AI“硅基员工”走进主流程：按结果付费，电商与保险科技更敢用

年末复盘 2025，很多企业已经不再纠结“要不要上大模型”，而是卡在更现实的一关：AI 能不能真正进入主流程，并对业务指标负责。客服摘要、文档整理、代码补全这些“边缘提效”做得再漂亮，离经营目标依然隔着一条鸿沟。

我见过不少项目死在同一个地方：厂商卖的是账号、Token、订阅和“功能清单”，企业买回去却要自己承担落地风险、流程改造成本和结果不确定性。最后 AI 变成了“工具展台”，而不是“生产力引擎”。

最近百融云创提出把 Agent 作为“硅基员工”交付，并以 RaaS（Result as a Service，结果即服务）为商业契约：企业不为“能用”买单，而为“做成了什么”付费。这种模式不只适用于金融营销，也特别适合电商与新零售的可量化运营，以及我们这个系列长期关注的**保险科技（智能核保、理赔自动化、风险定价、反欺诈）**等高合规场景。

AI 落地最大的坎：激励不相容，而不是模型不够大

直接结论：多数企业 AI 项目跑不起来，根本原因往往不是技术，而是“谁为结果负责”没有写进合同。

传统软件采购逻辑里，厂商完成交付就确认收入；企业要自己组织数据、流程、权限、培训、验收，再承担达不到 KPI 的后果。于是就出现了典型的错位：

• 厂商优化“使用量”（Token、席位数、调用次数），更像卖铲子
• 企业在意“经营结果”（转化率、回款率、处理时长、投诉率），更像要金子

这就是文章提到的“激励不相容”。它会带来三个后果：

1. AI 长期停留在 Demo：可展示、难接入；能跑通、难规模。
2. 主流程部门不买账：运营、风控、理赔、供应链只认指标，不认技术热闹。
3. 复用难：每个项目都像定制工程，越做越重。

而“硅基员工 + 按结果付费”的价值就在于：把激励对齐。当厂商的收入与业务产出挂钩，双方天然站到同一边，项目推进阻力会小很多。

从“工具”到“劳动力”：硅基员工到底交付什么？

一句话说明白：硅基员工交付的是“可执行的岗位能力”，不是一个聊天入口。

在企业语境里，一个岗位是否能进入主流程，取决于四件事：

1）岗位化：以“职责边界”而非“能力清单”定义 Agent

真正可用的 Agent 不该是“会写文案、会总结、会聊天”的能力拼盘，而是像员工一样有明确职责：

• 输入是什么（线索、保单信息、订单、通话录音、影像材料）
• 输出是什么（合规话术的外呼结果、理赔初审结论、风险评分、工单闭环）
• 失败如何处理（转人工、回退策略、补充材料、升级审核）

2）端到端：能把流程推到“下一步”

企业不缺“建议”，缺的是把事办完的人。端到端意味着 Agent 能完成：识别意图 → 调用工具/系统 → 生成材料 → 触发流程 → 留痕与审计。

这和电商运营很像：

• 不是“给你一份人群分析”，而是自动建人群包、投放、复盘、再优化
• 不是“告诉你库存风险”，而是触发补货、调拨、动态定价或预售策略

3）可衡量：把 KPI 写进交付物

RaaS 的关键不是换个收费方式，而是把指标产品化。可衡量的交付，通常包括：

• 转化类：有效邀约数、下单转化率、复购率、客单价提升
• 运营类：工单处理时长、首次解决率、质检合规率
• 风控类（保险/金融尤其重要）：误拒率、漏赔率、欺诈命中率、审核时效

4）可审计留痕：合规行业的“生死线”

保险科技和金融业务对审计、追责极敏感。AI 进入核保、理赔、催收、营销触达等流程，如果没有完整留痕和可解释依据，就很难过合规与内控这一关。

百融云创的三点“可落地技术”，对电商与保险科技有什么启发？

百融云创在发布企业级 AI Agent 战略时，强调了三类能力：主动引导、消除幻觉、超低时延。它们对应的其实是“能上岗”的硬门槛。

1）从被动问答到主动引导：运营型岗位的核心

在营销、客服、续保提醒、理赔回访这类场景里，用户不会按你的脚本提问，更多是犹豫、反复确认、临时转移话题。

主动引导意味着 Agent 能围绕目标推进：建立信任 → 澄清需求 → 推荐方案 → 处理异议 → 促成下一步（下单/提交资料/预约）。

这对新零售同样关键：门店导购、私域运营、直播间客服，本质都是“引导型对话”，不是 FAQ。

2）从概率生成到决策优选：把“幻觉风险”关进笼子

生成式 AI 最大的问题是幻觉。在保险理赔或核保里，一句错误承诺可能带来投诉、监管风险，甚至系统性声誉损失。

“决策优选”的思路是：把输出从‘自由生成’变成‘合规集合内选择’。你可以把它理解为：

• 先把合规、可控的话术/条款解释/流程指引沉淀成知识库
• Agent 在策略网络与价值网络的框架下选择最优回复
• 输出可控、可审计，降低“胡说八道”的概率

对保险科技而言，这种范式尤其适合：

• 理赔材料清单与补充通知
• 核保问询与健康告知解释
• 续保与权益说明
• 投诉安抚与工单流转

3）200ms 级响应：电话外呼与实时服务的胜负手

文章提到的经验很现实：语音交互超过 500ms 用户就会感到停顿，超过 2 秒很多人直接挂断。

电商大促季（双旦、年货节）或保险续期高峰期，实时语音/在线客服是流量入口也是成本黑洞。低时延不是体验锦上添花，而是“接通率、转化率、投诉率”的直接变量。

“按结果付费”怎么落到电商与新零售？给你一套可操作清单

直接建议：如果你想在 2026 把 AI 从“试点”推到“规模”，优先从可量化、可闭环、可复制的岗位开始，按结果设计合同与数据口径。

1）优先选择 4 类“结果天然可量化”的硅基岗位

• 智能客服运营员：以首次解决率、质检合规率、人工转接率为指标
• 智能营销专员：以有效触达、有效线索、下单转化、ROI 为指标
• 智能商品与价格运营：以毛利率、动销率、缺货率、价格竞争力为指标
• 智能供应链调度员：以预测准确率、库存周转天数、履约时效为指标

2）把“结果”拆成可结算的计费单元

很多企业谈 RaaS 谈不拢，问题出在“结果定义太宏大”。更可行的做法是拆成“计费颗粒度”：

• 每个“有效邀约/有效线索”结算
• 每个“合规完成的外呼通话且达到目标动作”结算
• 每个“理赔初审完成并给出材料清单/转交结论”结算
• 每个“异常订单风险拦截且被人工确认”结算

计费单元越清晰，越容易试点、复盘、放大。

3）提前约定 3 条红线：合规、灰度、兜底

我更支持“先把难点说透，再开始合作”，至少要写清：

1. 合规红线：禁用话术、敏感承诺、隐私数据边界、日志留存周期
2. 灰度策略：从 5% 流量/单城市/单品类开始，逐步放量
3. 兜底机制：转人工阈值、失败回退、异常报警与人工复核

这三条如果不先谈，后面一定会在投诉、风控或运营波动上“补学费”。

放到保险科技：硅基员工更适合从哪三条主线切入？

作为“人工智能在保险科技”系列的一篇，我的判断很明确：保险比很多行业更需要 RaaS，因为它天然结果导向且合规强约束。

建议从三条线布局：

1）理赔自动化：把“资料收集—初审—分流”先做成结果

先别一上来就谈全自动理赔。更稳的路径是：

• 硅基员工负责材料清单生成、缺失提醒、影像分类、规则初审
• 高风险/高金额案件进入人工复核
• 用“平均结案时长”“一次性资料齐全率”“人工复核占比”来结算或验收

2）智能核保：把“问询与解释”做成可控的决策优选

核保里最容易出问题的是解释偏差与沟通误导。用决策优选把话术锁在合规模板中，再用可审计留痕覆盖全链路，能明显降低投诉与合规风险。

3）反欺诈与风险定价：把模型输出变成“可执行动作”

很多风控团队有分数、有规则，但缺的是动作编排：

• 命中欺诈特征 → 自动追加材料 → 触发人工调查 → 记录证据链
• 风险上升 → 调整费率/免赔/核保路径（在合规前提下）

把“动作闭环”做出来，AI 才算进了主流程。

2026 的现实判断：AI 不是更会说，而是更能把事办完

百融云创提出“不是交付一个功能，而是交付一个结果”，我赞同，而且我认为这会加速两件事：

• 企业侧：采购逻辑从“买工具”转向“买产能”，更关注 AI 是否能替你扛指标
• 厂商侧：从“卖使用权”转向“对交付负责”，必须在合规、时延、流程编排上持续投入

如果你在电商与新零售做增长，或在保险科技做核保理赔风控，下一步不妨把问题换个问法：你希望哪个岗位的哪一个结果，先由硅基员工接管？ 只要计费单元能定义清楚、数据能闭环、风险能兜底，AI 进入主流程就不再是口号，而是可复制的工程。

我更看好“结果云”这类思路：把 AI 交付物从软件界面，变成企业可以直接结算、审计、复盘的经营结果。真正的规模化，往往从这里开始。