在近二十年的數字化浪潮中，我們目睹了“大數據”概念的興起與泛化。然而，作為一名長期關注數字經濟的研究者，我觀察到一個日益嚴峻的悖論：雖然數據的體量在指數級增長，但商業決策的“不確定性”並未隨之等比例下降。

  例如，當金融機構面對海量互聯網行為數據時，依然不敢輕易授信；當大型集團面對數億條採購記錄時，依然難以穿透價格黑箱。為什麼？原因之一可能是我們混淆了“數據”與“資産”的邊界。

  百望研究院發布的這份《定義AI時代的商業真值——基於交易本體論的新一代企業服務基礎設施》白皮書，其最大的理論貢獻在於，它敏銳地指出了這一痛點的癥結，並提出了一個極具穿透力的概念——“交易本體論”。這或許不僅是一個技術架構的革新，更是對數字經濟底層邏輯的一次重構嘗試。

  告別“相關性”的陷阱：尋找商業世界的因果律

  在傳統的大數據分析範式中，我們過分依賴統計學上的“相關性”。例如，通過用戶的搜索行為預測購買意願，通過社交媒體活躍度評估企業活力。這種基於概率的預測模型，在推薦算法中或許有效，但在金融、稅務、供應鏈等高容錯率場景中，往往會失效，甚至産生AI“幻覺”。

  白皮書精準地指出，“交易本體”與普通數據的核心區別，在於“因果性”的確立。

  什麼是“交易本體”？它不是孤立的字節，而是被國家制度（稅務、法律、會計準則）所確認經濟記錄的行為主體。例如一份具備法律效力的電子合同，它不僅僅是信息，更是“法律事件”。基於這種本體構建的分析模型，不再是猜測“企業可能在經營”，而是確證“企業正在發生真實的資金與物資交換”。

  這種從“猜測相關性”到“確認因果性”的跨越，是AI從“生成創意”走向“嚴謹決策”的關鍵一步。

  制度經濟學的數字化實踐：合規即資産

  從制度經濟學的視角來看，道格拉斯·諾斯（Douglass North）曾提出，制度是社會游戲的規則，其核心功能是降低交易費用。

  在數字經濟時代，如何降低信任成本？白皮書給出的答案是：將合規從企業的“成本項”轉化為“資産確權機制”。

  過去，企業將納稅申報視為負擔。但在“交易本體論”的框架下，每一次合規的申報、每一次發票的開具，實際上都是在向數字世界注入一次“信任錨點”。

  百望股份所構建的平台，本質上則是一個將這些分散的、被制度確認的“信任錨點”連接起來的網絡。它讓合規數據變成了可流通、可定價、可抵押的“硬通貨”。這完美解釋了為什麼供應鏈金融可以實現“秒級授信”——因為資産在生成的瞬間（發票開具），就已經完成了制度性的確權。

  RaaS：基於“確定性”的價值分配革命

  理論的變革必然引向商業模式的重構。白皮書預判了從SaaS向RaaS的範式轉移，我認為這是“交易本體論”落地的必然結果。

  在SaaS時代，軟體廠商提供的是“工具”，因為數據是客戶的，結果是不確定的，廠商不敢承諾結果。但在RaaS時代，當服務商掌握了全産業鏈的“交易圖譜”，並且這些數據是基於“交易本體”構建的“鐵證”時，服務商就擁有了預判風險、錨定價格的高維視角。

  正如白皮書所言，當數據具備了可審計性，服務商就有底氣與客戶進行風險共擔。這種按營收付費的模式，不是商業策略的激進，而是對數據確定性擁有絕對自信的表現。

  綜上所述，這份白皮書不僅是一份行業研究報告，更是一份關於“數字信任重建”的宣言。

  它告訴我們，未來的企業服務競爭，不再是代碼層面的競爭，而是“制度接口”與“語義標準”的競爭。百望股份所選擇的，正是通過構建“交易本體”，在數字世界中還原商業的真實邏輯。這條路徑艱難但正確，因為它觸及了數字經濟最底層的基石——信任。

  對於學術界和産業界而言，重新審視“交易本體”的價值，或許是我們走出“大數據泡沫”，邁向“決策智能”新時代的必經之路。（中國人民大學財政金融學院博士生導師，數字稅收研究所副所長 謝波峰）