营运回顾
我们是一家持续盈利的AI云服务商，在中国协助超过7,000家机构客户进行智能决策、智能营销和智能运营，我们的客户包括但不限于绝大部分国有银行、12家股份制银行、超过1,000家地区性银行，以及主要的消费金融公司、保险公司、财富管理公司和众多互联网科技公司。利用生成式AI和决策式AI、大数据、机器学习和云计算等底层技术，通过输出先进的模型和自主研发的智能语音机器人服务，我们提供覆盖智能获客、智能风控分析、智能决策、智能资产运营、智能用户关係管理、智能信用卡用户焕活和智能财富管理营销等整个产业服务链条的全面产品和解决方案。我们专注于AI应用端开发而非基础设施端建设，确保生成式人工智能（「AIGC」）应用成功商业化落地。凭藉在人工智能领域多年的专业积累、垂类行业的深刻认知、脚踏实地的经营理念，2024年，公司保持了稳定的收入增长和持续的盈利能力。
作为推动中国机构数字化和智能化转型的领导者，我们将受益于数字经济和人工智能行业的快速发展趋势。2024年1月，国家数据局等部门发佈《「数据要素×」三年行动计划（2024– 2026年）》。计划旨在到2026年底，打造300个以上典型应用场景，形成相对完善的数据产业生态，数据产业年均增速超过20%。6月，工信部发佈《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，目标到2026年，新制定国家标准和行业标准50项以上，确保人工智能高质量发展。根据彭博智库最新报告显示，预计全球生成式AI市场（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，十年间的年复合增长率为42%。
我们的首席执行官张韶峰先生，是技术出身的清华大学校友，在其带领下，我们优先将技术作为关键竞争优势。我们基于深度学习Transformer框架，利用深度神经网络和注意力机制构建了先进的自动机器学习建模平台。该平台融合了多元化AI技术算法，包括AIGC、决策式AI及AI智能交互技术等，打造定位于垂类行业场景的AI应用产品。我们的MaaS（模型即服务）业务，将云原生平台与大模型绑定，使得模型便捷地部署在各种业务场景中，超快调用的同时帮助机构实现实时反馈闭环。同时，在BaaS（业务即服务）模式下将我们基于生成式AI技术的AI VoiceGPT在智能交互场景中进行应用，能够提供自然语言理解、多轮对话、语言处理、文本生成，包含「听、说、读、写」四种能力，广泛应用于新客营销、老客焕活和智能运营等场景。截至2024年12月31日，公司已取得319项专利及软著，覆盖人工智能、机器学习、隐私计算、人机协同、多模态等关键领域。
MaaS业务（模型即服务）
我们的MaaS（模型即服务）业务通过输出模型和评估结果来辅助机构进行智能决策，一方面更深度地了解用户画像，一方面更高效地匹配用户和产品。MaaS业务的核心优势在于百融积累十年以上的用户画像资产，以及累计服务7,000家以上客户而砌成的护城河。基于决策式AI技术，我们将应用在多种商业场景的不同模型产品，例如，反欺诈、资金需求、营销意向、资格认证等，集成在不同模块里，通过MaaS云平台的API接口高效供给金融服务供应商，客户根据自身查询需求自由调配各类模型。我们自建的MaaS云平台安全可靠，稳定性高达99.999%，日均提供超过3亿的各类查询请求。MaaS业务根据查询量收取服务费或年费，这一商业模式的优势在于，随著规模的扩大，成本迅速摊薄，能够稳定地持续地产生丰厚利润。
2024年，我们的MaaS业务经历了逐步恢复的过程。特别是在下半年，与去年同期和今年上半年相比，我们的收入取得显著增长。产品方面，我们结合AI算法优化产品性能，推动成本降低，产品竞争力进一步提升。场景方面，我们的应用场景更加全面，调用量级显著提升。此外，我们的服务已经扩展到了电商、人力等多元非金融领域，例如，阿里旗下淘宝及天猫使用百融MaaS模型数据评估客户资质和购买力促进电商业务发展。随著技术的不断进步和市场需求的增长，我们相信MaaS业务将继续推动各行业的数智化升级，开启新的增长篇章。展望未来，我们对保持长期地稳健增长充满信心，因为无论是风险控制还是营销运营，数据赋能在新老客户的吸引与维护中都发挥著关键作用，尤其是在证券、电商、医疗、教育等泛行业方面，我们看到了巨大的潜力。
截至2024年12月31日止年度，我们的MaaS业务录得收入同比增长5%至人民币932.47百万元。于报告期间，核心客户达到211家，核心客户平均收入为人民币3.37百万元。我们的核心客户留存率为97%。
BaaS（业务即服务）
我们的BaaS（业务即服务）业务基于生成式AI技术，通过自主研发的AI VoiceGPT来辅助机构智能营销和智能运营，显著提升信贷、财富管理、保险和互联网科技行业资产运营的效率。我们首先对机构客户的目标用户群体进行预判分析以及标签分层，进而精准匹配营销策略，再通过AI VoiceGPT或其他组合方式协同触达用户，促成交易。通过这一端到端服务，我们既能助力各个行业盘活存量用户，又能获取增量用户并转化成果；通过这一闭环服务，我们能够在运营过程中实时累计语料反哺模型训练、调优迭代话术和海量用户画像。我们的AI VoiceGPT可以模拟真人音色顺畅进行多轮对话，语音响应时延小于500毫秒，语义理解准确率大于99%。BaaS业务采用绩效驱动的定价结构，根据促成的交易规模收取技术服务费或佣金，这一商业模式的优势在于，辅助机构产生任何收入之前不收取任何费用，真正为机构客户的最终业绩KPI负责，更能吸引客户进行尝试，从而迅速扩大业务规模。
BaaS－金融行业云
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。在新客营销场景，由于百融云创自身的品牌认知叠加MaaS优势，我们持续沉淀用户，能够以更低的成本赋能金融机构。通过打造多渠道的产品结构和多维度的运营体系，将数亿C端客户与B端金融机构建立有效连接，构建了基于金融场景的新客营销全流程一体化服务。在老客运营场景，利用生成式AI以及决策式AI，从前端的用户分析、到中间的营销策略执行，以及覆盖全生命週期的营销效果监测等，为行业客户提供用户精准分层、智能触达、动态监测、实时优化等闭环反馈数智化服务，为金融机构提供存量用户运营的全流程服务，实现其核心业务指标KPI。BaaS金融行业云根据促成的信贷交易规模或者财富管理规模收取技术服务费。
2024年，BaaS金融云在多个领域展现了其强大的潜力和广泛的应用前景：
·在零售信贷业务方面，我们的BaaS模式持续展现其强大的市场适应性。通过将金融服务与场景深度融合，我们的BaaS模式能够更好地满足客户的需求。具体而言，我们与旅游、生活服务、电信等行业的知名企业合作，通过BaaS模式，我们助力这些企业将金融产品精准地推广至C端客户群体，实现了金融服务的场景化定制和精准营销。
·在不良资产业务方面，我们抓住机遇迅速佈局，通过开展个贷不良资产交易咨询和个贷不良资产投资业务，利用公司稳健的数字能力，扩大收入增量。
·在财富管理业务方面，我们在今年实现了客户的突破和收入的接近翻倍。这一成功证明了我们的BaaS模式在满足用户理财需求方面的卓越能力和未来广阔前景。
·我们正在将目光投向非金融领域，如出行、社交、电商等多元化场景，目前我们已经与多家客户建立了合作关係。我们在积极探索BaaS模式在泛AI场景的应用，这些创新尝试将进一步拓宽我们的服务范围，并展示BaaS模式在不同行业中的灵活性和适应性。
展望未来，随著语料的积累和用户画像的扩展，我们将进一步增加话语权和议价力，有利于未来盈利能力的释放。这一目标不仅体现了我们对BaaS业务模式的信心，也展现了AI技术在金融和非金融领域应用的强大潜力和广阔前景。
2024年，BaaS金融行业云收入为人民币1,410.70百万元，较截至2023年12月31日止年度的人民币1,184.73百万元同比增长19%。报告期内，我们在行业逆週期中保持增长，品牌获得越来越多合作伙伴的认可，大量机构在选择合作伙伴时，优先选择百融，这表明我们的品牌效应已经建立。
BaaS－保险行业云
我们的保险行业云通过日月保盒应用程序高效赋能数千位保险经纪人，为经纪人提供包括用户管理系统(CRM)、人才管理系统(TMS)以及签单自动化流程(IDS)等多项工具。我们的决策式AI提供全面客户洞察，并通过生成式AI精准推荐保险产品，并由线下保险经纪人团队进行高价值保单的用户沉淀。保险行业云在全国20多个省╱直辖市拥有近100个分支。同时，我们也在积极探索研发在更多不同的保险场景，结合生成式AI和决策式AI辅助和促成保险销售线索挖掘和辅助交易转化。我们根据我们促成的保费（包括首期和续期保费）收取佣金。
2024年，保险业务在充满挑战的经济和运营环境中表现出韧性。公司积极应对宏观经济压力和行业监管的变化，通过AI技术提升业务效率和客户体验，实现了降低成本。以科技赋能的手段，保证了保费的持续增长，与客户一起更好的适应「报行合一」的政策要求。
2024年，保险行业云收入同比下降3%至人民币586.10百万元。成交的保费同比增长63%至人民币5,442.43百万元，其中，首年保费成交额同比增长86%至人民币3,641.10百万元，续期保费成交额同比增长31%至人民币1,801.34百万元。寿险保费继续率继续超90%，居于行业前列。
立足长期主义，我们坚信新质生产力是未来中国经济发展的核心动能，数字化和智能化是不可逆转的产业趋势。短期来看，2025年经济运行总体平稳，新质生产力稳步发展，虽然外部环境压力加大、内部困难增多，但是人工智能带来革命性突破，给我们带来了发展机遇，我们将坚定秉持「ALL in AI」的战略决心，聚焦生成式AI、决策式AI技术突破，叠加行业场景深耕经验，加速应用场景矩阵化延伸，将前沿AI技术与现实行业需求相结合，让科技发展赋能千业万户。
加大研发投入：我们将通过多维度战略佈局，加速AI技术投入。在人才层面，聚焦AI科技人才与复合人才引进，不断充实研发团队；通过系列定制化课程和培训，提升员工技术密度。在技术层面，依托千卡级算力集群与万亿级多模态语料库，持续迭代多模态大模型性能，不断提升模型响应速度，同步推进NLP、AutoML、隐私计算工具链、与AI Agent智能体平台的协同创新。我们的AI语音机器人性能，处于行业领先水平，目前支持二十余种语言场景，我们将不断优化模型性能，增强其情感识别和情绪输出能力，多AI Agent协同转接能力。
加大业务投入：除了财富管理、证券等泛金融场景，公司也将重点拓展在泛行业领域的市场份额，通过AI技术赋能多领域产业升级，探索医疗、教育、零售、招聘等多元化场景，构建创新的商业模式。公司以AI技术为核心，打通供需两端资源，在保障用户隐私与数据安全的前提下，为C端消费者提供精准需求匹配，同时帮助B端企业实现高效获客转化，最终实现「技术赋能－数据沉淀－商业闭环」的正向循环。
