“AI 时代要证明价值，而非讲故事”：蚂蚁数科推出按效果付费模式，重塑企业服务市场｜2025外滩大会

“AI发展到现在这个阶段，我们需要来证明AI的价值了。很多客户特别是越来越高的一些高层，想在金融行业做投资做 AI的时候，他们一定会问我，如果我们来做 AI，我到底能对我们客户经营和业务增长，或者高质量发展，能带来什么样的助力。如果这个话题我们没有办法解答的话，我们 AI 业务一定是停留在外围，进入不了我们产业真正的核心。”

2025 年外滩大会现场，蚂蚁数科副总裁余滨接受采访时直击 AI 产业发展的核心痛点。

随着大模型技术蓬勃发展，AI应用已从概念探索阶段过渡到实际落地，如何将技术转化为实际业务价值，成为每一位企业决策者最关心的问题。

9 月 12 日在 2025 外滩大会论坛上，蚂蚁数科宣布推出按“效果付费”的新型商业模式，支持企业客户根据大模型应用产生的实际业务效果（如业务增长或成本节省）来付费，而非传统的项目制或订阅制模式。这一模式被视为AI大模型行业商业模式的重要创新，有望解决企业在AI投资中面临的高成本与不确定回报的困境。

同日，浙商银行与蚂蚁集团在外滩大会现场完成金融科技领域战略签约。据悉，蚂蚁数科累计已服务 100%的国有股份制银行、超 60%的城商行，数百家金融机构，成为金融业数智化转型的重要技术伙伴。

AI必须与产业融合，才能创造真正价值

“AI只有深度跟产业深度融合，在专业的场景里才能找到它最大的价值。”余滨在演讲中反复强调这一理念。他认为，AI必须跟产业融合发展，彼此互相促进，才能真正体现出 AI 未来发展的潜力。

从技术发展规律来看，所有技术都遵循从“通用技术→专业技术→大规模应用”的路径。就像电必须与电器结合才能改变生活，互联网技术必须在贸易、支付等领域解决实际问题才能催生出电子商务和移动支付，AI也必须在产业中找到生存根基。

然而，AI 要进入产业核心，需要解决三大挑战：

1. 专业性问题：以金融领域为例，要让大模型落地，必须解决专业性、严谨性、合规性、安全性问题，同时保持良好用户体验。

2. 落地难度：传统软件工程方法论在AI时代不再适用，企业缺乏指导AI落地的方法论和工具。

3. 业务价值证明：企业管理者需要清晰衡量AI投资的ROI（投资收益比），了解AI如何重塑业务流程并带来实际增长。

针对这些挑战，蚂蚁数科提出了“专于产业、易于落地、成于价值”的三大原则，以及“ACE”（Align-Construct-Evaluate）方法论，帮助企业从价值定位、解决方案构建到效果评估，实现AI的落地与价值创造。

垂直行业大模型：打造企业自主AI大脑

在金融行业，通用大模型很难直接满足专业需求。蚁数科AI原生事业部总经理王磊表示：“如果说通用大模型足够成熟、足够强大，它每天真的像上帝一样无所不知的时候，我要这个行业大模型干嘛？但在实际项目中，我们深刻感知到通用大模型没办法解决金融领域的专业性、严谨性、安全性和合规性问题。”

为此，蚂蚁数科在今年7月推出了金融大模型 Agentar-Fin-R1，这款模型专为金融业应用打造，在三大主流金融基准测试中均取得最高评分，超越Deepseek等开源通用大模型及其他金融大模型。

一位银行高管向余滨表达了对行业大模型的认可：“既然大模型会成为我们银行的大脑和核心，如果这个大脑做不出我行特色，我这个一把手在干什么？难道A银行和B银行共用一个大脑，大家的业务都差不多吗？”

这启发蚂蚁数科提出“帮助每家机构都拥有自己的自主AI大脑”的理念。

通过两阶段训练方法，蚂蚁数科先在内部训练一个具备“博士生水平”的金融大模型，再部署到金融机构进行“实习”，让它适应机构的私有数据和业务逻辑，实现“出厂即专家，浅调即高效”。

在大模型基础上，蚂蚁数科构建了一系列针对金融行业的智能体产品：

1. 金融业务助理：为银行客户经理打造的“数字分身”，涵盖售前挖掘、售中实时参谋、售后持续经营全流程。根据试点数据，人均服务客户数从 200 提升至 2000，带动收入增长 20%。

2. 智能运营助理：帮助营销和运营团队进行客群精准圈选、产品智能筛选、策略智能生成，实现全流程智能化。该服务可提升营销转化率 15%，交易规模超 20%，用户活跃度提升 10%。

3. 个人金融管家：面向终端用户的 AI 原生服务，打破传统九宫格菜单，实现“对话即服务”。已在上海银行实现老年客户满意度显著提升，业务转化率提高 10%。

4. 企业经营专家：面向企业用户的对公经营服务平台，提供财资管理、现金流风险预警、市场洞察和辅助经营决策。

这些产品不再停留在 AI 应用的外围，而是深入到金融机构的核心业务流程，创造实质性价值。

按效果付费：AI 商业模式的创新与挑战

蚂蚁数科运营科技总经理赵旭解释了“按效果付费”模式的运作方式：“我们按最终的收益结果计价。不需要按中间的用量去做计价，以最终的收益结果计价。”

以理财业务为例，蚂蚁数科与金融机构共享分润，按照理财产品代销千分之2到千分之4的收益进行分成，实现风险与收益的共担。一家民营银行甚至愿意提供首年合作100%的收益，体现了对这种模式的高度信任。

余滨认为这种模式符合AI的本质：“AI天生是任务驱动、结果导向的科技与业务结合的混合体。智能体简单来说就是一个数字员工，你要么给它发工资，要么它做完一件事情给它报酬。”

对于这种模式是否有风险的问题，余滨表示：“谈安全的事情，谁都会去做，要想闯出一定的模式，冒一定的险，还是必要的吧。我在蚂蚁很多年了，蚂蚁看起来有时候就是想玩一些不一样的，这不是我们自己想玩，是因为现在这个行业需要这样一种模式。”

比如，在外滩大会上，南京公交集团宣布联合蚂蚁数科打造“公交线网优化智能体”，这是国内首次将 AI 智能体技术深度应用于公共交通调度系统。

该智能体能够精准预测客流和市场需求变化，仅需简单文本指令即可自动规划任务、生成投资和运营方案。在实际应用中，AI“建议”开通的南京公交 210 路，服务老年人占比近 50%，单日客流最高达 2168 次。

更令人印象深刻的是，智能体将原本需要 2-3 天的投资测算周期缩短为十余分钟，效率提升超 60 倍，运营交易效果提升 10％以上。

从“技术门槛”到“价值共生”

“AI是天生的以任务为驱动的、结果为导向的科技与业务的一个混合体。它既不是一个单纯的科技的单一的事情，也不单纯是一个业务的产品，它一定是科技跟业务双向的融合，来彼此互相促进的一个混合体。”余滨说。

在余滨看来，在AI发展的四个阶段——探索期、启动期、实践期和应用期——金融行业已逐步进入应用期，开始聚焦AI能带来什么实质性业务效果。

赵旭表示，通过效果付费模式，蚂蚁数科不仅没有降低收益，反而“拿到了更大的收益”。“通常我们和伙伴做三年的战略合作，甚至他们自己会把三年的业务规划和我们一起来共建。”

有客户甚至已经签署了 5 年期合约，显示了对这种模式的长期信心。这也体现了 AI 不是短期泡沫，而是能持续创造价值的核心生产力。

传统软件行业常强调“技术门槛”，担心技术门槛降低会导致价格下滑和市场竞争加剧。但余滨认为，在 AI 时代应采取相反策略：“我们反而就应该降低 AI 的门槛之后，才有越来越多的行业和客户愿意用它。当有越来越多人用的时候，我们也会相信整个产业越来越呈指数级的放大。”

对于 AI 是否会替代人类工作的担忧，王磊给出了不同视角：“会用 AI 的人来替代不会用 AI 的人，这个观点是成立的，而不是 AI 直接替代人。这个过程当中，我们这些人需要学会 AI，带着一群 AI 数字员工去工作，而不是让 AI 去替代他。”

赵旭补充说：“AI 的应用首先是服务了我们自己。对银行来说，是过去他从没有过的能力，今天通过了 AI 去拓展了他的能力，他的能力半径和服务半径都双增长。”

当前，AI 大模型正在从概念验证阶段转向大规模应用，证明价值已成为行业共识。蚂蚁数科的按效果付费模式，不仅是商业模式的创新，更是对 AI 行业负责任的表现。

正如余滨所言：“我们内部定下来一个非常坚定的做法，我们不要求去解决所有的问题、去做一个非常通用的、能适应所有行业的一个平台。我们宁愿做上面的应用，我觉得当前这个阶段，只有 AI 在应用角度有一定的突破，才有可能真正是体现它的价值。”