税友股份亿企赢CEO王安笑：AIAgent能更快撬动付费意愿改善SaaS行业盈利难症结

发布日期： 2025-09-27 阅读量： 作者： 小编

　　2025年，AI（人工智能）技术不断发展深化，从通用大模型到AI应用，AI的边界正在不断拓展。业内对AI能力的探讨也从Copilot（助手）切换到了Agent（智能体）。

　　近期，税友股份（SH603171，股价50.48元，市值205.12亿元）推出行业首个Agentic（多智能体协同）平台“数智工场”，尝试通过人机协同模式重构财税服务体系。

　　税友股份2025年半年报显示，公司数智财税业务营收同比增长11.95%，数字政务业务营收同比增长16.60%。对效率和准确率的双重诉求，使得AI在财务管理、风险控制、税务规划等环节的应用需求迅速增长。

　　当前，AI Agent仍面临“平方成本魔咒”等行业痛点，财税领域AI Agent是一个好的落地场景吗？AI Agent能改善SaaS（软件即服务）行业国内用户付费意愿不强的问题吗？

　　对此，近期，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访了税友股份亿企赢CEO（首席执行官）王安笑。

　　NBD：AI领域的热词，从之前的Copilot切换到了目前的Agent。随着AI技术不断演进，企业AI落地应用也在加速。您怎么看技术演进速度以及当前Agent的路径发展？

　　王安笑：我的理解是Copilot更多是提供一种辅助，它不能独立完成工作。Agent更多是在AI技术能力变强、场景固化后，可以独立完成一些工作。从逻辑上来看，Agent是比Copilot更高阶，因为它能独立完成任务。

　　从企业实际应用来看，并不是已经全面淘汰Copilot，并替换成Agent应用，实际的情况比较复杂。

　　例如，我们有一个AI会计的开票应用，基本上可以达到Agent的能力，开票过程基本不需要人工kaiyun平台官网登录开云网站干预，能独立完成任务指令。但在实际操作中，最后环节还需要人工确认。在一些复杂程度高、零错误容忍率的工作环节中，人仍然是工作的主体，AI技术可以提升效率，但无法替代人，所以在实际应用中，AI应用仍有很多是Copilot的角色。未来3~5年，在B端市场，AI应用仍是Copilot和Agent并存状态，只是Agent的能力会不断增强。

　　NBD：提到财税，大家普遍认知是对数据准确性要求高。在您看来，财税领域是AI Agent应用落地的确定性方向吗？

　　王安笑：我认为医疗、法务、财税领域是AI Agent比较适合应用的行业。这几个行业背后都有一些共性，比如具有高确定性，有明确的规则边界，同时还有大量实务案例。AI在这几个领域可以发挥巨大作用，但又不能完全依靠AI解决所有问题，还需要人工干预和判断。

　　因为，最后在伦理层面涉及责任问题，AI应用无法替代人类承担责任。所以，从这个角度来说，让AI应用完全替代这三个行业其实挺难，因为最后还是需要通过AI和人的配合来落地。所以我们可以看到，在这些行业的AI应用中，未来Copilot和Agent预计是一种协同的关系。

　　NBD：目前在AI行业，大家比较关心的一大痛点是“平方成本魔咒”（指模型性能提升与成本增长呈非线性关系，尤其是大模型训练中算力投入与参数规模呈指数级关联），这对你们来说也是一大挑战吗？

　　王安笑：这是我们在成本上遇到的问题之一。当然，这也是行业的一个普遍痛点。我们也在设计上做了一些优化。

　　例如，行业内对话式通用大模型是没有边界的，用户基本想聊什么都可以，但在AI Agent中，我们进行了一些调优，根据业务属性、用户对应的问题模块，做了一些预训练，通过这些方式来降低所谓的“平方成本”。

　　目前，我们的AI Agent还是以用户体验，或者说准确率为优先，不完全是从降低成本的角度来考虑调优。现阶段，我们更希望能抢占市场，让用户有更好的体验。

　　NBD：AI Agent主要分为通用AI Agent和垂直AI Agent。很多企业都在发力面向B端的Agent产品。B端的AI Agent虽然用户体量比较小，但切入场景更垂直、更细分，会不会比C端更快迎来商业化？

　　王安笑：B端有一个很明显的特点，企业对降本增效的需求比较强烈。现在，大家都在推AI Agent，问题在于，这些AI应用是不是真的能帮助企业降本增效？降本增效可能主要体现在两个方面：一类是通过AI帮助企业在生产端实现大规模的生产成本下降；另一类就是企业运营管理成本的下降。

　　其实，这些需求在以前都是SaaS企业的“战场”。现在，我们希望通过AI Agent数字员工这种角色来替代原来的SaaS系统。让企业的操作更简单，价值换算更直接。但TO B的AI Agent挑战在于推广，因为它们需要有明确的效果，需要市场化验证，校验AI Agent落地应用的准确率。

　　NBD：这对你们推财税Agent而言，对其本身的模型能力、知识库数据提出了比较高的要求。

　　王安笑：去年，我们在通用的基座大模型基础上，推出了自研的“犀友大模型”，构建了“两个知识库”一个是“行业与企业认知库”，一个是“政策与实务知识库”。这两个知识库的数据，是私有化部署的。

　　NBD：税友股份之前的产品，更多还是SaaS定位。就SaaS行业而言，我们看到国外用户付费意愿强，企业整体盈利性较好；而国内大多数SaaS企业面临盈利难等问题，AI Agent产品推出来后，国内用户付费意愿会比以前更强吗？

　　王安笑：我觉得还是比较有希望的。最近，我们推出AI开票、AI会计等Agentic产品。我们能感受到用户的购买决策链路和付费的爽快程度，比以前我们给客户推荐代账软件时的付费意愿更强烈。

　　王安笑：核心在于AI产品推出后，他们可以真实感受到AI降本增效的效率。对企业而言，一旦能明确AI产品带来的效果，投入产出比明确，付费意愿就比较强烈。如果和以往一样，只是卖一套软件系统，让客户自己部署和学习，他们看不到效果，可能付费意愿就很低。

　　NBD：虽然，税友股份在财税领域布局多年，但这一轮AI Agent市场非常火热，财税领域的AI Agent会不会迎来更多玩家？

　　王安笑：竞争是必然的。因为，大模型的能力和进化，让大家看到了很多可能性，有场景需求就会有产品创造。我相信，很多人认为现在是一个进入赛道的时机。在未来一段时间内，可能出现财税AI产品百花齐放的情况，但最终还是要看客户真实的应用效果。产品概念可能吸引到关注和尝试，但只有真正解决好“幻觉”问题，做高可靠性和准确率的产品，才能真正留住客户。大浪淘沙，最后剩下的才是王者。

　　王安笑：比拼的是AI的准确率和对行业的认知能力。未来，市场可能也会出现“劣币驱逐良币”现象，甚至AI Agent市场也会出现打价格战。但随着充分竞争以及市场用户教育，最后Agent的竞争，还是会回到行业认知模型工程能力以及实际应用效果上。

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