對話合思CEO馬春荃：AI的世界的第一性原理就是降本增效

?商業與生活 文｜朱曉培

校對｜大道格

2025年春節期間，DeepSeek發布了更低成本、更高性能的開源多模態模型Janus-Pro與DeepSeek-R1推理模型，撼動了OpenAI的全球主導地位，也推動了各行各業的“AI接入潮”。

在眾多流程環節上，人工操作已經悄悄轉變為AI的執行，提升著效率與體驗。但同時，AI也在重構著每個行業、每個企業，每個崗位。以與公司發展生存息息相關的財務流程為例，在單據填報、票據識別、差旅規劃、風險審批、經營分析、多語翻譯等等場景下，AI已經將曾經斷斷續續的流程，變為7*24小時無縫的流轉。

AI時代正在到來，商業世界將如何被徹底的重構？我們還無從得知。就像曾經，電被發現后，過了1700年才有了電燈、電話；就像發動機被發明出來的時候，有些人制造了汽車，有人制造了蒸汽機。

“我們最重要的事情，并不是急著定義什么是AI，而是要不斷地參與到AI的定義當中。我們既要為AI去魅，AI不是無所不能的，也要為AI而恐慌。”合思創始人兼CEO馬春荃認為，當下絕對是一個最好的時代，是我們普通人一生中為數不多的與科技最前沿共創的機會。

AI時代，人將更加全能、組織將更加高效，但企業追逐利潤，是永恒的目標。因此，AI的世界的第一性原理就是降本增效。

合思創始人兼CEO馬春荃

2025合思春季產品發布會上，馬春荃展示了一份用deepseek做的表格。他將2023年以來的AI領域的新發布做了一個統計表，AI智能體的能力，每7個月就會翻一倍，而價格則每年會降10倍。而合思的目標，就是做一名財務“AI訓練師”，幫助企業更好地擁抱AI，讓AI真正服務于企業，幫助企業挖出更多凈利潤。

以下對話，由《商業與生活》整理：

01

省錢還是一如既往的重要

但構建面向經營決策的新型財務體系更重要

商業與生活：去年，基于當時比較悲觀的宏觀環境，合思提出的目標是幫企業省錢、幫企業挖掘利潤。今年，家企業的訴求它發生變化了嗎？《

馬春荃：省錢還是一如既往的重要。

當前經濟環境并不樂觀，尤其是像特朗普關稅政策這類“黑天鵝”事件影響著全球貿易往來。企業最怕不確定性，你確定稅率20%我接受， 30%我也接受，但你變來變去，企業就無法做決策。

另外，企業的降本增效，并不只是降本，它還有增效。效就是效率，還有效益，效率是執行的時間和執行的資源占有更少的問題，那效益是同樣的執行時間，掙到的更多的問題。

所以，我們說挖出企業凈利潤，一個是向下挖掘，還有一個是向上去沖刺，這都是數字化的決策的工具。

以差旅為例，差旅公司如果只做差旅，它就會陷入到一個沒事兒可做的地步，它就會為自己找事兒做。比如，有公司為了省錢強制員工合住酒店，而實際執行中95%情況因為各種原因無法合住，或者兩個人合住后其中一個人提前結束行程，另一個人就必須搬出去換更低價格、符合差旅標準的酒店。

這是典型的“過度管理”，表面功夫做得足，實際效果卻適得其反。這些規定不僅沒省到錢，反而增加了管理成本，員工也怨聲載道，最后業務也沒推動，反倒成了一個對企業內部文化和組織的障礙。

但如果企業采用阿米巴模式，把差旅費用和項目收益直接掛鉤，省下的錢可以分紅，超支扣獎金。此時，員工就會精打細算，就像攢錢買房一樣認真。

商業與生活：所以，今天，企業運用AI的財務目標，不只是“降本”，還要基于就是財務這個池子去做一些更有效的管理運營決策？

馬春荃：不管是差旅還是其他業務，核心問題只有一個：這筆賬到底劃不劃算？從地基層面看，決策優化才是真正的底層邏輯。企業經營的核心目標就是盈利，而盈利需要通過科學的資源調度和資金配置來實現。

真正的經營決策，需要三類核心數據：收支數據、收支與獎懲的匹配關系、利潤分配對業務的激勵效果。一個組織的管理決策，非常重要的一部分就是在看營收損益的位置、節點以及分配的模式是否有利于經營？

我前段時間去拜訪了一個朋友，他做美甲店，但最大的盈利空間是對客戶的引流——將客戶引向其他美業公司。他是一個高頻的、而且精準的流量入口，那些愛美甲的顧客，就是醫美的潛在客戶。

傳統的美甲店，一般會采用提成獎勵機制，員工成功介紹一次顧客就拿一次提成，提成制雖然激勵了員工去服務好這個客戶，但這會導致兩個兩個致命問題。一個是服務畸形，員工就會用人朝前，不用人朝后，見人下菜碟，過度的激勵，導致于過度打擾，最終造成客戶的退縮。第二個是團隊協作斷裂，一旦有這個錢是你的，這個客戶就是你的，不是我的，我就不會服務你的客戶，導致了店員之間的協作出現沖突。

商業與生活：那個美甲店的它的解決方案最后是什么。

馬春荃：他們改用高底薪+年度評價獎金模式，用相對高薪去保障團隊的粘性，用管理評價來去做日常的經營管理的打分，年底的獎金根據日常的顧客評價、主管評價再去分配。既保持服務穩定性，又通過客戶滿意度實現單店年利潤400萬。

所以，在經營過程當中，如何把財務信息和經營目經營的模式和管理的策略，融合在一起，是財務需要關心的核心問題。過去，財務核心關心的是數是不是對的，記的賬是不是對的，是不是及時快速。現在，記賬已經被自動化可以完全替代了，我們要建立的是什么？就是財務的經營分析的模型，用這個模型來指導業務，產生出有效的激勵的措施。

商業與生活：所以，合思在里面扮演什么角色？

馬春荃：傳統的財務核算本質上是操作層的流程，顆粒度和口徑已無法匹配現代經營需求；而且，財務報表有專業門檻，很多管理者也看不懂。未來，我們可以通過AI技術實現智能化管理，每個團隊領導都擁有自己的智能助手，根據業務需求自主決策，即通過數據驅動管理決策。

02

從傳統的費用管控

轉向經營導向的智能決策

商業與生活：合思的AI如何幫助企業，從傳統的費用管控，轉向經營導向的智能決策？

馬春荃：理想的數據驅動管理模型，應當像企業經營風險管理的大腦，能夠通過智能交互完成所有決策，但這仍是一個需要長期努力的終極目標。

現階段，我們的工作重點是，將每個工作流環節轉化為智能體，逐步替代人工操作。

以差旅中的行程規劃為例，需要考慮不同地點的動線規劃、交通工具選擇、住宿偏好等多個關聯因素，AI系統通過分析歷史數據、實時位置和預算松緊程度，能夠在時間優先或成本優先等不同條件下給出最優解，大大降低了員工的決策負擔。

再比如海外票據處理，因為多語言識別難題，傳統方式無法準確判斷很多國家、地區的消費內容。但AI系統現在能夠識別90%以上的海外票據，包括金額、消費內容等，并進行語言翻譯，解決語言障礙。同時，在審批環節，AI依據預設規則和風險模型，對消費行為進行風險管控和提示，確保費用支出合理合規。

這些場景化應用，最終都將服務于企業風險管理模型的構建。真正的風險管理，不是簡單的費用管控，而是要在承擔、規避、降低或拒絕等不同策略間做出選擇。業財融合的思維，正在推動企業管理從單純的管控或服務導向，轉向以經營為核心的智能化決策模式。

商業與生活：所以，服務出海的客戶群是合思的一個重要方向嗎？

馬春荃：出海企業是我們服務的一個類型，重點利用AI技術，解決海外票據難題。

未來在 AI 的領域里面可能會非常的細分，就跟我們現在的電氣化世界是一樣的，但也會出現巨頭。所有的公司都希望能夠做強做大，但是做專可能才是做強做大的一個非常重要的契機點。

商業與生活：所以，合思具體“專”在哪里？

馬春荃：從財務的視角，天然關心“無需報銷”，因為他們每天都在處理報銷審批、預算控制這些具體事務，是他每天要面對的沖突點。

但對IT部門來說，他們要做的是如何快速響應各種集成需求，比如今天接入攜程商旅，明天對接阿里商旅，而且時間要求很緊迫。

IT建設不能只有靈活性，還需要規范和標準。就像建筑中的走線工程，需要有規劃、有標準。因此，我們進一步打造了財務數智化平臺，聚焦財務最核心的收支管理，包括資金流、信息流、票據流等，為IT部門提供標準化的腳手架和元數據層，讓他們能快速構建符合財務規范的解決方案，可以彈性連接各種系統，既保持靈活性，又能快速打通。以無需報銷為例，財務部門關注預算管控、票據合規，行政部門關注員工體驗和服務保障，IT部門關注系統對接的便捷性和擴展性，我們的方案就是要同時滿足這三個維度的需求。

商業與生活：“無需報銷”的智能化進程因為AI大模型的爆發而更快了嗎？

馬春荃：AI技術的快速發展，尤其是大模型（如DeepSeek）的突破，顯著降低了企業應用AI的門檻，從而加速了“無需報銷”的智能化進程。但要推動行業向L5級（完全自動）邁進，還需要在三個方面持續努力：一是知識庫與模型的結合，將規則從知識庫內化為模型參數，提升處理效率；二是幻覺控制，通過規則邊界限制AI的生成范圍，確保輸出的穩定性。三是多代理協同，優化多個AI代理之間的協作規則，確保任務分發的準確性和效率。

技術的作用是加速落地，而非改變本質。AI的爆發確實會縮短技術成熟周期，但企業的應用落地，還要取決于如何將技術與商業邏輯深度結合。

商業與生活：未來，AI是否替代財務人員？員工和財務系統會發生哪些變化？

馬春荃：AI技術不會完全取代財務人員，而是推動其角色升級，從基礎執行轉向管理決策。

面對AI變革，財務人員需要提升技術應用能力，掌握AI工具特性及邊界；提升業財融合能力，能夠鏈接財務數據與業務戰略；還要有創新思維，探索預測模型等新場景應用。

同樣，財務系統也需要重構三個層次的能力。建模層，解構傳統數據為模塊化單元，支持動態報表組裝；執行層，用AI agent替代人工審批，實現差旅、宴請等場景的智能風控；決策層，構建模型驅動的數字大腦，替代傳統流程驅動。

AI如同歷史上的電力革命，正在創造而非消滅可能性。財務從業者要主動擁抱技術變革，將AI視為拓展專業價值的工具。這一轉型的本質是回歸商業邏輯，通過技術杠桿放大人類智慧，在效率與創新中尋找平衡。

03

幾乎所有的客戶都在提出AI智能化的需求

我們對AI的想象力還遠遠不足

商業與生活：市場上，目前用AI、接受AI大模型服務的企業客戶多嗎？現在能占到幾成了？

馬春荃：很多，現在幾乎所有的客戶都在提出AI 智能化的需求。

一個新事物，如果你沒見過、用過，你提的需求，可能是非常離譜的，不能實現。但是如果你真的體驗過了，你就知道它的邊界、它的不足點。穿過這個鞋，你才知道他擠不擠腳，哪兒擠腳。

我們正在經歷從流程驅動到模型驅動的轉型，AI技術在其中扮演關鍵角色。很多人對AI技術存在很多認知誤區——有人覺得它無所不能，就像用豆包聊天那樣簡單。但實際上，AI需要嚴謹的工程化構建，既要發揮其能力，又要控制“幻覺”，我們要做AI的“訓練師”。

商業與生活：合思把自己比做“訓練師”，訓出了什么成果，什么經驗？

馬春荃：因為 AI 確實是一個新事物，有很多的人對AI有不切實際的幻想，殊不知道通用大模型里邊的內容很多東西都是錯的。所以 AI 沒有那么神奇，它需要很多的工程構建，把它的能力發揮出來，又把它的那些幻覺抑制住，那我們講究要做訓練師。

這個“訓練師”角色，本質上是在做流程邊界的規則設定。比如，我們做預算審批工作流時，原本就有一套給人用的規則體系，現在只不過是把這些規則適配給AI agent使用。當AI的行為與規則不符時，我們就進行干預裁剪；遇到模糊狀態則升級到人工決策。關鍵在于掌握風險控制的度，就像風險模型一樣，我們把情況分為低中高三級：低風險自動通過，中風險引入人工參與，高風險直接拒絕。

這就是我說的訓練過程，難度不高但極其復雜，就像要給小孩搭建安全屋，必須考慮到所有可能的越界方式。要讓AI agent達到“從心所欲不逾矩”的狀態，需要非常精巧的規則設計。

所以，這次我們特意設計成體驗型發布會，通過低代碼平臺和prompt工程窗口，讓參會者現場親手構建財務AI應用，體驗AI技術的實際應用邊界，讓大家對AI有更理性的認知，有一個看得見、摸得著的認知體感。做的好與壞都不重要，因為現在才是剛剛開始。我們跟客戶交流起來，才能找到那個結構洞。創新的結構洞是在客戶，不是在我們內部。

商業與生活：今天，開放性的AI應用工具特別的多，底層模型也特別的多，企業自己用豆包搞一搞，做出一個應用的趨勢多嗎？還是說，未來還是需要合思這種更專業的這種應用層服務商？

馬春荃：未來都會收斂到專業服務商。

因為如果你作為一個企業，你做得很好，你就變成一個服務商。比如，你有這個需求，自己做了，做完之后發現是全球第一名，那是不是可以把它商業化？就要看它的市場需求，如果市場不大，你就不去推廣了。但如果發現它是一個 50 億的生意，那可能就成立一個子公司，去做這個業務了。

現在只是在AI這個初期，基于AI的應用還在涌現出來，最后涌現的結果可能超乎我們的想象，可能有非常多的場景都會用到AI。我覺得我們的想象力還遠遠不足，可能隨著實踐，會出來很多有趣的事情。

商業與生活：從當前這個市場上來看，這種AI涌現，對合思來說，機會大些還是挑戰大些？

馬春荃：這個跟我沒關系，這個市場就在那呢。就像跑步，你就是為了跑第一名，有沒有AI，都有跑步的人，都有人和你競爭。

商業與生活：那你要怎么樣做到去跑第一名？

馬春荃：以客戶為中心，我們總會找到我們自己的客戶，服務好這些客戶。

做好AI應用和研發自有小模型并不矛盾，就像電氣化時代，用戶只關心用電需求，而廠商需要考量電壓、電流等技術細節。合思作為AI應用廠商，必須兼顧兩方面：既要深入理解各類AI的特性與邊界，又要精準匹配用戶需求。只有將市場洞察與AI能力精準匹配，才能打造出有價值的產品解決方案。合思正在構建的就是這樣一套完整的AI應用體系——從需求挖掘，到任務分解，再到模型匹配，最終形成閉環的產品化能力，這也是AI技術真正發揮商業價值的完整路徑。

商業與生活：合思現在客戶有比較明顯的集體特征嗎？

馬春荃：一定是規模大的，因為小規模企業的核算復雜度沒那么高。規模越大，它的數字化和自動化的痛點就越明顯，它管理的成本就越大，通過數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。

—End—

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