" 下一輪 AI，賣的不是工具，而是收益。" 在包括 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和谷歌首席科學家 Jeff Dean 等在內的 150 位全球頂尖 AI 創始人齊聚的紅杉資本會場之中，大家得出了這個觀點。而紅杉資本合伙人 Pat Grady 更是把這句話稱為 " 萬億美元機會 "。
當 AI 從 " 效率工具 " 向 " 認知伙伴 " 躍遷的過程中，AI 的試驗階段已經結束，企業核心競爭力將取決于定制化 AI 應用和可量化的業務成果。
場景是價值體現的核心
在 AI 落地的過程中，找到合適的場景是關鍵，且場景顆粒度越小，相對越容易落地，在落地一個細分場景后，再將場景的能力復制，當形成更多的場景后，最終連接多個場景，形成全局性的智能體——這個觀點是目前業內公認的，行業智能體落地的過程。
以財稅行業為例，相較于其他領域，財稅領域相對比較流程化，而生成式 AI 的出現，打破并重塑了企業原有流程。隨著企業的發展，組織架構愈發復雜，而 AI 大模型的出現，能以一種簡單的方式，將這個復雜的問題變成簡單的問題，" 通過流程和分工的方式，并在每個環節用好 AI 的能力，就能讓原本復雜的問題變得簡單，從而提高企業運營效率。" 此前曾有業內專家對筆者表示。
企業流程的重構，在 Deep Seek 將算力成本降下來之后，進一步提速。以票據識別為例，粗略估算一下，使用人工審核的單張票據的審核成本大概在 1~2 元錢，而基于 Deep Seek 之上的 AI 票據審核將單張票據的費用降低到了 1 毛錢，甚至更低。
除此之外，這兩年出海已經成為中國企業尋找新增長點的重要抓手，在海外當地票據的流通與財稅合規性等方面，也可以通過 AI 審核的方式來進行應對。對此，百望股份高級咨詢專家對筆者表示，在企業出海的過程中，采用 AI 審核票據的方式，一方面可以更智能、準確地翻譯包括發票在內的各類單據信息，幫助員工更好地完成業務審核；另一方面，通過 AI 自學習能力，快速掌握當地財稅規則，可以更好地幫助企業滿足海外交易的屬地合規性。
當算力成本被 " 打下來 " 之后，也給原先讓很多 SaaS 企業能更好地為用戶提供結合 AI 的解決方案，過去半年的時間內，很多 SaaS 企業也加快了在 AI 方面的布局。
以百望股份為例，作為中國數據智能服務商中的翹楚，百望股份在各個行業財稅 Know-How 方面有著多年的積累，而行業 Know-How 是能否快速、準確找到場景的關鍵。
從近期百望股份的動態不難看出，無論是制造業，還是醫藥、金融等行業，百望股份都有著豐富的行業 Know-How，并正在積極地與各行業的合作伙伴探索 AI 智能體的落地。
在制造行業，百望股份與愛瑪科技、七識科技（柳工集團）、星網智云（玉柴集團）等進行了戰略合作，雙方基于此前多年來在對賬協同、發票管理等財務信息化管理體系建設的合作。依托各自在數據智能與智能制造領域的核心優勢，以 "AI+ 數據資產 " 雙輪驅動模式為引擎，聚焦智能財稅、智能供應鏈協同、智能決策等關鍵業務領域，實現資源整合與優勢互補，有力推動產業鏈各環節的效率躍升與價值重構，實現了從信息化，到數字化，再到數智化的 " 三級跳 "。
在金融行業，百望股份與多家金融機構合作，圍繞大模型、隱私計算、智能風控等前沿技術，就數據融合及數據智能產品共建等事宜展開深度洽談，并在數據分析共創、合作開發智能風控產品矩陣等方向達成業務合作。
以 " 點 " 及 " 面 "，構建行業智能體
與不同行業用戶的合作，側面展現了百望股份在各行業的財稅管理方面都有著豐富的行業 Know-How。從合作中也不難看出，AI 的能力在各行各業中已經不僅僅局限于 " 單點 "，而是向著能 " 統籌全局 " 的智能體演進。在此過程中，如何將這些單點能力串成鏈路，實現更廣泛的智能體，是接下來行業內關注的焦點。
以 AI 票據審核場景為例，當百望股份的多模態票據識別智能體，為跨國企業完成跨境票據審計時，自然語言規則引擎可以解決多國票據核驗問題，這些沉淀的海量數據又會反向優化模型能力，這正是數據智能與業務場景的相互優化作用。
比如，在某跨國 500 強藥企之中，除了常規票據外，還有 20 多類特種票據，百望股份多模態票據識別智能體，為該跨國藥企提供 " 票據識別 - 規則配置 - 風險決策 " 全棧式自動化解決方案，自然語言規則引擎的突破性應用構建智能合規中樞，也展現了結構化處理的深度能力，這正是智能科技轉化為生產力的商業價值錨點。
在企業合規領域，百望股份的全球經營合規大模型，基于 CaaS（合規即服務）理念，以及知識圖譜，開展上下游關聯風險分析，自動生成風險報告，實現了從通用交互應答到場景化智能風險管控的全面升級，以及企業交易全鏈路的穿透式監管。
同時，百望股份正在積極構建全球化的合規數據庫和智能監控系統，實時響應法規變化，從而為客戶提供定制化、精準化的解決方案，助力企業在復雜的全球稅務環境中穩健發展。
AI 審計僅是眾多大場景中的一個，在各行業的財稅場景中，百望股份都有所布局。比如，在與某金融機構的合作中，百望股份金融業務智能體通過多模型在線學習，可智能解析圖像、音頻等信息，并自動觸發預警機制，生成多維度風險報告，增強金融產品流程效率及風控策略，幫助金融產品更精準識別和適配目標客群。
與此同時，金融業務智能體還能實現金融產品的全流程的動態監控，將復雜的分析簡化為直觀的數據呈現，幫助銀行等金融機構降低違約率，指導企業優化財務結構。
除了金融業務智能體之外，百望股份還基于多年服務用戶的行業 Know-How，推出了交易管理智能體，以及經營決策智能體，并與包括愛瑪科技、找鋼集團、同程旅智等在內的涵蓋了制造業、旅游業、醫藥業等多家企業達成了戰略合作。
其中，交易管理智能體是百望股份通過多年來在工商登記、司法訴訟等十幾個維度數據與行業 Know-How 的積累，將數據進行整合后，依托知識圖譜與 AI 大模型技術，涵蓋企業交易管理全流程的智能體。
交易管理智能體能夠貫穿監管企業交易的全鏈路，動態檢測 3000 多個合規指標，并精準識別虛假貿易、空殼企業、客商風險管理、稅務風險管理等九個類型的風險場景，并自動生成應對方案。
針對不同場景，通過基礎能力的模塊化組裝，達到最終賦能垂類場景的能力，這種方式已經成為 AI 時代，企業 " 定制化 " 的最優解。而這種方式也已經成為接下來以百望股份為代表的財稅 SaaS 企業布局的重點。在這個過程中，SaaS 服務商也正在從 " 工具供應商 " 躍升為 " 生態賦能者 "，推動財稅 AI 從單點功能邁向協同生態。
生態是 AI 能否走更遠的關鍵
既然是 " 生態賦能者 "，就離不開生態兩個字。回看生成式 AI 發展的這兩年，" 單打獨斗 " 顯然并不適合生成式 AI 的商業化落地。正如同：沒有一家企業能夠具備全部 AI 從訓練到推理，從 " 出生 " 到落地的全過程，已經是行業的共識。
在此背景下，一個完善而龐大的生態體系的構建，就成為了生成式 AI 能否走得更遠的關鍵。
而在生態的構建中，企業需要認清自身的定位，聯合產業上下游企業，共同搭建生態體系。以百望股份為例，在 AI 三要素（算力、算法、數據）之中，百望股份顯然在算力、算法兩個方面并不是很 " 擅長 "，反而在數據方面，因為具備了豐富的財稅領域的行業 Know-How，這也是諸如百望股份這類 SaaS 企業在實現從 SaaS 服務商向 AI 賦能者轉變過程中的核心優勢和抓手。
而在自身不擅長的算法與算力領域，百望股份選擇與諸如阿里云、華為云、火山引擎這樣的國內大模型服務頭部企業，以及沐曦科技這樣的 GPU 芯片領軍企業合作，并在此基礎上，通過與大學院校（清華大學、人民大學、香港科技大學等）的合作，形成從底層基礎設施，到行業 Know-How，再到前沿模型技術與應用的生態體系，最終形成產學研用融合的閉環。
以百望股份與阿里云的合作為例，在 4 月底，阿里云發布 Qwen3 之后，百望股份第一時間接入了 Qwen3 大模型，通過深度融合和適配，5 月 6 日就在阿里云百煉中上線了百望財稅 & 數據 MCP 服務，該服務也是阿里云百煉 MCP 廣場首個垂直領域 MCP 服務、首個財稅行業 MCP 服務。同時，百望股份還與阿里云合作，共建了 " 數據智能聯合實驗室 "，聚焦財稅大模型訓練、多模態票據識別、智能合規引擎等前沿領域。
與百望股份合作的國內做基礎通用大模型的企業還不僅僅是阿里云一家，百望股份還在近日與零一萬物簽署戰略合作協議。據悉，雙方將深度融合百望股份的產業場景、海量數據與零一萬物的大模型部署與落地能力，共研全場景大模型解決方案，破解 " 如何讓 AI 在企業中可用、有用、好用 " 的新時代核心命題，為中國企業的數智化升級注入強勁動能。
除此之外，在 AI 大模型最重要的底層基礎—— GPU 芯片方面，百望股份也于近日宣布了其與國產 GPU 芯片企業沐曦科技的合作。具體來看，在本次合作中，百望股份將與沐曦科技、匯天網絡共同推進 " 數據智能 "" 算力基礎設施 "" 云網平臺 " 方面的融合創新，在交易管理、金融風控、決策優化垂類大模型訓練 / 推理中心、行業專屬云等關鍵應用場景中共創共建，為企業級客戶打造軟硬件一體的解決方案，合力推動中國人工智能產業生態的高質量發展。
聯合產業上下游構建完善的 AI 生態，再結合 SaaS 企業深耕垂直行業多年的行業 Know-How，實現了從技術到生態，再到商業化的完整閉環。像百望股份這種，構建全方位、多層次的人工智能生態體系的方式，也已經成為了當下 SaaS 企業在 AI 時代，實現從 " 工具供應商 " 躍升為 " 生態賦能者 " 的最佳路徑。
從阿里云、華為云等的云平臺基礎設施支撐，到第四范式、零一萬物等的大模型 AI 技術創新，再到昆藥集團、愛瑪科技、找鋼集團、微眾銀行等多行業場景的商業落地，百望股份的 AI 生態網形成了一條完整的價值鏈路：底層技術提供支撐力，大模型轉化創新力，場景落地釋放生產力，而場景反饋的數據又反哺技術迭代——這種 " 基礎設施 - 技術研發 - 場景應用 " 的協同閉環，正是其從 " 賣工具 " 到 " 織生態 " 的核心邏輯。
