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一年一度的 AWS Summit 峰会在香港举行，天润融通作为特邀企业再次参加。

与前两年围绕大模型技术指标、参数能力和应用想象的热烈讨论不同，今年参加 AWS 活动的明显感受是：

企业决策者不再只问 “AI 能做什么”，而是更关心 AI 能不能进入真实业务，能不能减少无效成本，能不能在服务、销售和运营这些关键环节中，持续创造可衡量的 ROI。

显而易见，企业对 AI 的期待正在变得更加具体，也更加务实。这种提问重心的转移，本质上折射出企业经营环境的变化。

当前，全球企业正处于低增长、高成本、高不确定性的周期，流量红利见顶，获客成本上升，人力与组织成本持续侵蚀利润。企业关注的重点，也从 “有没有新技术”，转向 “如何用更低成本完成更确定的业务闭环”。

这也成为今年 AWS 峰会的重要信号：企业评估大模型与 AI Agent，正从 “技术能力” 转向 “经营结果”。

这也是天润融通在现场分享 Zenava 实践时重点回答的问题：如何通过构建具备理解业务、接入系统、执行流程能力的 AI Agent，帮助企业降低成本、提升效率，并实现可持续的业务增长。

一、企业的 AI 焦虑，本质上是经营焦虑

过去一年，几乎所有企业都在尝试 AI。接入大模型、升级智能客服、上线知识问答机器人，已经不算新鲜。

但当这些系统真正进入业务场景后，很多管理者会发现一个尴尬现实：AI 看起来更聪明了，企业的经营压力却没有明显减轻。

客户依然要等人工处理，线索依然要靠销售逐个跟进，订单和工单依然要在多个系统之间切换，复杂问题依然要依赖老员工经验判断。

△天润融通海外负责人卢艺可在 AWS 大会发言

这说明，单纯 “回答得更好”，并不等于真正解决业务问题。

如果 AI 只停留在问答层，它改善的是沟通效率；只有当 AI 能进入流程、调用系统、推动任务，才可能真正影响服务成本、销售转化和运营结果。

企业今天最焦虑的，不是 “我懂不懂 AI”，而是更具体的经营问题：客户来了，能不能第一时间接住？服务量增长，能不能不靠无限加人？线索越来越贵，能不能把每一次咨询都转化成有效机会？流程越来越复杂，能不能保证每一次服务都稳定执行？

这些问题，才是企业愿意为 AI Agent 试点、采购和规模化落地的根本原因。

二、从 Chatbot 到 AI 员工：企业服务产能正在被重构

过去，很多企业解决服务与运营问题，主要依靠三种方式：加人、外包、堆系统。

这也直接导致人越多，管理成本越高；系统越多，流程越重；业务越复杂，一线员工越依赖经验，服务质量也越难稳定。

更关键的是，客户已经没有耐心等待企业慢慢处理。

一次官网咨询没有即时响应，线索就会很快流失；一次售后报修不能快速判断，客户体验就会迅速恶化；一次投诉理赔，流程执行不一致，就有可能带来更大的服务风险。

这些问题，企业也曾试图通过 Chatbot 来缓解压力：让机器人回答简单、重复、高频的问题，以此释放人工坐席的时间。

这种方式在标准咨询场景中有一定价值，但进入复杂业务中就会遇到问题。

比如 Chatbot 面对客户复杂的情绪、变化的需求，以及跨部门、跨系统服务时，就无法真正推进问题解决。

这也是 Agent 与传统 Chatbot 最大的区别，Agent 不只是信息的提供者，而是开始成为业务流程中的执行者与结果交付者。

△天润融通在 AWS 大会现场

天润融通 Zenava 的定位，正是面向企业真实业务场景的 AI 员工。它不仅能够理解客户表达，还能结合企业知识、业务规则、SOP 和系统能力，把一次对话推进成一次可执行、可追踪、可衡量的业务结果。

比如，客户查询订单状态，Zenava 不只回答 “请您稍后查询”，更能调取系统信息，直接反馈订单进度。

客户申请售后，Zenava 不仅判断问题类型、补齐必要信息、还直接创建工单并流转处理。

客户提交线索，Zenava 不仅记录表单，还能理解需求、判断意向、推荐方案，并把线索推进到后续销售跟进流程。

因此，Zenava 真正改变的，是企业的三类能力。

· 第一，服务产能被放大。

· 第二，转化机会被及时承接。

· 第三，流程执行更稳定。

这才是 AI Agent 对企业经营的真正意义：它不是简单替代某个岗位，而是重构企业服务客户、承接需求、推进流程的能力结构。

三、用 ROI 验证价值：AI Agent 必须交付真实业务结果

当然，AI Agent 是否有价值，最终还是要看业务结果。

在 AWS Summit Hong Kong 2026 现场，天润融通也在演讲中分享了 Zenava 在客户服务与业务增长场景中的实践成果。

比如 Zenava 帮助一家 B2B 企业将传统咨询入口升级为智能业务入口，实现 46% 的深度业务转化，并带来约 120 万美元的潜在业务增量。

△天润融通海外负责人卢艺可在 AWS 大会发言

除了业务增长场景，售后服务也是 AI Agent 能够快速创造价值的重要领域。

在售后场景中，大量咨询集中在安装、使用、故障排查、退换货等标准化问题上，既消耗人工资源，也容易出现处理标准不一致的问题。

Zenava 通过多模态 AI Agent 接管这类高频服务请求。当用户上传图片或描述问题后，系统能够自动识别问题类型，结合企业规则判断处理路径，并自动创建工单或触发后续流程。

在实际应用中，Zenava 实现了 83% 的服务请求自动闭环，帮助企业节省约 100 万美元成本；在投诉和理赔等复杂流程中，还实现了 100% 的 SOP 合规执行。

从业务增长到服务运营，这些实践充分说明，AI Agent 的价值不在于回答问题，而在于真正进入业务流程，完成任务并创造可量化的结果。

四、从技术尝试到确定性生产力

整体来看，今年 AWS Summit Hong Kong 2026 释放出的一个重要信号是，企业对 AI 的关注正在从 “能做什么” 转向 “能带来什么价值”。

企业需要的 Agent，不是一个聊天工具，而是能够接入业务系统、执行流程、完成任务的新型生产力。

天润融通 Zenava 正是沿着这一方向发展。通过将大模型与企业知识、业务流程和系统能力结合，Zenava 帮助企业把 AI 真正应用到实际业务中，并通过转化率提升、服务成本下降等结果体现价值。

未来，天润融通将继续携手 AWS 等生态伙伴，推动 AI Agent 在更多行业落地，让 AI 从技术创新走向实际生产力。

当企业开始用 ROI 衡量 AI 时，真正重要的已经不是模型有多大，而是谁能让 AI 真正进入业务、解决问题并创造结果。

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