全球企业在生成式AI领域的投资规模已达300至400亿美元，但麻省理工学院最新发布的《2025企业AI应用报告》显示，多数项目尚未在财务报表中体现出显著效益。核心矛盾在于通用AI技术与垂直行业场景的适配性不足，金融、能源、零售等领域企业普遍反映，现有AI工具缺乏行业深度认知，难以融入企业运营流程。
这种错配导致AI投资效果难以量化，企业决策层陷入两难：既担心巨额投入无法转化为实际收益，又害怕错失技术变革机遇。蚂蚁数科副总裁余滨在外滩大会沟通会上指出，AI技术若长期停留于概念论证阶段，将失去市场信任。该公司提出以金融科技、互联网和生活服务为突破口，通过解决行业痛点推动AI落地。
蚂蚁数科同步推出的"按效果付费"企业AI服务模式引发关注。该模式允许客户根据业务增长或成本节省等实际效果支付费用，将技术积累转化为普惠方案。这种转变意味着AI服务从"技术输出"转向"结果交付"，企业无需承担技术实施风险，可专注于业务价值释放。
垂直行业AI应用面临多重挑战。以金融业为例，其标准化业务流程与合规要求与通用AI工具的灵活性形成冲突。通用大模型因缺乏行业数据训练，常输出错误结论。企业需通过深度定制或订阅专业方案解决问题，但高昂成本使中小企业望而却步。海外已出现创新实践，OpenAI董事长Bret Taylor创立的AI客服独角兽Sierra采用"按效果付费"模式，通过节省人工成本获取收益，已赢得Sonos、ADT等品牌合作。
蚂蚁数科将海外验证的商业模式引入国内，重点服务运营、营销等结果导向场景。其独创的"ACE"方法论包含三步：首先与客户明确可衡量的业务目标；其次构建从模型到应用的完整解决方案；最后通过联合运营持续优化效果。这种深度参与模式使服务方能精准捕捉需求，确保费用与成果直接挂钩。
该商业模式实现供需双方利益统一。企业客户降低"高投入低产出"风险，费用透明化便于证明采购合理性；服务方则通过效果关联机制持续优化产品，推动AI规模化应用。蚂蚁数科的技术积淀成为模式落地的关键支撑，其自2017年启动AI布局，已形成金融、能源等领域的知识技术体系。
在金融领域，蚂蚁数科构建了包含垂类大模型、知识库、工具集的全栈能力。以上海银行合作项目为例，其AI手机银行通过自然语言交互实现转账、理财等十余项业务，支持沪语模式和个性化服务，业务转化率提升10%。蚂蚁数科提供的技术栈实现阿里通义大模型与金融场景的深度融合，降低企业技术门槛。
公共交通领域同样取得突破。南京公交集团与蚂蚁数科合作的"公交智能体"项目，基于客流预测大模型优化线路，开通30余条微循环线路和84个招呼站。地铁7号线接驳公交210路单日最高客流达2168人次，日均每车服务380人次，显著提升通勤效率。
作为蚂蚁集团科技商业化独立板块，蚂蚁数科在AI、区块链等领域积累深厚，其金融业务已覆盖全部国有股份制银行和超60%城商行。此次推出的"按效果付费"模式，将AI定位为"数字员工"，按实际业务成果计费，特别适合资金和技术能力有限的中小银行。
该模式对普惠金融意义重大。中小银行服务超过50%的家庭和就业人口，通过AI赋能可提供对话式金融、精准理财推荐等智能化服务。蚂蚁数科依托蚂蚁集团真实业务环境验证技术，为金融机构提供可靠参考，助力普惠金融从理念走向实践。
