AI兌現時代：誰敢為結果背書？

2022年ChatGPT橫空出世后，人們對AI的期待從未如此迫切。電商公司上線智能客服，銀行開始使用投研助手，技術企業借助AI的力量寫代碼、跑程序，寄望它成為下一個驅動效率與利潤的通用技術。

但在擁抱AI的幾年間，企業管理者們發現：客服機器人能秒級回復幾千條咨詢，但它卻只會重復自己學過的句式，對人類真實的情緒和語義“毫無感知”。最后還是得轉人工，用戶體驗依舊沒有提升；投研助手寫報告的速度加快了，但投決流程仍靠人工拍板，業務效率幾乎停在原地；研發部門，AI寫出的代碼邏輯與既有體系脫節，質檢與調試難以下手。

這種尷尬也出現在40年前�！澳隳茉谌魏蔚胤娇吹接嬎銠C，唯獨看不到它們出現在生產率統計里�！苯洕鷮W家羅伯特·索洛在1987年的這句話，曾是IT產業的真實寫照。那時，企業已經大規模采購計算機，卻沒能改變產出數據。直到1995年后，隨著流程被重新設計，IT才真正兌現生產力紅利。

今天的AI正處在類似的關口。模型的精度與速度不斷刷新，但它依舊只是個人提效的工具，并未轉化為實實在在的業務增長。許多管理者的心態，也從最初的期待、焦慮，變成了觀望。MIT媒體實驗室今年7月的一份報告更像是潑了一盆冷水：盡管企業界在生成式AI上投入了300-400億美元，但95%的企業沒有看到任何財務回報。

這就是當下的AI鴻溝：技術進步和業務回報之間，仍隔著一道深不可測的斷層。要跨過去，光靠更強的模型并不夠，必須有一套能交付結果的新生產關系。

跨越AI鴻溝：人機融合是解法

在9月11日的外灘大會上，螞蟻集團副總裁、數字螞力董事長兼CEO周蕓沒有談論模型參數或者算力曲線，而是從企業管理者的角度，解釋了為什么AI落地始終難以在財報上兌現。

她指出，癥結首先在于流程的脆弱性。企業的業務鏈條往往冗長而復雜，哪怕單個AI節點的準確率能做到九成，一旦多個節點串聯，整體可靠性就會驟然下滑。更深層的障礙來自協同。企業原有的流程設計，本質上是圍繞“人和人”的分工而建立，而不是“人和AI”。這讓想象中的人機協同始終面臨“人機磨合”的尷尬。

而在所有這些問題之上，還懸著治理真空的困境：企業的考核與問責體系只適用于人，當AI與員工共同完成工作時，一旦結果出錯，責任究竟該落在誰身上？沒有清晰的邊界，企業自然不敢讓AI進入核心業務。

如果這些問題不解決，AI就只能停留在“錦上添花”的層面。周蕓提出的解法，是一種新的組織方式：人機融合模式。它試圖一一破解AI落地的難點。在流程端，數字員工處理大規模、標準化的任務，把復雜、個性化、需要共情的部分交給人類兜底，既減少串聯誤差，也提升整體效率。

在協同時，人與AI不是簡單的上下游關系，而是并肩作戰的兩股力量。以客服為例，原本搭建一個傳統客服中心，需要知識運營專家、服務策略、品控質檢等十多個職能團隊，還需要花費大量時間培訓客服。而在人機協同下，完全可以壓縮為幾個核心Agent角色；研發同理，過去線性推進的研發流程，一旦出錯，返工成本極高，而人機融合可讓研發過程變成螺旋式的循環：AI先行嘗試，人類判斷取舍，再由AI優化，二者交替演進，形成“小步快跑、快速試錯、持續校正”的迭代。這不僅讓組織結構更輕，更讓AI真正嵌入流程，而不是外接插件。

更關鍵的是，這一過程不是靜態分工，而是數據驅動的進化飛輪：AI在執行中不斷沉淀數據與人類策略邏輯，持續提升能力上限。在營銷場景中，一支優秀的營銷隊伍依賴敏銳的洞察力、豐富的轉化經驗和持續學習能力，而數字員工既能從內部交互中沉淀“金牌銷冠”的話術，也能從社媒與競品中汲取外部經驗，逐漸復刻人類銷冠的打法。在售后環節，這種模式還可能釋放新的增長潛力：即便是客單價較低的用戶，也能擁有一個“專屬顧問”，在需要時得到陪伴式服務，從而被轉化為新的價值來源。

在新的生產關系下，人與數字員工不再是單獨作戰，而是組成一支能為業務增長負責的團隊。數字螞力發布的五大數字員工團隊——AI 數字客服團隊、AI 營銷團隊、AI 銷售教練、AI 督導員與 AI 研發運維團隊，覆蓋了企業最常見也最頭疼的職能，它們并不只是“替人干活”，不僅與人類共同帶來增長，還進一步通過業務托管模式，對結果負責。

紅杉資本今年在研究中指出，AI正在經歷從“工具”到“copilot”，再到“autopilot”的演進。微軟在《Work Trend Index 2025》中同樣提出，AI 將經歷三個階段：從“人類助手”，到“人-機團隊”，再到“人主導、Agent執行”。

國內學界的研究也在印證這一趨勢。9月12日，上海交通大學安泰經管學院、中銀科技金融學院攜手中國太平洋保險集團、歐萊雅中國、樂刻運動、興業銀行和螞蟻集團，聯合發布了業界首個企業應用AI成熟度模型（AI Adoption Maturity Model, AIM2）報告。不同于過往“重技術、輕應用”的評估，這一模型以應用與價值為核心，強調未來組織要從“分工”走向“協同”，打造面向未來的人機融合新型組織。

從紅杉到微軟，再到AIM2，不同的研究從資本、企業、學界的角度指向同一個趨勢：只有當人機關系被重新設計，AI才可能從工具躍遷為生產力。

企業要的不是AI工具，而是確定性的業務結果

真正讓數字螞力區別于大多數AI廠商的，不是工具本身，而是它敢于對增長負責。

傳統模式下，企業買到的往往是一套“工具箱”：要采購模型，還要投入時間改造流程、培訓員工，甚至要承擔試錯的成本。這對大企業來說已經是一筆巨大開支，對人手有限的創業公司而言，更無異于奢侈品。

托管模式正是解決這一矛盾的“普惠解法”。在這種模式下，企業無需自建算法團隊和龐大的中臺，只需定義業務目標（例如，GMV提升10%），剩下的模型訓練、流程重構、人機調度全部由數字螞力打包搞定。

這種模式的可行性，來自于一整套“專家級”的數字員工團隊。其中，AI數字客服團隊，可以釋放70%的人效，幫助中小企業降本35%，其中AI開發運維團隊一分鐘便能搭建網站，能讓企業節省近40%的成本。AI營銷團隊試駕到店率為32%，節省成本46%。再比如AI督導員能提升15倍的巡檢人效，優化商品布局和服務流程，將門店銷售轉化率提升20%等等。

截至目前，數字螞力已與近百家行業頭部客戶合作，平均幫助電商企業實現超過10%的GMV增長。

樂刻運動作為中國領先的健身產業互聯網平臺，是這一模式的嘗鮮者。樂刻運動在全國擁有2000家門店和1400萬注冊用戶，快速擴張的背后，讓樂刻面臨“規模與服務質量”的持續張力，人工處理模式效率低下且難以標準化。

在引入數字螞力的兩大數字員工團隊后，“AI客服”能對客高效溝通并解決實際業務問題，解決率超過85%；“AI督導員”利用視覺識別替代人工巡店，實時發現潛在風險，對比傳統的人工抽檢，大幅提升了門店巡檢效率！

樂刻通過把“數字員工”融入企業的業務流程，最終收獲的不是零散的效率提升，而是確定性的業務結果：更高的利用率、更低的獲客成本、更長的用戶生命周期。

這種承諾式交付，對中小企業而言，遠比任何炫目的功能更具吸引力。這也是托管模式的普惠價值所在：原本只有大企業才能負擔的AI應用，現在中小企業也能“開箱即用”。技術普惠也不再是口號，而是具體可見的商業現實。

為什么數字螞力敢為結果背書？

“為結果付費”聽上去誘人，但對任何一家企業服務商而言，這幾乎是最沉重的承諾。在一個容錯率極低、流程高度復雜的企業環境里，任何失誤都可能導致客戶流失或合規風險。多數廠商寧愿大談模型參數，也絕口不提“結果保證”。 為什么數字螞力敢走這一步？

答案藏在它二十年的場景積累和能力厚度里——金融級的服務經驗、電商級的高壓環境，以及遍布全國的分布式服務資源網絡。正是這些，讓它在行業少見地具備了承諾結果的底氣。

螞蟻過去二十年的金融與電商服務經驗，本身就是最好的訓練場。在金融領域，極低的容錯率要求數字螞力必須在安全合規與用戶體驗之間找到平衡，哪怕在高風險、高復雜度的流程中，也能提供穩定可靠的服務；在電商大促這樣的極端場景中，數以億計的交易請求需要在秒級完成，支付、物流、客服三端同時承壓，數字螞力則可以通過人機融合的方式，確保在高峰時刻依舊能維持良好的服務體驗。

此外，與依賴開源語料或行業二次加工的廠商不同，螞蟻掌握著覆蓋金融、支付、電商、客服等多維度的原生語料。這些語料不僅是數據，更是行業 know-how 的沉淀。它們幫助數字螞力形成了對業務邏輯、服務策略、用戶習慣的深刻理解，使得AI數字員工不只是“會回答”，而是能夠基于上下文提供更合理的服務策略，識別用戶的真實需求，并給出更貼合的解決方案。

此外，數字螞力背后還有一張由53w專業團隊組成的分布式服務資源網絡。當AI難以解決的長尾、復雜、情緒化的場景出現，它能讓AI的交付變成“有保障的托管”：AI負責規�；瘓绦�，人類兜底復雜性，最終企業獲得的是一個可承諾結果的閉環。

這三層積累，決定了數字螞力與其它廠商的差異。微軟、谷歌、Salesforce等海外巨頭長于做“工具”和“平臺”，但鮮少有機會直接面對電商大促、金融風控這類復雜場景。而國內同行則更多在單崗位上發力——客服、報賬、內容生成，替代一個人，而不是重塑一個團隊。而數字螞力是直接把AI拉進組織內部，成為真正的生產力。

AI的故事，正在悄然進入下半場。“在下一波AI浪潮中，你賣的不是工具，而是結果。”紅杉資本的判斷正在成為產業共識。IDC的數據也印證了這一轉向：到2027年，全球超過四成的AI支出將流向“結果導向的托管服務”。

當企業決策者不再問“你的AI有多強”，而是問“你的AI能為我的財報帶來多少”時，產業的分水嶺已經出現：AI的競爭力不在模型參數，而在能否把結果寫進財報。

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