探路“一人公司”?AI時代的企業服務新范式：把20年經驗封裝成“永不下班的同事”

中經記者 陳雪波 盧志坤 成都報道

在成都，一位有著傳播學背景、世界500強內外勤經驗、金融市場投研經歷的連續創業者——雷可楊，正試圖用AI重新定義企業服務的底層邏輯。他的核心產品“審計師·分身”，已經與川渝頭部會計師事務所完成深度合作驗證——將一位擁有20年經驗的注冊會計師（CPA）的專業判斷能力，封裝成一個“永不下班的AI同事”，按崗位年訂閱。

近日，雷可揚接受了《中國經營報》記者的采訪，在他看來，AI真正的價值不是做“更聰明的工具”，而是成為“可以頂替一個崗位的同事”，這并非簡單的效率提升，而是一場關于企業組織形態與商業模式的深層變革。

從“AI飛輪”到“AI同事”，一個人的公司如何跑通全鏈路

雷可揚的創業路徑，本身就是一個“一人公司”的進化樣本。他與AI的深度綁定并非始于今日，而是源于長期的一線實戰。“我一直讓自己處在一線。”雷可揚告訴記者。早年做供應鏈物流管理時，他使用過爬蟲工具；后來轉戰一、二級市場投研，當同行還在每年花幾十萬元購買信息時，他已經開始直接扒取全網信息進行投研分析。

2023年起，他和團隊開始系統性地用AI解決金融場景中的技術需求。真正的轉折點出現在2025年下半年，Claude Code發布的那一周。“不是‘AI工具變強了’，是‘AI終于可以像同事一樣工作了’。”他用3個月時間，將Claude Code等大模型搭建成一支能協同運轉的AI團隊——戰略、市場、技術、行政、財務、投研全鏈路跑通。最初的目的很簡單：“讓自己一個人活得像一家公司。”他搭建了超過1000個Agent（智能體）協同運轉的多Agent系統，累計跑通了50多個企業AI應用場景，從合成市場調研、企業知識庫、AI員工定制、工作流編排，到內容自動化、AI診斷、競對監控、客戶運營，形成了完整的底層能力庫。

這套系統的運轉模式，已經遠超普通人對“AI工具”的想象。雷可揚描述了自己的一天：“早晨，我的六大爬蟲直接爬取全網一線金融和科技信息，達到世界知識‘T0’級別（即時同步）。基于這些信息，我完成投研和客戶工作。到了晚上，AI會基于我今天所有的工作內容自動上傳、寫日志——我外包了自己的學習腦和記憶腦。”他甚至將以往需要行政秘書和戰略秘書完成的健康提醒、日程規劃、商機捕捉等工作都交給了AI。

但雷可揚強調，內驅力與核心戰略思維無法外包：“今天我一天24小時選擇跟誰講話，我的業務怎么發展，公司從估值到市值的變現路徑——這些作為CEO應該思考的事情，AI只能幫你，但最終拍板的一定還是人。”在他看來，OPC并非字面意義上的“一個人干所有事”，而是借助AI將個人能力放大到傳統組織的規模。

重構人力、商業模式與競爭格局

雷可揚對AI時代企業服務最大機會的判斷，建立在兩個核心洞察之上：第一，90%的企業還在把AI當“工具”用——寫PPT、做總結、搞翻譯，這是第一階段；真正的拐點是“AI同事”——不是替你做一個片段，是替你頂一個崗位。第二，合伙人級的經驗不再是“一個人一輩子的壁壘”，而可以被封裝成一個AI，按年訂閱給整個行業。

他以審計行業為例算了一筆賬：中國大概有40萬名注冊會計師加50萬名審計助理，一位初級審計師年訂閱1萬元。中國有3000萬個財務崗位，再加上法務、銷售、研發等專業崗位，“每一個專業崗位都值得有一個AI分身”。

雷可揚的產品邏輯與傳統AI工具有三個本質差異。第一，不賣填表工具，賣專業判斷。傳統的審計軟件擅長“填表”，但不做判斷。雷可揚的“審計師·分身”會讀完一份合同加一份原始憑證，主動告訴用戶這筆收入分類有問題，給出依據，用戶只需點“同意”或“不同意”。第二，不按項目收費，按崗位訂閱。傳統AI咨詢按項目收一次性費用，客戶用完就結束了。雷可揚的服務按“崗位×年”訂閱，一家事務所有20個初級審計師崗位，就訂閱20份AI分身，3年鎖定合同。這使得公司從“咨詢公司”變成了“SaaS公司”，邊際成本無限逼近零。第三，不做AI黑盒，做多Agent透明架構。每個任務都有多個Agent參與——生成者、審查者、監理者分離，客戶可以看到每一步的判斷依據，這也是能做合規與本地部署的關鍵。

在具體落地場景中，這套系統的效能提升極為顯著。雷可揚舉例說：“1個月的審計底稿壓縮到1周，100萬做半年的市場調研壓縮到2天，3天的部門月報壓縮到半小時，1周的標書壓縮到15分鐘。”

在冷鏈供應鏈場景中，他們基于4年真實市場數據，將傳統的“采購拍腦袋+季節性囤貨”變為網格交易式的智能補貨與套利，強制清倉損耗減少45%，大幅降低倉儲成本、提升資金利用率。在體育賽事運營公司，他們把傳統的人力密集型結構（數十人臨時調度+內容+客服）重構為“小核心團隊+AI運營+AI客服”的混合編制，人效成倍提升。他甚至將二級市場的馬丁格爾網格策略、凱利公式和期權機器人的思路跨界應用到生鮮采購：“爬取過去1400多天的生鮮價格數據，結果發現最賺錢的可能不是三文魚和牛，而是采購成本2毛錢、賣給火鍋店3.5元的土豆片或青筍片，周期兩個月回報率500%。一年輪動七輪，能為企業降低45%左右的倉位輪動率，創造數億元級別的成本優化。”

雷可揚認為，這會重構三件事：人力結構上，不是裁員，而是“一個人+一個AI分身”服務10倍客戶；商業模式上，不是賣軟件，而是“AI同事”的SaaS訂閱；競爭格局上，不是大廠通吃，而是垂直行業專家與AI工程師合作的新物種。

“我們的架構包寫得非常復雜，迭代速度是極快的。通用硬件加邊緣延伸加內行知識，才是這套模型比較完善的組合。”為了打消客戶的數據安全顧慮，他們甚至交付硬件形態的本地化中臺——客戶的數據全部放在本地，AI只有讀取和運算權限，沒有調出權限。“硬件也讓我們更容易賣得上價，還能以硬件維護為由增加客戶黏性。”

對于OPC模式本身，雷可揚有著更為超前的思考。他并不滿足于做一家單純的AI應用公司，而是看到了AI時代組織形態變革的更深層可能。他設想，當不同企業都在使用他的AI分身系統時，跨組織的業務確權、采購與銷售之間的對賬、二層網絡等需求將大量涌現。“這些其實都是基于區塊鏈技術實現的，甲公司采購和乙公司銷售的AI Agent之間，需要大宗的確權，要求安全性非常高。這才是未來的組織形式。”在他眼中，這不僅是效率工具的更迭，更是對“公司”這種組織形態的一次底層重構。

（編輯：盧志坤 審核：童海華 校對：顏京寧）