國聯證券,鉅融資產,長城證券,天風證券,平安資管,鼎訊基金

一、副總經理、董事會秘書李黨生先生就公司近期經營情況及未來戰略規劃進行介紹。

二、參會機構提問及回答。

(一)公司在AIGC方面有哪些業務進展?

回答:拓爾思作為國內最早從事自然語言處理(NLP)研發的企業之一,在NLP、知識圖譜、OCR、圖像視頻結構化領域都具備自主可控的底層技術,處于行業領先地位。在AIGC方面,公司圍繞傳媒、政府等垂直領域的語料庫積累已非常全面,在智能問答、自動寫作或智能寫稿、內容播報、創作智能輔助等方面亦有成熟應用場景。其中,在自動創作方面,公司利用自研互聯網大數據資訊平臺,在大型體育賽事期間對賽事熱點和話題進行大數據分析和研判,通過AIGC的內容自動創作和虛擬數字人進行聯合,幫助觀眾了解最新賽事盛況。在智能問答方面,公司自主研發了一款面向中文的智能問答云服務系統,即TRS小思智能問答機器人(簡稱“TRS小思”),該軟件系統綜合運用自然語言處理、信息檢索、知識表示與推理等技術,通過語法語義分析、問題分類、問題解析等一系列處理流程,實現問題解答與人機交互。目前,TRS小思機器人已廣泛應用于政務智能問答、企業智能客服以及金融/醫療/教育/標準等領域的知識百科問答等。

現階段AIGC仍然從事輔助人類進行內容生產的工作,目前應用最多的場景是虛擬播報和虛擬記者,今后在人工智能應用場景落地方面仍有很大可開拓的市場空間。公司也將積極探索和拓展,持續為金融、政府、安全等行業賦能。

(二)公司在開源情報方面是否有業務落地?

回答:開源情報包括軍事開源情報、科技開源情報(知識產權云服務)、商業開源情報等多個方面。以軍事開源情報為例,目前,應用公司人工智能和大數據技術和領域知識,通過社會輔助力量公開搜集信息并進行加工,可以快速地響應局部作戰態勢、目標偵察、事件分析、人物言論、認知心理戰等實戰性任務需求,并具有持續的保障能力。這是公司在既有數據拓展新的應用領域方向的重要突破,目前在各級單位都有廣泛的采購需求,已為公司帶來數千萬元收入。預計開源情報可見市場規模達數十億級別,這也是未來公司發展戰略重點方向之一。此外,科技開源情報、商業開源情報的市場空間可能更大,網上也能搜到相關研究分析,比如在知識產權相關的軟件和系統領域可能達到上千億人民幣的市場空間。

(三)公司在數字要素領域有哪些突出的競爭優勢?

回答:數字要素作為重要的生產要素,由數據采集、存儲、流通交易、分析應用等環節構成。拓爾思將重點關注數據整理、數據質量的把控,以及信創背景下數據要素如何釋放價值。公司在數字要素領域的競爭優勢主要體現在以下方面:

從數據資源化的角度,公司具備完全自主研發的大數據基礎平臺,可提供采集、清洗、標注、管理等完整的數據閉環服務,具體產品包括海蜘分布式采集系統、海匯社交視頻采集系統、海聚數據融合系統、海貝搜索數據庫等。

從數據資產化的角度,拓爾思基于自主建設的大數據中心,以長期服務多行業用戶的開源數據持續累積為基礎,建成了具有高商業價值的可運營大數據資源,擁有來自境內外、各行各業的公開數據資產總量超1200億,形成200多個行業知識庫,并已具備數千億數據量的數據索引、標記、查詢、挖掘分析能力,日均億級數據獲取能力。

從數據服務化的角度,拓爾思以場景化數據服務充分發揮數據要素價值,不僅支撐公司多個專業化的數據智能服務,也具有對外的開放接口服務,可支撐面向政府、媒體、金融、公安、商業等多行業用戶的大數據云服務。

從數據安全化的角度,公司的全資子公司天行網安長期以來在數據安全領域積累了豐富的經驗,建立了完善的數據安全保護體系。

公司將積極推動數據產品與數據服務融合,以讓數據創造價值作為重要的業務拓展方向,助力我國數據經濟建設。

(四)公司第三季度發布了多款云和數據服務產品,與競品相比有哪些優勢?

回答:大數據產品的核心競爭優勢在于數據的全面性和準確度,這正是公司云和數據服務產品的優勢所在。以“數星產業大腦”為例,該產品是以產業數據中心、智能數據標簽引擎、全產業鏈知識引擎為底座,領域認知技術驅動的產業知識服務平臺,可以面向產業招商、產業治理、政策惠企與精準施策、區域強鏈補鏈、產業經濟運行檢測等多種場景,服務區域產業轉型升級,為區域經濟的可持續發展提供分析決策支撐和全方位管理服務。其中數星產業數據中心涵蓋5000多個數星標準產業鏈、400余個國家戰略新興產業鏈、2000余個特色產業鏈為基礎,繪制了10萬余個上下游產業供需鏈圖譜。目前該領域市場規模約80億元,創業競品很多,目前“數星產業大腦”憑借全面、精準的產業數據覆蓋度及產業鏈深度分析能力,在千萬元級別項目競標中成功中標。

(五)公司在人員隊伍擴張方面有哪些計劃?

回答:公司自設立以來,聚焦主業,堅持自主技術研發,持續推進技術研發,加大研發投入力度和研發團隊建設。在大數據領域,目前多數公司在數據處理方面以人工為主,公司利用深度模型和算法成功打造多款數據中臺,大力拓展數據治理和自動化清洗功能,以機器代替人工的方式實現數據自動打標率達到80%,大大降低數據標注人工成本。同時,公司將根據新業務和新行業拓展情況,加大行業應用場景專家隊伍建設投入,進一步提升公司研發水平,實現降本增效。整體而言,目前公司員工人數保持穩定,預計不會進行大幅度人員擴張。