行业趋势：AI从生成智能向决策智能演进 - 全球企业级AI的发展路径发生结构性变化，正从“生成内容”迈向“承担责任的决策智能” [1][2] - 资本市场开始逐步淡化传统SaaS的订阅倍数叙事，转而关注交易规模、风险定价能力与结果变现率 [1] - 决策智能的前提是确定性、可追溯、可审计的数据基础设施，而非更多参数 [2] 中国市场的独特优势：制度型基础设施 - 中国在AI变革中具备独特优势，金税四期、数电发票等国家级数字基础设施的推进，使企业的合同、发票、申报、资金流等关键经营行为首次在制度层面实现全量数字化与标准化确认 [3] - 这些数据是具备法律后果的“制度事件”，合规成为数据资产进入经济现实层的唯一确权机制 [3] - 在全球范围内，很少有经济体能在大规模上形成覆盖全市场的“交易级数字底座” [3] 理论创新：交易本体论 - 白皮书的核心创新在于提出并系统阐释了“交易本体论” [4] - 在传统数字化范式下，发票是一行数据，而在交易本体论视角下，发票是连接资金流、货物流与法律责任的经济事实节点 [4] - 只有经过税法、合同法、会计准则等制度确认的数据，才具备可审计、可追责、可流通的资产属性，是AI可直接用于高风险决策的“数字资产” [4] - 未经制度确认的数据只是“数字噪音”，这一区分为破解AI幻觉问题、推动AI从辅助工具走向决策主体提供了关键路径 [4] 商业模式变革：从SaaS向RaaS迁移 - 当数据具备法律与制度确定性后，企业服务行业正处在由SaaS（软件即服务）向RaaS（结果即服务）迁移的结构性拐点 [5] - 企业不再为“功能”或“席位”付费，而是开始为可量化的经营结果买单 [5] - 例如在采购场景，基于价格指数按节省金额分成；在供应链金融场景，按风控与资产收益分润；在B2B营销场景，按高意向线索或成交结算 [6] - 这些RaaS模式的共同前提是交易本体所带来的可归因性与可审计性 [6] 公司战略：构建智能经济底座 - 公司依托覆盖数千万企业的真实交易网络，持续构建跨行业的交易语义标准与全产业链图谱，将分散的数据碎片还原为结构化、可计算的经济事实 [7] - 这一能力支撑了控本、融资、获客等RaaS场景的规模化落地，并为AI Agent进入高责任决策领域提供了现实路径 [7] - 公司正在尝试构建的是AI2.0时代的“商业决策操作系统” [7] - 公司认为，可信是智能经济的起点，需先解决信任、确立交易本体，再释放算法价值 [7]