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【环球网科技报道 记者 李文瑶】在人工智能尤其是大模型技术加速渗透产业的过程中，企业如何量化AI的价值、降低使用门槛、实现规模化落地，成为横亘在行业面前的共同课题。在2025外滩大会期间，蚂蚁数科宣布推出“按效果付费”（Result as a Service, RaaS）这一新型商业模式，试图为AI to B赛道带来一场商业范式的重塑。

图：蚂蚁数科副总裁余滨

蚂蚁数科副总裁余滨在接受包括环球网在内的媒体采访时指出，AI正在从“探索期”迈入“价值验证期”，企业客户——尤其是金融行业——不再满足于“AI能做什么”的概念探讨，而是更聚焦于“AI能为我带来多少增长”。

从“卖工具”到“共成长”，AI商业模式迎来分水岭

在过去的企业服务市场中，软件售卖、SaaS订阅是主流模式。客户预付费用购买产品或服务，但效果如何、是否用得好，则很大程度上取决于客户自身能力。这种模式下，技术供应商与客户之间的权责是割裂的。

余滨坦言，这种模式在大模型时代已显得不合时宜。“AI是科技与业务深度融合的复合体，如果只对技术部分负责，而不对业务结果负责，逻辑上是站不住脚的。”

蚂蚁数科此次提出的“按效果付费”，即客户无需承担高额的前期投入，而是根据AI应用实际带来的业务增长——如用户活跃度提升、交易规模扩大、理财产品销量增长等——与蚂蚁进行分成。这种模式下，蚂蚁不仅是技术提供方，更成为客户的“增长合伙人”。

这一模式尤其受到中小金融机构的欢迎。余滨透露，已有银行与蚂蚁签下长达五年的合作框架，甚至愿意将首年全部增量收益作为合作对价，“这是客户对我们最大的信任”。

AI落地金融：从“外围应用”走向“核心业务”

金融行业因其高合规、高专业、高安全要求的特性，一直是大模型落地最难却也最具价值的领域之一。

余滨将AI在金融领域的发展分为四个阶段：探索期、启动期、实践期和应用期。他指出，2025年已成为金融AI的“应用元年”，头部银行已全面进入实践阶段，中小机构也纷纷启动试点。

但通用大模型在专业金融场景中仍面临幻觉问题、合规风险与用户体验的平衡难题。蚂蚁数科因此在7月正式发布金融大模型Agentar-Fin-R1，主打“浅调即高效”，在多项金融基准测试中表现超过DeepSeek等开源模型。

“我们不是从零开始教AI，而是已经帮它读完了金融专业的本科甚至研究生课程，客户只需要针对自身业务做最后的‘实习培训’。”余滨说道。

智能体成为“数字员工”，人机协作重塑生产力

目前，蚂蚁数科旗下智能体平台Agentar已覆盖银行、证券、保险等多个金融场景，推出超百个智能体解决方案。其核心产品如“金融业务助理”“智能运营助理”“个人金融管家”等，正在重新定义金融机构的人机协作模式。

例如，客户经理的数字分身可将其服务客户数从200人提升至2000人，带动收入增长20%；智能运营助理可提升营销转化率15%、用户活跃度10%。这些效果均具备可量化、可分成的特性，为“按效果付费”奠定基础。

蚂蚁数科AI原生事业部总经理王磊强调，AI并非替代人类，而是增强人类：“未来的竞争，是会用AI的人与不会用AI的人之间的竞争。智能体更像是人类的‘数字同事’，共同组成一个高绩效团队。”

全球化视野下，中国AI落地的差异化路径

在全球范围内，AI商业模型仍处于早期探索阶段。绝大多数AI公司仍依靠云服务、算力售卖、API调用次数等传统方式盈利，真正敢于基于业务效果收费的企业寥寥无几。

蚂蚁数科的探索为中国乃至全球AI to B市场提供了一种新思路：不仅输出技术，更输出业务方法论与增长承诺。其背后是蚂蚁集团多年在金融场景中的积累与实践，包括风控、投顾、运营等核心能力的产品化。

此外，蚂蚁也借助区块链、隐私计算等技术，在确保数据合规的前提下推动跨域数据协作，为智能体的决策提供更丰富的环境感知能力。

未来：效果可衡量，AI才可持续

尽管“按效果付费”模式在营销、运营等易量化场景中已得到验证，但其在风控、投研等更复杂业务中的适用性仍需进一步探索。余滨也承认，并非所有AI产品都适合该模式，“卖锤子按钉子数收费没有意义”。

但他坚定地认为，AI必须回归业务价值本身：“如果AI不能带来实实在在的增长，整个行业很可能只是昙花一现。”

国务院近期发布的《“人工智能+”行动意见》也明确鼓励AI与实体经济深度融合。政策与市场的双轮驱动下，AI正在走出实验室，进入业务主战场。而能否为企业带来可衡量的价值，将成为AI公司能否穿越周期、实现可持续增长的关键。