记者 郑晨烨

2025年，整个市场对人工智能的态度经历了一次过山车。

大家从最初的狂热中冷静下来，发现了一个尴尬之处，AI确实能写诗、画画，但在面对“给谁放贷”“给谁供货”这种严肃的商业决策时，它依然不敢拍板。

原因很简单，现在的AI大模型，主要是在互联网公开数据上训练出来的，而互联网上的信息，真假难辨，噪声太多。

AI基于这些数据给出的答案，本质上是一种概率预测，是在“猜”，这就是我们常说AI幻觉的来源，为了满足用户提出的需求，AI甚至还会有鼻子有眼地胡编乱造。

但企业经营容不得猜，更不可能基于胡编乱造的信息做决策，银行放贷不能看概率，要看还款能力；企业采购不能看预测，要看履约记录。

AI时代，商业世界缺乏的不只是算力。

这也是我在过去一年反复思考的问题，在一个AI越来越聪明的时代，我们这些做企业服务的人，到底该提供什么价值？

我们的答案是，提供那个唯一的“真值”（Ground Truth）。

外界对百望的印象往往停留在“开电子发票的”，其实，发票、合同、银行流水，这些单据不仅仅是财务凭证，它们是商业世界里极少数经过法律确认、不可篡改的事实。

过去十年，我们服务了2850万家企业，处理了超过231亿张交易凭证，对应的交易总额超过1055万亿元，这 1055 万亿元，记录了2800多万家企业在过去十年间发生的真实买卖行为，代表了产业链上下游每一次真实的支付结算与物资流转。

这些数据，就是我们用来对抗AI幻觉、消除AI在实际使用场景中所面临的不确定性的底气。

基于这个判断，我们在2025年做了一个重要的业务调整，从卖软件（SaaS），转向卖结果（RaaS）。

以前，企业买我们的软件回去自己做管理，那是为了优化流程，现在，企业面临的环境太复杂，他们不想听分析，只想知道结果。

举个具体的例子，近期我们和蚂蚁数科达成合作，做智能风控。

过去银行做风控，要派人去现场看工厂、查电表，效率低且容易看走眼，现在，百望的系统能直接告诉银行，这家企业的交易是真实的，上下游是稳定的，它的风险等级是多少，建议授信多少额度。

系统直接给出的验证结论，替代了繁琐的人工查询与甄别过程，这倒逼我们必须对结果负责，也让我们真正嵌入了客户的经营当中。

在这个过程中，我们也看到了一些实实在在的成效。

在很多制造企业的财务报销环节，我们的系统一旦接入，原本需要大量人工审核的“假票”“异常票”识别工作，直接被算法替代，帮助企业减少了约30%的人工审核成本。

对于2026年，我们的规划非常明确，向下扎根和向外生长。

向下扎根，是配合国家做数据基建。

我们已经成为国家公共数据资源登记平台的技术支持单位，数据要像水和电一样流通，前提是必须确权，我们要做的，就是协助国家把分散在各行各业的数据孤岛连起来，理清楚这些数据到底属于谁，能怎么用。

向外生长，是解决中国企业出海的“水土不服”问题的方法。

现在中国企业“走出去”，最大的拦路虎是当地复杂的税务和合规要求，我们打造的TaxSwift平台，已经能识别100多种语言和200多种票据格式。

我们要把中国成熟的数字化验证能力带出去，帮中国企业在全球做生意时，少踩坑，更安全。

未来的竞争，一定不是比谁的模型参数更大，而是比谁掌握的高价值数据更多，更准。

百望不生产大模型，我们是大模型的“校准器”，用最真实的数据，做那个在算法迷雾中说“真话”的人。

（经济观察报记者 郑晨烨）