©商业与生活 文｜朱晓培

校对｜大道格

2025年春节期间，DeepSeek发布了更低成本、更高性能的开源多模态模型Janus-Pro与DeepSeek-R1推理模型，撼动了OpenAI的全球主导地位，也推动了各行各业的“AI接入潮”。

AI时代正在到来，商业世界将如何被彻底的重构？我们还无从得知。就像曾经，电被发现后，过了1700年才有了电灯、电话；就像发动机被发明出来的时候，有些人制造了汽车，有人制造了蒸汽机。

“我们最重要的事情，并不是急着定义什么是AI，而是要不断地参与到AI的定义当中。我们既要为AI去魅，AI不是无所不能的，也要为AI而恐慌。”合思创始人兼CEO马春荃认为，当下绝对是一个最好的时代，是我们普通人一生中为数不多的与科技最前沿共创的机会。

AI时代，人将更加全能、组织将更加高效，但企业追逐利润，是永恒的目标。因此，AI的世界的第一性原理就是降本增效。

合思创始人兼CEO马春荃

2025合思春季产品发布会上，马春荃展示了一份用deepseek做的表格。他将2023年以来的AI领域的新发布做了一个统计表，AI智能体的能力，每7个月就会翻一倍，而价格则每年会降10倍。而合思的目标，就是做一名财务“AI训练师”，帮助企业更好地拥抱AI，让AI真正服务于企业，帮助企业挖出更多净利润。

以下对话，由《商业与生活》整理：

01

省钱还是一如既往的重要

但构建面向经营决策的新型财务体系更重要

商业与生活：去年，基于当时比较悲观的宏观环境，合思提出的目标是帮企业省钱、帮企业挖掘利润。今年，家企业的诉求它发生变化了吗？

马春荃：省钱还是一如既往的重要。

当前经济环境并不乐观，尤其是像特朗普关税政策这类“黑天鹅”事件影响着全球贸易往来。企业最怕不确定性，你确定税率20%我接受，30%我也接受，但你变来变去，企业就无法做决策。

另外，企业的降本增效，并不只是降本，它还有增效。效就是效率，还有效益，效率是执行的时间和执行的资源占有更少的问题，那效益是同样的执行时间，挣到的更多的问题。

所以，我们说挖出企业净利润，一个是向下挖掘，还有一个是向上去冲刺，这都是数字化的决策的工具。

以差旅为例，差旅公司如果只做差旅，它就会陷入到一个没事儿可做的地步，它就会为自己找事儿做。比如，有公司为了省钱强制员工合住酒店，而实际执行中95%情况因为各种原因无法合住，或者两个人合住后其中一个人提前结束行程，另一个人就必须搬出去换更低价格、符合差旅标准的酒店。

这是典型的“过度管理”，表面功夫做得足，实际效果却适得其反。这些规定不仅没省到钱，反而增加了管理成本，员工也怨声载道，最后业务也没推动，反倒成了一个对企业内部文化和组织的障碍。

但如果企业采用阿米巴模式，把差旅费用和项目收益直接挂钩，省下的钱可以分红，超支扣奖金。此时，员工就会精打细算，就像攒钱买房一样认真。

商业与生活：所以，今天，企业运用AI的财务目标，不只是“降本”，还要基于就是财务这个池子去做一些更有效的管理运营决策？

马春荃：不管是差旅还是其他业务，核心问题只有一个：这笔账到底划不划算？从地基层面看，决策优化才是真正的底层逻辑。企业经营的核心目标就是盈利，而盈利需要通过科学的资源调度和资金配置来实现。

真正的经营决策，需要三类核心数据：收支数据、收支与奖惩的匹配关系、利润分配对业务的激励效果。一个组织的管理决策，非常重要的一部分就是在看营收损益的位置、节点以及分配的模式是否有利于经营？

我前段时间去拜访了一个朋友，他做美甲店，但最大的盈利空间是对客户的引流——将客户引向其他美业公司。他是一个高频的、而且精准的流量入口，那些爱美甲的顾客，就是医美的潜在客户。

传统的美甲店，一般会采用提成奖励机制，员工成功介绍一次顾客就拿一次提成，提成制虽然激励了员工去服务好这个客户，但这会导致两个两个致命问题。一个是服务畸形，员工就会用人朝前，不用人朝后，见人下菜碟，过度的激励，导致于过度打扰，最终造成客户的退缩。第二个是团队协作断裂，一旦有这个钱是你的，这个客户就是你的，不是我的，我就不会服务你的客户，导致了店员之间的协作出现冲突。

商业与生活：那个美甲店的它的解决方案最后是什么。

马春荃：他们改用高底薪+年度评价奖金模式，用相对高薪去保障团队的粘性，用管理评价来去做日常的经营管理的打分，年底的奖金根据日常的顾客评价、主管评价再去分配。既保持服务稳定性，又通过客户满意度实现单店年利润400万。

所以，在经营过程当中，如何把财务信息和经营目经营的模式和管理的策略，融合在一起，是财务需要关心的核心问题。过去，财务核心关心的是数是不是对的，记的账是不是对的，是不是及时快速。现在，记账已经被自动化可以完全替代了，我们要建立的是什么？就是财务的经营分析的模型，用这个模型来指导业务，产生出有效的激励的措施。

商业与生活：所以，合思在里面扮演什么角色？

马春荃：传统的财务核算本质上是操作层的流程，颗粒度和口径已无法匹配现代经营需求；而且，财务报表有专业门槛，很多管理者也看不懂。未来，我们可以通过AI技术实现智能化管理，每个团队领导都拥有自己的智能助手，根据业务需求自主决策，即通过数据驱动管理决策。

02

从传统的费用管控

转向经营导向的智能决策

商业与生活：合思的AI如何帮助企业，从传统的费用管控，转向经营导向的智能决策？

马春荃：理想的数据驱动管理模型，应当像企业经营风险管理的大脑，能够通过智能交互完成所有决策，但这仍是一个需要长期努力的终极目标。

现阶段，我们的工作重点是，将每个工作流环节转化为智能体，逐步替代人工操作。

以差旅中的行程规划为例，需要考虑不同地点的动线规划、交通工具选择、住宿偏好等多个关联因素，AI系统通过分析历史数据、实时位置和预算松紧程度，能够在时间优先或成本优先等不同条件下给出最优解，大大降低了员工的决策负担。

这些场景化应用，最终都将服务于企业风险管理模型的构建。真正的风险管理，不是简单的费用管控，而是要在承担、规避、降低或拒绝等不同策略间做出选择。业财融合的思维，正在推动企业管理从单纯的管控或服务导向，转向以经营为核心的智能化决策模式。

商业与生活：所以，服务出海的客户群是合思的一个重要方向吗？

马春荃：出海企业是我们服务的一个类型，重点利用AI技术，解决海外票据难题。

未来在AI 的领域里面可能会非常的细分，就跟我们现在的电气化世界是一样的，但也会出现巨头。所有的公司都希望能够做强做大，但是做专可能才是做强做大的一个非常重要的契机点。

商业与生活：所以，合思具体“专”在哪里？

马春荃：从财务的视角，天然关心“无需报销”，因为他们每天都在处理报销审批、预算控制这些具体事务，是他每天要面对的冲突点。

但对IT部门来说，他们要做的是如何快速响应各种集成需求，比如今天接入携程商旅，明天对接阿里商旅，而且时间要求很紧迫。

IT建设不能只有灵活性，还需要规范和标准。就像建筑中的走线工程，需要有规划、有标准。因此，我们进一步打造了财务数智化平台，聚焦财务最核心的收支管理，包括资金流、信息流、票据流等，为IT部门提供标准化的脚手架和元数据层，让他们能快速构建符合财务规范的解决方案，可以弹性连接各种系统，既保持灵活性，又能快速打通。以无需报销为例，财务部门关注预算管控、票据合规，行政部门关注员工体验和服务保障，IT部门关注系统对接的便捷性和扩展性，我们的方案就是要同时满足这三个维度的需求。

商业与生活：“无需报销”的智能化进程因为AI大模型的爆发而更快了吗？

马春荃：AI技术的快速发展，尤其是大模型（如DeepSeek）的突破，显著降低了企业应用AI的门槛，从而加速了“无需报销”的智能化进程。但要推动行业向L5级（完全自动）迈进，还需要在三个方面持续努力：一是知识库与模型的结合，将规则从知识库内化为模型参数，提升处理效率；二是幻觉控制，通过规则边界限制AI的生成范围，确保输出的稳定性。三是多代理协同，优化多个AI代理之间的协作规则，确保任务分发的准确性和效率。

技术的作用是加速落地，而非改变本质。AI的爆发确实会缩短技术成熟周期，但企业的应用落地，还要取决于如何将技术与商业逻辑深度结合。

商业与生活：未来，AI是否替代财务人员？员工和财务系统会发生哪些变化？

马春荃：AI技术不会完全取代财务人员，而是推动其角色升级，从基础执行转向管理决策。

面对AI变革，财务人员需要提升技术应用能力，掌握AI工具特性及边界；提升业财融合能力，能够链接财务数据与业务战略；还要有创新思维，探索预测模型等新场景应用。

同样，财务系统也需要重构三个层次的能力。建模层，解构传统数据为模块化单元，支持动态报表组装；执行层，用AI agent替代人工审批，实现差旅、宴请等场景的智能风控；决策层，构建模型驱动的数字大脑，替代传统流程驱动。

AI如同历史上的电力革命，正在创造而非消灭可能性。财务从业者要主动拥抱技术变革，将AI视为拓展专业价值的工具。这一转型的本质是回归商业逻辑，通过技术杠杆放大人类智慧，在效率与创新中寻找平衡。

03

几乎所有的客户都在提出AI 智能化的需求

我们对AI的想象力还远远不足

商业与生活：市场上，目前用AI、接受AI大模型服务的企业客户多吗？现在能占到几成了？

马春荃：很多，现在几乎所有的客户都在提出AI 智能化的需求。

一个新事物，如果你没见过、用过，你提的需求，可能是非常离谱的，不能实现。但是如果你真的体验过了，你就知道它的边界、它的不足点。穿过这个鞋，你才知道他挤不挤脚，哪儿挤脚。

我们正在经历从流程驱动到模型驱动的转型，AI技术在其中扮演关键角色。很多人对AI技术存在很多认知误区——有人觉得它无所不能，就像用豆包聊天那样简单。但实际上，AI需要严谨的工程化构建，既要发挥其能力，又要控制“幻觉”，我们要做AI的“训练师”。

商业与生活：合思把自己比做“训练师”，训出了什么成果，什么经验？

马春荃：因为AI 确实是一个新事物，有很多的人对AI有不切实际的幻想，殊不知道通用大模型里边的内容很多东西都是错的。所以AI 没有那么神奇，它需要很多的工程构建，把它的能力发挥出来，又把它的那些幻觉抑制住，那我们讲究要做训练师。

这个“训练师”角色，本质上是在做流程边界的规则设定。比如，我们做预算审批工作流时，原本就有一套给人用的规则体系，现在只不过是把这些规则适配给AI agent使用。当AI的行为与规则不符时，我们就进行干预裁剪；遇到模糊状态则升级到人工决策。关键在于掌握风险控制的度，就像风险模型一样，我们把情况分为低中高三级：低风险自动通过，中风险引入人工参与，高风险直接拒绝。

这就是我说的训练过程，难度不高但极其复杂，就像要给小孩搭建安全屋，必须考虑到所有可能的越界方式。要让AI agent达到“从心所欲不逾矩”的状态，需要非常精巧的规则设计。

所以，这次我们特意设计成体验型发布会，通过低代码平台和prompt工程窗口，让参会者现场亲手构建财务AI应用，体验AI技术的实际应用边界，让大家对AI有更理性的认知，有一个看得见、摸得着的认知体感。做的好与坏都不重要，因为现在才是刚刚开始。我们跟客户交流起来，才能找到那个结构洞。创新的结构洞是在客户，不是在我们内部。

商业与生活：今天，开放性的AI应用工具特别的多，底层模型也特别的多，企业自己用豆包搞一搞，做出一个应用的趋势多吗？还是说，未来还是需要合思这种更专业的这种应用层服务商？

马春荃：未来都会收敛到专业服务商。

因为如果你作为一个企业，你做得很好，你就变成一个服务商。比如，你有这个需求，自己做了，做完之后发现是全球第一名，那是不是可以把它商业化？就要看它的市场需求，如果市场不大，你就不去推广了。但如果发现它是一个50 亿的生意，那可能就成立一个子公司，去做这个业务了。

现在只是在AI 这个初期，基于AI 的应用还在涌现出来，最后涌现的结果可能超乎我们的想象，可能有非常多的场景都会用到AI。我觉得我们的想象力还远远不足，可能随着实践，会出来很多有趣的事情。

商业与生活：从当前这个市场上来看，这种AI涌现，对合思来说，机会大些还是挑战大些？

马春荃：这个跟我没关系，这个市场就在那呢。就像跑步，你就是为了跑第一名，有没有AI，都有跑步的人，都有人和你竞争。

商业与生活：那你要怎么样做到去跑第一名？

马春荃：以客户为中心，我们总会找到我们自己的客户，服务好这些客户。

做好AI应用和研发自有小模型并不矛盾，就像电气化时代，用户只关心用电需求，而厂商需要考量电压、电流等技术细节。合思作为AI应用厂商，必须兼顾两方面：既要深入理解各类AI的特性与边界，又要精准匹配用户需求。只有将市场洞察与AI能力精准匹配，才能打造出有价值的产品解决方案。合思正在构建的就是这样一套完整的AI应用体系——从需求挖掘，到任务分解，再到模型匹配，最终形成闭环的产品化能力，这也是AI技术真正发挥商业价值的完整路径。

商业与生活：合思现在客户有比较明显的集体特征吗？

马春荃：一定是规模大的，因为小规模企业的核算复杂度没那么高。规模越大，它的数字化和自动化的痛点就越明显，它管理的成本就越大，通过数字化和智能化去降低它的管理成本，提升管理效率的效益就越大。