🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」，长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例，我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。

➤ 很多人问：“AI 时代到底怎么落地？有没有一个中国企业的样本可以学习？”

本周的「十字路口」，我们邀请了张韶峰（百融智能董事长/CEO）。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司，他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。

张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法：先把概念讲清楚，再把责任人选对，最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性，不要先重构流程，找到企业里的”AI 原住民“，先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。

我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题：为什么大多数公司用不好 AI？而恰好这个缺口，在张韶峰看来，对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:00 快问快答

• 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百融智能、收入与利润、团队规模、最近在关注什么

🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室

制造业早就有「黑灯工厂」，而坐办公室的白领，历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。

• 他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」，地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么，OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运
• 一个卖起重机的清华同学的问题：「AI 时代来了，我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型，而且目前没有人在系统性解答它
• 既振奋又焦虑：振奋是「要么赚钱要么省钱」，焦虑是「不知道该怎么干」

🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的

百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的，就不要用人做。

• 百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的，背后有一套非常有意思的测算逻辑
• 按这套社会价值的换算，百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司，但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解？
• 他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板，公司专门引入第三方标准来防止这件事

🟢 07:41 现场！拨一通真实的 AI 客服电话

一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节，值得反复听。

• 带口音的 AI 员工，效果远胜标准普通话——「有口音的普通话，才有人味儿」
• 每次开口前的键盘敲击声：一个刻意设计的细节，意图是什么？
• 真人客服为完成业绩可能会承诺兜底，但这个 AI 无论怎么被诱导，绝不越线——这不只是技术问题

🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」

既不是技术限制，也不是成本问题。

• 一个全能的超级 Agent 暴露在外面，对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑，是从攻防博弈角度来的
• 另一半原因更难解决：改变 AI 作业流程，意味着改变内部利益格局，员工找借口说 AI 不好用，背后到底是真的不好用还是别的什么？
• 他给出的建议：第一步不要改流程，先让每个人的能力乘以 10，利益格局不动，然后再推进

🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母

• 百融内部有个「AI 员工之家」：每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样
• 它有两个「父母」：一个传授业务技能，一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离？
• 员工把自己的能力传给 AI 员工，如果不设置奖惩机制，你凭什么让他配合？——他踩过这个坑

🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因

做百融的第一天，就决定不走传统软件路线。

• 中国整个软件产业的产品收入，只有美国的 4%，但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然，是结构性的
• 中国企业愿意为「资源」付钱（流量、硬件），但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题？
• 从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作，才收一次钱，前置成本为零

🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域

第一大毋庸置疑，第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。

• 第一大：程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习，而且程序员自己愿意用
• 第二大：Contact Center（CC/联络中心）——处理客诉、咨询、营销、会员管理，为什么他认为这是全球公认已找到 PMF 的方向？
• 判断标准很清晰：「不用见面」「衡量价值容易」「以前就是外包给 BPO 的」——凡是满足这三点的，AI Agent 的 ROI 就会很显著

🟢 22:15 AI Roll-Up：收购 BPO 就是收购未来

所有的猎头公司、咨询公司、会计事务所、律所，本质上都是广义的 BPO。

• 他认为 AI 可触达的市场空间，是传统软件的 10 到 50 倍——红杉给的数字是 80 倍
• 百融已经把一个 50 人的小客户运营部门缩减到 5 人 + 18 类 AI 员工，但那 45 个人没有被裁，而是从成本中心变成了利润中心，开始对外输出服务——这个故事里有他对 Roll-Up 的真实想法
• 他们成立的「百鉴」平台是一个新物种：既不是经典 Roll-Up，也不是 SaaS，而是「专业服务领域的天猫」——这个模式的逻辑是什么？

🟢 26:00 咨询公司 450万 vs 智能体 50 分钟

一个制造业企业花了 450 万、几个月时间，得到了一个失败的方案——然后他们在百融的智能体里输入了同一个问题。

• 那个专业人士隔天单独找回来说：「我不知道你们能力到这个程度了，要不我们俩合伙干」——这是百鉴平台诞生的直接起点
• 智能体推荐去东南亚某国设厂，最终客户真的成功了
• 他去年上半年找过同一个人想合伙做 AI Native 律所，对方以「太卷」为由拒绝了——改变他想法的，只用了 50 分钟

🟢 30:00 从焦虑到行动的 3 个关键动作

• 这次不是移动互联网级别的变革——它是供给侧的变革，不是流通侧，认知的高度要升级
• 不要把这件事想得太容易：以为有免费的开源模型就够了，第一个项目失败了，可能两三年都再启动不了
• 激发员工善的一面：奖惩机制要落到微观层面，大趋势没有用，人性才是落地的变量
• 从高频、边界清晰的简单任务开始，先建立信心，再扩大投入——哪些任务算「边界清晰」？他给了判断标准

🟢 32:00 这一次，ToB 赢在供给侧

历史上每次最高等级的技术革命，都是从 B 端开始的——淘宝和字节跳动，在他看来本质上都不是生产力创新。

• 蒸汽机、电力、第一台计算机——都是供给侧先革命，再扩散到 C 端；这次 AI 也一样，「黑灯办公室」会比「黑灯工厂」先到来
• 他做出了一个罕见的判断：中美历史上，可能第一次会出现真正意义上 ToB 科技公司在商业模式、产品和资本逻辑上的「合流」
• 以前中国 ToB 软件收入和 ToC 差 10 倍以上——这一次，他认为这个差距有可能被颠覆

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