金融配资百融智能×北京半马：2.2万条紧急通知同时出发，AI原生改写赛事服务

【北京】没有工位，不领薪水，却在赛前72小时里完成了74个人10天的工作量。这不是科幻小说，而是百融智能（6608.HK）与北京半程马拉松真实发生的AI原生合作。

01 一个让赛事总监失眠的夜晚

比赛日前三天，北京半程马拉松组委会的赛事总监，第三次刷新天气预报。大风蓝色预警。这意味着赛道上的道旗需要加固，医疗点的帐篷需要检查，更关键的是——2.2万名参赛选手，必须全部收到安全提示。这位赛事总监做了十几年大型活动，他最怕的不是下雨，不是高温，而是“信息没传到”。

可怎么确保？2.2万人，人工外呼一个人一天不眠不休最多打300通，要全部覆盖需要74个人打满整整一天。而预警窗口往往只有几个小时。外包呼叫中心？紧急外呼按通计费，覆盖一轮就要小十万。而且接通率无法保证——陌生号码打出去，一半被当成骚扰电话挂断。

这似乎是一个恒等式：2.2万人 × 必须触达 = 不可能任务

但第二天，百融智能的团队告诉他们：这个公式可以重写。因为解决问题的思路，不是“增加更多人工”，而是把整个通知流程重新设计成AI原生。

02 不是工具，是“员工”——AI原生的起点

什么叫AI原生？IBM的定义说得很清楚：AI不是后加上去的一个功能，而是从一开始就被放在产品、流程和组织的核心位置。百融智能带来的不是一个“智能外呼工具”，而是一个没有工位、不打卡、不上社保的Agent“硅基员工”。准确地说，是一支硅基外呼小队。

半马组委会见过太多“智能外呼”产品——话术僵硬得像复读机，选手问“几点领物”它能回答，选手问“存包车在哪里”它就卡壳，更别说听懂“我膝盖旧伤复发了还能跑吗”这种复杂问题。

百融智能表示：“我们不卖系统，我们派硅基员工，按结果付费”。这就是AI原生的第一个特征，AI从辅助工具变成了执行主体。流程是为AI设计的，而不是在旧流程上打补丁。

组委会签了合作。接下来三天发生的事情，让他们彻底理解了什么叫“AI原生”。

03 硅基外呼小队的“72小时工作流”——AI原生如何运转

我们跟着百融智能为北京半马部署的VoiceAgent外呼应急保障系统，走完一次完整的紧急通知任务。

第一阶段：岗前培训——AI原生要求AI“吃透”业务。真正的硅基员工，上岗之前不需要看PPT。百融智能的工程师做的第一件事，是把这场马拉松的所有关键信息“喂”给模型：领物时间、地点、所需证件；起跑时间、分区、存包车位置；赛道医疗点、补给站分布；常见问题标准答案；甚至包括赛事的历史常见投诉。

经过几个小时的“特训”，这个硅基外呼系统已经能做到：当一个选手问“我航班晚点了，能不能晚一小时领物”，它不会机械地回答“请参照官方通知”，而是会说：“领物截止时间是晚上8点，如果实在赶不上，您可以委托朋友凭您的身份证复印件代领。”——这个答案，来自系统对往届选手问答的深度学习。

AI原生的核心：AI不是被“编程”去回答固定问题，而是被“培养”去理解业务本质。

第二阶段：排兵布阵——AI原生要求AI自主决策人工外呼最大的浪费是什么？拿到一个名单就从头打到尾，不管这个人是不是已经看过短信。百融智能的硅基外呼不做这种傻事。任务启动前，它会先“读”一遍选手数据库：已通过短信/App确认收到通知的不再外呼；短信已发送但未读的优先外呼；号码异常或历史拒接的启用备用号码策略，换时段再次尝试。这套分层策略，是百融智能的决策智能引擎基于历史数据自动生成的。

AI原生的核心：不是人给AI下发指令，而是AI自己制定执行策略。

第三阶段：真人级对话——AI原生要求AI胜任“岗位职责”真正的魔法发生在外呼那一刻。这是一段真实场景的模拟对话：

硅基员工（百融智能）：“您好，我是北京半程马拉松组委会的工作人员。给您来电是通知一个安全提示：根据气象预警，比赛日当天有4-5级大风，请您注意防风保暖。您是否收到这条信息了？”

选手：“收到了。对了，我报名时填的衣服尺码是M，想换成L，还能改吗？”

普通的外呼机器人到这里会卡住。但百融的硅基员工瞬间调取知识库：“可以的。您登录官方App，在‘我的报名’页面点击‘修改装备尺码’，今晚12点之前都可以更改。需要我帮您发一条短信把链接发到您手机上吗？”

这通电话，不仅完成了安全通知，还顺带解决了一个服务问题。全程没有任何人工介入。

AI原生的核心：AI不是“辅助人工”，而是直接承担外呼代表这个岗位的核心职责。

第四阶段：实时“记笔记”——AI原生要求AI闭环数据。传统外呼最大的痛点不是“打不通”，而是“打通了也白打”。百融智能的硅基员工每打完一通电话，会在3秒内生成一份结构化对话摘要，自动同步到赛事运营后台：通知状态、选手反馈、情绪标签、建议跟进。如果某个选手反复询问“医疗点有没有喷雾”，系统会把这个信号标记为“高频需求”，自动推送给现场医疗组。

AI原生的核心：AI不仅是执行者，还是数据的采集者和分析者，形成从执行到优化的闭环。

第五阶段：自我进化——AI原生要求AI持续学习。传统软件上线之后就是“死的”。但百融智能的硅基外呼系统会每天学习。每天凌晨，系统自动回放当天所有通话中“被选手打断后成功回答”的片段，以及“被选手挂断前最后一句”的失败案例。百融智能的内部数据显示，一个硅基外呼系统上岗第一轮任务，有效信息传达率约为78%；到第三轮任务，可以稳定在94%以上——已经超过人工外呼的平均水平。

AI原生的核心：AI不是一次性交付，而是越用越聪明。

04 Anthropic的“一人营销团队”：AI原生的另一个注脚

最近圈子里疯传一个案例。Anthropic，这家估值3800亿美元的AI巨头，整个增长营销团队一度只有一个人——一个非技术背景的营销人员，独自负责付费搜索、社交、应用商店优化、邮件营销和SEO，持续了近十个月。他在Claude Code里搭建了两套自动化工作流，把半小时的手动操作压缩到30秒，创意产出量提升10倍。

这不是“用AI写个文案”那么简单。这是让AI进入了一个完整闭环：读数据、找问题、产创意、做内容、接工具、跑测试、记结果，再继续优化。这就是AI原生——人的角色从“执行者”变成了“指挥官”，AI负责把执行跑通。

而百融智能正在做的，本质上和Anthropic如出一辙——只是把战场从“一个人的营销团队”放大到了“一场万人级赛事的全链路服务”。北京半马的AI外呼应急保障系统，不是“用AI辅助人工通知”，而是把紧急通知这件事的完整流程重新设计成了AI原生：AI负责筛选优先级、拨号对话、确认收到、记录反馈、自我进化——碳基工作人员只需要在关键节点做策略调整。

05 RaaS：AI原生的商业模式——不卖铲子，只分金子

北京半马的案例还有一个容易被忽略的细节：百融智能交付的不是一套软件，而是可量化、可验证的赛事服务结果。这背后是百融智能独创的商业模式——RaaS（Results as a Service，结果即服务）。

百融智能CEO张韶峰有一个很形象的比喻：这叫“不卖铲子，只分金子”。过去几十年，软件行业走的是“卖工具”的路——你买一套系统，用得好不好是你的事。而百融智能的逻辑是：直接派一个能挖出金子的矿工去你矿上，挖到了分钱；挖不到白干。这本身就是AI原生的商业模式——不是按软件授权收费，而是按结果收费。在北京半马项目中，百融智能按照“有效触达量”和“问题解决率”来结算。

06 从北半马到千行百业

北京半马的AI原生服务部署，只是百融智能庞大能力体系中的一个场景切片。截至目前，百融智能已经打造了近200类岗位级硅基员工，渗透到八大核心业务场景。在运营商领域，驱动多智能体协同覆盖客户咨询、资费解析；在校园场景，“小悟空心理伙伴”数字人已在深圳、石家庄等多个学校落地；在智能硬件赛道，百融AIoT平台以“让硬件拥有有趣的灵魂”为理念，推动硬件从“指令执行”向“具身智能”跃升。

在内部，百融智能正在形成一种全新的组织形态——“硅碳共治”。硅基员工承接重复性工作，碳基员工聚焦策略决策。百融智能内部的硅碳比已经达到了1:150——1个碳基员工可以调度150个单位的硅基员工。

07 AI原生不是选项，是必然

回到开头那个问题：什么叫AI原生？不是“买了AI工具”。不是“在PPT里加了AI板块”。也不是“让员工学用ChatGPT写周报”。

AI原生意味着：

AI从辅助工具变成了执行主体；

流程是为AI设计的，而不是在旧流程上打补丁；

结果是可以被交付和量化的，而不是“买了软件自己负责”；

组织形态是硅碳共治的，而不是“人干活、AI打杂”；

AI持续学习、自我进化，而不是一次性交付。

Anthropic那个一人营销团队，把半小时操作压缩到30秒——本质上是把营销流程重新设计成了AI原生的闭环。北京半马这场万人级赛事，用百融智能的AI外呼和语音客服把“占线”变成历史——本质上是把赛事服务流程重新设计成了AI原生的规模化运转系统。

这不是“做得更快”，而是“做得不一样”。

2026年被广泛视为“Agent规模化落地之年”。但真正重要的不是年份，而是一个正在发生的事实：那些率先把AI当员工、而不是当工具的企业和组织，正在悄悄改写服务行业的作业规则。

而百融智能，正在为这个AI原生的新世界提供基础设施。

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