企业用AI业务场景都需要 100% 的准确性！

推荐语

企业数字化转型中AI的挑战与现实。

核心内容：
1. Agent在企业数字化转型中的广泛应用与高期待
2. 现实中Agent落地面临的挑战与困境
3. 企业对AI准确性的高要求与实际应用的差距

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

红熊AI成立的一年时间里服务了近百家企业客户，总结出来最重要的特征就是：

传统企业用AI业务场景都需要 100% 的准确性！

但是2024年以来，Agent无疑成为企业数字化转型的最热词汇。从互联网大厂到传统制造业，从金融机构到零售企业，几乎所有稍具规模的组织都在谈论Agent：组建专项团队、投入千万级预算、宣称“年内实现业务自动化”的豪言此起彼伏。

红熊AI自己服务的客户以及咨询的客户，超过80%的中型以上企业都已启动Agent相关项目，其中60%将其列为“战略级技术投入！”。

只不过市面上在宣传视频里，Agent展现出令人惊叹的能力比如：

1、一键生成商业计划书

2、自动处理复杂合同条款

3、实时分析市场数据并给出决策建议

4、甚至能模拟人类客服与客户进行多轮情感化沟通。

这些“全能型”演示让企业管理者产生强烈期待——仿佛只要引入Agent，就能解决效率低下、人力成本高企、决策滞后等所有痛点。

我们其中一个汽车制造企业客户，高管在内部会议上公开表示：“我们要让Agent渗透到供应链、生产、销售的每一个环节，三年后实现‘无人化运营’。”

只不过，当热潮退去，现实却异常冰冷。

我的一位前同事，在某大厂负责Agent项目透露：“全民AI化，投入了几十人团队，耗时一年多开发营销管理Agent，至今仍无法处理超过30%的异常订单。业务部门每周都在投诉，项目负责人已经三次在例会上拍桌子。”

其次另一家今天交流的金融机构AI负责人则和我坦言：“我们做了8个不同场景的Agent，没有一个通过内部验收。最尴尬的是，演示时能完美运行的模型，一旦接入真实业务数据就漏洞百出。”

所以宣传片被吹爆的“成功案例”，90%的落地困局与真相都一地鸡毛。

为何宣传中“无所不能”的Agent，在真实业务中却举步维艰？核心原因在于，当前大部分企业宣称的“Agent成功案例”，本质上停留在演示级效果，而非真正的业务可用状态。

而且不要把脑子里面想象的AI，当成现实，所以我们经历多个客户熏陶之后，业务想要的准确率可以实现100%，但是实现方案，不单纯只是一个agent就行的。

当然，演示环境的“完美滤镜”与现实的残酷反差，确实挺复杂。

你打开任何一个Agent宣传视频，都会发现其共性：输入数据整洁规范、场景预设简单明确、交互流程线性可控。例如，演示合同审核Agent时，输入的往往是格式标准、条款清晰的模板合同，而真实业务中，合同可能包含手写批注、格式混乱、行业术语混杂等复杂情况；演示客服Agent时，预设的问题多为常见FAQ，而实际客户咨询可能涉及跨领域知识、情绪宣泄甚至恶意刁难。

红熊AI仔细拆解看一看就知道：“内部有个‘演示专用数据集’，剔除了99%的异常数据。但只要接入生产环境，模型准确率就从演示时的95%暴跌至60%。”

这种“数据美颜”导致企业管理者产生误判，以为Agent落地只是“技术平移”，却忽视了真实业务场景的复杂性——后者往往包含大量非结构化数据、多模态信息、动态变化的规则以及不可预测的例外情况。

单一agent与单一模态就没用了。即使抛开演示泡沫，企业自己在Agent开发中面临的隐性成本也远超预期。

比如某制造业企业为搭建生产调度Agent，耗时6个月整理历史生产数据，发现其中30%存在记录缺失或错误；为训练质量检测Agent，需要人工标注数十万张瑕疵图片，仅标注成本就超过200万元。更棘手的是，业务部门需要持续配合调优。

某快消品企业的市场团队每周需花费10小时为营销Agent提供反馈，导致正常业务受阻，最终引发部门冲突。

这些投入换来的，却是令人失望的结果：根据行业调研，真正能在核心业务场景中稳定运行、达到“替代人工”标准的Agent，占比不足10%。

其余项目要么停留在试点阶段，要么沦为“PPT成果”，成为技术部门向管理层汇报的“面子工程”。

这里红熊AI分享一下，我们在创新AI应用的经验，避免企业落地AI的时候，少走一些弯路！

1、核心挑战之一：当“概率推断”遭遇“因果刚需”
企业级Agent落地的最大障碍，在于大模型的“相关逻辑”与业务场景的“因果逻辑”之间的根本矛盾。

大模型的本质：基于统计的“概率游戏”，当前主流Agent大多基于大语言模型（LLM）构建，而LLM的核心能力是通过海量数据训练，学习语言序列的概率分布。例如，当模型看到“1+1=”时，输出“2”并非因为理解数学原理，而是根据训练数据中“1+1=2”出现的高概率进行推断。

这种“相关逻辑”在开放域场景（如闲聊、内容创作）中表现出色，但在企业业务场景中却举步维艰——后者需要的是确定性的因果逻辑。

以财务核算为例，“订单金额=商品单价×数量”是基于商业规则的必然结论，不允许“大概率正确”的推断。某银行财务部门尝试用Agent处理报销审核，结果模型将“住宿费超标”误判为“合规”的概率高达15%，原因是训练数据中类似发票的“合规”标签占比更高。这种错误在业务中完全不可接受，因为一次财务失误可能导致法律风险或资金损失。

2、企业业务的“因果刚需”：90%场景依赖确定性逻辑

梳理企业核心业务场景会发现，因果逻辑是绝对主导：
供应链管理：库存不足时必须触发补货流程，依赖明确的库存阈值规则，而非“推测可能需要补货”；
生产制造：设备故障时的停机检修步骤，必须遵循标准操作流程（SOP），不允许“创造性解决方案”；
合规审查：合同条款是否符合行业法规，需要逐条对照法律条文，而非“概率匹配”。

某传统制造业CIO直言：“在车间里，哪怕Agent有1%的错误率，都可能导致生产线停机，这是我们无法承受的。我们需要的不是‘智能’，而是‘准确’。”

3、单纯依赖RAG技术的局限性
为弥补大模型的缺陷，企业普遍引入RAG（检索增强生成）技术，通过外挂知识库让Agent调用专业数据。

但只依赖RAG，想要落地也面临三重困境：
知识库治理成本极高：某能源企业为搭建风控Agent，整理内部文档耗时18个月，需要人工剔除重复内容、统一术语定义、标注知识标签，仅初始治理就消耗了5000+人时；

动态更新压力大：行业政策、业务规则、产品信息频繁变化，知识库需要实时同步，某金融机构每月需新增300+合规文件，维护成本随时间呈指数级增长；

效果天花板明显：即使知识库完美治理，RAG的准确率仍受限于检索算法和语义匹配精度。某电商平台测试显示，RAG在复杂业务问题上的召回率最高仅85%，意味着15%的关键信息可能被遗漏。

4、从“思维链”到“可用输出”的质量鸿沟
即使解决了准确性问题，Agent生成内容的质量水平仍难以满足企业需求。

为提升Agent的逻辑推理能力，业界普遍采用“思维链”技术，让模型分步拆解问题，模拟人类思考过程。例如，处理营销策划时，Agent会先分析目标用户画像、市场趋势，再推导传播策略。但这种“模拟”存在本质缺陷：

知识局限：Agent的知识来源于公网数据，缺乏企业专属的业务经验。某美妆企业让Agent设计新品推广方案，结果模型反复推荐“直播带货”，却忽视了该品牌线下渠道的核心优势；

创新缺失：Agent只能整合已有知识，无法产生真正的创意。某广告公司试用Agent生成广告语，输出内容多为“拼接式文案”，缺乏人类策划的情感共鸣和突破性思维；

质量波动：即使输入相同prompt，Agent的输出质量也会因“概率生成”而不稳定，某客服系统曾出现同一问题回复前后矛盾的情况，导致客户投诉量激增。

5、企业对“可用成果”的严苛标准
在企业场景中，内容输出不仅需要“正确”，还需满足格式规范、品牌调性、业务深度等多重要求：

财务报告：需要精确的数据图表、合规的会计准则表述，Agent生成的表格常出现格式错误或数据单位混乱；
法律文书：需要严谨的条款逻辑和专业术语，Agent可能因“过度简化”导致法律风险；
战略方案：需要结合企业实际资源和竞争环境，Agent的“通用建议”往往缺乏落地可行性。

说完经验，讲一讲红熊AI方案为企业破局的技术落地路径！

要让Agent从“演示品”变为“生产力”，企业需要构建技术-业务-组织”三位一体的落地体系：
1、明确场景边界：优先选择流程标准化、数据质量高、容错率较高的场景（如客服咨询、数据报表生成），避免在核心风控、财务决策等“零容错”领域盲目投入；
2、夯实数据底座：建立专业的数据治理团队，确保知识库的结构化、实时化、场景化，避免“垃圾进垃圾出”；
3、 重构协作模式：推动业务部门从“被动接受”转为“主动参与”，让一线员工定义Agent的需求、参与模型调优，避免技术与业务“两张皮”；
4、设定合理预期：接受Agent是“渐进式优化工具”，而非“颠覆性解决方案”，以ROI（投资回报率）为核心指标，而非单纯追求技术先进性。

最后在务实中等待质变
Agent的热潮，本质上是企业对“降本增效”“数字化转型”的迫切需求与AI技术发展阶段的碰撞。短期来看，泡沫的存在不可避免，但也正是这种热度，推动着技术快速迭代、场景不断探索。

对于企业而言，关键是要走出“宣传视频迷信”，回归业务本质：Agent不是万能药，而是需要精准匹配病症的手术刀。

当褪去浮夸的滤镜，我们会发现：那些真正创造价值的Agent，往往诞生于对业务细节的深度理解、对数据治理的长期投入、对人机协作的持续打磨。正如工业革命中的蒸汽机，最初也只是低效的矿井抽水机，但随着技术改进和场景适配，最终引发了整个制造业的变革。

Agent的未来，或许就藏在那些“不完美却务实”的落地尝试中——在准确性与概率之间寻找平衡，在效率提升与风险控制之间搭建桥梁，在技术理想与商业现实之间铺就道路。

这不是一场百米冲刺，而是一场马拉松。那些耐得住寂寞、守得住理性的企业，终将在Agent的浪潮中，迎来属于自己的数字化黎明。