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
内容提要
百融智能中报显示，AI决策业务受监管影响下滑，但AICC业务同比增长52%，新场景增长195%。公司战略转向AICC，通过垂类模型、数据飞轮和FDE团队，将AI客服应用于物流、券商等场景，采用RaaS按结果收费模式，并推进技术重构型AI Roll-up，让AI成为可规模化复制的生产要素。
延伸解读
RaaS模式如何改变企业AI采购逻辑
百融的RaaS按结果收费模式，将AI服务费用与实际完成的有效通话或工单挂钩，而非传统的软件许可或订阅费。这种模式使技术供应商的收入直接与业务成果绑定，推动其更关注模型性能、稳定性和成本控制。对客户而言，初期投入风险降低，但需注意合同中关于“有效结果”的定义和验收标准，避免因标准模糊产生纠纷。
技术重构型AI Roll-up的落地路径
百融提出的技术重构型AI Roll-up，强调先通过垂类模型和Agent改造具体工作流，再逐步扩大行业覆盖。与产业聚合型不同，它不依赖大规模并购，而是以已验证的AI能力为核心，通过战略投资或合作获取业务入口。这种模式更依赖技术迭代和场景复制能力，但扩张速度可能受限于大型企业的采购验证周期和系统集成复杂度。
垂类模型与数据飞轮的生产优势
百融选择自研垂类基础模型，参数规模控制在0.4B至30B之间，以平衡准确率、时延和成本。相比依赖第三方模型的方案，自研模型能更直接定位问题并快速迭代。同时，真实业务反馈形成数据飞轮，持续优化模型。但垂类模型需持续投入研发，且效果依赖数据质量，若数据反馈不准确，可能影响模型迭代方向。
Q&A
百融智能2026年上半年AICC业务增长情况如何？
百融智能2026年上半年AICC业务收入1.66亿元，同比增长52%，其中新场景收入1126万元，同比增长195%。
百融智能的RaaS模式是如何收费的？
RaaS（Results as a Service）模式按照成功完成且无需转人工的有效通话或工单收费，也可以根据Agent实际部署规模计费，部分场景还会按照促成的业务规模分成。
百融智能的硅基客服在物流场景的应用效果如何？
百融的硅基客服在物流场景中承接查件咨询、派件异常和投诉反馈等复杂呼入任务，日处理量从上线初期不足1000通提升至8月底超过1.5万通。
百融智能为什么选择AICC作为战略升级的突破口？
百融选择AICC是因为联络中心任务边界、流程和评价标准明确，AI接入后处理量、转人工比例和单位服务成本等指标能较快反馈到经营结果，商业价值易于衡量；同时百融在金融领域积累的客服和营销能力与AICC需求高度重合。
百融智能的垂类模型有哪些？技术路线有何特点？
百融拥有BR-Voice语音多模态模型、BR-LLM-Proactive主动对话模型和BR-Vision-Doc文档理解模型，均为自研垂类基础模型。技术路线不追求大而全，而是围绕具体任务优化，模型参数规模控制在0.4B～30B之间，以在准确率、稳定性、响应时延和推理成本间取得平衡。
百融智能如何通过数据飞轮持续优化模型？
百融在合法合规前提下，从真实投产中识别正负反馈，如服务是否完成任务、哪些表达导致理解偏差、哪些环节进入人工处理，将这些信息转化为强化学习信号，用于调整模型、服务策略和对话方式，形成业务运行、反馈、模型迭代再回到业务的循环。
百融智能的FDE团队在交付中扮演什么角色？
FDE前沿部署工程师团队进入业务现场，梳理服务标准、进线情况、知识库和系统接口，拆解原有人工工作流，将适合AI承接的环节重新组织成Agent工作流，确保技术嵌入具体业务。
百融智能提出的技术重构型AI Roll-up是什么？
技术重构型AI Roll-up是指通过垂类模型和Agent承接具体工作，先改造工作流，再扩大部署范围，并结合战略投资和产业合作向外延伸，以获得更多真实业务入口并嵌入已验证的Agent能力。
