• 果麥文化2023-05-30投資者關系活動記錄

    果麥文化2023-05-30投資者關系活動記錄
    微信
    微信
    QQ
    QQ
    QQ空間
    QQ空間
    微博
    微博
    股吧
    股吧
    日期 股票名 調研地點 調研形式
    2023-05-30 果麥文化 公司 特定對象調研
    參與機構
    財通基金,興業證券,乾惕投資,長江資管,國聯安基金,慈陽投資,浙商證券研究所,融泰云臻基金,國海證券,鶴禧投資,中泰證券,上海磐厚資本,興業基金,恒復資本,鵬華基金,瓦洛蘭投資,從容投資,河清資本,永贏基金,汐泰投資,博鴻資產,華安基金,上海健順投資管理有限公司,東方紅,顥升基金,國泰,國壽安保基金,松熙私募,明源(海南)私募基金,霖海資產,紫閣投資,海富通,混沌投資,趣時資產,華龍證券,深圳悟空投資,東興證券,財融基金,民生證券,聚鳴投資,中海基金,摩根基金,南土資產,巨子私募,摩根華鑫基金,華泰資管,浦銀安盛,玖彭資產,英杰投資,五地基金,國聯證券研究所,上海名禹資產管理有限公司,野村東方國際資管,國泰君安證券,上海擅景投資,同花順,易鑫安,上海紅布投資,廣銀理財,易方達基金,三花資本,中億明源,北京清和泉資本,東興證券自營,浙商自營,興證資管,博潤投資,海通自營,龍航資產,利幄基金,Willing Cap,凱思博投資,長安基金,安信證券,乘是資產,信達傳媒,杭州慧實私募基金有限公司,匯信聚盈,筌笠資產,恒識投資,上海國鳴投資管理有限公司,東方證券,東吳基金,五地投資,恒越基金,海通證券股份有限公司,興證國際,華福證券,上銀基金,上海匯利資產管理有限公司,蜂巢基金,高毅
    調研詳情
    本次投資者關系活動的主要內容如下:
    
    1、AI編校測試版視頻展示
    
    2、活動介紹
    
    1)ChatGPT4、5立足于海量數據的基礎上,對于原始已存在的錯誤,可能無法正確識別。而AI編校不會被超大模型覆蓋掉,出版行業不是夕陽產業,2024年至2030年,我們預測會呈現穩步增長趨勢。
    
    2)AI編校能夠提高效率,擴大產能,以往大部分編輯都在做編校工作,而不是創造性的工作。
    
    3)果麥已經積累了7900萬左右的互聯網用戶,2020年下半年開始進行直播帶貨賣書,抖音十大讀書賬號果麥占據半壁江山(易中天、戴建業、小嘉啊、好書博物館等)。
    
    4)2019-2022年果麥To C收入占總收入比重分別約2%、10%、14%和18%,2023年Q1達到了24%。ToC可以直接跟用戶做交易,沒有應收賬款,顯著提升的ToC收入占比改變了果麥的銷售模式,毛利率從2020年46%逐年上升,2023年Q1毛利率超過50%。從2014年到2019年,毛利率穩步上升,已經初步完成互聯網改造。
    
    5)內容行業從供給決定變成了需求決定。用戶需求決定做什么書,大大提升決策效率。在7900萬左右的互聯網用戶基礎上,果麥能夠積累數據、把握用戶需求。
    
    3、問答
    
    Q1:在校對錯誤中,AI編校能解決好哪些類型?哪些類型解決不夠好以及怎么提升?
    
    1)校對錯誤一般四種:錯別字,語義錯誤,事實性錯誤,敏感詞錯誤。
    
    2)對于事實性錯誤和敏感詞錯誤,AI大模型做得比較好。
    
    3)語義錯誤:大模型基于全網去抓中文語料,往往被普通人的語言水平所影響,這個是未來重點要攻克的方向。
    
    4)未來AI編校主要集中在語義錯誤上,在這類錯誤識別上去提高精度。
    
    Q2:校對事實類錯誤和錯別字會同步進行嗎?
    
    中文具有模糊性的特征,有些錯別字需要結合具體語境去判斷。結合全文理解文字、識別錯別字、校對事實錯誤這三件事在難度上一致,而目前基于規則的模型都做不到,因此需要大模型或神經網絡進行學習。
    
    Q3:為什么會投資AI編校?
    
    1)編校是行業痛點,公司為此付出了很多人力成本。
    
    2)公司前期嘗試過AI編校,并且果麥也有自己的研發部門,過去基于規則做了編校相關的產品,但效果不理想;2022年,利用通用大模型進行初次嘗試后,有所突破,所以決定投資這個賽道。
    
    Q4:AI編校能做哪些相關工作?
    
    公司內部主要是使用“十維數據分析系統”在輔助工作,目前AI編校做的主要工作是:替代有標準化答案的工作,譬如,在編輯日常工作過里的文字標點符號錯誤、事實錯誤等,都可以通過AI編校模型去替代。
    
    接待過程中,公司接待人員與投資者進行了充分的交流與溝通,嚴格按照有關制度規定,沒有出現未公開重大信息泄露等情況。

    免責聲明:數據相關欄目所收集數據,均來自第三方個人或企業公開數據以及國家統計網站公開發布數據,數據由計算機技術自動收集更新再由作者校驗,作者將盡力校驗,但不能保證數據的完全準確。 閱讀本欄目的用戶必須明白,圖表所示結果或標示僅供學習參考使用,均不構成交易依據。任何據此進行交易等行為,而引致的任何損害后果,本站概不負責。

    我的收藏
    關注微信公眾號 微信公眾號二維碼 獲取更多數據
    關閉 X
    国产精品久久久久久吹潮