行业背景与AI应用挑战 - 2025年市场对人工智能的态度经历了从狂热到冷静的转变[3] - AI在写诗、绘画等场景表现良好，但在严肃商业决策如信贷审批、供应链管理中难以直接应用[4] - 当前AI大模型主要基于互联网公开数据训练，信息真假难辨、噪声多，其答案本质是概率预测，易产生“幻觉”[5] - 商业决策不容猜测，银行放贷需依据还款能力，企业采购需依据履约记录，而非预测[5] 公司核心价值与业务定位 - 公司认为在AI时代，商业世界缺乏的不只是算力，更需要“真值”[6][7] - 公司核心价值在于提供经过法律确认、不可篡改的商业事实凭证，如发票、合同、银行流水[7] - 公司服务了2850万家企业，处理了超过231亿张交易凭证，对应交易总额超过1055万亿元[7] - 这些数据记录了真实买卖行为与支付结算，是公司对抗AI幻觉、消除不确定性的基础[8] 业务模式转型与具体案例 - 2025年公司进行了重要业务调整，从销售软件转向销售结果[9] - 转型背景是企业面临复杂环境，不再满足于流程优化，更希望直接获得决策结果[10] - 公司与蚂蚁数科合作智能风控案例：系统直接验证企业交易真实性、上下游稳定性，输出风险等级与建议授信额度，替代了低效的人工现场核查[11] - 系统直接给出验证结论，替代了繁琐的人工查询与甄别，使公司必须对结果负责，并真正嵌入客户经营[12] 业务成效与未来规划 - 在制造企业财务报销环节，公司系统接入后，通过算法识别“假票”、“异常票”，帮助企业减少了约30%的人工审核成本[13] - 2026年公司规划明确为“向下扎根”和“向外生长”[14] - “向下扎根”指配合国家进行数据基建，公司已成为国家公共数据资源登记平台技术支持单位，致力于连接数据孤岛、实现数据确权与流通[15] - “向外生长”指解决中国企业出海面临的当地复杂税务与合规问题，公司打造的TaxSwift平台已能识别100多种语言和200多种票据格式[16][17] - 目标是将中国成熟的数字化验证能力输出，帮助出海企业规避风险、安全经营[18] 公司战略与行业竞争观点 - 公司认为未来竞争的关键在于谁掌握更多、更准的高价值数据，而非模型参数大小[19] - 公司定位自身不生产大模型，而是作为大模型的“校准器”，利用真实数据在算法迷雾中提供真实信息[19]

文章核心观点 - 2025年市场对人工智能的态度从狂热转向冷静 认识到基于公开互联网数据训练的大模型存在“幻觉”问题 难以支撑严肃的商业决策[1] - 公司认为在AI时代 其核心价值在于提供经过法律确认、不可篡改的真实商业数据（即“真值”）以对抗AI幻觉和不确定性[2][3] - 基于此 公司在2025年进行了重要的业务模式转型 从销售软件转向销售结果[4] 公司业务与战略 - 公司过去十年的业务基础是处理海量、真实的商业交易凭证 服务了2850万家企业 处理了超过231亿张交易凭证 对应交易总额超过1055万亿元[2] - 2025年公司业务模式从卖软件转向卖结果 旨在直接为客户提供验证结论而非分析工具[4] - 公司与蚂蚁数科合作智能风控 系统能直接验证企业交易的真实性与上下游稳定性 并给出风险等级和授信额度建议 替代传统低效的人工核查[5] - 在制造企业财务报销场景 公司的系统能识别假票和异常票 帮助客户减少了约30%的人工审核成本[6] - 公司定位自身并非大模型生产者 而是大模型的“校准器” 致力于用真实数据确保AI输出的可靠性[9] 未来发展规划 - 公司2026年的规划明确为“向下扎根”和“向外生长”[7] - “向下扎根”指配合国家进行数据基础设施建设 公司已成为国家公共数据资源登记平台的技术支持单位 致力于连接数据孤岛并实现数据确权[8] - “向外生长”指助力中国企业出海 解决其在海外面临的复杂税务与合规问题 公司打造的TaxSwift平台已能识别100多种语言和200多种票据格式[9] - 公司认为未来的竞争关键在于谁掌握更多、更准的高价值数据 而非模型参数大小[9]