讀完百融雲年報後，上調25年市佔率預期？_風聞

百融雲24年年報透露着一股“以市佔率為第一目標”的經營策略，而不是先選出一款暫時利潤較高的AI應用，邊做邊卷價格。相比起業績的線性外推，更重要的是思考為什麼百融雲“能做到”營收環比增長20%，並在眾多業務線中着重發力的產品是CybotStar（AI Agent builder）、VoiceGPT和數字人。

仔細研究過目前所有能實現業績增長的公司，會發現一個邏輯：各行各業從不缺產能，缺的是能針對不同客户和場景需求而研發的產品。

一．用AI解決客户核心需求，百融雲24H2收入環增超20%

百融雲去年下半年環比超20%的收入增長，主要歸功於BaaS業務尤其是財富業務線的客户突破和收入接近翻倍。而BaaS業務主要解決的就是：銀行業日益下滑的淨息差與不斷上升的盈利要求之間的矛盾。

根據國家金融監督管理總局的數據，2024年第四季度商業銀行淨息差為1.52%，環比繼續下降0.01個百分點。銀行要想提升盈利，信貸以量換價、處理不良資產、增加財富管理收入很關鍵。

那百融雲的AI業務是怎麼做的？主營業務可以説是針對客户需求的兩大解決步驟：以決策式AI技術為基底的MaaS業務（AI模型庫）分類用户畫像及建模、再以生成式AI的BaaS業務幫客户實現KPI。

比如信貸場景，銀行既然降低了貸款門檻，就勢必會增加用户資質的審核難度和需求量，越是長尾客羣的畫像就越瑣碎，所以金融機構急需一個豐富的AI“模型庫”，隨時按需調用。在確定潛在信貸用户之後，就進入到了BaaS業務，通過ASR、NLP等技術賦能金融機構，提升KPI從而分潤。

金融機構需要運營負債端從而增收，而增速較高的BaaS財富管理業務，就作用於金融機構“幫客户找資產”的需求。金融機構可以直接用百融雲BaaS中的AI數據分析環節去分類建模和決策，並在營銷環節運用VoiceGPT和ASR等AI技術；而銀行因為跨省展業受限、投研組預算降低的問題，需要AI技術幫用户配置債基、商品、權益等資產，這也是百融雲BaaS財富業務收入接近翻倍的原因。

另外就是金融機構的不良資產處置，很多金融機構尚處需要從0到1搭建體系的階段，百融雲可以用AI技術賦能從制度、流程、選擇資產、價值評估、掛牌、到最終成交的全流程。

百融雲2024年報顯示，BaaS金融雲收入14.11億元，同比增長19%。

二．客户渴望個性化，百融雲搭建AI產品平台。

B端對於AI的需求，是一個能一站式智能化解決問題的Agent，而各行各業的商業模式、各個機構的業務流程都不盡相同，所以對應不同的Agent定製化。據此，百融雲的AI Agent平台Cybotstar，就做成了一個可供客户定製化開發的Agent平台。

這個AI Agent平台的核心點就在於圖中的“角色定製”和“定製任務流”，客户可以根據不同的場景需求，調用包括BR-LLM（百融雲自研大模型）、DeepSeek等多個AI大模型，也可以根據不同的即時信息需求，啓用RAG、知識庫、插件功能，百融雲的AI Agent可以提供一個非常強大的工程化能力，把客户定製出來的Agent嵌入到各種APP端口。，低代碼平台也能讓更多行業客户直接上手應用。

同樣的思路，也延續到了另一個即將大規模鋪開的新產品——AI數字人，24年年報顯示，結合3D數字人的智能語音交互硬件AvatarGPT，已在青少年情感交互等場景實現商業化落地。

至於VoiceGPT，要解決的痛點就是多模態AI大模型在反饋過程中的時延問題，百融雲VoiceGPT的邏輯是直接用語音回覆語音，省去自然語言轉化的過程，從而提升客户的ROI。

根據這些客户需求，我們便看到了年報中百融雲AI產品的性能大幅度提升：VoiceGPT通話能力突破闕值、應用於方言英文等20餘種語言場景、語義理解準確度提升至99%、迭代出情感識別和情感語音輸出功能。

所以當通讀百融雲的年報之後，會發現這家收入29.29億元，同比增長9%、整體服務超7000家商業機構，核心客户留存率97%，連續多年超95%、龍頭規模化效應已經開始顯現的AI應用公司，似乎想要在此基礎上不斷擴張市佔率，坐上AI應用賽道的市佔率頭把交椅。