بايشينغ الصينية تدفع لوكلاء الذكاء الاصطناعي حسب النتائج لا الاشتراك

مع تزايد قدرات النماذج اللغوية الكبيرة، بات سؤال واحد يحسم قرارات الشراء لدى الشركات: على ماذا بالضبط تقبل الشركات أن تدفع؟ يقدّم تقرير النصف الأول من عام 2026 لشركة بايشينغ الصينية للذكاء الاصطناعي، المدرجة في بورصة هونغ كونغ، إجابة ملموسة: ليس مقابل قدرة النموذج بحد ذاتها، بل مقابل نتيجة قابلة للقياس والفوترة. تراجعت الإيرادات الإجمالية بفعل تشديد التنظيم على نشاط الإقراض، لكن وحدة AICC (مركز الاتصال المُدار بوكلاء الذكاء الاصطناعي) نمت بنسبة 52%، فيما قفزت إيرادات القطاعات الجديدة خارج التمويل بنسبة 195%.

يوضح هذا التحول تطبيقان فعليان. لدى عميل في قطاع اللوجستيات، ارتفع حجم المكالمات اليومية التي يعالجها وكلاء الذكاء الاصطناعي من أقل من 1000 مكالمة عند الإطلاق إلى أكثر من 15 ألف مكالمة بنهاية أغسطس. ولدى شركة وساطة مالية كبرى، ارتفع عدد «مقاعد» الوكلاء المنشورة من نحو 30 مقعدًا في بداية العام إلى نحو 210 مقاعد. تُطلق بايشينغ على هؤلاء الوكلاء، الذين يتولون مهامًا فعلية كالاستفسارات والشكاوى والمبيعات، اسم «الموظفين السيليكونيين»، وتحصّل رسومًا مقابلهم حسب النتيجة لا الترخيص أو المقعد — نموذج نادر وموثّق ماليًا لتسويق وكلاء المؤسسات.

منحنيان متعاكسان في الميزانية

في النصف الأول من عام 2026، سجّلت بايشينغ إيرادات بلغت 914 مليون يوان، بانخفاض 43% على أساس سنوي؛ وتراجع هامش الربح الإجمالي من 73% إلى 53%، وتحوّلت الشركة من ربح قدره 201 مليون يوان في العام السابق إلى خسارة بلغت 322 مليون يوان. ويعزو التقرير ذلك إلى تنظيم يخص الإقراض المدعوم بالإنترنت دخل حيز التنفيذ في أكتوبر 2025، وتعزّز بقواعد إضافية طوال النصف الأول من 2026، دفع عددًا من المؤسسات المالية إلى تعليق بعض منتجاتها — وهو ما أصاب مباشرة نشاط بايشينغ الأساسي في قرارات الائتمان بالذكاء الاصطناعي والتسويق الائتماني.

في المقابل، سار نشاط AICC في الاتجاه المعاكس تمامًا: إيرادات بلغت 166 مليون يوان، بنمو 52%، ما رفع حصته من إجمالي الإيرادات من نحو 6.8% إلى نحو 18.1%. وفي الوقت نفسه، اختارت بايشينغ رفع إنفاقها على البحث والتطوير بنسبة 31% إلى 394 مليون يوان (43% من الإيرادات) رغم تراجع الإيرادات الإجمالية؛ فمن أصل 1477 موظفًا بنهاية يونيو، يعمل 901 منهم — أي 61% — في البحث والتطوير. ووصف الرئيس التنفيذي زهانغ شاوفنغ هذا التحول بأنه «ترقية استراتيجية» خلال مكالمة عرض النتائج.

من مكالمة بنص جاهز إلى محادثة تحل المشكلة فعلاً

اقتصر الجيل السابق من روبوتات مراكز الاتصال بشكل أساسي على المكالمات الصادرة ذات النص الجاهز — تذكيرات وحملات تسويقية موحّدة. أما المكالمات الواردة المعقّدة فهي أمر مختلف تمامًا: يتصل العميل بسؤال مفتوح، بنبرة وموقف لا يمكن التنبؤ بهما، ويتعيّن على الوكيل أن يفهم، ويحافظ على محادثة متعددة الجولات، ثم يستعلم من قاعدة معرفة وأنظمة داخلية لإنهاء الطلب فعليًا. وبحسب زهانغ، تحوّل الروبوتات التقليدية 70 إلى 80% من هذه الحالات المعقدة إلى موظف بشري — وهذه هي الفجوة بالضبط التي يسعى الجيل الجديد من AICC إلى سدّها.

يقوم الرهان التقني لبايشينغ على تدريب نماذجها الأساسية المتخصصة الخاصة بدل بناء طبقة تطبيقات فوق نموذج تابع لطرف ثالث: تشغّل الشركة BR-Voice (صوت متعدد الوسائط)، وBR-LLM-Proactive (حوار استباقي)، وBR-Vision-Doc (فهم المستندات)، بأحجام معاملات محصورة عمدًا بين 0.4 و30 مليار معامل لتفضيل الدقة والاستقرار وزمن الاستجابة وتكلفة الاستدلال على الحجم الخام. وقارن زهانغ صراحةً هذا النهج بمنافسين غربيين في مجال AICC مثل Sierra وDecagon، اللذين يبنيان في معظمهما فوق نماذج تابعة لأطراف ثالثة من OpenAI أو Anthropic: بايشينغ تتحكم داخليًا في التدريب المسبق والتدريب اللاحق وتحسين الاستدلال، ما يتيح لها عند وقوع عطل في الإنتاج تحديد أسرع ما إذا كانت المشكلة في طبقة التطبيق أو في النموذج نفسه، والانتقال مباشرة إلى دورة التدريب التالية. وفي مهمة فهم الكلام متعدد اللغات ضمن تحدي INTERSPEECH 2026 MLC-SLM، تدّعي بايشينغ دقة بلغت 94.84%، ما يضعها في المركز الثالث عالميًا والأول بين اللاعبين الصناعيين الصينيين. أما على الأرض، فيتولى فريق من «مهندسي النشر المتقدم» (FDE) رسم خرائط سير العمل الحالي لدى العميل وإعادة تنظيمه في مسارات يديرها وكلاء.

الفوترة على النتيجة لا على الاشتراك

يفوتر نموذج RaaS (النتائج كخدمة) الخاص ببايشينغ، بحسب الحالة، المكالمات أو التذاكر التي تُحل بنجاح دون تحويل إلى موظف بشري، أو حجم الوكلاء المنشورين فعليًا، أو حصة من الإيرادات التجارية التي يولّدها. وفي حالة اللوجستيات، أفادت الإدارة خلال مكالمة عرض النتائج بأن تكلفة المكالمة المحلولة أصبحت بالفعل أقل بأكثر من 50% مقارنة بمركز اتصال تقليدي يديره بشر. ويختلف هذا جوهريًا عن ترخيص البرمجيات أو اشتراك SaaS أو الفوترة بالرمز (token): فبمجرد تسليم البرمجية، تبقى المخاطرة التشغيلية غالبًا لدى العميل، بينما تجذب الفوترة على أساس النتيجة المزوّد التقني مباشرة إلى داخل العملية التجارية للعميل، فيصبح أداء النموذج واستقراره وتكلفته مشكلة المزوّد أيضًا.

هذه الاستراتيجية ليست وليدة اللحظة. ففي 18 ديسمبر 2025، أطلقت الشركة الأم بايرونغ يونتشوانغ رسميًا استراتيجيتها لوكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسية ومنصة تحمل اسم «سحابة النتائج» (Results Cloud)، مبنية حول مفهوم تسميه «الحوكمة المشتركة بين السيليكون والكربون» — حيث يتولى الذكاء الاصطناعي («السيليكون») العمل الموحّد والإجرائي والمكثّف حسابيًا، بينما يركّز البشر («الكربون») على الاستراتيجية والإبداع والعلاقات. تتألف المنصة من ثلاث طبقات — بنية تحتية ونماذج خاصة، ونظام تشغيل لوكلاء المؤسسات، ومتجر لوكلاء جاهزين — وأُطلقت بأربعة أدوار رئيسية: وكيل مبيعات وخدمة عملاء يُنسب إليه خفض معدل دوران فريق سنويًا من أكثر من 70% إلى 0% ورفع معدل التحويل بنسبة 217%؛ ووكيل توظيف اختصر دورة التوظيف من 28 يومًا إلى يومين؛ ووكيل خدمات مهنية للتوسع الدولي قلّص مدة الاستجابة من 90 يومًا إلى 14 يومًا؛ ووكيل لإنتاج المعرفة خفّض تسليم التقارير المعمّقة من 20 يومًا إلى 4 أيام.

المرحلة التالية للذكاء الاصطناعي المؤسسي ليست أن يتحدث بشكل أفضل، بل أن ينجز أكثر؛ ليست تسليم ميزة، بل تسليم نتيجة.

من التمويل إلى اللوجستيات والطيران والوساطة المالية

تُنسخ قدرات AICC لدى بايشينغ، التي صُقلت على مدى سبع إلى ثماني سنوات في القطاع المالي، حاليًا إلى قطاعات اللوجستيات والطيران والوساطة المالية والمصارف والاتصالات والتأمين — وهي قطاعات كثيفة الخدمات ذات حجم مرتفع ومتكرر من التفاعل مع العملاء، وبتركّز كافٍ في السوق يسمح بأن ينتشر تطبيق مُثبت لدى عميل كبير بسرعة، داخليًا أولًا ثم لدى المنافسين. وبحلول يوليو، كانت 13 مؤسسة في قطاع الوساطة قد وقّعت مع بايشينغ أو كانت في مفاوضات تعاقدية. لكن الإدارة أقرّت بأن الجزء الأكثر استهلاكًا للوقت في التوسع بين القطاعات يكمن اليوم في دورات التحقق من الشراء لدى الشركات الكبرى وفي تكامل الأنظمة — إذ لا يُفرج عن الحجم إلا تدريجيًا بعد التأكد من الأمن والامتثال وحدود الخدمة.

بالنسبة لشركة في منطقة الخليج أو الشرق الأوسط تُقيّم مزوّدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، ضمن اقتصادات تستثمر بكثافة في التحول الرقمي وتستضيف مراكز اتصال إقليمية كبرى، فإن الدرس العملي هو أن معيار الشراء ينتقل من قائمة الميزات إلى مؤشرات نتائج قابلة للتحقق — نسبة الحل دون تحويل بشري، وتكلفة كل تفاعل معالَج، وقدرة المزوّد المثبتة على تكرار النشر على نطاق واسع. أما بالنسبة للعاملين في خدمة العملاء أو التوظيف أو الدعم القانوني والإداري الموحّد، فهذه الحالة الصينية إشارة إنذار مبكر: عندما يمكن نسخ التقنية نفسها من قطاع إلى آخر، فإن هذه الوظائف هي أول ما يُؤتمت، وعلى إدارات الموارد البشرية أن تخطط الآن لإعادة توجيه الموظفين نحو المهام التي تتطلب حكمًا بشريًا وعلاقات إنسانية، بدل انتظار أن تصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات واقعًا تشغيليًا فعليًا.