2025年百融云研究报告：AI应用能力领先，看好公司中长期预期差修复

一、公司概要

1.1 诞生背景与里程碑

1.1.1 公司简介

百融云创是国内领先的自研 AI科技服务供应商，也是一家实现持续盈利的 AI公司。公司早期以为金融机 构提供数据分析服务起家，创始人在相关领域有 20 年的行业经验；2017 年公司将业务逐步拓展至精准营销及 保险经纪领域；2023 年公司进一步将三大业务线重分类为 MaaS（模型即服务）+BaaS（业务即服务），其中 BaaS 业务细分为金融行业云和保险行业云。目前，公司凭借在自然语言处理、深度学习、隐私计算等方面的技术积 累，打造了基于决策式 AI 和生成式 AI 的技术方案。截至 2024 年上半年，已累计覆盖 7000 多家机构客户，覆 盖银行（绝大部分国有银行、12 家股份制银行、1000 余家地区性银行）、互联网科技平台、保险、财富管理公 司等金融机构，核心客户（贡献收入超过 30 万的客户）的留存率达到 96%。

1.1.2 发展历程

2009~2013 年：公司前身为百分点科技金融事业部。2009 年，大数据服务商百分点科技成立百分点科技金 融事业部，主营精准营销业务，利用消费者个体偏好数据资源，为客户刻画消费者兴趣图谱，并构建端到端的 数智化解决方案。这些经验为后来百融云创的发展打下了坚实的基础。

2014~2016 年：创始初期定位银行征信数据分析服务供应商。2013 年，支付金融领域的革新迫使传统银行 利用科技手段赋能以应对第三方互联网金融机构的挑战。为满足银行科技赋能业务的需求，2014 年 3 月，百分 点科技金融事业部从百分点科技剥离出来，独立为百融金服。同年，公司在中国人民银行完成企业征信备案， 同时凭借前期积累的数据资源，推出数据分析服务业务，聚焦于银行资信赋能，通过人工智能与机器学习算法 评估银行信贷客户的资质。 2017~2020 年：业务扩张和技术积累期，实现为客户从营销到风控全流程赋能。2016 年，国务院发布《十 三五国家科技创新规划》，明确促进科技金融产品和服务创新。在政策支持下，公司一方面继续扩大在金融产 业链上的业务布局，于 2017 年确定精准营销业务，对接金融产品供应商和需求方，实现金融产品与目标客户的 精准匹配；同年收购黎明保险经纪公司获得保险经纪牌照，开展保险经纪分销业务，促进客户类型多元化。至 此，百融云创成功布局数据分析服务、精准营销服务、保险分销服务三大业务板块。另一方面，公司在技术方 面取得重大突破，于 2018 年成立 AI 金融实验室，加大对智能语音、知识图谱等技术的开发，智能语音机器人、 智能模型训练平台“计算未来 AutoML”、端到端语音合成系统等成果陆续落地。2019 年，公司正式更名为百 融云创，突出科技属性与业务创新精神。 2021 年至今：业务整合期，借助 AI 技术迭代公司商业模式。2021 年，公司于港交所主板上市，上市后公 司整合内外部资源，将数据分析业务与智能运营业务合并为智能分析与运营服务业务；同年，公司收购北京众 联享付科技股份有限公司，开始为大型国有银行及证券公司提供财富管理解决方案。 2023 年，公司根据收费模式和底层 AI 技术将业务重新划分为两部分：MaaS（模型即服务）业务、BaaS（业 务即服务）业务，MaaS 业务即原数据分析业务，BaaS 业务主要包括金融行业云和保险行业云两块，其中金融 行业云包括原智能运营业务和精准营销业务，保险行业云即原保险营销业务。基于决策式 AI 和生成式 AI 双技 术基础，公司业务实现规模化商业变现。

1.2 股权架构与管理团队

股东治理结构清晰稳定，多元化背景彰显融资能力。截至 2024 年第三季度，公司创始人、董事长兼首席执 行官张韶峰通过直接及间接方式合计持有公司 16.65%的股份。作为实际控制人，张韶峰凭借其在金融科技领域 逾 20 年的经验，主导了公司从数据分析服务商向 AI 全栈服务平台的转型，其持股比例与治理结构设计体现了 创始团队对公司发展的深度把控。第二大股东中国国新控股有限责任公司（国资委直属央企）持股比例达 9.46% ， 这一持股比例自 2021 年公司上市以来保持稳定。其他机构投资者中还包括高瓴资本、红杉资本、IDG 资本等头 部风投机构，形成“长线资本+产业资本”的组合；外资机构持仓占比接近 5%，先锋领航、贝莱德等国际资管 巨头均将其纳入港股科技股核心配置。

百融云创的核心管理团队兼具金融行业洞见、技术研发实力与全球化视野，核心成员平均从业年限超过 15 年。公司董事长兼 CEO 张韶峰拥有清华大学电子工程硕士背景，兼具技术研发与企业管理双重经验，曾主导百 分点科技金融事业部从数据挖掘到商业化落地的全流程实践，并于 2014 年创立百融云创，成功推动公司于 2021 年登陆港交所。其逾 20 年的行业深耕，奠定了公司在 AI 金融赛道的领先地位。百融云的高管团队具备“技术 +商业+资本”的复合型人才结构，确保了百融云创在 AI 技术代际变革中持续保持领先优势。

1.3 财务状况与主营构成

经营业绩稳健增长，2022 年归母净利润扭亏为盈。盈利能力方面，公司营业总收入从 2019 年的 12.62 亿元 增长至 2023 年的 26.81 亿元，复合增速 16%；归母净利润经历了从 2019 年到 2021 年的负值后，在 2022 年实 现扭亏为盈，达到 2.40 亿元；并在 2023 年实现 42%的大幅增长。2024 年上半年，公司实现营业收入 13. 21 亿 元，同比增长 6%；调整后净利润 1.97 亿元，同比下降 13%。

公司毛利润近年来稳定增长，且毛利率持续维持高位。2023 年实现毛利润 19.55 亿元，同比增长 32% ，毛 利率达 73%，较 2022 年提升 1 个百分点；2024 年上半年延续高毛利优势，毛利润达 9.67 亿元，毛利率同比提 升 0.8 个百分点至 73.2%，主因标准化产品占比提升及 AI 模型复用带来的成本优化。盈利质量方面，经调整净利润连续四年保持双位数增长，2023 年达 3.75 亿元，同比增长 28%；2024 年上半年经调整净利润为 1.97 亿元， 虽受研发投入扩张（同比+18.6%）及股权激励费用计提影响同比下滑 12.9%，但若剔除一次性因素，经营性利 润同比仍增长 7.3%，能够验证业务内生增长韧性。

公司各业务板块协同发展，MaaS 业务作为压舱石保证现金流，BaaS 业务驱动第二增长曲线领涨未来。截 止 2023 年末，作为“压舱石”的 MaaS 业务实现营收 8.91 亿元，同比增长 17%，核心客户数从 2022 年的 187 家增至 213 家，核心客户平均收入提升 3%至 350 万元，客户留存率高达 99%，验证其决策式 AI 技术在智能风 控与资质评估领域的深度渗透能力。 BaaS 业务成为核心增长引擎，截止 2023 年末，BaaS-金融行业云收入达 11.85 亿元，同比大幅增长 59%， 营收占比从 36%跃升至 44%，主要受益于促成的资产交易规模同比扩张 93%至 531.3 亿元，叠加技术服务费率 稳定在 2.25%的良性循环；保险行业云收入 6.05 亿元，同比增长 10%，在“报行合一”政策压缩佣金率的背景 下，通过促成总保费规模同比提升 56%至 33.3 亿元，展现业务韧性并超越行业增速。整体来看，截止 2024H1， MaaS 业务、Baas-金融行业云、Baas-保险行业云业务的营业占比分别为 32%、45%、24%。结构优化成效显著， MaaS 与 BaaS 两大业务“技术赋能-规模扩张-数据反哺”的飞轮效应已然形成，为多场景商业化奠定基础。

得益于逐步建立的规模化优势，公司的成本管控呈现“总量扩张但费率优化”的特征。费用结构方面，截 止 2023 年末，销售成本达 7.26 亿元，同比增长 27%，主因 BaaS 保险行业云佣金分成及数据分析服务调用量增 长。由于营收增速更快（同比增速 31%），除研发外的三项费用（管理/销售/财务）占营收比重同比下降 2 个百 分点至 50%，较 2019 年约优化了 15 个百分点。研发投入方面，2023 年研发费用达 3.79 亿元，同比增长 2%， 占营收比重降至 14%，主要因 AI 大模型技术复用率提升（如 VoiceGPT 日均调用量+35%）及机器学习平台自 动化降低边际开发成本，2024 上半年公司的研发费用占营收比重新回升至 17%。

综上，公司通过“技术降本+结构优化”实现费用与增长的动态平衡。尽管销售成本随业务扩张刚性上 升，但费用率持续下行（2019-2023 年复合增速 5.2%），且研发投入绝对值保持高位（2021-2023 年累计超 10 亿元）。未来，随着 MaaS 模型调用量规模化及 BaaS 业务标准化程度提升，单位成本有望进一步摊薄，前置 研发投入将加速转化为收入端动能，支撑毛利率长期稳定于 70%以上高位。

二、公司的商业模式和增长前景

公司以 MaaS 业务（Model-as-a-Service）作为压舱石保证现金流，以 BaaS 业务（Business-as-a-Service）为 第二增长曲线打开未来增长空间。截至 2024 年上半年，MaaS 收入贡献占比约 32%，BaaS 业务收入贡献占比约 68%。

2.1 业务模式与产品形态

2.1.1MaaS 业务

MaaS 业务作为公司业绩的基本盘，持续创造稳定现金流。2022~2024H，MaaS 业务创收分别为 7.60 亿元、 8.91 亿元、4.21 亿元。 MaaS 业务是公司最早的业务板块，也是目前占公司盈利最高的业务。百融云创的 MaaS 业务始于 2014 年 公司创立之初，核心是以决策式 AI 技术，如逻辑回归、XGBoost 机器学习模型等，帮助客户在信贷、财富等场 景中开展智能决策。通过分析用户的风险、需求和资质，将商业机构“了解你的客户”（KYC）和“了解你的 产品”（KYP）的过程数字化。 主要服务形式：基于云平台产品，通过 API 接口方式向金融机构客户提供调用服务。客户在自身的 IT 基 础架构上，可通过标准化的 API 自由调用百融 MaaS 云平台的各类模型，包括调用现成模型产品直接用于产业 应用，或在大模型基础上“微调”出适合自己的产品。平台通过密钥比对进行匹配，通过模型分析和计算，将 输出结果反馈给客户。金融机构利用这种方式，可以快速对自己的用户进行 KYC 和 KYP 评估。而针对基础 IT 架构比较薄弱的中小金融机构，百融还可以提供完整的业务解决方案。

客户及业务场景：公司已经将业务拓展到包括银行、消费金融公司、保险公司等各类客户，覆盖机构客户 数达到 7000 家，根据客户的不同需求，开发了针对信贷、保险等领域特定场景的云服务产品。主要的应用场 景至少包括以下几类：1）贷前风控：帮助金融机构对信贷客户进行资质评估，分析客户的数据，判断其信用 状况和违约风险，辅助机构决定是否给予贷款以及贷款额度和利率等。2）贷后管理：对逾期客户进行风险评 估和催收策略制定，通过分析客户的还款意愿和还款能力，制定个性化的催收方案，提高催收效率，降低不良 贷款率。3）寿险及车险风险管理：评估保险客户的风险状况，例如在寿险中评估投保人的健康风险和预期寿 命，在车险中评估车辆风险状况、驾驶员的驾驶风险等，从而合理制订保险费率、核保等。4）资质意愿评 估：对客户的身份验证、分析模型、行为评分等，了解客户的真实身份和业务办理意愿，防止欺诈等风险，确 保金融业务的合规性和安全性。 收入和盈利模式：MaaS 业务主要是按照调用量收费，少部分收入来自于包年和项目制。MaaS 业务主要面 向的是与金融有关的业务需求，公司会采用“先落地、再扩张”的策略逐步积累和拓展 B 端客户，一方面提供 多款免费好用产品吸引客户，建立初步关系后进行多产品的交叉营销，不断深入丰富产品线，提升核心客户的 ARPU，做大收入规模，在建立业务关系之后，百融云的客户粘性往往较高，截至 2024 年上半年，百融云创的 AI 技术与服务已经覆盖了 7000 家机构客户，其中 MaaS 业务核心客户数达 165 家，同比增长 13%；核心客户 留存率 96%，连续多年超过 95%。 MaaS 业务的收入主要由核心客户所贡献，2022~2024H1，核心客户收入占业务板块收入的 83.6%/83.5%/78. 2%，核心客户 ARPU 达到 3.40/3.50/2.00 百万元，核心客户数达到 187/213/165 家，核心客户定义为年初至今各 自为本公司贡献总收入人民币 30 万元以上的付费客户。

2.1.2BaaS 业务

BaaS 业务是公司目前最具成长潜力的业务，创收占比已经超过 MaaS 业务。公司的 BaaS 业务是基于生成 式 AI 技术，通过自主研发的 AIVoiceGPT 来帮助机构实现智能营销和智能运营。公司的 BaaS 业务在 2021~2024H 分别实现收入 4.64 亿元、12.95 亿元、17.90 亿元、9.00 亿元，目前该业务分为金融行业云和保险行业云两个主 要的模块，其中金融行业云业务在 2022 年开始形成收入规模，但增长速度非常之快，金融云在 BaaS 业务中收 入占比已经达到 65%以上。

1）金融行业云

2022~2024H1，金融行业云板块的收入分别为 7.46 亿元、11.85 亿元、5.89 亿元，促成的资产交易规模分别 为 274.80 亿元、531.30 亿元、261.50 亿元，服务费率分别为 2.7%/2.2%/2.3%。 BaaS 金融行业云基于 MaaS 的累积优势对用户进行精准画像、分层并匹配策略，并利用 AIGC 高效获取 增量用户的同时运营存量用户，帮助银行、消金、互金、证券、财富管理机构盘活资产。在新客营销方面，通 过广告投入打造百融云品牌认知，持续沉淀用户，帮助金融机构触达 C 端用户；在老客运营方面，通过对存量 用户数据分析，再运用 AI 技术执行相应的营销策略，并帮助机构实现营销过程的动态监测和反馈。

金融行业云的运营模式如下： 一是通过精准定位目标客群为金融机构降低获客成本。通过信息流等渠道获取并持续沉淀自身用户，提升 百融云的品牌认知。公司在 MaaS 业务积累的数据标签优势基础上，利用 AI 技术对金融机构的潜在客户数据进 行深入分析，例如分析客户的年龄、收入、金融需求、贷款行为等多维度信息，帮助金融机构精准定位合适的 潜在客户群体，从而降低机构触达客户的成本。或者是借助决策式 AI 持续监测老客户的行为数据，包括交易记 录、登录频率、产品使用情况等，分析客户的行为模式和需求变化，识别出那些活跃度下降或有潜在流失风险 的老客户。 二是利用生成式 AI制作营销方案和内容，提升客户运营效率。随着语料的积累，公司的 VoiceGPT 调教效 果逐步增强，能够根据不同客群的特点和需求，生成个性化的营销方案，并通过多种渠道，如短信、社交媒体、 电子邮件等，将这些个性化的营销信息精准推送给目标客户。或者是基于对老客户的分析洞察，运用生成式 AI 为每个客户定制专属的激活策略。比如对于长时间未使用某项金融服务的客户，通过智能语音机器人或个性化 短信发送专属的优惠活动、产品升级信息或个性化的理财建议等，吸引客户重新关注并使用金融机构的服务。

2）保险行业云

2021~2024H1，保险行业云板块的收入分别为 4.64 亿元、5.49 亿元、6.05 亿元、3.11 亿元，促成的首年保 费规模分别为 8.47 亿元、11.33 亿元、19.53 亿元、19.05 亿元，促成的续期保费规模分别为 6.73 亿元、10.00亿元、13.78 亿元、9.68 亿元。 公司的保险行业云是通过“日月保盒”应用赋能保险经纪人，为经纪人提供包括客户关系管理、人才管理 以及签单自动化流程在内的多项展业工具。BaaS 保险行业云在全国 30 多个城市拥有近 100 个分支。整个流程 是，通过决策式 AI 分析用户，然后通过生成式 AI 匹配保险产品，并由线下经纪人团队执行并沉淀用户，完成 交易转化。 百融云拥有黎明保险经纪公司这张保险中介牌照。公司销售的保险产品以客单价较高的产品为主，区别于 纯粹的互联网平台线上销售产品，而是将科技能力主要用于对保险经纪人/代理人的辅助上。

公司的“日月保盒”是保险行业云业务的核心，日月保盒的功能模块主要包括：潜在客户剖析及保险产品 推荐、客户关系管理、保单管理、培训及发展等。

保险行业云的收入模式为向保险公司收取销售佣金及服务费，通常按照促成保费规模的一定比例计算，其 成本端为向经纪人支付的保险分佣，也是按照保费的一定比例计算。目前公司的平台沉淀了约 5800 名经纪人， 寿险保单的续保率能够达到 95%以上，说明公司的科技赋能效果有较好的表现。

2.2 市场空间与增长路径

一方面，公司业务发展首先受益于信贷和财富管理两大业务市场的持续增长，在金融机构客户的数字化转 型中将有源源不断的市场需求为公司业务创新提供新的机遇；另一方面，公司的主营业务也将持续受益于数字 经济和人工智能行业的发展趋势，成为数字经济和数据要素产业的重要力量。

2.2.2 金融业务数字化转型

中国消费金融行业正在迎来新一轮发展机遇，从高速增长转向高质量发展阶段需要数字化转型的赋能。根 据央行数据，2023 年末普惠金融贷款余额达 29.4 万亿元，同比增速 23.5%，连续五年保持两位数增长，为消费 金融发展奠定坚实基础；同期消费对 GDP 贡献率达 82.5%创十年新高，拉动经济增长 4.3 个百分点，远超十年 均值，显示消费已成为经济主引擎之一。在房地产开发投资同比下降 10.1%的背景下，政策引导行业转向"租购 并举"新模式，地方财政改革进一步凸显内需战略地位。另外，值得关注的是，我国消费信贷余额占 GDP 比重 仅 23.7%，与美国 78.3%、日韩 40%+的水平差距显著，若达到中等发达国家水平，市场规模将扩容超 100%。 当前消费复苏与技术创新形成共振，叠加政策支持构建"双循环"新发展格局，行业正从高速增长转向高质量发 展阶段，未来十年有望形成数十万亿级增量市场。

中国财富管理行业正迎来结构性增长机遇，长期资金入市为行业打开增量空间。根据《2024 中国银行个人 金融全球资产配置白皮书》，我国已经形成银行理财、公募基金、保险、信托、私募基金和私募资管六大主要 资产管理板块，国内资产管理总规模已达 149 万亿元，过去十年产品数量和规模分别激增 6.22 倍和 2.36 倍，稳居全球第二大财富管理市场。随着居民可支配收入增长（2023 年人均达 3.7 万元，同比+6.3%），高净值人群数 量突破 316 万（招行《2023 中国私人财富报告》）。政策层面，随着《关于推动中长期资金入市工作的实施方 案》等政策明确提出，通过优化考核机制、提升权益配置比例等举措，引导商业保险资金、社保基金、养老金、 企业年金等长期资金加大入市力度，行业有望形成“资金入市—市场扩容—服务升级”的良性循环，推动财富 管理规模与质量双提升。

同时，从 AI 部署层面来看，金融行业的场景有着显著优势。原因主要有以下两点：1）数据优势：数据是 AI 的核心生产要素，其质量直接决定模型效能。金融行业日均产生万亿级结构化数据，涵盖交易、用户行 为、市场动态等场景，标准化标签体系使预处理成本降低 70%。数据连续性强、更新频率高，支持 AI 模型 T+1 高频迭代，训练效率领先其他领域 40%，为智能风控、量化交易等场景提供核心竞争力。据中研网数据， 2023 年中国金融大数据市场达 29.7 亿美元，预计将在 2027 年增长至 64.6 亿美元。2）政策利好：在政策驱动 下，中国金融行业数字化转型全面提速。《金融科技（FinTech）发展规划（2022—2025 年）》、《关于银行 业保险业数字化转型的指导意见》等政策引导头部机构完善 IT 基础设施，持续加大云计算、大数据等领域投 入。Wind 数据显示，2023 年券商 IT 投资额达 430.3 亿元，IT 投入占比从 2016 年的 3.16%跃升至 10.6%，创 历史新高。这种高强度投入为 AI 技术落地提供了坚实算力底座，推动金融机构数字化能力从单点突破转向体 系化升级。

2.2.2 数据产业的持续发展

公司的主营业务持续受益于数字经济和人工智能行业的发展趋势。2024 年 4 月 29 日，国家发改委、国家 数据局印发《数字经济 2024 年工作要点》，提出加快构建数据基础制度，推动落实‘数据二十条’，加大公共 数据开发开放力度，释放数据要素价值。2024 年 7 月 2 日，工信部等四部门印发《国家人工智能产业综合标准 化体系建设指南(2024 版）》并提出，到 2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准 和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。根据彭博智库最新报告显示，预计 生成式 AI 市场规模（以营收换算）将在 2032 年扩大至 1.3 万亿美元，相比 2022 年的 400 亿美元呈现暴涨态 势，这十年间的生成式 AI 市场年复合增长率将高达 42%。此外，国内加大拉动内需和对消费的提振也将有利于 我们的客户拓展。2024 年 6 月 13 日，国家发改委等部门印发《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》， 明确提出促进消费提质升级，推动科技成果在消费领域加快应用，进一步培育和壮大餐饮、文旅、体育、购物等领域的消费新增长点。 行业预测：2030 数据产业规模将达到 7.5 万亿。2024 年 8 月 27 日，在数博会的配套活动上，我国首份《数 据产业图谱（2024）》正式发布，该图谱首次展示了我国数据产业的基本含义、构成、主体、特征，显示了我国 数据产业的发展现状和巨大潜能。数据产业由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等五大要 素构成。其中，数据资源是指以电子或者其他方式记录的，可以被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始 数据及其衍生物。根据《数据产业图谱（2024）》，2020 年全国数据产业规模为 1 万亿元，2023 年数据产业规 模达 2 万亿，2020-2023 年均增长率为 25%。预计 2024~2030 年均增长率继续保持 20%以上，2030 数据产业规 模将达到 7.5 万亿。

政策目标：到 2029 年，数据产业规模年均复合增长率超过 15%。据 C114 通信网，2024 年 12 月 30 日， 国家发展改革委、国家数据局、教育部、财政部、金融监管总局、中国证监会共六部门联合印发的《关于促进 数据产业高质量发展的指导意见》正式对外公布。“意见”指出，数据产业是利用现代信息技术对数据资源进 行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利 用、安全治理和数据基础设施建设等。发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素 的数字经济的重要举措，是推进国家大数据战略、加快建设数字中国的重要支撑。总体要求提到，到 2029 年， 数据产业规模年均复合增长率超过 15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据 产品和服务供给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批具有国际竞争力的数据企业， 数据产业综合实力显著增强，区域聚集和协同发展格局基本形成。

2.2.3 主营业务的增长策略

百融云的 MaaS 业务增长策略“优化客户结构，先落地再扩张”，本质是通过聚焦高价值客户实现可持续增 长，在金融机构数字化转型进入深水区的背景下，该策略的逻辑在于：首先，头部机构具备更强的技术适配能 力和付费意愿，其数字化需求复杂度高，单点突破后可通过模块化产品组合实现场景渗透。其次，可以通过技 术中台叠加行业解决方案的模式，实现标杆案例的持续复用，从而显著降低边际成本，为后续向腰部客户扩展 奠定基础，该种增长路径既保障了当前收入稳定性，又构建了长期增长壁垒。

百融云 BaaS 业务以"优先扩大规模，抢占先发优势"为战略核心，其增长逻辑源于金融机构数字化转型的 迫切需求与生成式 AI技术的规模化应用潜力。在金融领域，2024 年上半年 BaaS 金融行业云收入达 5.89 亿元， 同比增长 19.79%，促成交易规模突破 261.5 亿元，同比激增 22.99%，验证了技术驱动下的业务扩张能力。通过 "标准化产品+定制化服务"双轮驱动，BaaS 业务已覆盖数十家机构客户，并形成标杆案例库。同时，公司依托生 成式 AI 技术优势，将智能语音交互（VoiceGPT）时延压缩至 200 毫秒以内（行业均值 1 秒以上），结合 3D 数 字人技术开发商业化版本，成功切入银行厅堂服务、零售导购等多元场景，推动非金融类客户数量及收入占比 提升。随着金融科技投入持续增长，BaaS 业务通过跨行业复制能力与技术复用性，加速构建先发优势。这种策 略既符合云服务行业"赢家通吃"的竞争格局，又通过规模效应摊薄研发成本，为后续向智能财富管理、电商、人 力等垂直场景延伸奠定基础。

2.3 竞争格局与公司优势

金融大数据分析及 AI 智能营销领域市场格局呈现分散特征，行业尚处发展早期阶段。当前金融机构数字化 水平与产品服务优化仍存在较大提升空间，众多独立数据服务商及 AI 应用层企业依托技术能力对接外部数据 源，通过持续展业积累数据标签体系构建核心竞争力。 作为行业头部企业，百融云创在独立金融数据服务市场占据领先地位，其差异化优势体现在：1）持牌金融 机构服务经验深厚，客群基础扎实；2）多年积累下形成了领先于同行的场景化算法研发能力、生成式 AI 商业 化能力、技术工程化能力等；3）合规体系完善，数据治理能力领先，在监管趋严与数据治理体系完善背景下， 竞争壁垒持续强化。根据弗若斯特沙利文数据，公司以 8.7%的市占率位列 2019 年行业首位，2020 年进一步提 升至 9%，连续两年稳居行业第一梯队。

2.3.1 先发优势奠定客户基础

公司自 2014 年成立以来，率先布局金融行业数智化转型赛道，属于在业内较早开始与持牌金融机构开展业 务的独立第三方科技公司。因此，在服务金融机构方面积累了较为深厚的展业经验，逐步形成了全方位的客户 基础；截至 2024 年中，公司已经累计服务超过 7000 家金融机构，涵盖六大国有银行、12 家股份行、区域性银 行及保险公司，其客户不仅包括头部金融机构，还涉及互联网公司，渗透至小微企业、消费金融等领域。 通常而言，金融机构的 BD 周期较长，且越是大型的机构，BD 周期越长，因此公司在早期拓客过程中坚持 采用“先落地、再扩张”的策略，通过免费提供一些初级的产品模块、提供系统搭建支持和联合建模等服务， 逐步将公司的服务和产品融入客户的业务流程之中。一旦建立起长期的合作关系，金融机构客户的粘性相对较 高，并且随着服务的深度和广度不断加强，百融云总能第一时间发现新的市场需求和业务需求，再通过稳定可 持续的调用量和交叉营销的模式去持续产生收入。截至 2024 年上半年，公司已经覆盖有 10 亿+的用户数，7000+ 的机构数，日均调用量超 3 亿次，核心客户留存率高达 96%，调研客户整体满意度达到 97%。

百融云与头部客户合作的年限较长，各类解决方案嵌入客户业务流程，已经形成较高的迁移成本，构建起 包括金融机构、数据服务商在内的产业闭环，具备一定的排他性。这种先发优势和客群深度共同构建的壁垒，使得公司在行业中形成“滚雪球”效应，随着时间的推移，其行业理解的深度与广度还在持续提升，竞争对手 追赶难度继续增长。

2.3.2 数据资产形成要素壁垒

百融云创依托体系化数据标签体系及智能建模能力，将多维度客户数据转化为高精度用户洞察，形成数据 资产的全链路价值闭环。其核心优势在于：依托跨场景数据积累构建的数百个智能决策模型，已覆盖信用卡审 批、消费金融定价等全金融服务场景，实现从数据沉淀到商业价值的闭环转化；具体而言，公司多年积累的数 据优势体现在数据及数据标签量、数据的多样性以及对数据安全的保障等方面，而百融云强大的分析能力也能 够使得数据资产的价值充分发挥。 1）数据及数据标签量：根据招股书披露，截至 2020 年 9 月 30 日，公司数据库涵盖超过 8 亿个唯一加密查 询密钥，存储总量达 1.8PB，日处理能力约 2TB。从数据类型看，公司数据资产可分为个人信息与数据标签两大 维度，其中数据标签构成风险评估及营销服务的核心基础。具体而言，数据标签体系包含用户社会行为模式、 金融行为偏好、验证结果及多维评分等关键指标，其生成机制采用机器学习结合人工监督的混合标注模式，通 过持续算法训练实现标注效率与标签精度的双重提升，最终转化为精准的预测能力输出。 2）数据的多样性：公司有三类数据源，第一类数据是在服务过程中从客户处获取的加密个人信息，百融云 对该信息有取阅、储存、整合、处理以及分析的权限，直至储存期限届满（一般为五年），服务期满后若无续 约，则需要删除有关个人信息，但在处理分析过程中，公司会以数据标签形式积累大量对用户的洞察。第二类 数据是公司自身平台积累的用户信息，例如黎明保险平台的终端用户授权信息等。第三类数据是从第三方合作 伙伴取得。 3）数据的安全性：公司搭建了完备的数据安全架构，一方面建立了集中式的数据处理平台，采用 Hadoop 数据库架构以支持前端性能要求，另一方面在租赁的两个数据中心搭建了独立的私有云环境，此外，公司拟建 立灾备中心进一步提高安全保障能力。公司的发展经历了互联网金融行业监管不断加强的过程，由于在成立之 初就致力于服务持牌金融机构，对客户的资质和上下游数据应用方的准入机制把控较严格，比如要求金融机构 客户或第三方数据合作伙伴确保其已获取客户的个人数据的充分授权，否则公司有权要求赔偿或终止协议等。 通过诸多保障措施，公司在金融科技行业变迁的过程中经过了历史的验证。 基于上述数据层面的优势，在数据要素行业得到政策支持的大环境下，公司的数据资产价值有望增加。2024 年，国家数据局等部门联合印发《数据要素三年行动计划（2024~2026 年）》，提出到 2026 年底，数据要素应 用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造 300 个以上示范性强、显示度高、 带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过 20%。其中聚焦金融服务、科技创新、商贸流通等 12 个行业 和领域，明确发挥数据要素价值的典型场景，推动启动数据要素潜能。

2.3.3 技术创新能力稳步提升

自公司成立以来，百融云在核心管理层的带领下已经建立了技术为本的公司文化。公司多年以来在研发方 面持续投入，近两年在 AI 及智能语音合成系统方面取得长足进步。 财务数据显示，2019 年至 2024 年上半年，公司已累计投入至少 16.4 亿元的研发费用，形成了以决策式 AI 和生成式 AI 为基础的技术优势，2021 年以来研发费用率平均为 16.2%。2014 年，百融云以发展决策式 AI 起 家，2017 年底，公司开始着手立项生成式 AI 研究，2021 年启动生成式 AI 业务的商业化，并在后续两三年内实现了包括信贷、财富管理、保险、小微、电商、租赁、招聘等在内的多场景应用。 2023 年，公司发布两个大语言模型，包括适用于金融垂直行业场景的 BR-LLM 和适用于自动编程的 BRCoder。目前我们已经完成了百融大模型技术全栈建设，建成了分布式训练和推理框架，覆盖从大模型预训练、 微调、对齐、到部署工程优化，极大地压缩了生成式模型的训练、迭代和推理成本。 2024 年上半年，公司成功将智能语音应用与大模型相结合，将完全基于大模型的交互时延压缩在 500 毫秒 之内，低于同业的 1 秒以上；同时，通过纯自研，百融云的智能语音大模型进一步迭代出支持情感识别和情感 语音输出的功能。 目前百融云自主构建了以大模型建设的全流程技术栈，包括预训练、微调、对齐和应用开发平台。其中， 百融云生成式 AI 的应用媒介包括四大产品形态，分别是 AI 文本机器人、AI 语音机器人、数智人、全媒体智能 创造平台。在场景化能力方面，以金融领域而言，2023 年百融云创促成了 550 亿金融资产交易，2024 年大概能 产生 800 亿金融资产交易，每天有 8500 万条真实的对客对话。

编辑：火腿肠