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Dialogue with Ant Digital Technologies: Building a Commercial Agent Super Factory, Co-creating China's Industry Version of Harness Standard

对话蚂蚁数科:打造商业智能体超级工厂,生态共建中国行业版Harness标准

Issuer
未来一氪
Date
2026-07-23
Instrument
standard
Cited by
0
This is an exclusive interview with Sun Lei, Vice President of Ant Digital Technologies, discussing the company's 'Commercial Agent Super Factory' platform and its approach to enterprise AI transformation, focusing on vertical industry large models, engineering capabilities, and business agent deployment.
Full text · 原文 4,000 字
7月17日,2026世界人工智能大会(WAIC)在上海开幕。作为36氪连续第三年深入WAIC现场的重要内容窗口,「氪话未来」直播间也在大会首日同步开启现场对话。蚂蚁数科副总裁、中国区业务发展部总经理孙磊在WAIC现场接受36氪「氪话未来」特邀专访,围绕商业智能体超级工厂、行业垂直大模型、AI工程化能力以及企业智能体落地等话题,分享了蚂蚁数科面向企业智能化升级的最新实践与思考。<br> 本届WAIC以“智能伙伴,共创未来”为主题。随着人工智能产业进入应用深化阶段,行业关注点正在从模型能力竞争逐步转向应用价值创造。相比过去几年围绕参数规模、模型性能和技术突破的讨论,2026年的AI产业正在更加关注一个核心问题:AI如何真正进入企业业务流程,如何降低应用门槛,如何通过实际业务结果创造价值。<br> 在这一趋势下,商业智能体正成为连接模型能力与企业应用的重要载体。对于企业而言,仅拥有通用大模型已经无法满足复杂业务需求,更需要具备行业知识、业务理解和工程化能力的智能体系统,帮助AI真正落地到业务场景,实现从个人效率提升到组织协同升级。<br> 蚂蚁数科此次发布的"商业智能体超级工厂",正是围绕这一方向展开探索。作为承载“商业智能体超级工厂”的应用平台,Agentar2.0首批预置近200个岗位级数字专家模板,并提供数百个可订阅的Skills级开箱可用的智能体工具。企业可以根据具体岗位和经营需求,快速启用具备专业知识、业务流程及工具调用能力的数字专家,无需从零起步。<br> 对于企业级AI而言,真正决定落地效果的,不只是模型能力本身,更是行业理解、工程化能力与价值交付体系的持续建设。<br> 以下为对谈实录,经36氪编辑:<br> 36kr:孙总您好,能不能先介绍一下今年展位的主题?我看到一个关键词叫“商业智能体超级工厂”,这个定位应该如何理解?<br> 孙磊:今年我们发布的“商业智能体超级工厂”,核心定位是解决行业问题和场景问题。从去年到今年,整个AI的发展过程出现了非常大的变化。第一个变化,是AI已经从过去通用的问答模式,逐渐发展到今天真正能够帮助用户完成任务、解决问题的智能体阶段。从这个角度来看,AI正在从通用场景进入垂直行业。第二个变化,是行业真正需要解决的是业务场景中的核心问题。只有智能体真正落到应用侧,才能解决实际业务需求。第三个变化,是AI的发展目标已经从过去解决单个人效率提升的问题,进一步走向组织层面的进化。未来不仅是个人能力提升,更重要的是团队与团队之间、业务与业务之间如何通过智能体实现协同,让整个组织实现智能化升级。<br> 围绕这些变化,我们结合蚂蚁集团自身垂直大模型能力、行业场景经验,以及20多年技术积累,将这些能力沉淀为标准化产品,对外提供服务。无论是大型企业还是中小企业,都能够获得与蚂蚁集团类似的技术能力和产品能力,真正帮助产业实现智能化转型。<br> 36kr:我们知道蚂蚁数科最早是在金融科技领域积累了大量经验。金融行业对于安全、合规、稳定性的要求非常高。能不能总结一下,金融机构在拥抱Agent和AI转型过程中有哪些核心顾虑?为什么你们的方案能够解决这些问题?<br> 孙磊:其实回到为什么推出“商业智能体超级工厂”,核心是希望解决几个关键问题。第一个,是行业化的问题。我们认为未来AI一定会从通用场景走向垂直场景,而垂直场景需要结合行业数据,形成行业垂直大模型。如果只有通用大模型,没有行业数据和专业能力支撑,就无法真正解决专业度和业务适配的问题。因此,我们商业智能体超级工厂和其他方案最大的区别之一,就是希望通过垂直大模型解决行业化问题。<br> 第二个,是场景化的问题。今天如何把业务语言转化为技术能力,让AI真正服务业务,这是非常关键的一点。<br> 蚂蚁数科基于多年在金融、医疗、能源等领域的实践经验,将这些能力进一步工程化,形成可复制的解决方案,让AI能够真正落地到业务场景。<br> 第三个,是生态化的问题。AI能力的开放一定需要结合行业生态。我们会将相关组件进行API化、简单化,让更多合作伙伴能够快速接入,并围绕自身行业优势进行创新。所以,行业化、场景化、生态化,是我们商业智能体超级工厂区别于其他方案的三个核心方向。<br> 回到金融行业,金融场景有几个非常关键的问题。第一个是安全和合规问题。金融行业涉及监管要求,必须确保AI应用符合相关规范。蚂蚁本身在金融、支付、财富管理和保险等金融场景中,也可以确保AI的合规问题。因此,没有安全能力和风险控制体系,AI很难真正落地金融场景。宁愿不做,也不能犯错。<br> 第二个是专业度和幻觉问题。金融业务高度专业,AI必须能够准确理解和回答专业问题。我们的智能体超级工厂有两个重要工具,一个是行业的垂直大模型,一个是围绕着业务场景的工程化能力,把这两个能力相结合才能更加贴合实际场景。因此,我们通过行业垂直大模型结合业务工程化能力,提高模型专业水平。<br> 第三个,是效果验证问题。金融机构过去在信息化、数字化方面投入巨大,因此在AI转型过程中会关注投入之后如何体现价值,如何验证ROI。<br> 针对这一点,蚂蚁数科提出“价值交付、效果付费”的理念。所谓价值交付,就是验证智能体是否真正具备专业能力。我们主要通过两个维度衡量:第一,是回答的准确率。例如用户咨询保险问题,智能体是否能够准确回答保险相关内容,而不是泛泛回答其他金融问题。围绕刚才讲的垂直大模型,目前我们在专业场景中的回答准确率基本可以达到90%-95%以上。第二,是胜合率。也就是让专业人员和智能体回答同一个问题,比较两者结果的一致程度。目前在相关场景中,我们可以达到85%以上。这也是蚂蚁集团在财富、保险、基金相关的场景中对自己的要求。<br> 除此之外,效果付费则是在实际业务中验证AI创造的价值。例如在营销场景中是否提升转化效率,在风控场景中是否降低风险。因此,在金融领域,安全、专业度以及效果验证是三个最重要的问题:必须要符合监管和国家的要求;一定要有行业的垂直大模型;有可见的效果交付。蚂蚁希望围绕这些问题,结合自身最佳实践逐一解决。<br> 36kr:最近我们看到蚂蚁数科正在拓展金融之外的行业。除了金融之外,目前重点布局哪些行业?这些行业有什么共同特点?另外,在技术泛化过程中遇到了哪些挑战,又是如何解决的?<br> 孙磊:其实还是围绕刚才提到的几个核心方向:行业、业务场景以及安全。除互联网行业之外,很多传统行业在从数字化走向AI化、智能化过程中,面临着一些共同问题。我们希望将过去在金融领域沉淀的能力复用到更多行业。<br> 第一个关键点,是数据底层治理。行业垂直大模型最重要的基础就是底层数据,包括外部数据和企业内部数据。我们的方式是结合自身具备的外部数据能力,再融合企业业务数据,形成适用于具体行业的垂直模型。因此,在服务其他行业时,数据治理能力非常重要。如果底层数据没有经过整理和治理,就无法支撑垂直场景模型。金融行业过去数字化程度较高,而制造、医疗、工业等行业的数据基础相对复杂。因此,我们的智能体超级工厂也包含数据治理工具和相关能力,帮助企业完成基础建设。<br> 第二个关键点,是业务场景结合能力,也就是工程化能力。目前海外提出了Harness概念,本质上是如何将模型能力工程化落地。我们希望打造符合中国行业特点的行业版Harness,这也是商业智能体超级工厂的重要壁垒。关于Harness的能力该如何在各行各业里运用,我举个例子,在金融场景中,原本有一个‘三车间’的逻辑。但在Harness中,我们形成了“四车间”逻辑,包括意图识别、策划、执行和表达。其中意图识别非常重要。用户提出保险相关问题,但真正需求可能是资产配置、财富管理或者产品组合推荐。因此,需要先理解用户真实意图,再完成后续服务。不同领域对于工程化能力的要求不同。例如能源、医疗等行业,可能需要不同颗粒度的流程设计。未来,我们希望沉淀符合中国市场特点的行业Harness,这是我们智能体超级工厂的目标。目前,我们也已经在金融、医疗、能源、出行、交通,航空等领域积累了一些能力。<br> 第三个关键点,是安全能力。不同产业对于安全的关注点不同。金融行业更多关注监管合规,而制造业可能关注生产安全,能源行业则可能关注预测准确性。例如光伏领域,我们通过时序大模型结合天气、现场情况等因素,实现发电量预测。因此,安全能力需要结合不同产业特点进行适配。<br> 第四个关键点,是效果验证。我们在金融和医疗领域已经有较成熟的价值验证体系,但在其他行业仍处于探索阶段。未来,我们会持续与合作伙伴共同完善效果评估标准,让行业能够真正看到AI投入后的价值。<br> 36kr:最后一个问题,能不能提前预告一下,未来6到12个月蚂蚁数科重点发展的方向?WAIC之后,大家可以期待看到哪些动作?<br> 孙磊:未来6到12个月,大家可以重点关注几个方向。第一,是行业垂直大模型以及智能体矩阵的持续丰富。目前我们已经在金融、医疗、能源、出行等领域形成了一些能力。未来,对于我们擅长、有数据积累的领域,会进一步标准化产品输出;对于其他行业,也会与合作伙伴共同打造行业垂直大模型和智能体。<br> 第二,是中国行业版Harness能力的开放。未来,我们会进一步梳理各行业工程化能力,并形成标准化方法论。例如金融领域已经形成“四车间”模式,包括意图识别、策划、执行和表达。未来,在能源、医疗等行业,我们也会与生态伙伴一起探索对应的行业版Harness,并逐步开放相关能力。<br> 第三,是评测体系的持续完善。我们有非常完整的评测体系,目前,在部分银行客户项目中,我们已经进行了多轮评测验证。例如某头部城商行项目,我们进行了28轮评测。未来,我们会持续更新和丰富评测体系,通过更加科学的方式验证AI是否真正实现价值交付、效果付费。此外,平台能力和工具能力也会持续发布。最终,我们希望通过行业大模型、工程化能力以及评测体系建设,让智能体真正服务产业,实现价值落地。