企业级Agent落地样板间！百融硅基员工批量上岗，按结果领工资

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 企业级Agent落地样板间！百融硅基员工批量上岗，按结果领工资 杰西卡 2026-09-02 10:48:06 来源： 量子位 杰西卡 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型越来越强之后，企业究竟愿意为什么样的AI付钱？ 单纯的模型能力，恐怕已经很难单独构成企业采用AI的理由。市场关注的重点已经从模型本身，逐渐转向AI怎样才能形成可以被感知、被核算的产出。 百融智能最新披露的中报，呈现出的正是这样一条变化路径。 2026年上半年，受外部因素影响，公司总收入出现波动；另一边，其AICC业务同比增长52%，其中面向更多行业的新场景收入增长195%。 AICC即AI Contact Center（智能联络） ，简单来说，就是把AI接入企业联络中心，让Agent直接承担查询、营销、服务和运营等具体工作。 百融透露，公司已在 金融场景 中打磨出了成熟的AICC和企业级Agent能力，如今开始向物流、券商等更多场景复制。 其物流项目日处理量，已从上线初期不足1000通提升至超过1.5万通；某家头部券商的部署规模也由年初约30席扩大至约210席。 并且这套路径还在继续向外延伸。百融采用的 RaaS按结果收费 模式，让处理量和部署规模可以更直接地转化为收入。 一个标杆场景跑通以后，同一套能力和记忆还可以继续向更多岗位、更多行业复制。 随着部署规模扩大，真实运行产生的大量交互反馈，可以继续进入模型训练和策略优化，形成 数据飞轮 。 这条链条继续向外延伸，资本和产业资源也开始有了新的作用。 百融提出了 “技术重构型AI Roll-up” 的概念，本质上是通过投资、合作或产业整合获得更多真实业务入口，再把已经验证的Agent能力嵌入其中。 于是，百融计划从一个具体联络场景出发，搭建起一套逐级放大的增长机制： 先单点跑通，再扩大部署，逐步推进跨行业复制，靠真实数据继续反哺模型，再借助产业资源打开更多工作流入口。 在最新业绩电话会上，百融CEO张韶峰将这轮调整定义为 战略升级 。起点就落在 AICC ，以及一批真正开始承担具体工作的 硅基员工 身上。 百融智能财报里的战略转向 先看这份最新中报，一个明显特征是，百融的不同业务之间已经出现分化。 本期财报还重新按照业务属性划分收入，将业务拆分为 AI决策、AICC和其他业务 三大板块。这种重新分类本身，也让百融正在进行的业务切换变得更加直观。 2026年上半年，百融实现收入9.14亿元，同比下降43%；毛利由11.82亿元降至4.88亿元，毛利率从73%下降至53%。 利润端，公司由上年同期盈利2.01亿元转为亏损3.22亿元。 财报解释，这轮波动有比较明确的外部背景—— 2025年发布、同年10月正式实施的互联网助贷业务相关监管文件，加上今年上半年陆续落地的一系列规定，使部分金融机构暂停部分产品运营，由此影响了百融相应成熟业务。 具体来看，今年上半年，百融AI决策业务收入3.72亿元，同比下降26%；其他业务收入3.77亿元，同比下降62%，后者的下降主要来自部分信贷产品智能营销及运营收入收缩。 不过，AI决策这块基本盘，并没有同步出现同等程度的经营波动。 上半年该业务核心机构达到141家，核心机构收入占比从76%升至84%， 留存率仍达到96% ；其中来自银行和互联网平台机构的核心收入同比增长1%。 因此，百融管理层仍将 AI决策 定位为利润和现金流的重要基础，用于支撑下一阶段AI投入。 另一边，百融的 AICC 走出了方向相反的增长曲线。 今年上半年，这项业务实现收入1.66亿元，同比增长52%；其中 信贷场景收入 1.55亿元，同比增长47%， 新场景收入 1126万元，同比增长195%。 新场景目前只占AICC收入约7%，规模仍小，但增速已经开始在财务数据中显现。AICC整体占百融收入的比例，也从2025年上半年的约6.8%升至今年同期约18.1%。 这一比例的提升，同时受到AICC自身增长和总收入收缩影响，但业务结构的分化已经比较明显。 研发投入进一步强化了这种趋势。 百融上半年 研发开支 从3.02亿元增加至3.94亿元，同比增长31%，占收入比例升至43%；截至6月底，公司1477名员工中有901名研发人员，占比达到61%。 在整体收入承压阶段选择继续提高研发投入，也意味着百融这轮AI战略调整已经开始落实到资源配置。 张韶峰在电话会上进一步明确，AICC新场景已经成为集团当前重点发展的增长业务，承担跨行业复制和寻找新增量的任务，新增资源也将优先向AICC新场景和其他硅基岗位倾斜。 △百融智能创始人兼CEO 张韶峰 百融本次宣布的战略升级，首先表现为 行业范围扩大 。 百融此前的AICC能力主要在金融领域积累，如今正在向物流、航空、券商、银行、运营商和保险等服务密集型行业延伸。 与行业范围一同变化的，还有AI承担任务的复杂程度。 上一代AICC更多应用于呼出场景，依靠关键词匹配和预设话术，适合通知提醒、固定流程营销等标准化任务。 而复杂呼入明显不同。用户主动进线以后，问题、表达方式和情绪都很难提前设定，AI既要理解开放式问题，维持长时间多轮对话，还需要调用知识库及内部业务系统继续完成后续任务。 张韶峰在电话会上透露，传统应答机器人面对这类复杂场景时，转人工率甚至可以达到70%～80%。新一代AICC试图解决的，正是从理解问题到完成服务流程之间这一段距离。 百融将这种进入实际服务流程的企业级Agent，称作 “硅基客服” 。 而在跨行业复制方面，百融也已经取得了一些实际进展。 今年7月，百融的硅基客服开始在 物流场景 承接查件咨询、派件异常和投诉反馈等复杂呼入任务，日处理量由上线初期 不足1000通 提升至8月底 超过1.5万通 。 券商场景 中，截至7月，百融已签约及处于合同流程中的机构达到 13家 ，其中一家头部券商的部署规模由年初约30席扩大至约 210席 。 这些进展说明，此前主要围绕金融场景形成的AICC能力，已经开始进入新的生产环境。 而百融目前选择优先进入的这些行业，也具有相对明确的共性—— 拥有持续而庞大的C端交互需求，同时行业集中度较高 。 物流每天都会持续产生查件和异常件咨询，航空则长期存在退票、改签等服务需求；头部企业又相对集中， 一旦标杆项目跑通，同一套能力更容易向内部更多场景以及同行业复制 。 电话会同时透露了另一面，目前跨行业推进真正耗时的环节，更多集中在大型企业的采购验证周期，以及系统集成和生产切量。 大型企业正式接入前，通常需要经过POC，对问题解决率、人工介入比例、响应效率和稳定性进行验证；进入生产以后，也只有在安全、合规和服务边界得到确认后，业务量才会逐步释放。 所以规模化的难点已经不只在模型。 一个新的问题也就此出现：企业级Agent可以进入的场景很多，百融为什么把AICC作为现阶段最重要的突破口？ 企业级Agent，为什么先落在AICC？ 企业级Agent已经进入越来越多重