百望股份CTO王志伟的“场景驱动论”：如何利用AI落地穿越技术泡沫？

在数字经济深度渗透的今天，数据已成为驱动企业增长的核心生产要素。随着数据智能技术的不断成熟与落地，百望股份正以全新的姿态，在产业数字化的浪潮中乘风破浪。

从电子发票领军者到数据智能破局者，百望股份的战略转型正处于关键节点。此时，新任CTO王志伟的加入，为这家手握2800多万家企业、数百亿张税票数据的科技巨头，注入了全新的专业技术战略视野与清晰的执行路径。

在王志伟看来，CTO的使命早已超越传统技术研发的范畴。在他的规划中，百望股份将以数据智能战略为引擎，以数据中台为技术基石，以智能体产品为载体，构建“数据－技术－产品”三层架构，打造差异化壁垒，最终实现从“数据供货商”向“价值共创者”的华丽蜕变。

数据智能战略：从“数据供货商”向“价值共创者”的价值跃迁

上任伊始，王志伟做的第一件事不是烧“三把火”，而是带着技术团队完成了一场技术层面的战略拆解。王志伟认为，百望股份的数据智能战略，应拆解为两大核心维度：数据层面，聚焦供给侧扩容与消费侧增效；智能层面，强化工具属性与产品属性的协同。

“税票数据是经济活动的精准映射，这是百望股份数据智能战略的核心底气。”王志伟表示，与其他数据服务商相比，百望股份的数据具有覆盖广度广、交易连续性强、产业关联性高等独特优势，这些特征让数据在产业图谱构建、供应链分析等场景中具备不可替代的价值。

王志伟认为，过去百望股份以自有数据为主，在多场景应用中取得了不错成果，但数据的丰富度和覆盖广度仍有提升空间。

因此，他提出，数据供给侧的升级将采用“内外兼修”策略：对内，构建统一数据虚拟化层，整合上千张碎片化数据表形成一致数据视图；对外，联合数商共建数据生态，通过联合建模机制实现“价值出域、数据不出域”，在保障数据安全合规的前提下，拓展数据边界与深度。

消费侧增效，则瞄准大型数据枢纽渠道，推动产品在高流量场景的落地应用。王志伟强调，“我们要做的就是将百望股份的智能产品嵌入这些渠道，让数据价值在更多场景中释放，实现快速起量。”

智能体矩阵进化：是功能堆叠，还是场景穿透？

基于强大的数据基础，百望股份已推出金盾交易管理智能体、睿界金融业务智能体和问数经营决策智能体三大核心产品，初步构建了智能体产品矩阵。

但在王志伟看来，这只是智能体生态的起点，未来将实现从“专家主导开发”到“自主构建”的跨越式发展。“当前三大智能体做得很扎实，但企业需求是多样化、动态化的，我们不能局限于现有产品形态。”

王志伟提出，智能体的进化将分为三个阶段：第一阶段是优化现有产品，强化数据治理能力，提升核心智能体的场景适配性；第二阶段是打造工具智能体，赋能业务与产品人员通过低代码/无代码方式自主拼装场景化智能体；第三阶段是形成高度定制化的智能体生态，支持快速生成第四、第五乃至第N个智能体，满足不同行业的个性化需求。

王志伟计划通过技术升级，让智能体产品具备更强的语义识别与动态风控能力，未来的升级方向则是提升交互便捷性与决策精准性。例如，很多交易名称是非结构化的，人工无法精准归类，但通过AI打标和语义识别技术，就能准确判定，实现精准的交易分类与风险识别。

王志伟强调，智能体的核心是“赋能”，让非技术人员也能快速构建智能应用，实现从技术驱动到业务驱动的转变。

为实现这一目标，百望股份将重点建设AI打标、特征工程、建模工具等核心技术能力。通过引入先进的AI工具，可将数据清洗、标注、聚合等流程的效率提升数倍，同时保证数据处理的准确性与一致性，为智能体的快速迭代提供支撑。

AI的垂直场景应用：CTO如何重构技术底座？

在AI技术热潮下，如何避免“技术空转”，让大模型真正落地产生价值，是王志伟重点思考的问题。他明确表示，百望股份的AI大模型应用将坚持“场景驱动”原则，以客户真实痛点为起点，而非技术迭代为导向，心中要有业务和技术的总体大图，但每一个模块何时启动，要取决于商业化场景的实际痛点与迫切程度。

百望股份的AI应用遵循严格的价值验证逻辑：首先明确要解决哪个客户的什么问题，再选择合适的技术方案，最后通过实际效果验证技术价值。面对AI大模型的热潮，王志伟保持着难得的冷静。“行业内确实存在AI泡沫的讨论，但泡沫与否关键在于是否解决了实际问题。如果技术能真正解决客户的痛点，创造真实价值，就不存在泡沫。”

交易合规与供应链协同优化是百望股份AI应用的两大标杆场景。在交易合规领域，面对庞杂的税法规则和高昂的理解成本，百望股份通过大模型与自然语言处理技术，将上千条税法规则转化为可执行的自动化检测逻辑，自动识别企业报税过程中可能遗漏或误报的风险点。

在供应链优化场景，AI大模型通过分析海量发票数据，构建精准的产业图谱，帮助企业找到最优供应商资源。王志伟强调，AI大模型的价值不仅在于提升单个企业的效率，更在于优化整个产业的资源配置。“以制糖企业为例，我们通过聚合行业内多家企业的采购数据，分析不同供应商的产品质量、价格、交付周期等指标，为企业推荐最适合的合作伙伴，同时帮助供应商拓展客户，实现产业生态的共赢。”

为保障AI应用的可靠性，百望股份正着力解决“数据幻觉”这一行业共性难题。百望股份建立了多维度的结果验证机制，通过交叉验证、人工审核、实际效果反馈等方式，确保智能体提供的建议具备真实性与有效性。王志伟指出，“我们必须确保智能体输出的结果是全局最优解，而非局部数据导致的偏差。”

谈及未来面临的技术挑战，王志伟直言不讳地指出，数据关联壁垒的破解、质量溯源困境、智能体产业应用幻觉是当前需要突破的核心技术难点。

在数据关联壁垒的破解上，百望股份计划通过多源异构，搭建轻量化数据融合引擎，利用一致性处理、按需编排数据处理流程，避免全量整合的冗余成本，同时保障数据关联的准确性与实时性。

针对质量溯源难题，王志伟提出研发“隐私计算 动态脱敏”的双重防护体系，在保障企业敏感数据不出域的前提下，实现跨主体数据协作的合规性，为落地场景应用提供安全计算基础。

尤为关键的是对智能体产业应用幻觉的治理，王志伟表示，自上任以来，他持续推动“领域知识图谱 规则引擎双校验”机制，致力于将千余条业务规则深度植入AI推理链路，并建立基于实际业务反馈的在线学习系统，提升产业级应用的可靠性。

百望股份手握最鲜活的交易数据，同时拥有扎实的技术基础和清晰的战略路径。未来三年，是百望股份数据智能战略落地的关键期，百望股份的目标是成为全球领先的数据智能公司，用技术创新推动产业数字化升级，开启属于百望股份的数据智能新十年！