蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科AI业务总裁余滨在2025金融街论坛年会期间接受记者采访（许璐/摄）

　　中经记者许璐李晖北京报道

　　在人工智能浪潮下，数据要素成为新质生产力发展的核心引擎，AI已成为金融业提升核心竞争力与重塑服务体系的重要工具。

　　在近期举行的2025金融街论坛年会期间，《中国经营报》记者就AI在金融领域的场景落地价值以及“按效果付费”模式的推进情况，采访了蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科AI业务总裁余滨。

　　在余滨看来：“按效果付费”模式并非完全颠覆传统商业逻辑，而是基于机构实际需求与AI应用效果变化做出的合理延展。如果只把AI当作科技软件卖给金融机构，那产品只完成了一半职能。

　　AI要解决业务增长也要解决业务安全

　　记者注意到，今年9月，蚂蚁数科在2025Inclusion外滩大会论坛上宣布将推出按“效果付费”的商业模式——支持企业客户根据大模型应用的实际效果（如业务增长或成本节省）来付费，而非传统的项目制或订阅制模式。

　　对此，余滨表示，AI不是纯粹的技术，本质上是科技与业务的深度结合，必须能为客户带来实际的业务效果。如果只把AI当作科技软件卖给金融机构，却无法说清它能带来的业务价值，那产品只完成了一半职能，剩余的业务效果实现需由机构自行承担，这其实只发挥了AI应负责任的一部分。

　　“蚂蚁数科正在将部分AI能力由‘工具交付’向‘业务结果导向’转型。针对营销类、效果导向明显的产品，与机构共同探讨以结果为基础定价的商业合作方式。我们目前已在部分银行落地相关实践。例如围绕用户增长、沉睡用户激活、产品销售转化等场景，如果技术应用为金融机构带来了实实在在的新增收益，双方便可在收益范围内探讨新的合作分成模式。”他表示。

　　在余滨看来，与传统一次性交付工具不同，结果导向合作要求科技方与机构共同承担责任与目标。同样是部署AI工具，一种是只提供能力，由对方推进运营；另一种是效果达成后再由机构依据实际收益向蚂蚁数科付费。这一模式并非完全颠覆传统商业逻辑，而是基于机构实际需求与AI应用效果变化做出的合理延展。

　　记者注意到，蚂蚁数科的一个服务模式是把智能体产品营销模式升级为智能托管，银行只需要提供业务目标、预算和客群，以交易规模增长净值的万分位到千分位收费（即0.01%—0.1%），剩下的营销全流程由蚂蚁数科的智能体全链路自动完成，无须人工干预。

　　关于该模式，余滨表示，现在这个方向很受欢迎，特别是对于一些中小金融机构或者企业。中小金融机构核心需求是解决业务增长和资产质量提升难题。受限于区域性经营特征，这类机构在推动业务增长与维持业务健康度的诉求极为迫切。“这些中小金融机构本身不能培养那么大的团队专门做这件事情，因此有需求和我们探讨一起设计联合运营或者托管运营方式。他们提出目标，我们基于AI来设计相应的运营策略或营销策略，在金融管理要求下形成可执行方案。目前在我们合作的金融机构中，区域性银行占比最高，能达到三分之二。”

　　针对AI大模型在不同规模金融机构上的落地节奏，余滨认为，目前不同的金融机构基于自身规模的大小所处阶段并不一样。比如银行，头部银行因为本身具备人力以及资源优势，实际上在非常积极地做，它们已经处于全面的探索期，希望AI能带来一定业务效果。而一些城商行和股份行，它们本身资源不足，但又必须积极来做AI的探索实践，所以它们当中反而有一些走得很快。

　　可信数据空间建设与AI呈融合趋势

　　目前“AI+金融”主要在客服、营销等领域渗透较多，很多细分领域实际上很需要AI的结合。但不同领域的机构对于细分领域的需求点可能并不相同。

　　余滨告诉记者，AI发展的关键是给场景提供真实价值。目前，在金融领域总共有130多个场景。从机构接受度来看，它们第一是更希望用AI来解决实际业务增长的问题，第二是业务安全的问题，第三是解决用户体验的问题。重要的是在实现业务增长的同时，利用AI，能在安全合规和用户体验之间找到平衡，各自发挥更大的作用。

　　记者也注意到，除了为金融机构提供AI智能体的相关服务，蚂蚁数科也正大力推进可信数据空间的应用生态及运营能力建设。AI与可信数据空间建设之间又有哪些协同关系？

　　余滨向记者表示，可信数据空间的应用边界与价值正持续扩大，其意义已不仅在于解决数据共享、流通和可信机制建设等问题。人工智能快速发展，AI模型训练天然依赖大量高质量、标准化的数据，而可信数据空间正是提供数据治理基础的关键载体。

　　“目前可信数据空间与人工智能应用在基础设施层面呈现融合趋势，包括算力中心、数据平台等建设正加速展开，双方的职能边界日趋交叠，相互支撑性愈加显著。AI最重要的基础是高质量且充分的数据，而可信数据空间为此提供治理和保障，两者正在走向同一条互促共进的发展路径。未来随着AI能力增强，可信数据空间的场景价值也将更为凸显，实现双向促进、协同发展。”他指出。