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              AI業務收入盈利雙增,但百融云沒有止步

               2024-03-26 08:49  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

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              當為科學技術巡游一方的神,行至人工智能的篇章,中國公司的2023年報里,寫著AIGC的前世今生。

              翻開科技進步的編年史,每一次技術革命都有這樣一條鐵律:技術革命的最大受益者,通常不是率先做出突破的開疆派,而是率先將其發揚光大的技術流??恐I革命超越日不落的美利堅,把同樣的故事,轉載到了50年代的半導體、80年代的創新藥、21世紀的互聯網。去年,著名計算機科學家吳恩達曾在斯坦福做過一場主題演講,他同樣認為,AI作為新一代通用技術,更多機會在于大規模應用落地。

              向著月亮跑,最少也能收獲一顆星星。AI和每次科技進步一樣,就像一列已經開啟的高鐵,給踏空者補票的機會并不多。比如像百融云創(百融云-W,6608.HK)這種AI公司,年收入26.8億、同比增長31%的輪轂,不會有幾次秒速五厘米余下。

              3月25日晚,一站式服務的AI科技領航者百融云創發布的2023年年度報告(以下簡稱“年報”)顯示,公司2023年度實現總收入26.8億元,同比增幅31%;經調凈利潤3.75億元,同比增幅28%。如果不考慮因收購的商譽減值產生的賬面虧損,經調整凈利潤更是高達4.36億元,超過市場預期。

              01 百融云兩大AI業務+多元化布局:你永遠可以相信“領航者”的眼光

              作為一個將“科技商業化”奉為圭臬的國度,什么樣的AI業務最能搶灘登陸?又是什么樣的AI大模型,會是應用端的翹楚?

              百融云的MaaS(模型即服務)和BaaS(業務即服務)業務,都基于自研BR-LLM大模型。讓中國的B端機構客戶多用AI、用好AI,是百融云的出發點。相比于依賴資本開支的傳統云服務,MaaS業務更符合B端需求,即百融云的機構客戶根據自身需求,調用公司各項AI模型服務。每一輪經濟周期,都由不同的行業作為各個環節的參與主體;百融云的AI技術,也在各行業間多元化布局。

              經濟周期的日出,從近1個交易日銀行窗口、APP、支付寶等入口貸款申請者資料匯總的銀行信貸業務后臺開啟,銀行需要在AI決策系統協助下,從用戶行為信息中自動生成該用戶的貸款申請資格、貸款額度、分期規劃等等,隨后是信用等級評估、貸款調查、貸款審批、簽訂合同、貸款發放等一系列窗口,最終完成整個信貸業務流程。

              經濟周期的晨光,在港口物流的貨輪到岸聲音中繼續,每一筆訂單的到岸時間、每一份給工廠的流水信息、每一個即將成為潛在季節主打單品的背后,將原本5個工作日左右的流程縮短至小時為單位,都是AI精密計算的結果。而經濟周期的正午,在電商和家人們的聲嘶力竭中延續,聲嘶力竭的主播,將被換成了AI數字人和智能直播切片。AI從來都沒有離我們很遠,只是我們過分關注結果,而非過程。

              金融、物流、電商……每個行業所調用的每一個AI模型、功能、自動審批、算法篩選,都有百融云MaaS業務的身影,基座便是BR-LLM大模型。

              作為能夠支持B端機構客戶日峰值調用3億次的MaaS業務,百融云2023年年報顯示,MaaS業務實現收入8.91億元,同比增幅17%,核心客戶留存率高達99%,核心客戶平均收入提升至350萬元;客戶滿意度提升至97%。

              在上述的業務流程中,客戶不僅會根據自己的需求主動調用AI模型服務,也會讓百融云直接幫自己完成KPI指標。比如金融業的財富管理促交易規模、電商領域的銷售業績完成度、物流領域的配送總額及時效。百融云也依靠AI對業務流程的嵌入,使BaaS金融行業云業務促成的資產交易規模大幅增長93%,資產交易規模達531.3億元。

              其中,BaaS金融行業云收入11.85億元,拿下同比59%的高增幅;保險行業云收入6.05億元,同比增長10%保持穩健,總保費規模33.3億元,同比增56%。

              02 百融云對AI的付出:高研發的皺紋,是微笑待過的地方

              每一個能抓住技術浪潮的公司,都深諳研發投入帶來的潛在非線性增長。中國B端客戶對于AI的期待,是以高屋建瓴的技術,讓應用的滲透不再是蚍蜉撼樹。該公司在發布兩個大語言模型,包括適用于金融垂直行業場景的BR-LLM和適用于自動編程的BR-Coder,以及搭建大模型應用一站式開發平臺Cybertron(賽博坦)之后,百融云又把研發方向瞄準了:低成本私有化部署AI大模型、智能語音等B端所期。

              對于百融云AI大模型BR-LLM,MOE(混合專家架構)將是私有化部署的不二選擇?;赥ranformer架構,百融云致力于用MoE架構將FFN(前饋網絡)層則劃分成稀疏性的神經網絡,每個被稱之為“專家”的小FFN都有自己的權重和激活函數,它們并行工作、專注于處理特定類型的信息,這意味著MoE架構在推理時,最大程度實現了性能和參數規模之間的平衡,節省了B端客戶談之色變的算力成本。

              同時作為與GPT同源的BR-LLM大模型,當市場押注OPEN AI的“BetterVoiceModel”將成為GPT4.5突破技術之一時,百融云也在加厚AI智能語音的城防。百融云各行業B端客戶,需要在營銷過程中,以AI激活沉睡用戶、推薦產品及增值服務,即便是NLP、根據不同客戶反饋來制定PROCESS的智能營銷、需要在JAINSIP系統基礎上自研集成已大規模應用,但百融云清醒認知:現在大部分Al語音模型無法準確識別,場景和原場景、場景中語音來自是通話本人還是背景音,且AI語音回答延遲控制在500毫秒以內、智能降噪、無聲紋識別、情緒識別等,都是必須攻克的技術。

              后來者居上,是因為前者不爭也不搶,每次的科技浪潮也無出其右。已經研發完成的BR-Coder,已在公司開發崗位中的自動生成代碼滲透率提升至10%;ORCA-AutoML自動學習協助數據分析崗位將建模時間縮短了30%,百融云大可以繼續守著99%核心客戶留存率的MaaS+BaaS基本盤,但AI還有更多星辰大海,對AI新技術的探索時不我待;而百融云的客戶及伙伴,也因為相信AI存在,所以AI總會來。

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