新浪科技訊 9月11日下午消息，2025 Inclusion外灘大會上，螞蟻集團副總裁、數字螞力董事長兼CEO周蕓深入剖析了人工智能在企業(yè)落地過程中面臨的挑戰(zhàn)與破局之道。她指出，盡管大模型技術已發(fā)展四年，基礎能力不斷突破，但企業(yè)在實際應用中仍普遍處于“潛水區(qū)”，AI的價值遠未體現在財務報表和利潤增長上。

　　周蕓回顧了自2022年底ChatGPT問世以來的AI發(fā)展進程。她提到，2023年企業(yè)主普遍處于“焦慮、好奇”的狀態(tài)，擔心錯過“AI的iPhone時刻”；到了2024年，技術發(fā)展迅猛，推理模型、多模態(tài)模型相繼推出；2025年初，DeepSeek等模型的出現，使得AI在圖片理解生成、多任務處理、科學問題解答等能力上“甚至超過了人力智能”。

　　然而，技術的飛躍并未帶來企業(yè)應用的廣泛成功。周蕓發(fā)問：“為什么反而企業(yè)的日志應用，包括很多企業(yè)主的體感，并沒有體現出這些技術給他們帶來的更深遠，或者是更期待的影響？”她指出，當前企業(yè)AI應用大多停留在“創(chuàng)意類的生成紋身圖、紋身視頻”，用于電商混排剪輯，或在客服領域“用來降低人工的服務的量，并不是真正能做到提升客戶的體驗”。

$zbet.met$$$$$　　周蕓認為，AI落地難的根源遠不止技術準確率。她以“容錯率”為例：即便每個AI節(jié)點準確率達90%，五個節(jié)點串聯后整體準確率便“馬上到及格線以下”，這使得企業(yè)難以在復雜流程中放心使用。

　　更深層次的問題是“協同難題”。她指出，現有業(yè)務流程和生產關系都是“為人和人的協同去設置的，并沒有去按照人和AI的協同去設計”。她舉例說明：“AI生成代碼實在太難測了。我根本看不懂你的函數的命名邏輯”，而當問題轉交人工處理時，“人也不知道機器人回答了什么，他還要去重復問一遍客戶”。

　　這背后是“治理機制的問題”。周蕓尖銳地指出：“如果人和agent協同，agent出了問題，怎么甩鍋？”現有的企業(yè)考核機制以個人為單位，無法適應人機協同的新模式，必須進行根本性變革。

　　周蕓提出，解法在于“重塑核心生產關系的人機融合”。她強調，不能“用原來的生產關系，原來的企業(yè)的業(yè)務流程去定義現在的AI agent和員工的協同”。

　　為此，螞蟻集團數字螞力推出了“人機融合的全托管式服務”。周蕓解釋：“我們來提供人，我們來提供機，我們來定義重塑新的生產關系。而企業(yè)只需要把這個業(yè)務流程托管給我。” 在此模式下，企業(yè)無zbet.met需承擔“協同成本、技術的運維成本，包括應用大模型的確定性問題所產生的風險問題”，“這些風險都由我們來承擔”，而數字螞力“交付一個確定性的結果”。

　　周蕓特別強調AI的普惠價值。她透露，數字螞力已為金融、電商、出行等行業(yè)的上百家企業(yè)提供服務，沉淀了大量行業(yè)方案與know-how。這些經驗將被用于服務小微企業(yè)。

　　她介紹了為小微企業(yè)打造的“人機如一的托管式服務”數字員工團隊。她解釋，這與傳統外包不同：“外包是說你永遠是你給他的SLA，你給他的標準任務，他給你完成就行了。而自己的員工和團隊是應該是有自驅力，有支持力，不斷的去提高這個效果。”

　　首批推出的五代數字員工包括：AI電銷營銷團隊、AI銷售教練、AI數字客服團、AI督導員以及AI開發(fā)運維團隊，旨在成為企業(yè)內生的、伴隨企業(yè)成長的數字力量。周蕓最后強調：“AI真正的價值是在于普惠。”（羅寧）

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責任編輯：何俊熹