百融智能的AI客服实现快速增长，正式投入运营

• 2026-09-04

今年7月，一家知名物流公司推出了一批AI客服。初期，这些AI客服每日处理的电话呼入量不足1000通，但到了8月底，这一数字已突破1.5万通。这一变化不仅体现在处理数量上，还涉及到服务内容的多样化。数据显示，这些AI客服开始参与真实的业务流程，如查件、催件、处理派件异常、地址变更和投诉等开放式任务，其中最长的一次通话时长超过20分钟。与此同步，一家大型综合券商在对这套AI客服进行严谨的效果评估之后，决定将其部署规模从最初的30个席位扩展到210个席位，涵盖客户获取、激活、查询等多个环节。

观察这两个行业巨头在实际业务中取得的迅猛增长，可以清晰看出一个产业信号：企业级AI正在从“是否可行”走向“是否敢于交付真实业务”，这些曾被视为实验品的AI客服终于实际投入使用，开始直接参与业务流程。而百融智能作为背后的AI劳动力供应商，正是这一转变的关键。

回顾百融智能的历程，外界对其的认知主要集中在金融领域，专注于提供智能决策、营销和客户运营服务。自2014年开始，该公司首批将决策式AI模型应用于高风险金融场景，解决风险控制问题；2017年，自主研发的语音交互技术已经在多个行业部署，为企业带来了客户获取和经营增长的支持；2023年，推出了多模态基础模型BR-LLM/BR-VLM，结合行业专属模型和企业级AgentOS，为各种行业提供了稳定的运营支持。

如今，百融智能正在进行战略升级，计划将其在金融领域积累的企业级AI能力广泛应用于物流、券商、航空、电信等高频交互领域，目标是进入万亿级企业生产系统。支撑这次跨行业扩展的核心技术正是新一代智能联络中心（AICC）技术。

在百融智能2026年中期业绩发布会之后，创始人兼董事长张韶峰谈及此次战略升级的考虑以及对AI技术发展的思考。他指出，AI正从工具向生产力转变，客服场景为何成为首个落地领域？在过去的两年，科技界和资本市场的关注主要集中在基础大模型等热门话题，但技术能否在商业端成功落地是关键。张韶峰表示，普通企业不可能简单地引入一个大模型，而是需要能够完成具体工作的Agent。尽管过去几年大模型在企业中的应用扩展较快，但大多数场景仍局限于辅助性“工具”。而客服场景因其信息处理和流程执行的固有特性，成为Agent应用的首选领域，AI能清晰地带来价值。

全球知名投资机构Andreessen Horowitz曾分析企业AI的应用情况，发现当前的企业AI价值主要集中在编程、客服支持和企业搜索三个领域。在这其中，客服因其明确的目标和可量化的价值，成为企业生产环境中较早实现规模化应用的领域。

然而，尽管商业价值显著，技术实现并非易事。在企业级Agent能够承担客服任务之前，该行业已被旧有技术路径限制太久，经历了多次技术迭代。而之前的技术瓶颈为今天的机会留下了空间。AICC作为智能客服自动化的重要技术基础，早在十年前就已广泛应用于金融和电商等领域。但真正接入过智能客服的用户，大多有过因“机械反应”而愤怒转人工的经历，根源在于传统AICC技术的局限性。

张韶峰强调，传统AICC主要依赖自然语言处理、关键词匹配和预设话术，适用于固定流程的任务，但面对复杂的呼入场景，系统则会崩溃。理解这种差异需要关注呼出与呼入场景的逻辑差异： 呼出是企业已知的表达意图，而呼入则是企业需要应对不确定的客户反应。