2025年合合信息研究报告：全球领先的产品型公司，AI时代迎来发展新机遇

1. 从文字识别出发，全球领先的产品型 AI 公司

公司成立于 2006 年，主要为全球 C 端用户及多元行业 B 端客户提供 AI 产 品与服务。C 端业务方面，公司基于多年 AI 技术积累及对用户需求的深入 洞察，自主研发并成功推出了包括扫描全能王、名片全能王、启信宝在内的 一系列产品；B 端业务方面，公司将多年积累技术专业知识转化为可跨行业 复用的 B 端标准化 AI 产品，帮助客户提升效率和风险管理能力，助力客户 实现数字化与智能化的转型升级。

1.1. 2C 和 2B 产品矩阵全覆盖

1.1.1. 主要 C 端产品

（1） 扫描全能王

扫描全能王（CamScanner）是一款图像文本处理 AI 产品，其提供 端到端数字文档管理解决方案，整合文档扫描、格式转换、智能编 辑及其他 AI 功能。依托智能扫描、专业级图像增强、AI 高效编辑、 多功能共享及安全云存储等核心功能，可将智能手机和平板电脑转 化为便携式扫描仪，使用户在复杂的场景下也能够拍摄实体文档， 并转换为清晰度可媲美专业扫描仪的 PDF 或图像。扫描全能王核心 优势在于先进的文字识别和认知技术，能适配不同场景，同时提供 跨设备同步及协作工具。这些创新功能使扫描全能王成为全面的个 人及专业文档管理中心，通过技术创新不断重塑用户体验。

（2） 名片全能王

名片全能王（CamCard）是一款商务社交 AI 产品，利用先进的图像 处理和文本智能技术，可将即使在复杂场景中拍摄的实体名片转化 为结构化、数字化的联系人记录。凭借一键保存功能，让职业社交 更高效。该产品支持批量扫描名片，并提供智能联系人管理、跨设 备同步以及通过社交平台和信息工具进行多渠道共享等增值功能。

（3） 启信宝

启信宝是一款商业数据智能产品，汇总中国境内超过 3 亿家企业等 组织机构的商业数据。该平台提供超过 1,000 项结构化数据属性， 包括工商注册详情、股权结构、法律诉讼、信用违规、媒体舆情、 资产信息等。利用先进的数据挖掘和分析技术，启信宝提供广泛的 智能数据服务，如企业关系图谱、基于舆情和语义的媒体追踪、风 险预警（如经营异常、诉讼记录）、知识产权洞察（商标和专利数据） 以及深度分析报告，包括信用概况、高管和投资信息披露以及股东 结构分析等。

1.1.2. 主要 B 端产品

（1） TextIn

TextIn 定位为智能文本处理企业级 AI 产品线，旨在为企业和开发人 员提供可扩展的高性能文字识别功能。TextIn 采用标准化的模块设 计，提供多种专用工具以应对各类场景，客户可根据具体需求选择 功能模块，包括通用识别、卡证识别、票据识别、图像智能处理、 文档格式转换、AIGC 安全、大模型加速器等功能。

（2） 启信慧眼

启信慧眼定位为商业数据驱动智能决策的企业级 AI 产品线，依托 对客户场景的深度理解与自主核心技术，以公司自研的企业数据基 础设施为支撑，为特定商业应用提供标准化解决方案。该平台融合 大数据分析、大规模关系图计算、知识图谱工程及预测建模等先进 技术，精准应对多领域垂直行业场景，可从综合商业数据集中提取 多维数据标签、精准企业概况、动态风险指标及可操作预测模型。 启信慧眼已广泛应用于投资尽职调查、风险管理、合规审计等核心 业务环节，显著提升企业尽职调查效率与自动化风险检测准确率。

1.2. 从文字识别技术出发，构筑产品壁垒

公司成立于 2006 年，在公司发展早期，2006-2009 年主要为公司沉淀文字 识别的核心技术，打造文字识别技术壁垒时期，后续公司逐步开发了 C 端 产品及 B 端服务矩阵。 在文字识别 C 端 APP 领域，2009 年-2010 年，公司名片全能王、扫描全能 王两款以文字识别和图像处理技术为核心的 APP 相继上线。2016 年，公司 将深度学习算法、自然语言处理技术与 OCR 技术相结合，自主研发智能文 字识别技术，大幅度提升了智能文字识别技术的性能和应用场景，并将 AI 技术落地成为产品级应用。 在文字识别 B 端企业服务领域，2016 年，公司正式成立企业级智能解决方 案事业部，布局行业头部客户，输出超过 100 种证照的 OCR 基础模块服务。 2017 年开始，公司针对不同行业复杂场景的文字识别进行更多元化的商业 化探索，加速布局智能文字识别 AI 机器人、AI 训练平台等场景化解决方 案。 在大数据领域，2015 年公司收购了企业公开数据治理服务商苏州贝尔塔。 收购后，公司利用自身强大的开发能力快速推出了启信宝 APP，作为向大 众用户提供企业信息查询及商业调查服务的平台。2016 年，公司建立内部 的大数据平台部门，有效的推动了公司大数据平台的快速发展。2017 年， 公司利用启信宝企业版 SaaS 软件快速切入商业大数据 B 端服务领域；2018 年，公司自主研发的企业知识图谱解决方案开始进行商业落地。 与传统 OCR 技术相比，公司技术适应于复杂场景的文字识别。传统的 OCR 技术针对特定场景的文字图像进行建模，受限于手工设计特征的单一表达 能力和复杂的处理流程，一旦跳出当前场景，遇到复杂场景，模型就会失效。

公司的技术创新在于： （1）针对文档图像中多种文字方向、文字重叠以及曲形印章中的文字识别等技术难题，公司研发了多项文字检测新技术，显著提升了复杂场景中任意 四边形及不规则曲线文本的检测效果。 （2）针对书写风格多样、笔迹潦草等手写体文字识别的技术难题，公司研 发了基于边缘设备的深度学习量化加速压缩等技术，大幅提高了手写文本 在复杂场景下的识别率，例如扫描全能王 APP 针对手写体文档字符平均识 别率为 97.00%。 （3）公司复杂场景的文字识别技术成功应用在多个业务场景中，例如公司 的身份证的条目识别率达 99.6%，驾驶证的条目识别率达 99.2%，增值税发 票的条目识别率达 97.7%，出租车票的条目识别率达 98.5%，相关识别技术 已成功应用在多个行业的证照审核、票据审核、发票报销等业务场景中。 （4）针对图像、表格、印章、手写印刷混合等多种元素混合的复杂版式文 档图像的版式还原难题，公司实现了包含文字识别、图表识别、印章识别、 手写识别、版式识别和还原等功能的电子文档还原，可以将文档图像转化为 word 文件，大幅提升文档图像的可编辑能力。 （5）公司解决了超大类别汉字识别模型的移动端应用技术难题，形成了高 精度低存储的大类别（超过 20,000 类）文字识别方案，实现了在低资源、 性能低的移动设备下高准确率、高效率、高稳定性的识别体验，公司 C 端 APP 扫描全能王与名片全能王在全球拥有数亿用户。

公司在 2006 年成立就将文字识别作为核心研发方向，经过多年持续对核心 技术的研发升级，将深度学习算法、NLP 技术与 OCR 技术相结合，自主研 发智能文字识别的核心算法及技术，克服了在资源受限的移动端设备上设 计兼顾性能和效率的轻量级深度学习模型等多个技术难关，在复杂场景下 的识别准确率行业领先，同时陆续推出了“图片转 Word”等创新功能，凭 借技术优势解决了全球用户在财会、行政、销售、家庭、教学等多种应用场 景下可能遇到的多国语言、多种版式、背景干扰、手写文字等识别难题，切 实解决了用户的痛点需求，因此公司的智能文字识别 C 端软件产品凭借底 层核心技术带来的较好的用户体验在全球逐步积累了百余个国家和地区的 亿级用户。同时，随着近年来用户对文档数字化管理的意识增强，用户的付 费意愿逐步提升，愿意对体验佳、有技术附加值的优质产品进行付费，推动 了公司智能文字识别 C 端软件产品收入的快速增长。 公司前期在智能文字识别领域利用 NLP 技术沉淀的“从非结构化信息中提 取结构化信息”技术能力也可以广泛应用于商业大数据领域中的非结构化 企业数据的信息提取、知识挖掘与知识图谱构建与挖掘等。2015 年，公司 利用自身技术优势快速切入商业大数据领域，以把握大数据领域的发展机 遇。 公司智能文字识别、商业大数据领域的核心技术不仅在个人用户方面有丰 富的落地应用场景，多种行业 B 端客户也存在大量数字化、智能化转型的 需求，在“加快数字化发展、建设数字中国”的国家政策驱动下，各类企业 及政府客户逐步拥抱人工智能及大数据技术服务。公司凭借 AI 和大数据核 心技术优势及强大研发实力、丰富的多元行业应用经验与高质量的客户服 务，B 端服务收入持续增长。

公司智能文字识别技术全流领先。公司早在 2012 年即被谷歌评为“全球顶 尖开发者（Google Play Top Developer）”。在 2019 年的国际文档分析识别大 会（ICDAR）中，公司研发团队取得表格识别竞赛的冠军，并与华南理工大 学团队联合取得票据识别竞赛的冠军，其中票据识别竞赛的识别对象是购 物票据，包含票面质量模糊、格式不统一、票据局部损坏等真实商业场景会 遇到的识别难题，表格识别竞赛是将工作中常用的表格作为识别对象，包含 复杂的手写样本。ICDAR 票据识别及表格识别竞赛吸引了全球大量队伍参 赛，既包括百度、华为、科大讯飞、平安科技、平安财险、华南理工大学、 上海交大、华中科技大学等国内知名企业、科研机构，也包括其他众多全球 知名团队，例如 Lenovo Research、韩国互联网集团 LINE 旗下的 Clova AI、 美国财税软件集团 Intuit、德国罗斯托克大学的 CITlab、阿联酋的国家级人 工智能研究院 IIAI（Inception Institute of Artificial Intelligence）、日本的人文 开放数据中心、巴西的 Neural Mind 等多个国家团队。 在 2020 年国际模式识别旗舰会议（ICPR）中，公司研发团队与华南理工大 学、联想研究院团队合作，在信息图表识别竞赛的 7 大任务 14 个子任务中 获得 11 项第一。ICPR 是国际模式识别学会（International Association for Pattern Recognition，IAPR）召开的国际人工智能与模式识别领域的旗舰会 议。 在 2023 年国际文档分析识别大会（ICDAR）的文本图像篡改检测算法竞赛 （Competition On Detecting Tampered Text in Images）中，公司研发团队取得 文本篡改检测任务（Text Manipulation Detection）的冠军。该项竞赛聚焦真 实场景下的文本图像篡改检测问题，面临篡改手段多样、篡改痕迹微弱、篡 改文本与邻近文本高度相似等技术难点，同时文档版面的复杂化、文本内容 的多样化亦加大了篡改检测实施的难度。

公司已研发了基于深度学习的图像篡改检测技术及相应的系统，融合了SRM、BayarConv、ELA 等方法以提升 Tamper Detector 性能，综合 RGB 域、 频域及噪声域存在痕迹的篡改，捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，可 检测出擦除、重打印文本、复制、移动、拼接等多种篡改形式，并进行针对 性的处理，在提高对篡改区域检测率的同时，防止误判，从而降低系统在实 际落地应用中的成本。该技术有利于提升文档图像内容的安全性与可靠性， 降低图像造假带来的潜在风险与损失，已在银行、保险和制造业等多种行业 进行落地应用。 2023 年 5 月，公司加入中国信通院牵头的《文档图像篡改检测标准》制定 工作，该项标准将确立文档图像篡改检测技术的行业标准、为 AI 视觉图像 行业健康发展提供指引，由中国图象图形学学会、中国科学技术大学等业内 知名机构联合编制。 根据公司招股书援引中国科学院上海科技查新咨询中心 2020 年出具的《科 技项目咨询报告》（编号 20201410），公司自主研发的“基于人工智能的复 杂多场景文档图像识别与理解关键技术及应用”项目具有新颖性，国内外公 开文献中未见与该项目技术特点完全相同的技术公开；经其分析，该项目综 合技术达到国内领先水平，其中票据文字检测技术达到国际先进水平。

根据公司招股书援引中国合格评定国家认可委员会（China National Accreditation Service forConformity Assessment 英文缩写为：CNAS）认可的 检测实验室（NO.CNASL8192）2020 年出具的一系列《软件测试报告》：（1） 名片全能王 APP 针对常规的多语言名片的字符识别率平均值为 99.43%，名 片识别对象包括简体中文、繁体中文、英文、日文、韩文及西欧语言；（2） 扫描全能王 APP 针对常规的印刷体文档字符平均识别率为 99.77%，手写体 文档字符平均识别率为 97.00%。 公司深耕大数据挖掘和知识图谱技术。2015 年，公司开始布局大数据产业 的商业大数据细分领域，利用前期积累的深度学习、NLP等AI技术的积淀， 拓展知识图谱及大数据挖掘技术。公司内部的大数据底层平台快速成熟化， 2018 年，公司自主研发的企业知识图谱解决方案开始进行商业落地；2019 年，商业大数据量已突破 700 亿条，汇集中国境内 2.1 亿家企业等组织机 构；2020 年，商业大数据量已突破 1,000 亿条，汇集中国境内 2.3 亿家企业 等组织机构；2023 年，商业大数据量已突破 2,000 亿条，汇集中国境内超过 3 亿家企业等组织机构。

公司在行业通用技术的基础上进行了大量的技术创新，包括自研算法模型 的代码编写、模型训练、参数调节、场景验证等工作，商业大数据搜索与分 析技术、多源异构的超大规模动态知识图谱构建技术、超大规模知识图谱推 理与挖掘技术是公司凭借多年技术研发活动中积累的自主研发的算法模型、 C 端产品和 B 端服务开发中沉淀的专有技术，在不同行业的业务场景下实 现商用级别的广泛应用，在行业内具有领先性。

1.3. 股权结构稳定，制定 2025 年股权激励计划彰显未来发展信 心

公司实控人为镇立新，股权结构稳定。截至 2025 年 6 月底，镇立新持有公 司 24%的股权，是公司的实际控制人。镇立新毕业于中国科学院自动化研 究所，模式识别与智能系统博士。1989 年 7 月至 1992 年 8 月任中国石化集 团公司洞庭氮肥厂电气工程师；1995 年 4 月至 1997 年 8 月任大连海事大学 讲师；2000 年 7 月至 2009 年 9 月任摩托罗拉（中国）电子有限公司高级经 理；2008 年 11 月至 2011 年 11 月任同济大学兼职教授；2009 年 11 月至今， 就职于合合信息。现任公司董事长、总经理及法定代表人。 截至 2025 年 6 月底，其他持有公司股份占比超过 5%的为：（1）罗希平， 持有公司 5.13%股权，毕业于中国科学院自动化研究所，模式识别与智能系 统博士。2001 年 9 月至 2007 年 12 月任摩托罗拉（中国）电子有限公司工 程师；2008 年 1 月至今，就职于合合信息。现任合合信息高级算法研发工 程师、监事会主席。（2）东方富海(芜湖)股权投资基金(有限合伙) 持有公司 5.07%股权。 发布 2025 股权激励计划，彰显未来增长信心。2025 年 9 月，公司发布 2025 年限制性股票激励计划（草案），采取的激励形式为限制性股票（第二类限 制性股票），拟授予的限制性股票数量为 93.57 万股，约占公司股本总额的 0.668%。激励对象共计 166 人，授予价格为 90.42 元/股。考核 25-26 年营业 收入，25 年目标值/触发值为营收定比基数增长率不低于 35%/27%（相对 24 年同比增长 13%/6%）；26 年目标值/触发值为营收定比基数增长率不低于55%/44%（相对 24 年同比增长 30%/21%）。“基数”为公司 2022 年-2024 年 平均营业收入（即 12.04 亿元）。

2. 高毛利高成长，经营稳健

2.1. 业绩持续健康增长，产品型公司铸就业务高毛利

近三年一期，公司收入利润稳步增长。2022-2024 年以及 2025 年 1-6 月， 公司取得营业收入分别为 9.88 亿元、11.87 亿元、14.38 亿元和 8.43 亿元， 同比增长 23%、20%、21%和 23%；归母利润分别为 2.84 亿元、3.23 亿元、 4.01 亿元和 2.35 亿元，同比增长 96%、14%、24%和 7%。

得益于公司业务为产品型销售，毛利率和净利率始终维持在较高水平。 2022-2024 年以及 2025 年 1-6 月，公司毛利率分别为 83.7%、84.3%、84.3% 和 86.3%；公司净利率分别为 28.7%、27.2%、27.9%和 27.9%。分业务看， 公司智能识别系统的毛利率分别为 87%、86%、86%和 88%；大数据类业务 的毛利率分别为 69%、68%、74%和 73%。智能识别系统业务分为 C 端和 B 端，C 端产品的毛利率分别为 89%、88%、88%和 89%；B 端服务的毛利率 分别为 76%、62%、62%和 74%。我们认为，公司是一家典型的面向 C 端的 产品型公司，C 端产品的较高毛利率铸就了公司整体业务的高毛利。

2.2. 坚定投入研发，不断升级核心产品 AI 能力，三费管控合理

销售费用占比较大，三费保持较为平稳，管控合理。最近三年一期，从三费 构成上看，公司占比最高的是销售费用，销售费用率分别为 27.2%、28.2%、 29.8%和 30.9%。我们认为，公司当前销售费用占比较高主要是广告投放等 经营活动导致，目前公司付费用户还有较大的提升空间，公司根据市场环境 合理调控相关的销售费用，销售费用率维持在正常水平。同时，近三年一期， 管理费用率分别为 6.2%、6.4%、5.8%和 4.7%；研发费用率分别为 28.3%、 27.3%、27.2%和 25.5%，均保持较为平稳。

核心 AI 产品持续创新，公司研发费用保持较高水平。2022-2024 年以及 2025 年中期，公司研发费用同比增速分别为 17%、16%、21%和 28%，逐年加速。 根据公司 2025 年中报，公司重视 AI 创新，不断升级核心产品的 AI 能力： （1） 扫描全能王方面，持续加强智能扫描、文档处理的 AI 能力，为 用户提供更加专业、高效的服务。例如，进一步升级 AI 超级滤 镜，优化屏幕纹理、背景干扰的处理效果，解决光线、颜色、 形变等多种图像问题，增加清晰度，提升用户体验。在文档处 理方面，不断强化 AI 文档格式转换、AI 图片文字编辑、AI 文 档翻译等功能，使用户能够更便捷的应对紧急场景的文档处理。 此外，扫描全能王还新增及迭代了其他功能，如 AI 书籍扫描， 新增智能识别单页和对开页，提升书籍自动扫描的效率和准确 性。 （2） 名片全能王方面，公司重点关注 AI 名片识别，数字名片等。结合大模型技术，识别语言支持从 17 种扩展至 29 种，且准确率 加强，同时支持将邮件签名、文本信息等解析成联系人信息进 行保存，实现多场景下的人脉存储。数字名片方面，优化了企 业批量编辑、个人名片的个性化设计等，为商务人士提升效率。 （3） 启信宝方面，作为一款商业数据智能产品，汇集中国境内超过 3 亿家企业等组织机构的实时动态商业大数据。2025 年上半年， 公司重点加强产品功能、数据维度及应用场景。产品功能方面， 公司持续强化核心功能迭代升级，如启信风险、司法案件、招 投标、工商信息等功能。此外，新增商业快讯功能，为用户实 时推送最新商业信息，帮助用户及时了解市场动态、行业趋势 及企业资讯。数据维度方面，新增国际专利数据，满足用户对 海外知识产权查询的需求。

2.3. C 端智能文字识别产品是公司当前主要收入构成

C 端智能文字识别产品是公司当前主要收入构成，且收入占比不断提升。 公司面向 C 端的智能文字识别 APP 即扫描全能王和名片全能王是目前公司 收入的主要构成，2022-2024 年以及 2025 年 1-6 月，收入占比分别为 66%、 70%、79%和 82%。其次为大数据类业务，即商业大数据-B 端服务和 C 端 APP（启信宝），收入占比分别为 18%、16%、15%和 13%。从 2024 年年报 开始，公司主营业务收入分类口径将 APP 互联网广告收入合并至 APP 收入 中进行披露，故 2024 年之后互联网广告收入为 0。

3. AI 时代迎来崭新发展机遇

3.1. 商业模式稳定，客户覆盖全面

公司在 B 端和 C 端的业务模式有显著区别。C 端业务方面，用户可通过下 载扫描全能王、名片全能王、启信宝等公司 C 端产品，登录或注册后免费 体验基础功能。用户也可以通过购买会员的方式体验增值服务。公司主要提 供月度、半年度、年度等各类型的 VIP 会员。此外，公司基于 C 端 APP， 为各类广告客户提供广告营销服务，根据不同位置、时长、出现方式等以及 广告客户不同的需求来确定结算方式和收入。

B 端业务方面，公司主要为 B 端客户提供标准化产品，同时提供部分定制 化产品。对于标准化产品，主要通过软件许可获得收入，该等许可以永久软 件使用权的本地部署安排形式提供，或以定期收费的订阅使用形式提供。对 于定制化产品，公司根据商定的价格及实际使用情况收费。在使用公司的产 品期间提供的专业服务（如数据分析支持）涉及一次性或以项目为基准的费 用，而升级、更新及技术支持等辅助服务则在服务期内收费。

B 端业务方面，公司下游客户覆盖广泛，在不同细分业务打造了标杆性客 户。 公司智能文字识别 B 端服务的应用场景广泛，下游多种行业客户在对证照、合同、票据、报表等各类文档的分类、录入、校对、解析等人工环节流程均 有数字化转型需求，公司智能文字识别服务已在多元化的行业实现商业化 落地： 银行/证券/保险/汽车金融/融资租赁等行业：（1）多终端文档、图像信息的自 动采集，批量扫描识别多种非标准化文档；（2）对业务办理过程中繁多的证 件、纸质申请表、单据、合同进行智能识别、录入、分类、核对、手写签名 存在性判断，简化业务流程；（3）实现银行/券商远程开户、保险公司自动 核保/保全/理赔等场景,提升业务办理与审核流程的效率，减少人工审核存在 的误差。 政府：自动识别、录入各类证件、申请表格等，并与政府机构的核查系统、 申请系统等连接，无纸化办公，提升各机构间协同效率。 物流：自动识别不同版式的快递单据，并将运单信息高效录入系统，完成核 验，助力智能分拣。 制造：自动识别、录入各类合同、票据、识别编码等文件，助力数字化供应 链管理。 地产：自动识别、录入用户的房产证、不动产权证等各类证件，并完成信息 的核验，提升业务办理与审核流程的效率。

智能文字识别 B 端服务： 公司智能文字识别服务可分为 B 端基础技术服务、B 端标准化服务、B 端 场景化解决方案三种形态，技术的附加值、服务的复杂程度依次增高。一般 来说，基础技术服务、标准化服务的目标客户为中型企业、集团性企业的子 公司或者具有一定技术开发能力的企业，场景化解决方案的目标客户为付 费能力较强、要求与业务场景紧密结合的大型企业。

商业大数据 B 端服务：

1） 基础数据服务

启信宝数据 API、数据包、数据同步服务的数据源自公司汇集中国境内 超过 3 亿家企业等组织机构的超过 2000 亿条商业大数据的数据平台， 数据维度完整、更新及时且质量高。其中数据 API 是指通过 API 接口 与客户的系统对接，提供数据查询或推送的期间段服务；数据包是指为 客户查询并导出特定条件的企业数据进行单次交付的服务；数据同步服 务是指根据客户需求采取公有云或私有化等方式向客户提供工商、税务、 招投标、涉诉等多维度数据信息更新同步服务，通过公司自主研发的 FlSync 数据同步软件，可实现数据快速同步到客户本地。

2） 标准化服务

相对启信宝个人版 APP，启信宝企业版 SaaS 软件为企业客户提供更多 维度的增值服务，包括背景调查、关联关系分析、风险监控与舆情监控 等数据服务，且具有以下主要高阶功能： ① 智能搜索：支持批量查询、地图查询和海外企业查询等多维度数据 的智能搜索； ② 深度报告：支持生成下载企业信用报告、股权穿透报告等多种数据 报告； ③ 可视化关系圈分析：通过企业关系链图、董监高任职图谱等可视化 图表来展现企业间的复杂关系； ④ 风险及舆情监控：监控企业动态，帮助企业迅速响应风险预警，支 持风险级别自定义、监控数据自定义等推送规则设置； ⑤ 潜客订阅：及时捕捉目标客户释放商机的信号，监控目标客户的招 投标、新增招聘、新增域名、知识产权申请、注册资本增加、员工 人数增加等行为。 2021 年 1 月，启信宝企业版 SaaS 软件获得中国信息通信研究院与云计 算开源产业联盟共同颁发的“可信云”企业级 SaaS 服务评估认证。评 估结果显示，启信宝企业版的 SaaS 服务在数据存储的持久性、数据保 密性、用户安全性、服务资源调配能力、用户体验性能、可定制化能力、 可集成能力、客户支持、培训服务、事故响应机制和客户成功服务能力 等指标项均满足“可信云”服务要求。

3） 场景化解决方案

公司商业大数据场景化解决方案主要有企业知识图谱解决方案、商业全 景数据库服务 2 项创新业务：

① 企业知识图谱解决方案按照应用场景可分类三类：

A. 金融风险知识图谱解决方案以模型化、量化的主体行为和风险 的关联性分析为核心，深度挖掘企业潜在关联关系，包括企业 间的十大关系的查询：股权关系、对外投资关系、控制人关系、 交易关系、担保关系、集团关系、诉讼关系、地址关系、事件 关系、疑似关系。通过构建企业关联关系知识图谱对海量数据 进行数据分析，帮助客户发现隐藏在复杂网络之下的风险关系 网络和隐性关联关系，精准甄别企业客户风险，提高风控审查 的效率，切实帮助客户减少潜在损失。 招商银行是公司知识图谱业务的首个标杆客户。2018 年，招商 银行引入了由合合信息打造的金融风险知识图谱解决方案，深 度融合外部商业大数据以及银行内部数据。合合金融风险知识 图谱解决方案，技术上将实时、动态的数据进行结构化处理， 采用图论相关算法提取核心节点进行图谱计算和关联，实现实 时、灵活的风险预警与深入、广泛的客户洞察，业务上帮助银 行内部各级工作人员在信贷客户的贷款申请、信用评估、贷前 调查、审查审批、贷后检查等多个业务场景中，进行企业商业 全景数据与银行内部数据的全方面融合应用，并通过挖掘目标 企业的多种隐性关系，有效识别关联企业，防止集团客户多头 授信、过度授信、关联担保，挖掘大额度高频次交易信息，第 一时间发现交易问题，分析担保圈、担保链、互保情况，以达 到降低信贷风险，提高业务效率的目的。通过招商银行合作的 金融风险知识图谱标杆产品的成功打造，公司后续拓展了多家 金融领域客户的知识图谱业务。

B. 供应链大数据风控平台

通过企业全景大数据的整合与挖掘，帮助客户进行供应链企业 的统一风险管理，为客户提供一站式的供应链风控平台。通过 开放的 API、插件等系统对接方案，与客户内部的 OA、ERP、 招采系统等业务系统进行无缝对接，实现供应商寻源、招标、 审核、风险监控等全生命周期管理。 公司的供应链大数据风控平台在技术落地方面的优势是：公司 已经积累了成熟的技术产品方案，最快可在一周内部署上线， 各个功能模块可以独立集成在手机移动端或电脑 Web 端，可 灵活对接客户的各个业务系统，并且可与客户账号打通，方便 客户进行部门与人员的权限管理。

C. 产业洞察招商解决方案

产业洞察招商解决方案（原名称：企业信息实时分析大屏）是 公司基于知识图谱、大数据分析及挖掘的核心技术开发的创新 产品，该产品包含数据治理、精准招商名单挖掘、招商企业准 入、企业风险信息监控、企业信息全景展示等多元增值功能， 帮助政府/园区类客户提高决策的科学性和有效性，实现数字 化与智能化转型。

② 商业全景数据库服务

公司的商业全景数据库采用先进的数据库设计技术，为客户在企业 尽调、信用审核、风险监控、智能拓客、供应链管理、企业数据大 屏等方面提供全面的数据支持。商业全景数据库服务将企业内部数 据与外部商业大数据进行融合，集成数据 API 接口，实现数据同步 更新，为企业客户构建全景商业数据库。通过商业全景数据库服务，可以帮助客户构建企业商业数据资产，并和客户内部系统对接，为 客户提供实时感知企业经营变化、发现营销商机、挖掘风险信号、 完善客户画像等服务。 该产品的主要优势是：数据同步技术框架业界领先，可实现及时同 步，在高并发、大数据量更新、复杂网络环境等场景下，依然能保 证数据同步稳定性和及时性；全流程监控，确保数据准确、及时、 完整，配套可视化系统，辅助客户进行智能化决策；通过模块设计 的系统架构，可进行个性化功能的持续扩展，满足客户的个性化需 求；采用可靠的安全性设计及安全检测流程，将接口及数据传输过 程加密，保证客户数据安全。

3.2. 布局大模型应用工具，在 Agent 时代巩固先发优势

TextIn MCP Server：专为大模型下游任务打造的智能文档处理工具。公司 TextIn MCP Server 是大模型加速器产品体系中的核心服务之一，支持识别 金融文档、行业标准、科研论文、合同发票等上千种文档类型，具备以下能 力： （1） 文档类型广泛兼容：支持 PDF、Word、扫描图像、手写票据、图纸 等主流格式，覆盖政务、医疗、金融、制造等文档密集行业。 （2） 语义级识别能力：可识别手写文本、公式、密集数据表格，支持跨 页表格识别、合并单元格还原等复杂场景，适用于合同条款归档、 票据字段定位、报表数据合并等复杂任务。 （3） 支持超大文档与高并发场景：单文档最大支持 500MB，单次解析可 达 1000 页，解析速度快至 1.5 秒/100 页，离线处理 3 天可解析 500 万页。 全面兼容 MCP 标准接口，开发者只需一次集成，即可通用于多个主流大模 型体系。企业无需重构逻辑，即可将 OCR、结构化提取、语义理解等能力 注入 Agent 之中，提升 RAG 系统知识库构建、文档问答、翻译标注、工作 流自动化等场景的智能化水平。

OCR Agent：重塑大模型时代的文档智能入口。OCR Agent 并非传统意义上 的字符识别工具，而是融合 OCR、文档理解、信息抽取与结构化重建能力 的复合型智能体。其系统定位可类比为大模型智能生态中的“语义入口”，支 撑 RAG 问答系统、流程自动化引擎（如 RPA Agent）、知识建构系统（如企 业知识库）对原始文档进行高精度感知与加工。 AI agent 跨平台云资源智能管理终端。在 2025 亚马逊云科技中国峰会上， 公司发布了业内首个 AI agent 跨平台云资源智能管理终端 Chaterm，通过打 造“对话式终端管理工具”，帮助云计算从业人士实现云资源的智能化和规模化管理。目前，该产品核心代码已全面开源。工作人员只需要通过自然语言， 在操作界面对话或输入指令，就能实现开发、运维等工作的自动化，以构建 GPU 集群开发环境需求为例，原本需要花费数小时查阅文档和资料才能完 成的工作，现在十几分钟就能完成。

3.3. 公司业务下游空间宽广

智能文字识别下游快速成长。根据公司招股说明书援引 Grand View Research 报告，全球智能文字识别服务市场规模 2022 年达 106.5 亿美元，预计 2022- 2027 年复合年均增长率约 16.7%。 从下游行业应用来看，金融、物流运输的市场规模是占比最高的两个细分行 业，且增速也最快，主要由于金融、物流运输企业在业务流程方面的基础信 息化建设程度、投入意愿相对其他行业来说相对较高，在证照、单据、表格 等文档的智能录入、分类、比对、审核方面进行降本增效具有较大需求，为 智能文字识别技术的商业化快速落地带来基础。 分国别来看，2022 年，亚太区智能文字识别服务市场规模占全球比重约为 22.7%，2022-2027 年复合年均增长率预计为全球最高水平，达 19.4%。亚太 区的高速增长原因主要为：1）中国、印度等部分国家经济的高速增长，经 济活动的增长一定程度带来文档数据与信息量的增长，政府、企业对经济活 动中产生的文档进行电子化存储、数据提取、分析挖掘具有巨大需求；2） 亚太区域互联网、智能手机的高速发展推动数据量爆发式增长，智能文字识 别作为数字资产管理的关键技术，拥有巨大发展前景；3）亚太区近年来对 于 AI 技术研发、产业智能升级的重视，促使智能文字识别技术持续提升， 以及推动企业对于此服务的投入。相比北美、欧洲等发达国家和地区，亚太 区智能文字识别行业尚处于发展初期，处于高速发展时期。

根据公司招股书援引灼识咨询，2022 年，中国智能文字识别服务市场规模 为人民币 50.4 亿元，预计 2027 年市场规模将达人民币 168.9 亿元，复合年 均增长率达 27.3%，远超全球市场总增速。 商业大数据行业在国内政策、AI 技术不断发展的驱动下蓬勃发展。根据公 司招股书援引灼识咨询，2017 年，中国商业大数据服务市场规模为 131.1 亿 元，2022 年增长至 406.2 亿元。随着相关利好政策的推动、企业及政府对数 据资产管理需求的提升、应用场景的丰富成熟，预计 2022-2027 年，该市场 复合年均增长率将会保持约 20.7%的水平，2027 年市场规模达到 1,040.9 亿 元。 2020 年 4 月，我国发改委首次将数据中心明确为新基建建设的方向之一， 强调了大数据建设的重要性与战略意义。2020 年 4 月，《中共中央、国务院 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，将“数据” 列入五大生产要素范围中，并提出从推进政府数据开放共享、提升社会数据 资源价值、加强数据资源整合和安全保护三方面加快培育数据要素市场。 2021 年 3 月，我国十四五纲要提出“加快推动数字产业化，发展第三方大 数据服务产业”的目标，其点出大数据是数字经济重点产业，并提出了“推 动大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新，培育数 据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系”的要求。 2021 年 11 月，工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》，提出大数据 产业“产业保持高速增长、价值体系初步形成、产业链稳定高效、产业生态 良性发展”的四个发展目标，并强调“数据采集、标注、存储、传输、管理、 应用、安全等全生命周期产业体系统筹发展，与创新链、价值链深度融合， 新模式新业态不断涌现，形成一批技术领先、应用广泛的大数据产品和服 务。”2023 年 2 月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》 提出“到 2025 年，数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强，政务数字化智能 化水平明显提升，数字文化建设跃上新台阶，数字社会精准化普惠化便捷化 取得显著成效”，强调“释放商业数据价值潜能”。

企业及政府对数据资产管理需求不断提升。数据资产管理包括重要的三个 方向包括：数据资产分析、数据资产治理、数据资产应用，目的是实现提升 数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、持续释放数据价值。数 据治理是数据资产管理的重要组成部分。传统模式下 IT 系统中存在大量过 程数据、历史数据、临时数据、未使用数据，这类数据占用数据库大量空间； 同时企业各个部门数据标准未统一，导致大量数据重复记录，数据冗余。数 据治理则能够实现数据的梳理，以提升数据质量与标准化程度，提高数据到 数据资产的转化率，是企业及政府实现数字化转型的重要举措。 商业大数据的应用场景不断丰富成熟。目前，大数据在电信、金融等领域的 落地较为集中，逐渐向政务、工业、公检法等领域广泛渗透，应用向生产、 物流、供应链等核心业务延伸，电力、铁路、石化等实体经济领域龙头企业 不断完善自身大数据建设与治理能力，应用行业“脱虚向实”趋势明显。例 如，在政务大数据领域，2022 年，国务院办公厅发布的《全国一体化政务 大数据体系建设指南》明确了关于加强数字政府建设、加快推进全国一体化 政务大数据体系建设的决策部署；在交通旅游大数据领域，2019 年，交通 运输部发布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025 年）》； 在能源大数据领域，2022 年，国家能源局发布《能源领域深化“放管服” 改革优化营商环境实施意见》，提出“加强能源监管领域数据汇集，提升能 源监管智能化水平”；在工业大数据领域，2020 年工信部发布《关于工业大 数据发展的指导意见》。各行各业逐步意识到大数据应用对业务发展的促进 作用，下游应用场景的快速增长推动着大数据行业的发展。

第三方企业征信机构在社会信用体系建设发挥愈加重要的作用。近几年我 国政府愈加重视第三方征信在社会信用体系建设的重要作用，发布多项支 持政策：2018 年 2 月国家发改委办公厅发出《关于充分发挥信用服务机构 作用加快推进社会信用体系建设的通知》（发改办财金[2018]190 号）；2021 年 3 月发布的十四五纲要中明确将建立健全信用法律法规和标准体系纳入 国家规划。另一方面，政府数据的公开化、透明化趋势也为第三方征信服务 企业提供了更完善的数据来源。2015 年，国务院发布《促进大数据发展行 动纲要》，明确提出“推动政府数据开放共享”整体要求，将“形成公共数 据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系”作为中长期目标；2023 年 2 月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》提出“推动 公共数据汇聚利用，建设公共卫生、科技、教育等重要领域国家数据资源 库”，强调“释放商业数据价值潜能”。

3.4. 空间 1：C 端核心产品月活和付费率

公司 C 端产品全球月活和付费用户持续增长。2024 年 6 月、2024 年 12 月 和 2025 年 6 月，公司 C 端产品全球月活分别为 1.62 亿、1.71 亿和 1.81 亿， 24 年 12 月和 25 年 6 月环比增速分别为 6%、6%；累计付费用户数分别为 664 万、744 万和 853 万，环比增速分别为 12%、15%。我们认为，公司核 心产品全球月活和付费用户持续增长，彰显了公司产品力，潜在增长空间较大，支撑公司业务基本盘稳定向好发展。

3.5. 空间 2：垂直领域新产品拓展

公司的创新产品 AI 教育 APP：蜜蜂试卷。公司持续加深智能文字识别核心 技术的垂直应用，蜜蜂试卷进一步迭代，在原有一键清除试卷手写笔迹，还 原空白电子试卷，收集整理错题，生成电子错题本等功能基础上，结合 AI 能力，推出智能出卷、智能解题等功能，为老师、家长及学生来带更高效的 教育及学习体验。

3.6. 空间 3：赴港上市，加深全球化布局

公司始终坚持全球化布局。公司的 C 端核心产品目前已覆盖了全球百余个 国家和地区的亿级用户，公司推出产品，为现有产品拓展全球新用户，例如， 扫描全能王针对海外市场，除深化 AI 功能外，新增更多本地化功能，如新 增手写签名，适配本地化的电子签名及日期，更符合海外用户习惯。新增“水 印相机”功能，通过为照片嵌入不可篡改的时间与地理位置标记，为法律、 教育、建筑、物流、保险等专业场景提供存证参考。 名片全能王海外版重点加强产品 AI 能力，如 AI 名片洞察、AI 会议录音转 写等功能创新以及应用场景探索。AI 名片洞察，系统可根据名片内容生成 商务洞察信息建议，如客户公司的基本信息、行业动态、潜在合作等。AI 会 议录音转写，支持多种语言录音并转译，用户在商务沟通或日常交流中录制 语音后，可自动转译并总结关键内容，提高用户工作、生活效率。 据 App Annie 数据，扫描全能王免费版曾在 App Store 上 85 个国家和地区 （含中国）的效率类免费应用下载量排行榜位列第一。名片全能王曾在 App Store 上 41 个国家和地区的商务类免费应用下载量排行榜位列第一。未来， 公司将进一步开拓潜在海外市场，加深产品创新能力，持续提升公司的全球 品牌影响力。 赴港上市，开启全球化新征程。2025 年 5 月，公司公告，公司拟在境外发 行股份（H 股）并申请在香港联合交易所有限公司主板上市。公司将充分考 虑现有股东的利益和境内外资本市场的情况，在股东大会决议有效期内，选 择适当的时机和发行窗口完成本次发行并上市。

编辑：火腿肠