2025年3月17日，盛景基于十年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化投資實踐發(fā)表研究成果。AI RaaS是盛景率先提出的AI商業(yè)模型，Result as a Service，“結(jié)果即服務(wù)”的縮寫，是極致化結(jié)果導(dǎo)向模式，敢于以結(jié)果作為定價、收費(fèi)或盈利的依據(jù)，并將其形象地比喻為“AI業(yè)主或甲方、AI包工頭模式”，主張企業(yè)依托端到端的完整服務(wù)，通過與物理世界深度融合，創(chuàng)造真正的商業(yè)價值。

AI大模型正在重塑企業(yè)服務(wù)市場，這一領(lǐng)域的商業(yè)模式也迎來變革。9月12日，螞蟻數(shù)科在2025Inclusion·外灘大會論壇上宣布，將正式推出按“效果付費(fèi)”（Result as a Service, RaaS）的新型商業(yè)模式，支持客戶根據(jù)大模型應(yīng)用的實際效果（如業(yè)務(wù)增長或成本節(jié)?。﹣砀顿M(fèi)，更是試圖為AI to B在金融領(lǐng)域帶來一場商業(yè)范式的重塑。

螞蟻數(shù)科副總裁余濱指出，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”，而是更聚焦于“AI能為我?guī)矶嗌僭鲩L”。故而，軟件售賣、SaaS訂閱這類過去企業(yè)服務(wù)的主流模式，在余濱看來，于大模型時代已不合時宜?！癆I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(fù)責(zé)，而不對業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)，邏輯上是站不住腳的?！?/strong>

螞蟻數(shù)科此次提出的“按效果付費(fèi)”，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(kuò)大、理財產(chǎn)品銷量增長等——與螞蟻進(jìn)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”。

余濱認(rèn)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)?！?/strong>

今天分享的這篇文章，希望對你有所啟發(fā)，enjoy~

企業(yè)的AI投資，到底有多少正在轉(zhuǎn)化為真實收益？

近日，麻省理工學(xué)院用一份《2025企業(yè)AI應(yīng)用報告》，揭示了企業(yè)AI落地的現(xiàn)實：全球企業(yè)在生成式AI上的投入已高達(dá)300–400億美元，但多數(shù)項目在財務(wù)報表中尚未體現(xiàn)出顯著成效。

造成這一現(xiàn)象的核心原因，是通用AI能力與垂直行業(yè)場景的錯配。來自金融、能源、零售等領(lǐng)域的企業(yè)普遍反饋，現(xiàn)有AI工具對行業(yè)理解不夠深入，缺乏必要的行業(yè)知識，難以契合日常運(yùn)營。一位受訪高管更是直言：“大多數(shù)服務(wù)商根本不了解我們的審批和數(shù)據(jù)流程。”

在這種情況下，AI投資效果難以量化，ROI（投資回報率）也難以驗證。企業(yè)決策層陷入矛盾：一方面擔(dān)心投入巨大卻“燒錢無果”，另一方面又害怕錯過下一輪技術(shù)變革，只能在“想用”與“不敢投”之間反復(fù)權(quán)衡。

AI落地的難題依然突出，也讓新的探索格外引人關(guān)注。螞蟻數(shù)科副總裁余濱已在一場溝通會上提出最新思考：如果AI技術(shù)仍停留在講故事和邏輯論證階段，遲早會失去社會認(rèn)可。螞蟻數(shù)科希望在金融科技、互聯(lián)網(wǎng)和生活服務(wù)等領(lǐng)域扎根，用AI技術(shù)解決真正的行業(yè)痛點。

與這一觀點相呼應(yīng)的是，9月12日，螞蟻數(shù)科在外灘大會上宣布推出“按效果付費(fèi)”的企業(yè)AI服務(wù)模式，支持客戶根據(jù)大模型應(yīng)用的實際效果（如業(yè)務(wù)增長或成本節(jié)?。﹣砀顿M(fèi)，將螞蟻數(shù)科在行業(yè)層的技術(shù)積累，以更為普惠的方式提供給廣大中小企業(yè)。

這一模式的背后，是從“賣AI技術(shù)”到“交付業(yè)務(wù)結(jié)果”的轉(zhuǎn)變。它讓企業(yè)在應(yīng)用AI時，不再被動承擔(dān)風(fēng)險，而是能夠聚焦于業(yè)務(wù)價值的釋放。這一創(chuàng)新，或許正是幫助企業(yè)跨越AI落地鴻溝的關(guān)鍵一步。

01

行業(yè)應(yīng)用水土不服，

AI落地為何總卡殼？

在AI技術(shù)落地垂直行業(yè)的過程中，常常面臨“水土不服”的問題。以金融行業(yè)為例，該行業(yè)的業(yè)務(wù)流程高度標(biāo)準(zhǔn)化，層層審批，且無法隨意更改；而多數(shù)通用型AI工具強(qiáng)調(diào)靈活與泛用，難以嵌入既有的合規(guī)工作流。

此外，金融行業(yè)涉及大量專業(yè)知識與專有名詞，通用大模型在缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下，往往輸出錯誤甚至“想當(dāng)然”的結(jié)論，難以滿足實際業(yè)務(wù)需求。

為此，企業(yè)通常需要對AI工具進(jìn)行深度定制，或訂閱專門的行業(yè)解決方案。理論上這能帶來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，但無論是項目制還是訂閱制，對預(yù)算敏感的中小企業(yè)而言，都意味著高額投入與集中風(fēng)險。

在海外，已有企業(yè)敏銳捕捉到AI落地中的這一痛點。OpenAI董事長Bret Taylor圍繞“按效果付費(fèi)”的Agent服務(wù)，打造出了估值達(dá)100億美元的AI客服獨(dú)角獸——Sierra。

Bret Taylor曾用一個案例生動說明這一模式的運(yùn)作：假設(shè)Sierra為某企業(yè)提供AI客服服務(wù)，如果AI客服能夠自主解決客戶問題，從而節(jié)省人工客服的成本，Sierra便可從中獲得報酬；反之，如果AI客服未能解決問題，需要人工介入，Sierra便不會收取任何費(fèi)用。

Sierra的模式已經(jīng)獲得音響企業(yè)Sonos、智能家居企業(yè)ADT等海外知名品牌的信賴，幫助企業(yè)在降低人工成本的同時，提升客戶體驗和運(yùn)營效率。

螞蟻數(shù)科也在訂閱制和項目制之外，率先引入了“按效果付費(fèi)”模式，把這一在海外市場已驗證的商業(yè)模式帶給企業(yè)客戶，提供更多選擇。

“按效果付費(fèi)”模式主要用在運(yùn)營、營銷等以結(jié)果為導(dǎo)向的場景，目的就是降低中小機(jī)構(gòu)的應(yīng)用AI技術(shù)的門檻。

在具體執(zhí)行上，螞蟻數(shù)科基于行業(yè)實踐，已經(jīng)形成大模型落地產(chǎn)業(yè)的“ACE”（Align-Construct-Evaluate，對齊-建設(shè)-評估）三步方法論：

首先，他們會與客戶共同明確可衡量且最具價值的業(yè)務(wù)目標(biāo)；第二步，圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)，為客戶構(gòu)建從模型到應(yīng)用的完整解決方案與實施路徑；第三步，通過持續(xù)聯(lián)合運(yùn)營，跟蹤和優(yōu)化AI應(yīng)用效果，確保業(yè)務(wù)目標(biāo)真正達(dá)成，從而實現(xiàn)“按效果付費(fèi)”的落地價值。

在這一過程中，螞蟻數(shù)科深度參與到客戶的決策流程里，能更好地捕捉企業(yè)真實需求，提供更為精準(zhǔn)的服務(wù)。

這一商業(yè)模式有效統(tǒng)一了AI服務(wù)供需雙方的利益。

對企業(yè)客戶而言，它從源頭上降低了“投入大、產(chǎn)出小”的風(fēng)險，使企業(yè)可以更輕松地嘗試和應(yīng)用AI技術(shù)；同時，費(fèi)用與實際成果直接掛鉤，讓企業(yè)能夠直觀地看到價值，更容易證明采購的合理性。

對服務(wù)提供方而言，“只有產(chǎn)生實際效果，才能獲得報酬”的機(jī)制激勵其持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，從而推動AI技術(shù)在企業(yè)中的落地與規(guī)模化應(yīng)用，實現(xiàn)供需雙方的真正共贏。

02

為何敢于喊出“效果付費(fèi)”

揭秘背后技術(shù)積淀

落地按“效果付費(fèi)”的模式，有賴于一個極為重要的前提：只有效果足夠好、足夠穩(wěn)定，才能按效果付費(fèi)，否則，提供服務(wù)的企業(yè)就將難以收回成本，而需求方也無法獲得預(yù)期價值，這將導(dǎo)致整個模式無法持續(xù)運(yùn)行。

在國內(nèi)率先應(yīng)用這一模式的螞蟻數(shù)科，其底氣從何而來？

早在2017年，螞蟻數(shù)科便布局AI技術(shù)，率先從“云原生”邁向“AI原生”，希望用AI技術(shù)重構(gòu)企業(yè)核心場景，提升商業(yè)效率，推動企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

在通用AI尚難深入行業(yè)應(yīng)用、知識壁壘較高的現(xiàn)實背景下，螞蟻數(shù)科正通過輸出在金融和能源等領(lǐng)域積累的知識與技術(shù)經(jīng)驗，打造行業(yè)大模型及配套應(yīng)用，幫助企業(yè)降低AI使用門檻，并構(gòu)建專業(yè)、自主、可控的“AI大腦”。

以金融領(lǐng)域為例，螞蟻數(shù)科會在前期搭好一個適合金融行業(yè)普遍需求的地基，包括垂類大模型、知識庫、工具集、智能體平臺和系統(tǒng)工程方法論的全棧能力。

同時，他們還會根據(jù)客戶的具體業(yè)務(wù)需求，結(jié)合螞蟻數(shù)科對金融行業(yè)的理解，進(jìn)行定制化的服務(wù)，支持客戶逐步構(gòu)建自己的方法論和AI能力。

目前，螞蟻數(shù)科已經(jīng)推出了企業(yè)級智能體服務(wù)Agentar、金融推理大模型Agentar-Fin-R1以及大量金融行業(yè)智能體應(yīng)用，并在真實的客戶案例中，產(chǎn)生了“看得見、摸得著”的效果。

例如，上海銀行聯(lián)合螞蟻數(shù)科推出的AI手機(jī)銀行以“對話即服務(wù)”為核心，用戶只需用自然語言就能完成轉(zhuǎn)賬、還款、理財咨詢、養(yǎng)老金管理等十余項常用業(yè)務(wù)，再也不用在復(fù)雜菜單中反復(fù)查找。

系統(tǒng)還能根據(jù)用戶習(xí)慣提供個性化服務(wù)，如滬語模式切換、專屬理財建議和網(wǎng)點預(yù)約提醒，并通過多輪對話理解實現(xiàn)“服務(wù)找人”，大大降低操作門檻，同時照顧老年人和殘障人士的使用需求。

螞蟻數(shù)科為上海銀行提供自然語言交互、智能體開發(fā)、模型管理和算力調(diào)度等一站式服務(wù)，將阿里通義大模型與金融場景經(jīng)驗結(jié)合，實現(xiàn)即插即用和高效資源管理。自上線以來，AI手機(jī)銀行將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率提升了10%，成為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿案例。

南京公交集團(tuán)攜手螞蟻數(shù)科打造的“公交智能體”，正在讓城市通勤變得更聰明、更高效。基于“線網(wǎng)優(yōu)化與客流預(yù)測AI大模型——小藍(lán)鯨”，系統(tǒng)可以實時分析全城客流和線路情況，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)出行堵點，并智能生成最優(yōu)接駁線路。

南京運(yùn)用大模型輔助決策開通了微循環(huán)線路30余條，增加84個招呼站，盡可能減少乘客步行距離。

其中，在AI“建議”下開通的地鐵7號線接駁公交210路，單日客流最高達(dá)2168次，日均每輛車幫助380人提供換乘便利。

這些成果不僅展示了AI在實際業(yè)務(wù)中的可量化價值，也為按效果付費(fèi)的商業(yè)模式提供了可靠依據(jù)。

03

讓企業(yè)享受低門檻AI紅利

普惠金融再落一子

螞蟻數(shù)科是螞蟻集團(tuán)面向科技商業(yè)化的獨(dú)立板塊，自2024年4月起獨(dú)立運(yùn)營。在AI、區(qū)塊鏈、隱私計算、IoT、云原生等前沿技術(shù)領(lǐng)域，螞蟻數(shù)科均有深厚積累，其AI業(yè)務(wù)尤其聚焦金融、新能源等高復(fù)雜度行業(yè)。

在金融領(lǐng)域，螞蟻數(shù)科已服務(wù)100%的國有股份制銀行、超過60%的城商行及數(shù)百家金融機(jī)構(gòu)，助力行業(yè)實現(xiàn)高效的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

為何此時推出“按效果付費(fèi)”的新模式？螞蟻數(shù)科副總裁余濱認(rèn)為，AI發(fā)展已進(jìn)入“必須證明價值”的階段，而“按效果付費(fèi)”（RAAS，結(jié)果即服務(wù)）有望成為AI服務(wù)的主流模式。

其核心理念是將AI視為“數(shù)字員工”或“智能體”，就像按實際完成任務(wù)發(fā)放工資一樣，價值體現(xiàn)在實際業(yè)務(wù)成果上，而非單純的技術(shù)工具。

這一模式對中小銀行尤為重要。面對高額前期投入、不確定回報及技術(shù)與人才儲備不足等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)AI項目周期長、風(fēng)險高，使許多中小銀行望而卻步。

螞蟻數(shù)科的“按效果付費(fèi)”模式有效解決了這一痛點：客戶無需承擔(dān)高額基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本，僅需根據(jù)實際業(yè)務(wù)效果付費(fèi)，大幅降低初始資金壓力與風(fēng)險，讓中小銀行能夠輕量接入頂級AI能力。

同時，與其他科技企業(yè)不同，依托螞蟻集團(tuán)自身金融業(yè)務(wù)，螞蟻數(shù)科能夠在真實生產(chǎn)環(huán)境中驗證技術(shù)效果，為客戶提供可靠參考。

這一模式對普惠金融的落地也意義深遠(yuǎn)。中小銀行是社會金融服務(wù)的“基本盤”和“毛細(xì)血管”，服務(wù)超過50%的家庭和就業(yè)人口。

借助AI賦能，中小銀行可以為客戶提供便捷、個性化、智能化的服務(wù)，如對話式金融、精準(zhǔn)理財推薦和智能風(fēng)控，從而提升用戶體驗、擴(kuò)大服務(wù)覆蓋，讓過去被忽視的小額客戶也能享受專業(yè)金融服務(wù)，實現(xiàn)普惠金融從理念到實踐的落地。

04

結(jié)語：從工具到數(shù)字員工

螞蟻數(shù)科務(wù)實探索AI落地路徑

在外灘大會上，螞蟻數(shù)科提出的“按效付費(fèi)”商業(yè)模式，是對當(dāng)前B端AI服務(wù)痛點的一次有針對性的回應(yīng)，也展現(xiàn)出對產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用方向的持續(xù)思考。

這一嘗試將AI從技術(shù)工具逐漸轉(zhuǎn)向任務(wù)驅(qū)動與效果導(dǎo)向，推動其向更實用、可衡量的“數(shù)字員工”形態(tài)演進(jìn)，或?qū)樾袠I(yè)提供一條可供參考的落地思路。

本文來源微信公眾號“智東西” ，作者陳駿達(dá)，原文標(biāo)題《企業(yè)AI投入陷ROI迷局，“按效付費(fèi)”能破解AI落地難題嗎？ 》，有刪改

2025盛景半年回顧

人生只有四千周，而企業(yè)生存期更短，跨越10年經(jīng)營期的企業(yè)少之又少，企業(yè)要想有質(zhì)量地活下去，活得更好更久，“極簡增長”就是看透并掌控事物本質(zhì)的那個關(guān)鍵點。

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