百融云差异化优势体现在哪？

作为行业头部企业，百融云创在独立金融数据服务市场占据领先地位，其差异化优势体现在：

1.先发优势奠定客户基础

公司自 2014 年成立以来，率先布局金融行业数智化转型赛道，属于在业内较早开始与持牌金融机构开展业 务的独立第三方科技公司。因此，在服务金融机构方面积累了较为深厚的展业经验，逐步形成了全方位的客户 基础；截至 2024 年中，公司已经累计服务超过 7000 家金融机构，涵盖六大国有银行、12 家股份行、区域性银 行及保险公司，其客户不仅包括头部金融机构，还涉及互联网公司，渗透至小微企业、消费金融等领域。 通常而言，金融机构的 BD 周期较长，且越是大型的机构，BD 周期越长，因此公司在早期拓客过程中坚持 采用“先落地、再扩张”的策略，通过免费提供一些初级的产品模块、提供系统搭建支持和联合建模等服务， 逐步将公司的服务和产品融入客户的业务流程之中。一旦建立起长期的合作关系，金融机构客户的粘性相对较 高，并且随着服务的深度和广度不断加强，百融云总能第一时间发现新的市场需求和业务需求，再通过稳定可 持续的调用量和交叉营销的模式去持续产生收入。截至 2024 年上半年，公司已经覆盖有 10 亿+的用户数，7000+ 的机构数，日均调用量超 3 亿次，核心客户留存率高达 96%，调研客户整体满意度达到 97%。

百融云与头部客户合作的年限较长，各类解决方案嵌入客户业务流程，已经形成较高的迁移成本，构建起 包括金融机构、数据服务商在内的产业闭环，具备一定的排他性。这种先发优势和客群深度共同构建的壁垒，使得公司在行业中形成“滚雪球”效应，随着时间的推移，其行业理解的深度与广度还在持续提升，竞争对手 追赶难度继续增长。

2.数据资产形成要素壁垒

百融云创依托体系化数据标签体系及智能建模能力，将多维度客户数据转化为高精度用户洞察，形成数据 资产的全链路价值闭环。其核心优势在于：依托跨场景数据积累构建的数百个智能决策模型，已覆盖信用卡审 批、消费金融定价等全金融服务场景，实现从数据沉淀到商业价值的闭环转化；具体而言，公司多年积累的数 据优势体现在数据及数据标签量、数据的多样性以及对数据安全的保障等方面，而百融云强大的分析能力也能 够使得数据资产的价值充分发挥。

1）数据及数据标签量：根据招股书披露，截至 2020 年 9 月 30 日，公司数据库涵盖超过 8 亿个唯一加密查 询密钥，存储总量达 1.8PB，日处理能力约 2TB。从数据类型看，公司数据资产可分为个人信息与数据标签两大 维度，其中数据标签构成风险评估及营销服务的核心基础。具体而言，数据标签体系包含用户社会行为模式、 金融行为偏好、验证结果及多维评分等关键指标，其生成机制采用机器学习结合人工监督的混合标注模式，通 过持续算法训练实现标注效率与标签精度的双重提升，最终转化为精准的预测能力输出。 2）数据的多样性：公司有三类数据源，第一类数据是在服务过程中从客户处获取的加密个人信息，百融云 对该信息有取阅、储存、整合、处理以及分析的权限，直至储存期限届满（一般为五年），服务期满后若无续 约，则需要删除有关个人信息，但在处理分析过程中，公司会以数据标签形式积累大量对用户的洞察。第二类 数据是公司自身平台积累的用户信息，例如黎明保险平台的终端用户授权信息等。第三类数据是从第三方合作 伙伴取得。

3）数据的安全性：公司搭建了完备的数据安全架构，一方面建立了集中式的数据处理平台，采用 Hadoop 数据库架构以支持前端性能要求，另一方面在租赁的两个数据中心搭建了独立的私有云环境，此外，公司拟建 立灾备中心进一步提高安全保障能力。公司的发展经历了互联网金融行业监管不断加强的过程，由于在成立之 初就致力于服务持牌金融机构，对客户的资质和上下游数据应用方的准入机制把控较严格，比如要求金融机构 客户或第三方数据合作伙伴确保其已获取客户的个人数据的充分授权，否则公司有权要求赔偿或终止协议等。 通过诸多保障措施，公司在金融科技行业变迁的过程中经过了历史的验证。 基于上述数据层面的优势，在数据要素行业得到政策支持的大环境下，公司的数据资产价值有望增加。2024 年，国家数据局等部门联合印发《数据要素三年行动计划（2024~2026 年）》，提出到 2026 年底，数据要素应 用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造 300 个以上示范性强、显示度高、 带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过 20%。其中聚焦金融服务、科技创新、商贸流通等 12 个行业 和领域，明确发挥数据要素价值的典型场景，推动启动数据要素潜能。

3. 技术创新能力稳步提升

自公司成立以来，百融云在核心管理层的带领下已经建立了技术为本的公司文化。公司多年以来在研发方 面持续投入，近两年在 AI 及智能语音合成系统方面取得长足进步。 财务数据显示，2019 年至 2024 年上半年，公司已累计投入至少 16.4 亿元的研发费用，形成了以决策式 AI 和生成式 AI 为基础的技术优势，2021 年以来研发费用率平均为 16.2%。2014 年，百融云以发展决策式 AI 起 家，2017 年底，公司开始着手立项生成式 AI 研究，2021 年启动生成式 AI 业务的商业化，并在后续两三年内实现了包括信贷、财富管理、保险、小微、电商、租赁、招聘等在内的多场景应用。

2023 年，公司发布两个大语言模型，包括适用于金融垂直行业场景的 BR-LLM 和适用于自动编程的 BRCoder。目前我们已经完成了百融大模型技术全栈建设，建成了分布式训练和推理框架，覆盖从大模型预训练、 微调、对齐、到部署工程优化，极大地压缩了生成式模型的训练、迭代和推理成本。 2024 年上半年，公司成功将智能语音应用与大模型相结合，将完全基于大模型的交互时延压缩在 500 毫秒 之内，低于同业的 1 秒以上；同时，通过纯自研，百融云的智能语音大模型进一步迭代出支持情感识别和情感 语音输出的功能。 目前百融云自主构建了以大模型建设的全流程技术栈，包括预训练、微调、对齐和应用开发平台。其中， 百融云生成式 AI 的应用媒介包括四大产品形态，分别是 AI 文本机器人、AI 语音机器人、数智人、全媒体智能 创造平台。在场景化能力方面，以金融领域而言，2023 年百融云创促成了 550 亿金融资产交易，2024 年大概能 产生 800 亿金融资产交易，每天有 8500 万条真实的对客对话。