè)計(jì)一種機(jī)制,使得參與者追求個(gè)人利益最大化的同時(shí),恰好也能實(shí)現(xiàn)機(jī)制設(shè)計(jì)者的目標(biāo)最大化。2007 年,列昂尼德?赫維茲憑借這一理論獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎。
按照這一原則來理解就是,AI 解決方案提供商與企業(yè)客戶雙方的目標(biāo)和利益不完全一致。絕大多數(shù)時(shí)候,AI 廠商賣的是 Token 數(shù)量、訂閱、賬號(工具),企業(yè)客戶買回去之后用得好不好,能否帶來實(shí)際價(jià)值,前者并不直接負(fù)責(zé)。但對于企業(yè)來說,付錢購買 AI 產(chǎn)品的根本訴求是解決問題,帶來收益「生產(chǎn)力」。
于是,本質(zhì)上在售賣工具的 AI 廠商與只想為業(yè)務(wù)結(jié)果買單的企業(yè)客戶之間利益關(guān)系的「錯(cuò)位」,使得雙方在同一條賽道上卻踩著不同節(jié)奏跑 ——AI 廠商賣出「鏟子」就完成了任務(wù),而客戶能不能挖到「金子」,AI 廠商并不負(fù)責(zé)。結(jié)果就是,Agent 的應(yīng)用依舊停留在「工具」階段,AI 的落地也是落在表面甚至邊緣場景,難以進(jìn)入企業(yè)的真正生命線。
基于此,破局的關(guān)鍵在于重塑 AI 廠商與企業(yè)客戶的商業(yè)契約,AI 廠商不再僅提供冷冰冰的工具,而是直接交付具備執(zhí)行能力的「硅基員工」(勞動力),企業(yè)客戶也不再為軟件的使用權(quán)限付費(fèi),而是直接為可衡量的業(yè)務(wù)成果(如成交額、回款率、招聘人數(shù))付費(fèi)。
當(dāng) AI 廠商的收入直接取決于其所提供的「硅基員工」能否在企業(yè)那里干出業(yè)績時(shí),兩者之間便形成了一種全新的「激勵相容」機(jī)制,雙方圍繞業(yè)務(wù)成效形成價(jià)值共同體。而這也正是大模型落地應(yīng)用走向深水區(qū)的一關(guān)鍵變量。
正如年初紅杉資本帕特?格拉迪所言:AI 正在從「賣軟件」進(jìn)化為「賣成果」。
而圍繞這一新模式,國內(nèi)外很多 AI 廠商開始進(jìn)行探索,「硅基員工」已經(jīng)在部分行業(yè)里面「跑」起來了……
百融云創(chuàng)就是其中一個(gè)探索者。
12 月 18 日,百融云創(chuàng)正式發(fā)布企業(yè)級 AI Agent 戰(zhàn)略,明確提出 RaaS(Result as a Service,結(jié)果即服務(wù)) 商業(yè)模式,并推出 Results Cloud(結(jié)果云) 與面向多業(yè)務(wù)崗位的企業(yè)級 Agent 產(chǎn)品體系。
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同時(shí),百融云創(chuàng)宣布與產(chǎn)業(yè)伙伴共建「硅基生產(chǎn)力生態(tài)」,加速「硅基員工」在營銷、客服、人力、法務(wù)等高價(jià)值崗位規(guī)模化上崗……
百融云創(chuàng)創(chuàng)始人兼 CEO 張韶峰表示:「企業(yè)級 AI 的下一站,不是更會說,而是更能做;不是交付一個(gè)功能,而是交付一個(gè)結(jié)果。」RaaS 將使得企業(yè)真正把 AI 變成生產(chǎn)力:面向崗位、端到端執(zhí)行、可衡量交付、可審計(jì)留痕,真正做到對結(jié)果負(fù)責(zé)。
底氣,來源于技術(shù)的「確定性」與「成熟度」
百融云創(chuàng)成立于 2014 年,自成立之日起便聚焦于用 AI 技術(shù)解決行業(yè)具體問題。
2014 年,率先讓決策式 AI 模型在高風(fēng)險(xiǎn)金融場景落地,解決了風(fēng)險(xiǎn)控制難題;2017 年,自研語音交互棧規(guī)模部署,開始在多行業(yè)營銷、客服前線,扛起企業(yè)獲客和經(jīng)營增長的壓力;2023 年,推出多模態(tài)基礎(chǔ)模型 BR-LLM/BR-VLM,疊加行業(yè)專屬模型和企業(yè)級 AgentOS,讓一批批「硅基員工」在千行百業(yè)穩(wěn)定交付關(guān)鍵經(jīng)營指標(biāo)……
可以說,一路走來,百融云創(chuàng)一直在按照自己的節(jié)奏,將 AI 技術(shù)應(yīng)用于解決行業(yè)具體問題,而試著將 AI 由「工具」推向「員工」角色,也是百融云創(chuàng)基于多年在行業(yè)場景中的打磨與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),對于 AI 技術(shù)發(fā)展的思考。
百融云創(chuàng)技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴機(jī)器之心,其實(shí)早在 2023 年,當(dāng)大模型引爆新一輪的 AI 浪潮時(shí),他們就在思考大模型商業(yè)化的終局,尤其是經(jīng)歷過上一輪以計(jì)算機(jī)視覺為主導(dǎo)的 AI 時(shí)代,AI 落地應(yīng)用也曾呼聲很高,但最終曾淪為「項(xiàng)目」遍地,卻始終沒有「跑」出成功的模式,而在新時(shí)代,百融云創(chuàng)希望走出不一樣的路徑。
在百融云創(chuàng)看來,相較于以往 AI 工具的被動,大模型有三方面的特質(zhì):可以做擬人溝通;能夠很好地去處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理解、推理;能夠做更為復(fù)雜、靈活、彈性工作流處理。
那么,只要定義好工作職責(zé)和邊界,大模型就能在某些場景中獨(dú)立完成端到端的結(jié)果交付。某種層面上來說,這就是一個(gè)員工所具備的能力,而現(xiàn)在「硅基員工」有了這樣的能力。
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與之相對應(yīng),百融云創(chuàng)則根據(jù)「硅基員工」在企業(yè)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)結(jié)果收取相應(yīng)費(fèi)用,對結(jié)果負(fù)責(zé)。例如,AI 完成一個(gè)有效的客戶邀約后,企業(yè)才會向百融云創(chuàng)支付相應(yīng)費(fèi)用。
因此,對于百融云創(chuàng)和企業(yè)客戶來說,一種新型的契約關(guān)系正在締結(jié),但是這種關(guān)系的成立是有前提條件的:百融云創(chuàng)必須具備履行契約的能力,如果 AI 經(jīng)常出現(xiàn)幻覺或反應(yīng)遲鈍,那承諾「按結(jié)果付費(fèi)」就等于「自殺」。
也就是說,新商業(yè)模式創(chuàng)新的背后,既然敢于和客戶簽署符合「激勵相容」原則的契約,要有確定、成熟的技術(shù)作為支撐。
而百融云創(chuàng)的自信源于其在三大關(guān)鍵技術(shù)維度的突破。
一是實(shí)現(xiàn)從「被動問答」到「主動引導(dǎo)」的范式升級。早期大模型往往比較被動,用戶問什么就答什么,但在真實(shí)的業(yè)務(wù)場景(如推薦和營銷)中,企業(yè)需要的是更為主動的員工,針對用戶對于產(chǎn)品的不了解和不信任,通過更為主動的交流和引導(dǎo)建立信任。
基于這一經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知,百融云創(chuàng)自主研發(fā)了面向金融行業(yè)的主動大模型(BR-LLM),結(jié)合了大語言模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),以及多年累積的大量高質(zhì)量行業(yè)語料訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)從「被動問答」到「主動引導(dǎo)」的范式升級,不只是回答問題,而是能圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)主動推進(jìn)任務(wù),還能在用戶拒絕或猶豫時(shí),主動引導(dǎo)話題以建立信任、促成成交。
二是消除幻覺,實(shí)現(xiàn)從「概率生成」到「決策優(yōu)選」。對于主流的生成式 AI 來說,最大的 Bug 就是「幻覺」,而在金融這樣對合規(guī)性要求極高的行業(yè),一句錯(cuò)誤的承諾或違規(guī)話術(shù),可能導(dǎo)致巨額罰款和信譽(yù)崩塌。
對此,百融云創(chuàng)采用了一種創(chuàng)新的「決策優(yōu)選」范式,將回復(fù)機(jī)制從「生成」轉(zhuǎn)變?yōu)椤高x擇」,基于在金融行業(yè)「摸爬滾打」十余年累積的海量、高質(zhì)、合規(guī)話術(shù)庫,通過策略網(wǎng)絡(luò) + 價(jià)值網(wǎng)絡(luò),智能決策出最優(yōu)回復(fù),從根本上消除 AI 幻覺,實(shí)現(xiàn)了回答的 100% 可控,為金融級應(yīng)用筑起了安全防線。
三是交互層面響應(yīng)速度在 200 毫秒以內(nèi),實(shí)現(xiàn)「真人級」體驗(yàn)。在對時(shí)延要求極高的業(yè)務(wù)中,實(shí)時(shí)語音通話中的延遲往往是「致命」的,百融云創(chuàng)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示,如果 AI 思考時(shí)間超過 500 毫秒,用戶能夠感到停頓,超過 800 毫秒就會感到明顯停頓,而如果超過 2 秒,用戶往往就會失去耐心直接掛斷。
因此,百融云創(chuàng)在主動大模型的基礎(chǔ)之上,為了進(jìn)一步降低延遲,通過模型蒸餾技術(shù)將大模型壓縮至 7B、14B 級別,結(jié)合自研的多 GKV、MGG 等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了 200ms 實(shí)時(shí)語音交互,結(jié)果就是在實(shí)時(shí)語音通話中,幾乎無語氣停頓或響應(yīng)遲滯,幾乎是「真人級」的語音交互體驗(yàn)。
「硅基員工」的「上崗」實(shí)錄 —— 已在金融、運(yùn)營商、零售等行業(yè)落地應(yīng)用
如果技術(shù)只能在實(shí)驗(yàn)室「跑分」,卻不能在真實(shí)業(yè)務(wù)場景里解決難題,那么落地應(yīng)用根本無從談起。而百融云創(chuàng)的「硅基員工」早已走出實(shí)驗(yàn)室,在多個(gè)行業(yè)正式「上崗」,并交出了不錯(cuò)的成績單……
作為一家在金融行業(yè)深耕多年的科技公司,百融云創(chuàng)的「硅基員工」可以說就是從金融行業(yè)「跑」出來的,因此早已在金融場景入職,針對真實(shí)場景的具體問題,給出解法。
比如,頭部民營銀行有著百萬級長期休眠的低資產(chǎn)客戶群體,但由于人力成本過高等原因而無法兼顧得到,因此找到百融云創(chuàng),希望借助大模型與多智能體,進(jìn)行存款產(chǎn)品的智能營銷。而等到百融云創(chuàng)的「硅基員工」上崗后,通過深度解析客戶通話,精準(zhǔn)識別意圖,自動生成對話文本與服務(wù)小結(jié),同時(shí)依據(jù)客戶關(guān)注的收益率與流動性偏好,智能匹配存款產(chǎn)品并形成個(gè)性化營銷策略。
結(jié)果就是,該項(xiàng)目月均新增活躍客戶超 3000 人,累計(jì)帶來 4.6 億的 AUM(資產(chǎn)管理規(guī)模),其中 70% 的產(chǎn)能直接由「硅基員工」創(chuàng)造……
不止是金融領(lǐng)域,百融云創(chuàng)已將「硅基員工」的能力從金融行業(yè)復(fù)制到了更廣闊的領(lǐng)域,包括運(yùn)營商、零售、政務(wù)、招聘等。
比如,某運(yùn)營商在核心營銷與外呼流程中選擇與百融云創(chuàng)合作,而等到「硅基員工」化身營銷專員后,營銷活動策略生成與內(nèi)容適配效率提升了近 300%,個(gè)性化覆蓋可實(shí)現(xiàn)千萬級用戶個(gè)體的實(shí)時(shí)需求分析。
數(shù)據(jù)顯示,有了「硅基員工」后,通過更精準(zhǔn)的觸達(dá)與匹配,該運(yùn)營商綜合營銷成本下降約 25%—35%。
在政務(wù)上,尤其是基層公共服務(wù),往往面臨著「人少、事多、場景碎、復(fù)雜度高」等問題,以就業(yè)服務(wù)中心為例,其服務(wù)對象數(shù)量龐大、需求差異顯著,既有突發(fā)訴求需要即時(shí)響應(yīng),也有待持續(xù)跟進(jìn)的長期對象,此外還存在政策調(diào)整、流程變化、崗位更迭等多種復(fù)雜因素,使得傳統(tǒng)方式難以及時(shí)、全面地惠及所有群眾。
基于此,西部某市就業(yè)服務(wù)中心選擇引入百融云創(chuàng)的「硅基員工」—— 一站式 AI 智慧就業(yè)服務(wù)系統(tǒng),「硅基員工」不僅能廣域觸達(dá)、精準(zhǔn)理解用戶需求,還能自動執(zhí)行政務(wù)流轉(zhuǎn)。
數(shù)據(jù)顯示,「硅基員工」日均處理回訪數(shù)據(jù)達(dá) 700 條,累計(jì)成功完成就業(yè)情況回訪 1069 條;實(shí)際接通 841 條,接通率 78.67%,遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人工外呼水平;信息采集更加規(guī)范完整,為后續(xù)服務(wù)提供堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。可以說,「硅基員工」的引入,為基層服務(wù)注入了新動能。
在招聘領(lǐng)域,在傳統(tǒng)方式下,面對每日高達(dá)數(shù)百萬次的求職者與崗位匹配需求,人工外呼模式根本無法負(fù)載,效率低下且難以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的崗位匹配。而「硅基員工」的入職,也正在為行業(yè)注入新活力。
比如,在與某招聘企業(yè)合作后,百融云創(chuàng)的「硅基員工」負(fù)責(zé)初步篩選海量企業(yè)是否有招聘需求、進(jìn)行崗位匹配外呼、確認(rèn)客戶合作意向并打標(biāo)簽歸類,只有確定招聘意向后的環(huán)節(jié)才轉(zhuǎn)接人工進(jìn)一步處理。這種人機(jī)協(xié)同的新模式,不僅優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程,也重新定義了招聘行業(yè)的生產(chǎn)力……
「硅基員工」正在重塑企業(yè)勞動力結(jié)構(gòu)
從「硅基員工」在各行各業(yè)的落地實(shí)踐中不難看出,相較于以往「賣工具」的商業(yè)模式,「硅基員工」上崗后的「按效果收費(fèi)」,對于 AI 廠商和企業(yè)客戶來說都是樂見其成的。
百融云創(chuàng)技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴機(jī)器之心,傳統(tǒng)模式下雙方需要做很多的博弈,AI 廠商需要闡述產(chǎn)品的功能與價(jià)值,客戶需要考量采購之前的風(fēng)險(xiǎn)、帶來的 ROI 如何,論證的過程漫長、繁瑣、復(fù)雜。
新模式下,雙方立場一致,沒有了博弈過程,客戶也更為放心。但對于 AI 廠商來說,挑戰(zhàn)并沒有結(jié)束,為了保證「結(jié)果」,他們必須持續(xù)探索,形成技術(shù)與業(yè)務(wù)雙向強(qiáng)化的飛輪效應(yīng),持續(xù)證明價(jià)值。
這也正是百融云創(chuàng)接下來的工作重心。
一方面,持續(xù)跟進(jìn)國內(nèi)外大模型進(jìn)展,優(yōu)化行業(yè)專屬模型能力,目前百融云創(chuàng)正致力于研發(fā) Training-Free(免訓(xùn)練) 方案,通過將業(yè)務(wù)反饋中的經(jīng)驗(yàn)知識直接注入提示詞,實(shí)現(xiàn) Agent 的在線自主持續(xù)進(jìn)化,避免繁重的模型重訓(xùn)。
另一方面,探索長程任務(wù)在企業(yè)的落地,從當(dāng)下單一的 1 到 2 秒的短程交互,邁向 20 到 30 分鐘的相對復(fù)雜的長程任務(wù)處理,去解決企業(yè)中執(zhí)行周期更長的任務(wù)或問題,比如輔助企業(yè)制定經(jīng)營計(jì)劃等。
在百融云創(chuàng)技術(shù)負(fù)責(zé)人看來,相較于以往 AI 作為「工具」,輔助人類做翻譯、總結(jié)、查資料等工作,「硅基員工」的出現(xiàn)正在重塑企業(yè)勞動力結(jié)構(gòu),「碳基員工」與「硅基員工」之間的協(xié)作關(guān)系正在加深。
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一個(gè)形象的說法是,當(dāng)下「硅基員工」更多是充當(dāng)「外包」角色,去做一些標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性強(qiáng)、低人力成本的工作,像是客服、初級營銷、招聘篩選等。而隨著技術(shù)進(jìn)步、「外包」能力的增強(qiáng)與完善,「硅基員工」將逐漸走向中心,成為勞動力結(jié)構(gòu)的重要組成部分,從單純的執(zhí)行者向決策參與者躍遷。
而百融云創(chuàng)正沿著這一路線,朝著未來前進(jìn)……
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