百望研究院近日發布了一份名為《定義AI時代的商業真值——基于交易本體論的新一代企業服務基礎設施》的白皮書，聚焦AI2.0時代企業服務基礎設施的核心命題：何種數據能夠支撐智能經濟的高質量發展？報告提出，AI正從“生成內容”向“承擔責任的決策智能”演進，而這一轉型的關鍵在于構建確定性、可追溯、可審計的數據基礎設施，而非單純追求模型參數規模。中國憑借獨特的制度優勢，在這一領域已形成全球領先的市場實踐。

白皮書指出，隨著金稅四期、數電發票等國家級數字基建的推進，企業合同、發票、申報、資金流等核心經營行為首次實現全量數字化與標準化確認。這些數據突破了傳統信息記錄的范疇，成為具有法律效力的“制度事件”。例如，一張電子發票不僅承載交易金額，更通過稅法、合同法、會計準則的交叉驗證，構建起可審計、可追責的完整證據鏈，為企業數據資產化提供了制度保障。

報告創新性地提出“交易本體論”概念，重新定義了數據在商業場景中的價值維度。傳統數字化將發票視為孤立的數據點，而交易本體論將其視為連接資金流、貨物流與法律責任的樞紐節點。百望研究院強調，只有經過制度確認的數據才能具備資產屬性，未經交叉驗證的原始數據本質上是“數字噪音”，無法支撐高風險決策。這一理論為破解AI幻覺問題提供了新思路——通過制度性確認構建“數字資產”，使AI從輔助工具升級為決策主體。

作為財稅數字化領域的領軍企業，百望基于覆蓋數千萬企業的真實交易網絡，構建了跨行業語義標準與全產業鏈圖譜。通過將分散的數據碎片還原為結構化經濟事實，該平臺已支撐起控本、融資、獲客等RaaS（Risk-as-a-Service）場景的規模化應用。例如，在供應鏈金融場景中，系統通過解析交易本體數據，可實時評估企業信用風險，使融資決策效率提升60%以上。

白皮書特別指出，AI2.0時代的企業競爭焦點已發生根本性轉移：模型數量不再是核心競爭力，掌握制度確認的經濟事實并轉化為決策能力才是關鍵。以某制造業企業為例，通過部署基于交易本體論的智能決策系統，其采購成本降低18%，庫存周轉率提升25%，證明制度性數據資產對商業價值的直接驅動作用。這種轉型要求企業重新審視數據治理體系，將合規投入轉化為戰略資產。

當前，全球主要經濟體均在探索AI決策的基礎設施建設，但中國憑借制度性數字基建的先發優勢，已形成覆蓋全市場的“交易級數字底座”。百望研究院的實踐表明，當數據具備法律確認、行業共識、技術可計算三重屬性時，即可構建起AI決策的信任基石。這一發現不僅為企業數智化升級提供了方法論，也為全球智能經濟發展貢獻了中國方案。