从图灵机到制度经济学——“交易本体论”如何重构AI时代的信任底座

 在过去的几年里，大模型的爆发让全球陷入了对通用人工智能的集体狂热。作为一名近年来高度关注人工智能与数字经济发展的研究者，我一直在思考一个核心命题：当生成内容的边际成本趋向于零，当产品和服务供应无限富足,什么才是数字经济中真正稀缺的资源？

索洛悖论（Solow Paradox）告诉我们，计算机无处不在，唯独没有体现在生产率的统计数据中。在AI 2.0时代，我们似乎面临着相似的困境：生成式AI展现了惊人的语言能力，但在金融风控、供应链审计、大宗交易定价等严肃商业场景中，它依然面临着严重的“落地难”问题。其症结在于——AI缺乏对“事实”的理解，更缺乏与现实经济制度的“接口”。

而百望研究院在《定义AI时代的商业真值——基于交易本体论的新一代企业服务基础设施重构》白皮书中提出的“交易本体论”，在某种意义上，完成了图灵机（计算科学）与诺斯制度经济学（社会科学）的一次重要握手。它不仅为解决“AI幻觉”提供了新的认识论框架，也为中国企业服务基础设施的重构指明了方向。

一、 计算经济学视角：寻找“数字噪音”中的“经济事实”

在计算经济学的视角下，数据是生产要素，算力是生产力。但白皮书敏锐地指出，我们长期迷信大数据的“相关性”，却忽视了商业决策必须的“因果性”。在传统的AI训练中，发票可能只是一张图片，合同只是一段文本。但在“交易本体论”的视角下，这些数据被重新定义为“资金流、货物流与法律责任的超级链接”。

这触及了问题的本质：未经制度确认的数据，只是信息；只有经过确权的交易，才是资产。

当AI智能体基于这些经过税务、法律、会计准则确认的“交易本体”进行推理时，它不再是基于概率的“猜测”，而是基于证据链的“确证”。这种“内嵌审计”的能力，实际上是为AI装上了一个“事实校验器”。

对于金融和产业界而言，这意味着我们终于可以将高风险的信贷审批、采购控本交由AI处理，从而释放出真正的“决策智能”。

二、 制度变迁视角：合规是数据资产化的“入场券”

作为长期跟踪民营经济发展的观察者，我密切关注着“金税四期”等国家数字基础设施的建设。在很多企业眼中，监管往往被视为成本。但这份白皮书提供了一个极具前瞻性的视角：监管基础设施的完善，恰恰是数据资产化确权的开始。

道格拉斯·诺斯（Douglass North）认为，制度是降低交易费用的关键。在数字空间中，如何建立跨主体的信任？“金税四期”和数电发票的普及，实际上在国家层面建立了一套标准化的“数字确权接口”。

白皮书论证了合规从“成本约束”向“资产确权机制”的转化。企业每一次合规的纳税申报、每一张合规的电子发票，实际上都是在为自己的数据资产“验明正身”。这种经过制度确认的数据，是金融机构敢于秒级授信的底气，是供应链上下游敢于协作的基石。

因此，我非常认同报告中的判断：在数据要素市场中，合规不再是负担，而是企业获取金融与商业资源的唯一“数字入场券”。这也是新质生产力在制度层面的具体体现。

三、 商业范式重构：RaaS与“有效增长”

在研究数字经济的商业模式时，我们发现SaaS的订阅模式正面临边际效用递减的挑战。企业需要的不再是繁琐的“流程工具”，而是实实在在的“经营结果”。

白皮书提出的RaaS模式，是技术进步倒逼商业关系重构的典型案例。当服务商掌握了全产业链的交易图谱，并拥有了基于“交易本体”的确定性数据时，商业逻辑就从“卖铲子”进化为了“挖金矿”。

无论是基于物资价格指数（BPI）实现的采购控本，还是基于交易行为触发的供应链金融，RaaS模式本质上是一种“风险共担”机制。它要求服务商不仅要有技术，更要有对商业本质的深刻理解和对数据质量的确信。对于正处于转型深水区的中国企业而言，这种服务模式，或许才是数字化转型的下半场应该追求的解决路径。

当前，我们正处于人工智能与实体经济深度融合的关键时期。百望研究院提出的“交易本体论”，不应仅被视为一家数字化企业的战略思考，更应被看作是新一代企业服务基础设施的“设计蓝图”。

它提醒我们：未来的数字经济竞争，不单纯是算力的军备竞赛，更是“制度接口”与“数据质量”的竞争。谁能将制度确认的数据转化为可流通的商业智能，谁掌握了跨行业的交易语义标准，谁就掌握了AI时代的定价权。

在构建可信、可解释、可审计的智能经济基础设施的道路上，我们需要更多像“交易本体论”这样扎根于中国制度土壤、服务于实体经济运行的理论创新与实践探索。

（如欲了解更多详情，请联系百望股份获取最新发布的《定义AI时代的商业真值——基于交易本体论的新一代企业服务基础设施》白皮书）

作者：杨燕青

上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心主任

中国计算机学会计算经济学专业组执委

中国国际金融学会常务理事

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