告别“为技术而技术”，百融云创高质量增长打造AI商业案例！

学生时代我们就已经深谙“科学技术是第一生产力”。

从最初的机械轰鸣到数字世界的悄然崛起，人类社会的每一次飞跃都离不开科技创新的力量。然而科技真正转化为生产力再到产生规模化的经济效益，要经历一个漫长而复杂的过程，这个过程中能够开创无限可能的，往往是率先将走完、验证整个商业路径的领航者，比如百融云创。

8月29日，一站式服务的AI科技领航者百融云创披露了2024年上半年业绩报告，财报显示：2024年1-6月，公司总收入录得13.21亿元，同比增长6%，整体服务超7000家商业机构；在过去三年收入高增长的基础上继续放量，意味着其龙头规模化效应正持续显现。

与舆论场上搅弄风云却连连亏损的网红AI公司不同，百融云创可以看作是一个高质量发展的典型。

百融云创在今年上半年继续维持着高水平的毛利和净利润：毛利率73%，毛利率在高基数下再次提升1个百分点，调整后净利润达1.97元人民币，调整后净利润率为15%，扣除掉期权费用和其他收入之后的净利润实现同比增长。

是什么让百融云创实现了这么高的毛利率、保持如此健康的财务数据？它是如何脱颖而出的？

1、卷应用，7000客户支撑的领航

今年初，李彦宏就去年的“百模大战”发表了评论，他认为，这其实是社会资源的一个很大浪费，大家都在重复劳动做同样的事情。“我一直也在劝大家不要去卷大模型了，卷应用吧，只有应用是真正直接创造价值。”

卷应用，这与百融云创的发展战略不谋而合，而财富管理就是百融云创重点“卷应用”的领域之一。

根据高盛最新的报告数据显示，截至2020年中国居民个人可投资资产总规模达31万亿美元，2016至2020年年均复合增长率达11%。到2025年，中国居民的可投资资产总规模将达到50万亿美元，2021至2025年期间继续保持两位数的增长速度。

市场前景广阔，但财富管理客群也在不断发生变化。

千禧一代与X世代在客户数量和资产占比不断提升，客户对数字化工具的青睐也在日益增强。特别是近两年来，客户的投资习惯、交互模式、服务需求都在发生根本性变化。

面对客群喜好的变化，金融机构需要顺势而变，在百融云创看来，这简直就是时代为其量身定制的蓝海市场：今年上半年百融云创BaaS财富管理业务实现收入和客户数量双增长，市场带来的正反馈也意味着，该业务后续仍有广阔发展空间。

比如，百融云创于近日和某国有大行省分行围绕财富管理业务的当下和未来，进行深度合作、布局。

该行拥有千万级的存量用户，但财富管理业务的进度条走得很缓慢，经过百融云创的深度调研，总结出4个痛点，比如尽管行方数据资产很多，但标签体系不够完善，在一些关键节点，如客户浏览产品页面的数据埋点也比较少，导致大量的数据资产没有被充分挖掘。

面对以上几个挑战，百融云创为行方提供了数智化客群运营的一站式解决方案，包括数智洞察、模型、智能策略闭环、内容设计等服务，经双方共同努力，项目期末实现月日均AUM新增114亿元，运营组较对照组多提升28亿元，年日均AUM新增72亿元，运营组较对照组多提升14亿元。

财富管理市场的另一个痛点是：长尾客群难以被激活。

以某股份制银行为例，该行拥有数量庞大的客群AUM在1万元以下，由于过去没有高效的管户手段和工具，银行面对这些长尾客户有点“束手无策”。

百融云创利用数智化财富管理解决方案，为行方搭建数智化驱动的客群经营体系，同时，百融云创结合行方客群特点定制个性化营销话术，并不断进行内容迭代，实现AI外呼的产品同意意向率从4%提升至10%。进一步帮助银行扩大营销半径，让营销运营流程与客户经营管理体系有效衔接。

整个系统落地运行仅短短几个月的时间，行方累计提升AUM1万元及以上客户2.6万户，较对照组净提升1.9万户；运营组提升率6.6%，为对照组提升率的3.6倍。盘活存量，提升质量起到立竿见影的效果。

上述两个案例是百融云创AI能力在7000多个客户中落地的缩影，因着真实有效的业务反馈，商业机构们与百融云创的合作不断深化，推动其财务指标良性发展。

为何这么多商业机构选择百融云创？

一个原因是百融云创的赋能并不局限于项目期，而是长期有效。

在上述国有行省分行的案例中，百融云创通过该项目为行方形成客群体系化经营方法论和技术基础，都在行方的组织中长期固化下来，并且整个体系有着强大的生命力，随着行方业务的发展，整个体系也将随之不断进化。

而另一个原因自然是其强大的科技能力。

作为一家AI公司，商业上的成功离不开技术的支撑，而在技术研发上，百融云创保持了高度的理性。

2、战略清醒：不“为技术而技术”

从AI科技的发展历史来看，在研发上搞军备竞赛并不罕见，这可以看作是一种科技储备，但也是财务上的负担，比如至今未实现盈利的AI四小龙。

相比而言，百融云创的技术研发保持了高度理性，其研发思路不是大而散，而是一把“尖刀”，在市场需求关键处做深、做强，这是一种战略清醒。

比如，百融云创智能语音机器人（Voice GPT）在商业机构的智能客服系统、信用卡及理财营销、客户回访等若干关键环节都有深度参与。

作为与ChatGPT技术同源的应用产品，在大模型基座之上运行的Voice GPT的底层技术也是生成式人工智能中的Transformer。从技术上来说，Voice GPT已经可以实现低于500毫秒级的响应，这一反应速度基本接近真人，对于客户的语义理解准确率能达到97%以上。

Voice GPT能支持日5000万通以上智能语音沟通，并且还能分析客户满意度和意图，通过采集情感数据，将分析语料融入到特征模块中，由此合成出来的语音便自带感情色彩等等。

通过Voice GPT可助力机构直接促成资产交易，这一直达客户核心KPI的业务模式收获了无数好评，也助力百融云创成为一家率先盈利、持续盈利的AI科技公司。

2024年上半年，百融云创毛利率达到了惊人的73%，这一数据意味着什么？

可以对比几家知名企业，比如一向以高毛利率著称的白酒行业中，五粮液的毛利率仅仅是略高于百融云创；而在AI科技赛道的巨头中，百度毛利率50%出头，谷歌毛利率不到60%，而更多的同类企业甚至在亏损之中。

高毛利率一方面让百融云创保持了极其健康的财务基本面，另一方面也让其能够持续在“尖刀”科技上投入，不断取得新成果。

比如当大模型用做产业落地，“幻觉”就是大问题。过时的知识、混入错误信息、以及缺乏特定领域的专业知识，都是导致大模型幻觉的“元凶”。某科技公司旗下产品“中国人小眼睛大脸，编造四大发明”的鬼畜回答，就是“幻觉”的一种体现。

为了从源头化解这一问题，百融云创将检索增强生成（RAG）技术融入到大模型之中。这一技术不仅提高了大模型的准确性和可靠性，还使其能够更好地理解上下文，并将检索到的知识融入到生成过程中，从而生成更加贴合实际需求的文本。在第三方测评机构提出的检索增强生成基准（Retrieval-Augmented Generation Benchmark）——RGB评测中，百融云创大模型整体准确率达到50.5%，略高于ChatGPT3.5的50.3%。

日前，如国家金融与发展实验室副主任杨涛在文章写道：“在经历了一系列实践探索与检验之后，预期未来各方将更加关注前沿技术的成熟度和应用广泛度，并且基于金融业特性来推动技术创新和落地，既高度重视新技术，也逐渐从需求痛点出发，围绕成本收益考量并且不‘为技术而技术’。”

杨涛副主任的表述与百融云创的战略清醒不谋而合，其实李彦宏所提倡的“不卷大模型，卷应用”所表达的也是这种战略清醒。

诚然，随着一个产业的成熟，科技与生产力之间的鸿沟必然会被领航者率先抹平，要“从需求痛点出发，围绕成本收益考量并且不‘为技术而技术’。”

百融云创为同业起了一个好头。