AI行业“老兵”合合信息拟科创板IPO，2020年已扭亏为盈，净利润约1.3亿元

9月27日，据上海证券交易所官网信息，人工智能和大数据科技企业合合信息已递交招股说明书，拟登陆科创板。

招股书显示，2018-2020年合合信息的营业收入分别为1.96亿元、3.4亿元、5.78元，年复合增长率高达71.75%。2020年公司扭亏为盈，实现净利润1.295亿元。

2021年一季度，公司营业收入达1.71亿元，净利润达到4300.3万元，其核心技术相关业务收入占营业收入比例达90%以上。

资料显示，合合信息成立于2006年，基于自主研发的智能文字识别及商业大数据核心技术，为全球C端用户和多个行业的B端客户提供数字化、智能化的产品及服务。

合合信息的B端业务是为企业客户提供以智能文字识别、商业大数据为核心的服务，形成了包括基础技术服务、标准化服务和场景化解决方案的业务矩阵，满足客户降本增效、风险管理、智能营销等多种需求，助力客户实现数字化与智能化的转型升级，目前已在银行、保险、证券、汽车、政府、物流、制造、地产、零售等近30个行业实现成熟应用。三星、联想、亚马逊、招商银行、建设银行、中国银行、中国人寿保险、中国太平洋保险等超过80家世界500强企业都是合合信息的客户。

在C端业务方面，合合信息旗下的扫描全能王、名片全能王、启信宝3款产品，覆盖全球百余个国家和地区的亿级用户。2021年3月，3款App月活合计约1.2亿。

硬科技：111项境内外发明专利

对于冲击科创板企业来说，“硬科技”成色至关重要。

合合信息的招股书中披露，截至2021年3月31日，公司及其控股子公司已取得发明专利授权合计111项，其中境内发明专利授权73项，境外发明专利授权38项。

在业内人士看来，成立于2006年的合合信息算是AI行业老兵。

人工智能的关键技术模式识别，主要包含文字识别、语音识别和图像识别。与其他两种识别技术不同的是，智能文字识别早已在生产、生活中随处可见：

证券开户，身份证、银行卡的识别提取；

财务流程里，票据、单据、合同的关键文字信息识别提取、比对；

快递寄件时，面单信息的识别提取和自动填写……

随着企业与个人实现生产、工作或者生活方式的数字化升级，智能文字识别的实际应用价值越来越高。

合合信息成立至今，在智能文字识别领域已拥有超过10年的研发经验及技术积累，融合了智能图像处理、基于深度学习的复杂场景文字识别、自然语言处理（NLP）等多项人工智能（AI）技术。

在AI助力下，相比传统简单文字识别（OCR），合合信息的智能文字识别技术具备更多认知与理解能力，识别准确率高，且识别精度可随着数据的积累、算法模型的深度学习优化不断提升。可适应多语言、多版式、多样式等复杂场景，并可应用到多个商业化场景中并形成落地的产品或服务，例如票据分类、证照票据结构化、合同关键信息抽取、智能审核等。

目前，合合信息的智能文字识别技术可识别超过100种证照，包括不同国家的身份证、驾驶证、行驶证、结婚证、营业执照、税务登记证等，还可识别包含56种语言的文档图像，支持全球不同国家、不同行业的银行卡识别，包含储蓄卡、借记卡、信用卡等。

合合信息提供在各种复杂的场景中，识别和提取文档图像中的文字和关键信息，从而将非结构化的文档图像转化为结构化的文档数据，以实现进一步分析决策，为个人和企业客户提供文档数字化、文档数据资产智能化管理服务，帮助客户降本增效。

含科量：研发投入占总营收约30%

至于科创板上市公司“含科量”的另一大体现研发投入，在合合信息的招股书中能看到，截至2021年3月31日，研发人员占全职员工总数的比重约58%。

今年1-3月，研发费用占到总营收约30%。

持续的研发投入带来了领先行业的技术优势，2012年，合合信息被谷歌评为“全球顶尖开发者”。在2019年的国际文档分析识别大会（ICDAR）中，合合信息研发团队取得表格识别竞赛的冠军。

在2020年国际模式识别旗舰会议（ICPR）中，合合信息研发团队与华南理工大学、联想研究院团队合作，在信息图表识别竞赛的7大任务14个子任务中获得11项第一。

未来，合合信息还将持续保持高强度的研发投入，以保证产品的核心技术有较强的市场竞争力，并且，此次募集资金将用于人工智能C端产品及B端服务研发升级项目、商业大数据C端产品及B端服务研发升级项目、人工智能核心技术研发升级项目、商业大数据核心技术研发与数据中台建设项目。

大市场：百亿级的“人工智能+大数据”

除了智能文字识别外，合合信息在商业大数据领域基于大数据挖掘、知识图谱、NLP技术开发了启信宝App，以及可服务于多种行业、多类型企业客户的商业大数据服务，通过“数据-信息-知识-智能”4个层次，挖掘商业数据背后蕴藏的价值，赋能各行各业。

合合信息对于AI和大数据的布局，是基于对这两项技术和行业需求的深入理解。

据称，这两项技术相辅相成，海量的大数据可以帮助深度学习算法模型的设计和优化，同时AI模型也可实现更高效、深层的数据挖掘。并且，AI与大数据业务的客户需求也具有一定程度的重叠，两者协同耦合可以实现更多应用，能更好的解决各行业数字化转型遇到的问题。

同时，我国政府近年来先后发布了多项AI与大数据的行业利好政策。例如，2020年4月，我国发改委首次将AI与数据中心明确为新基建建设的方向之一，从政策端加大建设投入，加速AI与大数据在各行各业的产业化应用。

在需求端，根据Grand View Research报告，全球智能文字识别服务市场规模2020年达75亿美元，预计2020-2025年复合年均增长率约18%。

而据灼识咨询数据显示：

2020年，中国智能文字识别服务市场规模为人民币30亿元，预计2025年市场规模将达人民币129.6亿元，复合年均增长率达34%，远超全球市场总增速。

根据IDC数据，中国企业级数据量将从2015年占中国数据圈的49%增长到2025年的69%。伴随着企业数量增加、信息技术发展、大数据、AI应用场景丰富，商业类数据将保持高速增长。

根据灼识咨询，2020年,中国商业大数据服务市场规模为284.1亿元，预计2025年市场规模达到873.7亿元，复合年均增长率约25.2%。