AI兌現(xiàn)時(shí)代：誰(shuí)敢為結(jié)果背書(shū)？

2022年ChatGPT橫空出世后，人們對(duì)AI的期待從未如此迫切。電商公司上線智能客服，銀行開(kāi)始使用投研助手，技術(shù)企業(yè)借助AI的力量寫(xiě)代碼、跑程序，寄望它成為下一個(gè)驅(qū)動(dòng)效率與利潤(rùn)的通用技術(shù)。

但在擁抱AI的幾年間，企業(yè)管理者們發(fā)現(xiàn)：客服機(jī)器人能秒級(jí)回復(fù)幾千條咨詢，但它卻只會(huì)重復(fù)自己學(xué)過(guò)的句式，對(duì)人類真實(shí)的情緒和語(yǔ)義“毫無(wú)感知”。最后還是得轉(zhuǎn)人工，用戶體驗(yàn)依舊沒(méi)有提升；投研助手寫(xiě)報(bào)告的速度加快了，但投決流程仍靠人工拍板，業(yè)務(wù)效率幾乎停在原地；研發(fā)部門，AI寫(xiě)出的代碼邏輯與既有體系脫節(jié)，質(zhì)檢與調(diào)試難以下手。

這種尷尬也出現(xiàn)在40年前。“你能在任何地方看到計(jì)算機(jī)，唯獨(dú)看不到它們出現(xiàn)在生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)里。”經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛在1987年的這句話，曾是IT產(chǎn)業(yè)的真實(shí)寫(xiě)照。那時(shí)，企業(yè)已經(jīng)大規(guī)模采購(gòu)計(jì)算機(jī)，卻沒(méi)能改變產(chǎn)出數(shù)據(jù)。直到1995年后，隨著流程被重新設(shè)計(jì)，IT才真正兌現(xiàn)生產(chǎn)力紅利。

今天的AI正處在類似的關(guān)口。模型的精度與速度不斷刷新，但它依舊只是個(gè)人提效的工具，并未轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。許多管理者的心態(tài)，也從最初的期待、焦慮，變成了觀望。MIT媒體實(shí)驗(yàn)室今年7月的一份報(bào)告更像是潑了一盆冷水：盡管企業(yè)界在生成式AI上投入了300-400億美元，但95%的企業(yè)沒(méi)有看到任何財(cái)務(wù)回報(bào)。

這就是當(dāng)下的AI鴻溝：技術(shù)進(jìn)步和業(yè)務(wù)回報(bào)之間，仍隔著一道深不可測(cè)的斷層。要跨過(guò)去，光靠更強(qiáng)的模型并不夠，必須有一套能交付結(jié)果的新生產(chǎn)關(guān)系。

跨越AI鴻溝：人機(jī)融合是解法

在9月11日的外灘大會(huì)上，螞蟻集團(tuán)副總裁、數(shù)字螞力董事長(zhǎng)兼CEO周蕓沒(méi)有談?wù)撃Ｐ蛥?shù)或者算力曲線，而是從企業(yè)管理者的角度，解釋了為什么AI落地始終難以在財(cái)報(bào)上兌現(xiàn)。

她指出，癥結(jié)首先在于流程的脆弱性。企業(yè)的業(yè)務(wù)鏈條往往冗長(zhǎng)而復(fù)雜，哪怕單個(gè)AI節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確率能做到九成，一旦多個(gè)節(jié)點(diǎn)串聯(lián)，整體可靠性就會(huì)驟然下滑。更深層的障礙來(lái)自協(xié)同。企業(yè)原有的流程設(shè)計(jì)，本質(zhì)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(jī)協(xié)同始終面臨“人機(jī)磨合”的尷尬。

而在所有這些問(wèn)題之上，還懸著治理真空的困境：企業(yè)的考核與問(wèn)責(zé)體系只適用于人，當(dāng)AI與員工共同完成工作時(shí)，一旦結(jié)果出錯(cuò)，責(zé)任究竟該落在誰(shuí)身上？沒(méi)有清晰的邊界，企業(yè)自然不敢讓AI進(jìn)入核心業(yè)務(wù)。

如果這些問(wèn)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(jī)融合模式。它試圖一一破解AI落地的難點(diǎn)。在流程端，數(shù)字員工處理大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)，把復(fù)雜、個(gè)性化、需要共情的部分交給人類兜底，既減少串聯(lián)誤差，也提升整體效率。

在協(xié)同時(shí)，人與AI不是簡(jiǎn)單的上下游關(guān)系，而是并肩作戰(zhàn)的兩股力量。以客服為例，原本搭建一個(gè)傳統(tǒng)客服中心，需要知識(shí)運(yùn)營(yíng)專家、服務(wù)策略、品控質(zhì)檢等十多個(gè)職能團(tuán)隊(duì)，還需要花費(fèi)大量時(shí)間培訓(xùn)客服。而在人機(jī)協(xié)同下，完全可以壓縮為幾個(gè)核心Agent角色；研發(fā)同理，過(guò)去線性推進(jìn)的研發(fā)流程，一旦出錯(cuò)，返工成本極高，而人機(jī)融合可讓研發(fā)過(guò)程變成螺旋式的循環(huán)：AI先行嘗試，人類判斷取舍，再由AI優(yōu)化，二者交替演進(jìn)，形成“小步快跑、快速試錯(cuò)、持續(xù)校正”的迭代。這不僅讓組織結(jié)構(gòu)更輕，更讓AI真正嵌入流程，而不是外接插件。

更關(guān)鍵的是，這一過(guò)程不是靜態(tài)分工，而是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化飛輪：AI在執(zhí)行中不斷沉淀數(shù)據(jù)與人類策略邏輯，持續(xù)提升能力上限。在營(yíng)銷場(chǎng)景中，一支優(yōu)秀的營(yíng)銷隊(duì)伍依賴敏銳的洞察力、豐富的轉(zhuǎn)化經(jīng)驗(yàn)和持續(xù)學(xué)習(xí)能力，而數(shù)字員工既能從內(nèi)部交互中沉淀“金牌銷冠”的話術(shù)，也能從社媒與競(jìng)品中汲取外部經(jīng)驗(yàn)，逐漸復(fù)刻人類銷冠的打法。在售后環(huán)節(jié)，這種模式還可能釋放新的增長(zhǎng)潛力：即便是客單價(jià)較低的用戶，也能擁有一個(gè)“專屬顧問(wèn)”，在需要時(shí)得到陪伴式服務(wù)，從而被轉(zhuǎn)化為新的價(jià)值來(lái)源。

在新的生產(chǎn)關(guān)系下，人與數(shù)字員工不再是單獨(dú)作戰(zhàn)，而是組成一支能為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)負(fù)責(zé)的團(tuán)隊(duì)。數(shù)字螞力發(fā)布的五大數(shù)字員工團(tuán)隊(duì)——AI 數(shù)字客服團(tuán)隊(duì)、AI 營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)、AI 銷售教練、AI 督導(dǎo)員與 AI 研發(fā)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，覆蓋了企業(yè)最常見(jiàn)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(lái)增長(zhǎng)，還進(jìn)一步通過(guò)業(yè)務(wù)托管模式，對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。

紅杉資本今年在研究中指出，AI正在經(jīng)歷從“工具”到“copilot”，再到“autopilot”的演進(jìn)。微軟在《Work Trend Index 2025》中同樣提出，AI 將經(jīng)歷三個(gè)階段：從“人類助手”，到“人-機(jī)團(tuán)隊(duì)”，再到“人主導(dǎo)、Agent執(zhí)行”。

國(guó)內(nèi)學(xué)界的研究也在印證這一趨勢(shì)。9月12日，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)管學(xué)院、中銀科技金融學(xué)院攜手中國(guó)太平洋保險(xiǎn)集團(tuán)、歐萊雅中國(guó)、樂(lè)刻運(yùn)動(dòng)、興業(yè)銀行和螞蟻集團(tuán)，聯(lián)合發(fā)布了業(yè)界首個(gè)企業(yè)應(yīng)用AI成熟度模型（AI Adoption Maturity Model, AIM2）報(bào)告。不同于過(guò)往“重技術(shù)、輕應(yīng)用”的評(píng)估，這一模型以應(yīng)用與價(jià)值為核心，強(qiáng)調(diào)未來(lái)組織要從“分工”走向“協(xié)同”，打造面向未來(lái)的人機(jī)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(yè)、學(xué)界的角度指向同一個(gè)趨勢(shì)：只有當(dāng)人機(jī)關(guān)系被重新設(shè)計(jì)，AI才可能從工具躍遷為生產(chǎn)力。

企業(yè)要的不是AI工具，而是確定性的業(yè)務(wù)結(jié)果

真正讓數(shù)字螞力區(qū)別于大多數(shù)AI廠商的，不是工具本身，而是它敢于對(duì)增長(zhǎng)負(fù)責(zé)。

傳統(tǒng)模式下，企業(yè)買到的往往是一套“工具箱”：要采購(gòu)模型，還要投入時(shí)間改造流程、培訓(xùn)員工，甚至要承擔(dān)試錯(cuò)的成本。這對(duì)大企業(yè)來(lái)說(shuō)已經(jīng)是一筆巨大開(kāi)支，對(duì)人手有限的創(chuàng)業(yè)公司而言，更無(wú)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(yè)無(wú)需自建算法團(tuán)隊(duì)和龐大的中臺(tái)，只需定義業(yè)務(wù)目標(biāo)（例如，GMV提升10%），剩下的模型訓(xùn)練、流程重構(gòu)、人機(jī)調(diào)度全部由數(shù)字螞力打包搞定。

這種模式的可行性，來(lái)自于一整套“專家級(jí)”的數(shù)字員工團(tuán)隊(duì)。其中，AI數(shù)字客服團(tuán)隊(duì)，可以釋放70%的人效，幫助中小企業(yè)降本35%，其中AI開(kāi)發(fā)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)一分鐘便能搭建網(wǎng)站，能讓企業(yè)節(jié)省近40%的成本。AI營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)試駕到店率為32%，節(jié)省成本46%。再比如AI督導(dǎo)員能提升15倍的巡檢人效，優(yōu)化商品布局和服務(wù)流程，將門店銷售轉(zhuǎn)化率提升20%等等。

截至目前，數(shù)字螞力已與近百家行業(yè)頭部客戶合作，平均幫助電商企業(yè)實(shí)現(xiàn)超過(guò)10%的GMV增長(zhǎng)。

樂(lè)刻運(yùn)動(dòng)作為中國(guó)領(lǐng)先的健身產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，是這一模式的嘗鮮者。樂(lè)刻運(yùn)動(dòng)在全國(guó)擁有2000家門店和1400萬(wàn)注冊(cè)用戶，快速擴(kuò)張的背后，讓樂(lè)刻面臨“規(guī)模與服務(wù)質(zhì)量”的持續(xù)張力，人工處理模式效率低下且難以標(biāo)準(zhǔn)化。

在引入數(shù)字螞力的兩大數(shù)字員工團(tuán)隊(duì)后，“AI客服”能對(duì)客高效溝通并解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，解決率超過(guò)85%；“AI督導(dǎo)員”利用視覺(jué)識(shí)別替代人工巡店，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)比傳統(tǒng)的人工抽檢，大幅提升了門店巡檢效率！

樂(lè)刻通過(guò)把“數(shù)字員工”融入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，最終收獲的不是零散的效率提升，而是確定性的業(yè)務(wù)結(jié)果：更高的利用率、更低的獲客成本、更長(zhǎng)的用戶生命周期。

這種承諾式交付，對(duì)中小企業(yè)而言，遠(yuǎn)比任何炫目的功能更具吸引力。這也是托管模式的普惠價(jià)值所在：原本只有大企業(yè)才能負(fù)擔(dān)的AI應(yīng)用，現(xiàn)在中小企業(yè)也能“開(kāi)箱即用”。技術(shù)普惠也不再是口號(hào)，而是具體可見(jiàn)的商業(yè)現(xiàn)實(shí)。

為什么數(shù)字螞力敢為結(jié)果背書(shū)？

“為結(jié)果付費(fèi)”聽(tīng)上去誘人，但對(duì)任何一家企業(yè)服務(wù)商而言，這幾乎是最沉重的承諾。在一個(gè)容錯(cuò)率極低、流程高度復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境里，任何失誤都可能導(dǎo)致客戶流失或合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。多數(shù)廠商寧愿大談模型參數(shù)，也絕口不提“結(jié)果保證”。 為什么數(shù)字螞力敢走這一步？

答案藏在它二十年的場(chǎng)景積累和能力厚度里——金融級(jí)的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)、電商級(jí)的高壓環(huán)境，以及遍布全國(guó)的分布式服務(wù)資源網(wǎng)絡(luò)。正是這些，讓它在行業(yè)少見(jiàn)地具備了承諾結(jié)果的底氣。

螞蟻過(guò)去二十年的金融與電商服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，本身就是最好的訓(xùn)練場(chǎng)。在金融領(lǐng)域，極低的容錯(cuò)率要求數(shù)字螞力必須在安全合規(guī)與用戶體驗(yàn)之間找到平衡，哪怕在高風(fēng)險(xiǎn)、高復(fù)雜度的流程中，也能提供穩(wěn)定可靠的服務(wù)；在電商大促這樣的極端場(chǎng)景中，數(shù)以億計(jì)的交易請(qǐng)求需要在秒級(jí)完成，支付、物流、客服三端同時(shí)承壓，數(shù)字螞力則可以通過(guò)人機(jī)融合的方式，確保在高峰時(shí)刻依舊能維持良好的服務(wù)體驗(yàn)。

此外，與依賴開(kāi)源語(yǔ)料或行業(yè)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(yǔ)料。這些語(yǔ)料不僅是數(shù)據(jù)，更是行業(yè) know-how 的沉淀。它們幫助數(shù)字螞力形成了對(duì)業(yè)務(wù)邏輯、服務(wù)策略、用戶習(xí)慣的深刻理解，使得AI數(shù)字員工不只是“會(huì)回答”，而是能夠基于上下文提供更合理的服務(wù)策略，識(shí)別用戶的真實(shí)需求，并給出更貼合的解決方案。

此外，數(shù)字螞力背后還有一張由53w專業(yè)團(tuán)隊(duì)組成的分布式服務(wù)資源網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)AI難以解決的長(zhǎng)尾、復(fù)雜、情緒化的場(chǎng)景出現(xiàn)，它能讓AI的交付變成“有保障的托管”：AI負(fù)責(zé)規(guī)模化執(zhí)行，人類兜底復(fù)雜性，最終企業(yè)獲得的是一個(gè)可承諾結(jié)果的閉環(huán)。

這三層積累，決定了數(shù)字螞力與其它廠商的差異。微軟、谷歌、Salesforce等海外巨頭長(zhǎng)于做“工具”和“平臺(tái)”，但鮮少有機(jī)會(huì)直接面對(duì)電商大促、金融風(fēng)控這類復(fù)雜場(chǎng)景。而國(guó)內(nèi)同行則更多在單崗位上發(fā)力——客服、報(bào)賬、內(nèi)容生成，替代一個(gè)人，而不是重塑一個(gè)團(tuán)隊(duì)。而數(shù)字螞力是直接把AI拉進(jìn)組織內(nèi)部，成為真正的生產(chǎn)力。

AI的故事，正在悄然進(jìn)入下半場(chǎng)。“在下一波AI浪潮中，你賣的不是工具，而是結(jié)果。”紅杉資本的判斷正在成為產(chǎn)業(yè)共識(shí)。IDC的數(shù)據(jù)也印證了這一轉(zhuǎn)向：到2027年，全球超過(guò)四成的AI支出將流向“結(jié)果導(dǎo)向的托管服務(wù)”。

當(dāng)企業(yè)決策者不再問(wèn)“你的AI有多強(qiáng)”，而是問(wèn)“你的AI能為我的財(cái)報(bào)帶來(lái)多少”時(shí)，產(chǎn)業(yè)的分水嶺已經(jīng)出現(xiàn)：AI的競(jìng)爭(zhēng)力不在模型參數(shù)，而在能否把結(jié)果寫(xiě)進(jìn)財(cái)報(bào)。

▲《押注三平米：電梯廣告AI實(shí)戰(zhàn)指南》

▲《2024抖音電商CORE經(jīng)營(yíng)方法論手冊(cè)》

▲《天貓國(guó)際2024進(jìn)口消費(fèi)趨勢(shì)報(bào)告》

▲《從洞察到生意：阿里健康特色人群消費(fèi)趨勢(shì)報(bào)告》

▲《 <出海26講> 跨境新商通識(shí)課全面上線》

▲《「鮮生」奪人 農(nóng)貨的品牌征途》

▲《2024出海攻略》

▲《新微商主義》

▲《新獲客時(shí)代》

▲《新搜索時(shí)代》

▲ 品牌案例洞察