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一、公司概況介紹環節

1、公司基本情況

公司業 務:公司創立于1993年,原名零點調查,最早從事市場調研咨詢,基本模式是客戶委托項目,公司收集和分析相關數據,并提交數據分析報告,輔助客戶管理決策。第二個業務是為客戶委托,開發軟件,公司也繼續采集數據、融合客戶內部數據以及外部數據,提交部署輔助決策軟件。這兩個業務的是一致的,就是滿足客戶基于數據驅動決策的需求,因此公司30多年始終堅持一條賽道,即數據分析與決策支持。不論是政府部門還是企業部門,以數據為依據進行決策的需求是一直沒有變化的,只是說不同的年代,不同的階段由不同的技術來支撐。

公司軟 件業務發展戰 略:公司發展軟件業務的戰略是業務經驗模型化、模型算法化、算法軟件化。公司最大核心競爭力是一種比較優勢,尤其是公司具備咨詢公司的基因。咨詢公司的基因最大的價值在于能夠快速識別客戶需求,并具備建立模型的方法論。它能夠自己構建經驗模型,然后將其轉化為算法,打造成軟件產品。同時我們還運用了一些新技術,如機器學習、自然語言處理(NLP)、垂直應用大 模型等等人工智能技術開發數據智能軟件。公司數據智能軟件業務的商業模式是軟件+服務,不僅僅是一次性軟件銷售,而是將軟件嵌入客戶的生產管理系統中,從長期服務中獲取收益,增強了客戶業務的粘性。

有關數 據要素市場:目前大家非常關注數據要素市場,公司也是較早介入這個市場探索的公司之一。公司從2019年開始參與大數據交易中心的項目中,公司作為小股東,主要是探索性質。通過這個經歷,公司對數據要素市場有了初步的認知,也逐步明確了公司在這個數據要素市場中的定位是“數商”。數據交易需要三個核心要素: 確權、定價和數商。確權是數據歸屬的確認,目前在技術層面尚未完全解決。定價將資源轉化為資產的前提條件,一般在初期,是資源方擁有定價權。數商中介是數據交易的必要環節,需要通過中介機構進行評估和交易。公司在這個里面的角色其實就是一個數商中介。因此,我們相信在數據要素市場發展繁榮之后,數商中介公司將起到關鍵作用,推動數據市場的發展。

技術與 市場風險:特別需要指出的是,對于機器學習、NLP、大模型等人工智能新新技術以及數據要素市場新業務的探索,目前公司已有一些嘗試與積累,我們也看到了資本市場對這個關注,由于新的事物有一個發展的過程,因此我們也希望通過這次交流,券商賣方研究人員以及基金研究員、基金經理對外傳遞零點價值的同時,也希望重視技術與業務創新中的風險,向資本市場傳播時不僅僅傳遞公司的價值,也提示以下風險:1)技術落地不及預期:創新技術與現有 技術開發的軟件產品、客戶自有系統協同性及適配性不足等導致技術落地不及預期的風險,2)市場開拓不及預期:數據以及人工智能新技術、新方法層出不窮,技術升級的周期縮短,在一個技術周期內市場開拓尚未達到規模預期,又出現新的技術迭代,從而導致市場開拓不及預期。

二、互動交流

1、業務的收入波動對應哪些行業?

答復:我們的行業涉及政府和商業兩大類。在經濟繁榮時期,商業占比較大,而在經濟不景氣時,政府占比較大,就像一個對沖的蹺蹺板。這取決于經濟景氣程度,并不是非常確定。

2、采購的數據能夠復用嗎?

答復:采購的部分數據是可以用在其他項目中。API化后這些數據就是一個決策因子。公司認為API化是未來數據交易的趨勢。但目前數據的復用率還沒有很高。

3、每年大客戶情況?其中新客占比多少?

答復:產值較大的客戶中老客戶占比大概60-70%,新客30-40%。進入大客戶的供應商系統不易,更換供應商的情況較少。

4、公司如何受益于國家推進數據要素市場化的政策?

答復:這個是一個政策推動的市場,國家從2018年開始探索數據要素,2019年開始全國陸續出現了一批數據交易中心。2022年數據二十條出臺后各地也紛紛出臺地方配套政策。2023年8月有關數據入表的政策,算是正式推動了數據要素市場的一個重要步驟。公司是以算法為核心的公司,算法模型的優化以及訓練均需要數據。公司之前參股大數據交易中心,投資的初衷是與合作伙伴共同探索數據交易的可能突破方向,同時也為公司經驗模型化→模型算法化→算法軟件化的戰略帶來更豐富的數據資源,具有一定的業務聯動性。公司之前投資金蝶票據云科技(深圳)有限公司,也是主要為脫敏數據發揮數據分析價值做的準備。預計2025年全面電票化后,財務業務聯合將來不再是大公司的專有,中小公司也可以很方便做業財分析,因為國家的電子發票普及,相當于為財業分析做好了一個數字新基礎設施。這些舉措對推動數據交易以及蘇劇應用具有很大促進作用,但目前數據交易主要還是場外交易,場內交易的前景仍然不明朗。

政策 風險提示:國家與地方出臺系列支持政策,尤其是財政部發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》將在2024年1月1日執行,對于數據資源的適用范圍、數據資源會計處理適用的準則仍然在實操層面存在不確定性。公司尚不能量化評估這些政策對公司業績的影響,目前公司也尚無場內數據交易所產生的直接收入。公司不能量化政策的推動對具體經營數據的影響,請各位投資者理性對待,并注意投資風險。