
A |

B | 经查发现,谷歌和Meta公司对用户使用其它平台的行为信息进行分析,由此推测用户可能感兴趣的信息并利用该信息投放个性化广告,但未事先告知、也未提前获得用户同意。据报道,谷歌至少是从2016年至今擅自收集和利用用户在其他平台上的信息,将隐私政策中的相关选项设置为默认同意。

C | 但谷歌在欧洲的服务中,则是根据用户自身选择设置,决定是否同意信息的收集和利用。 论坛上,从Token定价模式到效果付费,从技术指标到业务闭环,围绕“价值”重新校准的AI评价体系成为嘉宾热议的话题。Meta则是从2018年7月14日至今未获用户同意擅自收集和利用用户信息。韩联社称,Meta近期试图将隐私政策改为用户不同意收集信息便无法利用部分服务,但受到用户强烈反对后取消该计划。 当日,容联云宣布全栈产品Agent化,涵盖Voice Agent、质检Agent、辅助Agent、协呼Agent、CRM辅助Agent、智能客服Agent、私域运营Agent等完整产品矩阵,实现对企业营销、销售、服务、质检、运营全场景的纵深覆盖。返回搜狐,查看更多责任编辑:

D | 在现有按Token消耗计费的模式下,AI服务方不承担产出质量风险,所有试错成本全部由企业端承担。 在商业模式中,这是一个典型的错位:供给方按消耗收费,消耗越多赚得越多,却与使用方的价值无关,优化Token成本的动力显然不足。 唐兴才也举例,一个语音Agent的意图识别准确率达到95%,但如果它无法推动订单转化、无法缩短工单了结时长、无法提升复购率,95%这个数字对企业经营者而言没有实际意义。 “关注业务闭环应关注的是业务指标,订单转化率、工单了结时长、运营覆盖人数与GMV贡献。”唐兴才指出。 但目前来看,技术指标和业务指标之间是断层的,需要工程化能力和行业Know-how来建立桥梁。 王彬将这一现象归结为评价体系的缺位。他提出VPT(Value Per Token)模型,主张以单位Token创造的商业产出来衡量AI的实际生产力,推动智能体从“Token消费者”向“价值生产者”跃迁。

E | 这一框架的核心逻辑是:Token的定价权不应掌握在算力提供方手中,而应由其对业务结果的实际贡献来决定。 效果付费 共担风险 当评价体系从技术指标转向业务指标,收费模式的重构就成为必然。 容联云解决方案中心总经理闫玉华在论坛圆桌环节透露,容联云今年正在探索一种新的业务模式——效果付费或成果付费,尤其涉及AI新技术和新场景,通过共担风险的方式化解客户的投入顾虑。 效果付费的前提,是Agent能够在特定场景中实现业务闭环,产出可被量化的业务结果。 今年6月,容联云发布了Voice Agent。数据显示,在银行信贷催收与营销场景中,日均通话超过2万通,完成率94%。以可比口径计算,人工坐席月成本为5000至8000元,日均处理话务150至300通;Voice Agent月成本2000至3000元,日均处理话务量1万通以上,而且24小时运转,服务标准统一。

F | 当Agent的产出可以精确到通话量、完成率、回款金额这些业务指标时,效果付费就具备了可操作性的商业模式。 私域运营Agent则提供了另一个维度。

G | 一个人力运营人员管理几千到几万用户已是上限,而Agent可管理几十万乃至上百万用户,容联云的私域运营Agent已独立管理超8万私域客户,经营规模增长87%。 在效果付费框架下,这一数字可以直接映射为GMV增量,成为定价的依据。

H | 多点数智副总裁张宇的定价逻辑也很清晰,他以海外一个大超市客户为例,生鲜年销售额三四十亿元,损耗率8%至9%,通过补货智能体,哪怕损耗率只降低1个百分点,一年就节省数千万元,AI系统的投入成本相比之下几乎可以忽略。 如果Agent替代的是一个具体的岗位、承担的是一个具体的KPI,它的定价就不再取决于消耗了多少Token,而是取决于创造了多少可衡量的业务增量。 企业级Agent的价值锚点 企业级Agent的价值锚点究竟在哪里? 根据容联云这几年的实践,唐兴才总结认为,数据连通、人机协同、业务闭环缺一不可。 数据连通是价值锚点的地基。

I | 企业内部的Agent平台与CRM、ERP等业务系统长期割裂,Agent无法理解订单、合同、工单等业务对象的语义,也无法将作业过程中的知识与经验沉淀为可复用的资产。容联云的解法是在Agent与底层系统之间架设数据语义层,将业务数据抽象和实体化。 业务闭环是价值锚点的度量刻度。

J | 唐兴才认为,企业级Agent有四个阶段的进化路径:单点能力(Copilot)、闭环任务、人机协作、自主业务闭环。

K | 前三个阶段,Agent的价值仍然依附于人的判断和执行;只有到第四阶段,Agent自主完成从订餐到信审的完整业务链路,其对业务结果的贡献才具备独立可量化的条件。 容联云将全栈产品Agent化,本质上是寻找那些可以实现业务闭环的场景,将Agent的考核从技术指标体系切换到业务指标体系。 行业Know-how是价值锚点的壁垒,多点数智在零售领域积累了10年的数字化底盘(Dmall OS)和智能中枢(D-BRAIN),因此,其Agent集群能够在选品、定价、补货、巡检等核心环节,输出可量化的经营结果。 简而言之,企业级Agent的价值不在通用模型的参数规模,而在垂直行业知识与业务流程的深度融合。 论坛上,嘉宾们形成的共识是,Agent 规模化核心突破口在于深度绑定企业客服、风控等核心业务,而技术幻觉、业务组织抵触是规模化两大核心壁垒。未来一年,多角色协同 Agent、全企业规模化部署将成为产业关键突破方向,合规与信任仍是长期普及的最大制约。

L |
Current article:http://9fah3x8.gaxuexiazengpian.pics/news/20260826_34509.html
Published on:11:21:56