告別“為技術而技術”，百融雲創高質量增長打造AI商業案例！_風聞
读懂数字财经-49分钟前
從最初的機械轟鳴到數字世界的悄然崛起，人類社會的每一次飛躍都離不開科技創新的力量。然而科技真正轉化為生產力再到產生規模化的經濟效益，要經歷一個漫長而複雜的過程，這個過程中能夠開創無限可能的，往往是率先將走完、驗證整個商業路徑的領航者，比如百融雲創。
8月29日，一站式服務的AI科技領航者百融雲創披露了2024年上半年業績報告，財報顯示：2024年1-6月，公司總收入錄得13.21億元，同比增長6%，整體服務超7000家商業機構；在過去三年收入高增長的基礎上繼續放量，意味着其龍頭規模化效應正持續顯現。
與輿論場上攪弄風雲卻連連虧損的網紅AI公司不同，百融雲創可以看作是一個高質量發展的典型。
百融雲創在今年上半年繼續維持着高水平的毛利和淨利潤：毛利率73%，毛利率在高基數下再次提升1個百分點，調整後淨利潤達1.97元人民幣，調整後淨利潤率為15%，扣除掉期權費用和其他收入之後的淨利潤實現同比增長。
是什麼讓百融雲創實現了這麼高的毛利率、保持如此健康的財務數據？它是如何脱穎而出的？
1、卷應用，7000客户支撐的領航
今年初，李彥宏就去年的“百模大戰”發表了評論，他認為，這其實是社會資源的一個很大浪費，大家都在重複勞動做同樣的事情。“我一直也在勸大家不要去卷大模型了，卷應用吧，只有應用是真正直接創造價值。”
卷應用，這與百融雲創的發展戰略不謀而合，而財富管理就是百融雲創重點“卷應用”的領域之一。
根據高盛最新的報告數據顯示，截至2020年中國居民個人可投資資產總規模達31萬億美元，2016至2020年年均複合增長率達11%。到2025年，中國居民的可投資資產總規模將達到50萬億美元，2021至2025年期間繼續保持兩位數的增長速度。
市場前景廣闊，但財富管理客羣也在不斷髮生變化。
千禧一代與X世代在客户數量和資產佔比不斷提升，客户對數字化工具的青睞也在日益增強。特別是近兩年來，客户的投資習慣、交互模式、服務需求都在發生根本性變化。
面對客羣喜好的變化，金融機構需要順勢而變，在百融雲創看來，這簡直就是時代為其量身定製的藍海市場：今年上半年百融雲創BaaS財富管理業務實現收入和客户數量雙增長，市場帶來的正反饋也意味着，該業務後續仍有廣闊發展空間。
比如，百融雲創於近日和某國有大行省分行圍繞財富管理業務的當下和未來，進行深度合作、佈局。
該行擁有千萬級的存量用户，但財富管理業務的進度條走得很緩慢，經過百融雲創的深度調研，總結出4個痛點，比如儘管行方數據資產很多，但標籤體系不夠完善，在一些關鍵節點，如客户瀏覽產品頁面的數據埋點也比較少，導致大量的數據資產沒有被充分挖掘。
面對以上幾個挑戰，百融雲創為行方提供了數智化客羣運營的一站式解決方案，包括數智洞察、模型、智能策略閉環、內容設計等服務，經雙方共同努力，項目期末實現月日均AUM新增114億元，運營組較對照組多提升28億元，年日均AUM新增72億元，運營組較對照組多提升14億元。
財富管理市場的另一個痛點是：長尾客羣難以被激活。
以某股份制銀行為例，該行擁有數量龐大的客羣AUM在1萬元以下，由於過去沒有高效的管户手段和工具，銀行面對這些長尾客户有點“束手無策”。
百融雲創利用數智化財富管理解決方案，為行方搭建數智化驅動的客羣經營體系，同時，百融雲創結合行方客羣特點定製個性化營銷話術，並不斷進行內容迭代，實現AI外呼的產品同意意向率從4%提升至10%。進一步幫助銀行擴大營銷半徑，讓營銷運營流程與客户經營管理體系有效銜接。
整個系統落地運行僅短短几個月的時間，行方累計提升AUM1萬元及以上客户2.6萬户，較對照組淨提升1.9萬户；運營組提升率6.6%，為對照組提升率的3.6倍。盤活存量，提升質量起到立竿見影的效果。
上述兩個案例是百融雲創AI能力在7000多個客户中落地的縮影，因着真實有效的業務反饋，商業機構們與百融雲創的合作不斷深化，推動其財務指標良性發展。
為何這麼多商業機構選擇百融雲創？
一個原因是百融雲創的賦能並不侷限於項目期，而是長期有效。
在上述國有行省分行的案例中，百融雲創通過該項目為行方形成客羣體系化經營方法論和技術基礎，都在行方的組織中長期固化下來，並且整個體系有着強大的生命力，隨着行方業務的發展，整個體系也將隨之不斷進化。
而另一個原因自然是其強大的科技能力。
作為一家AI公司，商業上的成功離不開技術的支撐，而在技術研發上，百融雲創保持了高度的理性。
2、戰略清醒：不“為技術而技術”
從AI科技的發展歷史來看，在研發上搞軍備競賽並不罕見，這可以看作是一種科技儲備，但也是財務上的負擔，比如至今未實現盈利的AI四小龍。
相比而言，百融雲創的技術研發保持了高度理性，其研發思路不是大而散，而是一把“尖刀”，在市場需求關鍵處做深、做強，這是一種戰略清醒。
比如，百融雲創智能語音機器人（Voice GPT）在商業機構的智能客服系統、信用卡及理財營銷、客户回訪等若干關鍵環節都有深度參與。
作為與ChatGPT技術同源的應用產品，在大模型基座之上運行的Voice GPT的底層技術也是生成式人工智能中的Transformer。從技術上來説，Voice GPT已經可以實現低於500毫秒級的響應，這一反應速度基本接近真人，對於客户的語義理解準確率能達到97%以上。
Voice GPT能支持日5000萬通以上智能語音溝通，並且還能分析客户滿意度和意圖，通過採集情感數據，將分析語料融入到特徵模塊中，由此合成出來的語音便自帶感情色彩等等。
通過Voice GPT可助力機構直接促成資產交易，這一直達客户核心KPI的業務模式收穫了無數好評，也助力百融雲創成為一家率先盈利、持續盈利的AI科技公司。
2024年上半年，百融雲創毛利率達到了驚人的73%，這一數據意味着什麼？
可以對比幾家知名企業，比如一向以高毛利率著稱的白酒行業中，五糧液的毛利率僅僅是略高於百融雲創；而在AI科技賽道的巨頭中，百度毛利率50%出頭，谷歌毛利率不到60%，而更多的同類企業甚至在虧損之中。
高毛利率一方面讓百融雲創保持了極其健康的財務基本面，另一方面也讓其能夠持續在“尖刀”科技上投入，不斷取得新成果。
比如當大模型用做產業落地，“幻覺”就是大問題。過時的知識、混入錯誤信息、以及缺乏特定領域的專業知識，都是導致大模型幻覺的“元兇”。某科技公司旗下產品“中國人小眼睛大臉，編造四大發明”的鬼畜回答，就是“幻覺”的一種體現。
為了從源頭化解這一問題，百融雲創將檢索增強生成（RAG）技術融入到大模型之中。這一技術不僅提高了大模型的準確性和可靠性，還使其能夠更好地理解上下文，並將檢索到的知識融入到生成過程中，從而生成更加貼合實際需求的文本。在第三方測評機構提出的檢索增強生成基準（Retrieval-Augmented Generation Benchmark）——RGB評測中，百融雲創大模型整體準確率達到50.5%，略高於ChatGPT3.5的50.3%。
日前，如國家金融與發展實驗室副主任楊濤在文章寫道：“在經歷了一系列實踐探索與檢驗之後，預期未來各方將更加關注前沿技術的成熟度和應用廣泛度，並且基於金融業特性來推動技術創新和落地，既高度重視新技術，也逐漸從需求痛點出發，圍繞成本收益考量並且不‘為技術而技術’。”
楊濤副主任的表述與百融雲創的戰略清醒不謀而合，其實李彥宏所提倡的“不卷大模型，卷應用”所表達的也是這種戰略清醒。
誠然，隨着一個產業的成熟，科技與生產力之間的鴻溝必然會被領航者率先抹平，要“從需求痛點出發，圍繞成本收益考量並且不‘為技術而技術’。”
百融雲創為同業起了一個好頭。