分层经营或加速 2B 业务成长，AI 打开成长空间。
分层经营，以中小企业客群、财税代理客群为基础，积极探索创新业务。公司目前主要以亿企财税服务中小企业客群，以亿企代账服务财税代理客群（间 接服务小微企业）。根据23H1中报数据，亿企财税已有60万付费用户，而亿企代 账也积累了430万家付费的小微企业。同时，公司积极开拓大企业、企业集团、机 关事业单位等全新客户群体，目前主要是三大类产品亿企PTS（人资薪税服务平台）、 亿企GTS（大企业财经数据中心平台）、大数据与商业智能服务平台，为近年公司 B端业务收入增长提供了支撑。
1. 中小企业客群：推出高价值服务体系产品，ARPU值提升
以票账税一体化工具为基础，并推出财税合规监控、税务治理规划及专项辅导咨询 等高价值服务。当前，公司基于一体化平台提供智能管票、智能管税等一系列功能， 形成票账税一体化完整工具链。同时，基于合规、咨询、问诊的需求，从票账税一 体化工具延伸至提供多企业管税、发票全链路票理、财税合规监控、税务治理规划 及专项辅导咨询等高价值服务。
差异化定价，满足客户内不同岗位人员需求。目前公司在亿企财税领域共提供了4 种会员权益包，定价从980元/年到19800元/年不等。如下表所示，是否具有管税功 能、咨询、问诊及培训是价格高低的重要原因。我们理解，从企业内部使用人员角 度分析，财税会员更多是针对财税一线工作人员使用，而管税会员更多是针对财税 管理层使用，一方面满足管理层的差异化需求，另一方面也有利于增强管理层对公 司产品价值的感知与认可度。
高价值服务推广取得明显效果，驱动ARPU增长。过去几年，一方面，外部环境变 化对中小企业的经营造成明显影响，另一方面，公司主动调整，做好分层经营，将 部分小微客户引流至代账机构，提升服务效率及质量，因此，付费用户数有一定下 降，从2020年底的68万到2023年的60万。目前看，付费用户数已基本企稳。但同 时，受高价值用户数的高速增长（从2020年底的0.77万增长至2023年的3.4万）的 推动，ARPU实现明显增长（同期从686元增长至815元）。若参考全国有1200W中 小企业，且考虑公司市占率及ARPU仍有提升空间，则亿企财税收入仍有非常明显 的成长空间。
2. 财税代理客群：全方位满足代账机构数字化需求，提升市占率
全面服务代账机构数字化需求，客户案例众多。代账机构是依法经批准设立从事代 理记账业务的中介机构，主要包括代理记账公司、会计师事务所、税务师事务所等。 而我国法律规定“不具备设账条件的应当委托经批准设立从事会计代理记账业务的 中介机构代理记账”。以此看，代账机构实际是推动国内中小微企业财税逐步完善 的核心力量。一方面，一家代账机构需要帮助成千上万家小微企业记账，有通过信 息化提升工作效率的诉求，例如批量智能审核、批量预约申报等，另一方面，作为 对外经营的企业，代账机构也有内部管理的需求，例如获客、运营管理等。 基于此，公司提供了两大类产品，提升代账机构记账/报税效率的票财税一体化服 务以及增强代账机构获客能力及内部管理效率的服务。根据公司官网，公司已经助 力多家代账机构实现从“手工作坊”到“公司化”管理的转变。
亿企代税，主要根据代账机构所服务的小微企业数量定价，近年市占率逐步提升。 公司主要根据代账机构服务的小微企业会计账套数向其收取年费，如下表所示， 2022年，单个小微企业ARPU大约为111元，即同时服务1000家小微企业的代账机 构一年将向公司支付服务订阅费11.1万元。从公司披露的数据来看，近年公司市占 率提升明显（如前文，考虑到有财税代理需求的小微企业数在3500万左右），活跃 用户数、付费用户数分别从2020年的350万、190万提升至2023年上半年的650万、 430万（付费用户转换率从54.3%提升至66.2%）。
国家法规明确，推动代账行业发展，打开代账机构数字化市场天花板。2023年11 月上旬，财政部发布《代理记账基础工作规范（试行）》和《关于新时代加强和改 进代理记账工作的意见》，重点包括：代账机构需充分评估，结合自身能力，判断 是否承接业务；鼓励地方结合实际情况为中小微企业购买代理记账服务；鼓励代账 机构开展品牌建设等。规范已从2024年1月1日开始施行。当前，关于机构内部管 理相关产品，公司主要是采取免费/赠送的方式让代账机构使用，而后续代账机构 数字化水平的提升，有望推动该部分产品产生逐步产生收入，贡献利润。此外，若 考虑3500万小微企业，而当前活跃用户数仅650万，则亿企代账也有数倍的市场空 间。
3. 创新业务客群：积极开拓，培育2B业务全新增长极
紧抓全电发票及个税改革机遇，介入集团企业服务领域，培育2B业务全新增长极。 公司以集团企业实现财税共享及员工薪税社保集中管理的需求为切入点，介入集团 企业服务领域。主要包括两大类产品：①GTS（集团税务管理平台）提供集团企业 集中收票开票、数据互通、自动预填、智能申报、风险自检及内部管理等服务；② PTS（人资薪税服务平台）提供企业员工协同算薪、算税及自动、智能申报等员工 薪税社保服务。 此外，基于公司数百万用户及数据基础，公司充分利用人工智能和大数据技术，为 金融、电商、物流等行业服务商提供一体化的LTC（Lead to Cash营销流程）解决 方案，目前已覆盖三大业务场景：①精准营销：利用个性化匿名交易匹配模型，实 现基于客户画像的精准营销及效果预测，有效提升营销策略、降低获客成本；②风 险信用评估：利用人工智能数据模型评估企业交易风险、识别交易欺诈行为及预测 履约风险；③智能咨询：利用自主研发的大语言模型技术构建智能咨询机器人，帮 助客户降低人工客服压力、提高客户满意度。
GTS与PTS均取得明显突破，助力2B业务成长。其中，GTS与申能集团、东方希 望、绿城、财通证券、吴江城投、TCL集团、招商证券、大参林、哈尔斯等集团企 业达成合作；PTS个税价值与解决方案逐步丰富，在银行、人资机构、集团等多个 行业客群持续拓展，社保核心能力持续加强，同时面向政务客群，建设了以税务、 社保、财政为核心的三支柱综合服务体系（数据来源：公司22年年报）。如下表所 示，23H1，创新业务客群实现收入0.71亿元，同比增长51%。
1. 美股财税龙头Intuit积极布局AIGC，多年财税数据积累助大语言模型精调
推出生成式人工智能财务助手Intuit Assist，全面嵌入四大产品。如下表所示，Intuit 产品主要提供4大产品，TurboTax个人税务服务、Creditkarma个人金融服务、 Quickbooks中小微企业财税服务、Mailchimp中小微企业在线营销服务。当前，IntuitAssist已全面嵌入公司产品中，例如Intuit Assist for CreditKarma 能够针对用户财 务问题，提供高度个性化的答案。从中小微企业维度看，Intuit Assist主要提供4种 功能： (1) Show&Tell Me：Intuit Assist回答客户问题，提供个性化、可执行的观点 及方案； (2) Do It For Me：Intuit Assist帮助客户自动执行重复性任务； (3) Guide Me：Intuit Assist为客户提供量身定制的问题解决方案，并提供前 瞻性的建议； (4) Help Me：Intuit Assist提供各类自助工具，以及直接连接在线人工专家提 供服务。
对AI及数据长期投入，Intuit Assist架构已然成型。6年前，Intuit提出 “AI驱动的 专家平台”战略，基于该开放平台，Intuit与其生态伙伴共同为客户服务。至今，Intuit 已经在AI、机器学习、数据科学领域积累了900余项专利（数据来源：Intuit）。23 年以来AIGC相关技术的快速突破也推动该战略发展。当前，Intuit Assist架构已然成型，以Gen OS提供统一的界面/接口，支撑其全系列产品的AI化。 其中： (1) GenStudio：为开发者提供生成式AI开发环境，包括提示词开发、对现有 数据和代码的再利用等； (2) GenRuntime：为应用运用自动调取正确的数据及底层能力，实时选择最 适合的底层大语言模型，编排及执行客制化方案； (3) GenUX：一致的运行界面，提供一致的用户体验； (4) Large language models (LLMs)：包括Intuit公司基于其历年积累的税务、 会计、个人金融、市场等数据精调的大语言模型，也包括其他开源大语言 模型，灵活提供最佳大模型适配任务。
核心是长期以来的财税金融数据积累，有望助力ARPU及付费客户数双升。我们一 直强调，AIGC时代，上层应用要脱离统一、标准的底层大模型束缚，真正解决行 业问题，就需要海量相关数据的投喂训练及具备丰富经验的人工微调。从Intuit的案例看，1000万中小微企业客户、9000万个人用户过去为其提供了丰富的数据资源。 当前在其平台上，每天有650亿次基于机器学习的预测，每年有8.1亿次AI驱动的客 户互动。根据Intuit投资者交流文件，Intuit Assist有望明显加速其长期成长： (1) 增加付费客户数、提升ARPU：使试用客户迅速从公司产品中获益，促进 付费客户转换；为客户推荐及提供各类定制化服务，提升ARPU； (2) 推动客户使用人工专家服务：Intuit Assist能无缝连接到人工专家； (3) 有机会创建新的AIGC应用，获得价值：更多AIGC的原生应用有望基于公 司平台产生，创造新的价值。
2. 税友：率先推动降本增效，对外产品AI升级紧随其后
降本增效成果初显，预计AI产品在24H2将逐步进入推广应用期。23年以来AIGC相 关技术发展迅速，公司积极拥抱，首先在后端客服等内部运营及流程方面开始广泛 应用，效果显著。更重要是的，如我们此前所强调，国内财税行业是 少有的发展时间长、数据积累多、数据电子化程度高的细分领域，因此从逻辑上分 析，对数据严重依赖的AI类应用理应能够在财税领域快速推广应用。尽管企业级应 用在性能功能、安全合规、试错成本等多方面要求较高，AI在B端应用的推进速度 因此也会较C端更慢，但考虑到税友在数据上的积累和23年以来积极的投入，我们 估计其AI产品在24H2将逐步进入推广应用期。
