AI按“结果”收费：百融智能企业级Agent铺向物流与证券

会懂网AI资讯获悉，9月4日，据量子位报道，百融智能将企业级AI Agent（含AI客服）规模化推向物流、证券等新行业，其物流项目已实现单日处理超1.5万通呼叫。与按坐席或按时长计费的传统外包模式不同，百融采用RaaS（Results-as-a-Service，按结果付费）——AI直接执行具体任务，相关环节成本较纯人工下降超过50%。

RaaS的本质是让AI“为结果负责”：企业不为“上线了多少机器人”买单，而是为接通率、解决率、成单量等可量化结果付费。这一模式把服务商与客户的利益绑在一起，也让AI客服从成本中心变成可核算、可对赌的产能单元。

在证券场景，Agent承担投顾辅助、适当性回访与合规质检等流程化工作；在物流场景，则覆盖查件、改约、理赔等高频呼叫。百融把在金融行业打磨出的多轮对话、知识库检索与工具调用能力，横向复用到更多劳动力密集行业，并计划以“AI Roll-up”策略整合行业化团队、快速扩大覆盖。

其打法的核心是行业know-how优先：先沉淀场景语料与业务SOP，再训练垂直Agent，最后用运营指标持续校准。这种“先懂业务、再上AI”的路径比通用大模型直接套用更稳，也是金融科技公司向企业服务输出的独特筹码。

对企业客户而言，RaaS还意味着“上AI”的风险被部分转移到供应商一侧：效果不达标就不付费，采购决策从“信任演示”变为“验收结果”。这会倒逼服务商把工程细节打磨到位，也让大模型在企业服务中的价值第一次可以被财务部门直接量化——而这，正是Agent从“尝鲜项目”走向“预算科目”的关键一步。

会懂网判断，2026年Agent商业化的关键词是“按效果付费”。当越来越多供应商敢于把收入与结果挂钩，“演示惊艳、落地很难”的行业顽疾才有解。百融的RaaS若能在物流、证券之外持续复制，企业级Agent的采购逻辑将被实质改写。