來源：環(huán)球網(wǎng)

【環(huán)球網(wǎng)科技報道 記者 李文瑤】在人工智能尤其是大模型技術(shù)加速滲透產(chǎn)業(yè)的過程中，企業(yè)如何量化AI的價值、降低使用門檻、實現(xiàn)規(guī)模化落地，成為橫亙在行業(yè)面前的共同課題。在2025外灘大會期間，螞蟻數(shù)科宣布推出“按效果付費”（Result as a Service, RaaS）這一新型商業(yè)模式，試圖為AI to B賽道帶來一場商業(yè)范式的重塑。

圖：螞蟻數(shù)科副總裁余濱

螞蟻數(shù)科副總裁余濱在接受包括環(huán)球網(wǎng)在內(nèi)的媒體采訪時指出，AI正在從“探索期”邁入“價值驗證期”，企業(yè)客戶——尤其是金融行業(yè)——不再滿足于“AI能做什么”的概念探討，而是更聚焦于“AI能為我?guī)矶嗌僭鲩L”。

從“賣工具”到“共成長”，AI商業(yè)模式迎來分水嶺

在過去的企業(yè)服務(wù)市場中，軟件售賣、SaaS訂閱是主流模式。客戶預(yù)付費用購買產(chǎn)品或服務(wù)，但效果如何、是否用得好，則很大程度上取決于客戶自身能力。這種模式下，技術(shù)供應(yīng)商與客戶之間的權(quán)責(zé)是割裂的。

余濱坦言，這種模式在大模型時代已顯得不合時宜。“AI是科技與業(yè)務(wù)深度融合的復(fù)合體，如果只對技術(shù)部分負責(zé)，而不對業(yè)務(wù)結(jié)果負責(zé)，邏輯上是站不住腳的。”

螞蟻數(shù)科此次提出的“按效果付費”，即客戶無需承擔(dān)高額的前期投入，而是根據(jù)AI應(yīng)用實際帶來的業(yè)務(wù)增長——如用戶活躍度提升、交易規(guī)模擴大、理財產(chǎn)品銷量增長等——與螞蟻進行分成。這種模式下，螞蟻不僅是技術(shù)提供方，更成為客戶的“增長合伙人”。

這一模式尤其受到中小金融機構(gòu)的歡迎。余濱透露，已有銀行與螞蟻簽下長達五年的合作框架，甚至愿意將首年全部增量收益作為合作對價，“這是客戶對我們最大的信任”。

AI落地金融：從“外圍應(yīng)用”走向“核心業(yè)務(wù)”

金融行業(yè)因其高合規(guī)、高專業(yè)、高安全要求的特性，一直是大模型落地最難卻也最具價值的領(lǐng)域之一。

余濱將AI在金融領(lǐng)域的發(fā)展分為四個階段：探索期、啟動期、實踐期和應(yīng)用期。他指出，2025年已成為金融AI的“應(yīng)用元年”，頭部銀行已全面進入實踐階段，中小機構(gòu)也紛紛啟動試點。

但通用大模型在專業(yè)金融場景中仍面臨幻覺問題、合規(guī)風(fēng)險與用戶體驗的平衡難題。螞蟻數(shù)科因此在7月正式發(fā)布金融大模型Agentar-Fin-R1，主打“淺調(diào)即高效”，在多項金融基準測試中表現(xiàn)超過DeepSeek等開源模型。

“我們不是從零開始教AI，而是已經(jīng)幫它讀完了金融專業(yè)的本科甚至研究生課程，客戶只需要針對自身業(yè)務(wù)做最后的‘實習(xí)培訓(xùn)’?！庇酁I說道。

智能體成為“數(shù)字員工”，人機協(xié)作重塑生產(chǎn)力

目前，螞蟻數(shù)科旗下智能體平臺Agentar已覆蓋銀行、證券、保險等多個金融場景，推出超百個智能體解決方案。其核心產(chǎn)品如“金融業(yè)務(wù)助理”“智能運營助理”“個人金融管家”等，正在重新定義金融機構(gòu)的人機協(xié)作模式。

例如，客戶經(jīng)理的數(shù)字分身可將其服務(wù)客戶數(shù)從200人提升至2000人，帶動收入增長20%；智能運營助理可提升營銷轉(zhuǎn)化率15%、用戶活躍度10%。這些效果均具備可量化、可分成的特性，為“按效果付費”奠定基礎(chǔ)。

螞蟻數(shù)科AI原生事業(yè)部總經(jīng)理王磊強調(diào)，AI并非替代人類，而是增強人類：“未來的競爭，是會用AI的人與不會用AI的人之間的競爭。智能體更像是人類的‘數(shù)字同事’，共同組成一個高績效團隊。”

全球化視野下，中國AI落地的差異化路徑

在全球范圍內(nèi)，AI商業(yè)模型仍處于早期探索階段。絕大多數(shù)AI公司仍依靠云服務(wù)、算力售賣、API調(diào)用次數(shù)等傳統(tǒng)方式盈利，真正敢于基于業(yè)務(wù)效果收費的企業(yè)寥寥無幾。

螞蟻數(shù)科的探索為中國乃至全球AI to B市場提供了一種新思路：不僅輸出技術(shù)，更輸出業(yè)務(wù)方法論與增長承諾。其背后是螞蟻集團多年在金融場景中的積累與實踐，包括風(fēng)控、投顧、運營等核心能力的產(chǎn)品化。

此外，螞蟻也借助區(qū)塊鏈、隱私計算等技術(shù)，在確保數(shù)據(jù)合規(guī)的前提下推動跨域數(shù)據(jù)協(xié)作，為智能體的決策提供更豐富的環(huán)境感知能力。

未來：效果可衡量，AI才可持續(xù)

盡管“按效果付費”模式在營銷、運營等易量化場景中已得到驗證，但其在風(fēng)控、投研等更復(fù)雜業(yè)務(wù)中的適用性仍需進一步探索。余濱也承認，并非所有AI產(chǎn)品都適合該模式，“賣錘子按釘子數(shù)收費沒有意義”。

但他堅定地認為，AI必須回歸業(yè)務(wù)價值本身：“如果AI不能帶來實實在在的增長，整個行業(yè)很可能只是曇花一現(xiàn)。”

國務(wù)院近期發(fā)布的《“人工智能+”行動意見》也明確鼓勵A(yù)I與實體經(jīng)濟深度融合。政策與市場的雙輪驅(qū)動下，AI正在走出實驗室，進入業(yè)務(wù)主戰(zhàn)場。而能否為企業(yè)帶來可衡量的價值，將成為AI公司能否穿越周期、實現(xiàn)可持續(xù)增長的關(guān)鍵。