2024年合合信息研究报告：智能文字与商业大数据应用领先企业

1. 从智能文字识别到商业大数据分析，完善 C 端产品及 B 端 服务矩阵

1.1. 从智能文字识别到商业大数据，从 C 端到 B 端

合合信息是行业领先的人工智能及大数据科技企业，致力于通过智能文字识别及商 业大数据领域的核心技术叠加 C 端和 B 端产品以及行业解决方案为全球企业和个 人用户提供创新的数字化、智能化服务。公司成立于 2006 年，是一家以人工智能及 商业大数据技术为核心的高新技术公司，为全球银行、保险、证券、物流、制造等 30 多个行业提供智能解决方案，旗下 C 端产品名片全能王、扫描全能王、启信宝全 球下载量超过 23 亿。公司自 2006 年成立起就将文字识别作为核心研发方向，经过 2006-2009 年成立初期的技术沉淀，分别于 2009 年和 2010 年推出文字识别 C 端 APP 领域两大核心产品名片全能王和扫描全能王，在全球逐步积累了百余个国家和地区 的亿级用户。此后将智能文字识别领域技术迁移至商业大数据领域中企业数据的信 息提取、知识挖掘与知识图谱构建与挖掘等，于 2015 年大领域 C 端产品及 B 端服 务矩阵。

公司布局智能文字识别及商业大数据两大业务板块，均面向个人及企业客户。C 端 业务主要为面向全球个人用户的 C 端 APP 产品，包括扫描全能王（智能扫描及文 字识别 APP）、名片全能王（智能名片及人脉管理 APP）、启信宝（企业商业信息查 询 APP）3 款核心产品；B 端业务为面向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、智能营销等多元需求，助力客户实现数字化 与智能化的转型升级。

在文字识别 C 端 APP 领域，2019-2020 年相继上线两款以文字识别和图像处理 技术为核心的 APP，即名片全能王和扫描全能王；2016 年将深度学习算法、自 然语言处理技术与 OCR 技术相结合，自主研发智能文字识别技术，大幅提升 了智能文字识别技术的性能和应用场景，并将 AI 技术落地为产品级应用。

在文字识别 B 端企业服务领域，2016 年正式成立企业级智能解决方案事业部， 布局行业头部客户，输出超过 100 种证照的 OCR 基础模块服务；2017 年开始 针对不同行业复杂场景的文字识别进行多元化商业探索，加速布局智能文字识 别 AI 机器人、AI 训练平台等场景化解决方案。

在大数据领域，2015 年收购企业公开数据治理服务商苏州贝尔塔，收购后快速 推出启信宝 APP，为大众用户提供企业信息查询及商业调查服务；2016 年建立 内部大数据平台部门，有效推动公司大数据平台快速发展；2017 年利用启信宝 企业版快速切入商业大数据 B 端服务领域；2018 年自主研发的企业知识图谱 解决方案开始进行商业落地。

公司核心技术包括智能文字识别及商业大数据技术，多项核心技术水平位居行业前 列。其中智能文字识别技术融合了智能图像处理、复杂场景文字识别、NLP 等 AI 技 术，相比传统简单文字识别，具备更多认知与理解能力，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。商业大数据技术包 括大数据挖掘与知识图谱等技术，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。公司复杂场景文字识别、智能图像处 理、自然语言处理、知识图谱及大数据挖掘等核心技术均处于行业领先水平。

1.2. 股权结构集中稳定，核心技术人员经验丰富

公司股权结构集中，核心技术人员多年深耕通信与信息系统领域。镇立新为公司实 际控制人及控股股东，直接持有合合信息 24.19%的股权，并通过其控制的上海狮吼 间接控制上海端临、上海顶螺、上海融梨然、上海目一然持有的合合信息股权，合 计控制合合信息 29.38%股权。

1.3. 智能文字识别业务驱动营业总收入持续快速增长

公司近三年智能文字识别业务保持稳健增速，驱动营业收及净利润持续增长。2021- 2024Q3 年公司营业收入分别为 8.06 亿元/9.88 亿元/11.87 亿元/10.49 亿元，归母净 利润分别为 1.44 亿元/2.84 亿元/3.23 亿元/3.07 亿元。2023 年公司营业收入同比增长 20.04%，主要原因是占营业收入 75.91%的智能文字识别业务保持了 24.26%的同比 增速。扫描全能王业务付款订单额同比增长 19.80%，驱动智能文字识别业务同比增 长 27.83%，营业收入达 8.09 亿元,2024Q3 收入增长 21.45%的原因也基本相同，保 持了一贯的的运营策略。公司在业务稳定发展的情况下，适度引进优秀人才、增强 研发投入以保持技术领域的先进性，并有效做好营销推广和品牌建设，最终带来归 母净利润保持稳定增长。所以整体来看公司 2023 和 2024Q3 归母净利润的表现与营 业收入同比变动趋势基本一致。

公司 2020-2024Q3 年毛利率维持在 84%左右，归母净利率稳定在 17%以上。2020- 2024Q3 年的毛利率水平分别为 84.33%/83.44%/83.70%/84.25%/84.36%，根据当时产 品结构变化小幅波动。2022-2024Q3 年公司归母净利润率维持在 27%以上。当前 2024Q3 毛利率 84.36%，归母净利率 29.21%，与去年同期相比维持稳定。公司长期 保持较为稳健的发展节奏，整体盈利水平较为稳定。

智能文字识别业务为公司最主要收入来源，保持持续稳健增长。2021-2023 年智能 文字识别业务分别实现收入 5.80 亿元/7.25 亿元/9.01 亿元，占营业收入总额比例分 别为 71.97%/73.34%/75.91%，2022 年与 2023 年分别同比增长 25.00%/24.26%。其中 B 端服务 2023 年同比下降 5.56%，主要源于竞争对手低价竞争策略导致公司基础技 术服务收入同比下降 16.94%。公司进而转向侧重技术附加值更高、市场发展潜力更 大的场景化解决方案，该业务 2023 年实现收入同比增长 17.33%。2021-2023 年智能 文字识别 C 端 APP 业务实现收入 5.12 亿元/6.54 亿元/8.33 亿元，占公司总营业收入 的 63.55%/66.13%/70.25%，2022 年和 2023 年分别同比增长 27.65%/27.50%。保持高 速增长一方面由于扫描全能王和名片全能王应用场景的可延展性强，用户群体不断 拓宽，另一方面由于公司利用技术提升、服务升级等办法逐步引入增值服务，实现 用户付费的自然转化，付费用户数量持续增加。 商业大数据 B 端业务保持稳定，C 端业务在寻求差异化发展策略。2021-2023 年商 业大数据业务分别实现收入 1.41 亿元/1.74 亿元/1.85 亿元，占总营业收入的 17.54%/17.60%/15.63%，2022 年和 2023 年分别同比增长 23.05%/6.60%。2023 年 B 端业务收入增速稳定，同比增长 17.87%，C 端业务收入同比下降 7.80%，主要由于 竞争对手通过投入较高推广费抢占市场。但启信宝的月活用户、新增付费用户数、 新增注册用户数等关键指标均止跌回升，业务发展仍具较强可持续性。 各项费用率持续优化，研发费用稳步提升。从公司的各项费用率来看，公司三费占 比基本保持稳定，2021 年销售费用率上涨主要也是公司进一步扩大市场渠道所导致， 但后三年有所回调。同时由于技术驱动型行业要求持续提升产品和服务技术竞争力， 因此公司始终保持较高的研发费用率，虽然占比有所下滑，但费用绝对支出在持续 增长，2021-2023 年研发费用复合增长率为 16.49%。在大数据和人工智能等新一代 信息技术融合创新发展的过程中，行业整体研发水平不断提升，技术门槛不断提高。 为保证足够的竞争优势，公司需要持续性地投入研发资源，提高创新能力以不断迭 代技术和产品，满足客户日益提高的需求。

2. 文字识别业务：应用场景落地清晰，技术优势引领行业

文字识别类软件的核心壁垒在于如何满足复杂场景下的客户需求，直击客户心智； 攻克技术难点，直击用户痛点。根据用户痛点及客户需求去分析处理文档面临大量 的技术难点。基于复杂场景的客户需求，制定出适应性强的算法迭代框架和模型是 极具壁垒的技术，这需要公司必须深刻理解场景的实质，根据需求调整模型的结构 以及模型的训练和推理方式。公司已在文字识别行业深耕超过 15 年，因此在数据积 累、深度学习模型训练水平、各种复杂场景下的智能图像处理与文字识别技术具有 先发优势和竞争壁垒。 从目前来看公司 C 端庞大用户基数奠定领先行业地位，B 端服务在多行业实现商业 化落地。C 端 APP 方面，公司多款核心 APP 在全球拥有庞大的用户基础，截至 2023 年末，在 AppStore 与 GooglePlay 应用市场的全球用户累计首次下载量合计超过 9.4 亿，2023 年 12 月的各渠道月活合计接近 1.5 亿（各渠道月活为直接相加、无法去 重，即在多个渠道活跃的同一用户可能被重复计算），其中 APP 渠道的月活合计超 过 1.3 亿，小程序、Web 端等其他渠道月活合计约 0.2 亿。未来公司将基于核心技 术、产品和品牌优势，发挥头部效应，继续巩固行业领先地位。B 端服务方面，公 司在银行、证券、保险、手机等基础信息化建设水平较高的行业已有较多落地案例， 打造了切实解决客户痛点的方案，巩固了行业地位。

2.1. 积极开发新功能满足市场需求，增量市场带来高订阅量

公司两项拳头产品市占率全球领先，高举高打占领客户心智。在 AppStore 可以公开 检 索 到 的 与 公 司 扫 描 全 能 王 与 名 片 全 能 王 属 于 同 类 别 的 APP 包 括 ABBYYFineScanner、ABBYYBusinessCardReader、GoogleLens 等，根据 AppAnnie 数据，名片全能王与扫描全能王的活跃用户、用户下载量之和远大于同类别 APP， iOS 中国区评分也均高于同类 APP。公司在 2010 年把握住了移动互联网的高速发 展机遇,上线了名片全能王、扫描全能王两大产品,由于用户数量、用户体验、核心技 术等方面独特的竞争优势，从目前的市占率来看其他国内外同类 APP 基本市占率与 名片全能王、扫描全能王差距较远。

作为大部分用户的首选，公司的扫描全能王的续费率一直较高，新增付费转化率也 较为稳定。从历史来看，公司在 2010 年推出扫描全能王产品后，2010-2017 年间在 主要应用市场形成用户口碑，积累用户基数，随着产品功能与技术的关键优化，以 及 2017 年以来用户对个人文档数字化管理的意识增强，用户对扫描全能王产品的 付费意愿逐步提升，加之智能手机以及移动支付技术的不断成熟，扫描全能王业务 进入成长期，推动扫描全能王的各项运营指标保持增长。

名片全能王的业务模式决定其用户粘性强，迁移成本高，因此客户忠诚度也比较高。 用户在名片全能王上持续积累了电子名片资产，同时名片全能王可进一步作为用户 管理人脉、商务社交的平台；用户通过交换电子名片时形成自然的网状裂变，为产 品推广带来低成本的扩张。

我们认为公司的这两款产品之所以能占领客户心智，核心原因还是来自于公司有能 力不断开拓市场需求，开发出适合客户需求的产品。事实上，大部分同类产品的功 能差异不大，谁能率先做到各项刚需功能的关键优化、体验端的关键创新，就能推 动月活用户数量和付费转化率的提升，比如扫描全能王基于 AI-SCAN 智能扫描引 擎，率先发布“智能高清滤镜”功能，可自动检测图像中存在的问题并判定图像的 优化方式，实现模糊、阴影、手指、屏幕纹等干扰因素一键全处理，广受好评，大 大提高的用户的付费意愿。名片全能王利用快速崛起的微信小程序渠道，开发便于 用户在微信小程序使用的功能，借助微信小程序便于分享、传播的优势也快速获取 了大量的客户从而打开市场新格局。我们认为，正是这种对于客户需求的深度洞察， 以及销售模式的创新，奠定了公司现在市占率第一的市场地位。

2.2. 技术优势引领行业，识别准确率遥遥领先

公司成立至今在智能文字识别领域已拥有超过 15 年的研发经验及技术积累，智能 文字识别技术水平行业领先，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。公司在智能文字识别领域的核心技术包括智能图像 处理、复杂场景文字识别、NLP 技术，可解决文档还原、篡改检测、反光去除等实 际场景的众多难题。

在 AI 行业通用技术的基础上，公司针对智能文字识别领域的各项技术门槛进行了 一系列技术创新。机器学习与深度学习算法、OCR 技术、图像处理技术及 NPL 技 术属于 AI 领域的通用技术。公司在行业通用技术的基础上进行了大量的技术创新， 包括自研算法模型的代码编写、模型设计与构建、模型训练、参数调节、场景验证 等工作；智能图像处理、复杂场景文字识别、复杂文字识别场景的 NLP 技术是公司 凭借多年技术研发活动中积累的自主研发的算法模型、C 端产品和 B 端服务开发中 沉淀的专有技术，并在 C 端资源受限的移动端实现大规模应用，在 B 端不同行业的 业务场景下实现商用级别的广泛应用。

公司智能文字识别技术自 2012 年起接连摘获多项国内国际奖项，并于 2023 年 5 月荣获参与中国信通院牵头的《文档图像篡改检测标准》制定工作机会。该项标 准将确立文档图像篡改检测技术的行业标准、为 AI 视觉图像行业健康发展提供指 引，由中国图象图形学学会、中国科学技术大学等业内知名机构联合编制。根据 中国科学院上海科技查新咨询中心 2020 年出具的《科技项目咨询报告》，公司自 主研发的“基于人工智能的复杂多场景文档图像识别与理解关键技术及应用”项 目综合技术达到国内领先水平，其中票据文字检测技术达到国际先进水平。

从目前的测试结果来看，公司智能文字识别 C 端 APP 包括名片全能王与扫描全能 王两款 APP，均达极高的文字识别准确率，根据中国合格评定国家认可委员会认可 的检测实验室（NO.CNASL8192）2020 年出具的一系列《软件测试报告》：名片全能 王 APP 针对常规的多语言名片的字符识别率平均值为 99.43%，名片识别对象包括 简体中文、繁体中文、英文、日文、韩文及西欧语言；扫描全能王 APP 针对常规的 印刷体文档字符平均识别率为 99.77%，手写体文档字符平均识别率为 97.00%。

分项目来看：公司 AI 开放平台在各种场景下的识别率均遥遥领先于绝大多数竞争 对手

中文身份证照的条目识别率远高于可比公司

以身份证识别为例，与其他头部文字识别企业进行条目识别率对比，可以看出合合 AI 开放平台以 99.60%的条目识别率，明显领先于其他四个竞争对手。99.6%的条目 识别率意味着对于 1,000 行字符、有 996 行的识别完全正确，仅 4 行出现识别错误。 在客户的实际业务场景中，容错率要求极高，比如在财务/法务等业务场景中，客户 的预期是接近 100%的识别率，即使是 0.1%的条目错误率，积累到整张文档的维度 可能会导致几个百分点、甚至是十几个百分点的整张错误率，会给客户的人工审核 工作量带来成倍的提升。根据前述 CNAS 测试报告，公司的身份证整张识别率为 97.5%，处于较高水平（即意味着对于 1,000 张身份证样本，有 975 张完全识别正 确）。

复杂场景下的文字识别率领先竞争对手

由于实际商业化落地时业务场景均为包含多种干扰因素、个性化的复杂场景，客户 在选择技术服务商时也会将识别精准度作为主要评选的标准之一，因此复杂场景下 的识别精准度是决定文字识别企业市场竞争力的关键要素。采用 F-Score 来计算的 字符识别率指标在文字识别学术领域经常使用，该指标既考虑了识别精度也兼顾了 识别可信度，在实际应用场景中，客户对可信度的要求较高，即要求 AI 产品可以自 动判断识别率结果是否可以达到客户要求，如不满足，则自动返回提示，可信度高 的 AI 产品可以大幅减少客户的人工复核工作量。

对于贡献公司主要营业收入的扫描全能王 APP，其在不同场景下的字符识别率均高 于其竞对 APP。根据 2022 年 CNAS 认可的检测实验室（NO.CNASL0286）上海计 算机软件技术开发中心出具《软件测试报告》，对比 AdobeScan、WPS、百度网盘、 福昕 PDF、夸克 APP 的文字识别功能，扫描全能王 APP 在各项指标上均有亮眼表 现：针对普通文档数据集和多语言数据集的识别率均为 99%，困难数据集识别率为 95%，手写数据集及复杂场景数据集识别率分别为 92%和 91%，识别率水平均高于 其竞对 APP。

公司新发布的 acge 文本向量化模型获评权威中文语义向量评测榜单首位，高效辅 助 AI 模型多行业落地。2024 年 3 月，公司发布了 acge 文本向量化模型，该模型可 通过理解查询的深层含义和上下文，显著提高搜索和问答的质量、效率和准确性，未来可被应用于智能搜索、智能问答、数据挖掘等 AI 及大数据领域，目前尚在内测 阶段。相比于传统的预训练或微调垂直领域模型，acge 模型支持在不同场景下构建 通用分类模型、提升长文档信息抽取精度，且应用成本相对较低，可帮助 AI 模型在 多个行业中快速落地并创造价值，为构建新质生产力提供强有力的技术支持。公司 的 acge 文本向量化模型于 2024 年 3 月 11 日获得 MTEB 中文榜单第一的成绩。根 据灼识咨询，MTEB 榜单是目前 AI 行业内最全面且权威的中文语义向量评测基准 之一。

2.3. B 端业务持续扩张，打造新增长空间

公司智能文字识别 B 端服务应用场景广泛，覆盖银行/证券/保险/汽车金融/融资租 赁、政府、物流、制造、地产等多元化下游行业。其客户在对证照、合同、票据、 报表等各类文档的分类、录入、校对、解析等人工环节流程均有数字化转型需求， 公司智能文字识别服务已在多类行业实现商业化落地。 

针对不同类型的企业用户，公司智能文字识别服务可分为 B 端基础技术服务、B 端 标准化服务、B 端场景化解决方案三种形态，技术的附加值、服务的复杂程度依次 增高：

基础技术服务

包含超过 140 种证照识别模块，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，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，可通过 SDK 或 API 方式交付给客户。公司智能文字识别基础技术服务在下游应用领域广泛，包含 银行、证券、保险、汽车金融、手机、地产、制造等多元化行业。

标准化服务

名片全能王企业版 SaaS 软件提供面向企业的名片识别、客户名片管理、CRM 客 户关系管理等基于公有云的服务，目前主要销售至日本，主要是由于日本企业具 有重视纸质名片管理的文化背景。公司正在研发面向中国企业的智能文字识别标 准化 SaaS 产品，主要目标客户为在企业数字化转型过程中，对标准化智能文字识 别有广泛需求的企业，例如中型企业或者大型集团的分部。

场景化解决方案

主要有两项产品：

智能文字识别 AI 机器人：针对财报、票据、合同、表单等与客户业务场景深 度融合的文档，通过自由配置并与实际业务流程紧密结合，输出各类业务场 景下所需的结构化字段结果，灵活应对多种业务场景复杂样本，并进一步提 供差异比对、指标分析等智能分析服务，同时也提供对多种 AI 机器人的管理 服务。AI 机器人稳定性强、业务场景适用性高，能够提供 API 接口，移动端 SDK 或者私有云等多种部署服务方案。

AI 训练平台：可通过自学习机制来持续提高深度学习算法的准确性，平台将 在业务系统中校准后的识别结果存档为训练数据集，自动执行模型训练、测 试、部署和发布等操作流程，实现无感知的模型训练和部署服务，为客户提供“越用越好用”的智能文字识别服务，帮助客户拥有 AI 技术平台能力。主要 以私有云部署的方式在本地进行识别引擎的训练和封装，并提供便捷、友好 的可视化操作界面。

市场空间方面，随着企业及政府数字化转型意在实现运营自动化、管理网络化、决 策智能化。C 端 APP 方面，在互联网时代下信息爆炸式的增长，个人用户对文档 资产管理持续存在的需求将不断推动智能文字识别服务行业发展。全球用户在在线 办公、在线教育、在线生活等场景下对于文档扫描和文字识别的需求迅速上升，公 司的业务也相应快速增长，并已养成稳定的使用习惯。根据 Grand View Research 报 告，全球智能文字识别服务市场规 2022 年达 106.5 亿美元，预计 2022-2027 年复合 年均增长率约 16.7%。灼识咨询预计中国未来 5 年智能文字识别领域复合年均增长 率达 27.3%，2027 年市场规模将达人民币 168.9 亿元。我们认为，随着公司公司智 能文字识别的场景化解决方案包括智能文字识别 AI 机器人针对财报、票据、合同、 表单等与客户业务场景进一步的深度融合。公司有望持续在银行、证券、软件和信 息技术服务业等领域深挖高价值客户，为不同行业的客户数字化转型赋能。同时， 随着公司技术创新的不断加强、行业知识的不断积累以及应用场景的多元开拓，在 该领域的竞争优势和发展潜力正在逐步释放，预计该业务未来将保持较快的增长。

3. 数据分析业务：场景日益丰富，用户群体快速扩大

商业大数据是围绕企业的各类原始数据，包括但不限于基本信息、股权、司法涉诉、 信用、董监高、产业链、舆情等。目前大数据在电信、金融等领域的落地较为集中， 逐渐向政务、工业、公检法等领域广泛渗透，向生产、物流、供应链等核心业务延 伸，应用行业“脱虚向实”趋势明显。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、AI 应用场景丰富，商业类数据仍将保持高速增长。 商业大数据服务属于新兴的大数据服务的一种，将原始数据采集、清洗之后变为结 构化信息，信息在挖掘后变为知识，知识再通过建模分析变为可用的数据资产，挖 掘数据背后蕴藏的价值，赋能各行各业，提供风险预警、信用评级、供应链管理等 附加价值。根据灼识咨询，2017 年中国商业大数据服务市场规模为 131.1 亿元，2022 年增长至 406.2 亿元。随着相关利好政策的推动、企业及政府对数据资产管理需求 的提升、应用场景的丰富成熟，预计 2022-2027 年 CAGR 约为 20.7%，2027 年市场 规模达 1,040.9 亿元。 2015 年公司开始布局大数据产业的商业大数据细分领域，利用前期积累的深度学 习、NLP 等 AI 技术的积淀，拓展知识图谱及大数据挖掘技术。公司内部的大数据 底层平台快速成熟化，2018 年自主研发的企业知识图谱解决方案开始进行商业落地； 2019 年商业大数据量已突破 700 亿条，汇集中国境内 2.1 亿家企业等组织机构； 2023 年，商业大数据量已突破 2,000 亿条，汇集中国境内超过 3 亿家企业等组织机 构。

公司在行业通用技术的基础上进行了大量的技术创新，包括自研算法模型的代码 编写、模型训练、参数调节、场景验证等工作，商业大数据搜索与分析技术、多 源异构的超大规模动态知识图谱构建技术、超大规模知识图谱推理与挖掘技术是 公司凭借多年技术研发活动中积累的自主研发的算法模型、C 端产品和 B 端服务 开发中沉淀的专有技术，在不同行业的业务场景下实现商用级别的广泛应用。

未来战略发展方向上，公司在 B 端企业及政府持续提升数据质量及获取效率，C 端 商业数据查询场景不断丰富催生更多用户。商业大数据 B 端服务方面，企业及政府 对提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、持续释放数据价值的需 求不断提升，在完善内部数据应用的同时，对外提供数据产品服务。C 端 APP 方面， 随着社会整体信用意识的提升，个人用户在商业谈判、产品营销、求职、投资、采 购等多种场景均对查询企业商业资料与信用数据具有需求，商业数据查询 APP 的用 户群体逐渐扩大。

3.1. C 端服务：差异化竞争，持续拓展市场空间

公司的 C 端产品主要为启信宝，是一款企业商业信息查询 APP。其汇集中国境内 超过 3 亿家企业等组织机构的超过 2,000 亿条实时动态商业大数据，提供包括工商、 股权、司法涉诉、失信、舆情、资产等超过 1,000 个数据特征标签；可对数据进行 深度挖掘，为客户提供企业关联图谱、舆情监控（情感及语义分析等）、风险监控（经 营异常、司法涉诉等）、商标及专利信息、深度报告（信用报告、投资及任职报告、 股权结构报告）等多种数据查询、挖掘和智能分析服务。启信宝 APP 于 2015 年上 线，主要的受众为泛法务、泛商务、政务等行业的职场用户，为用户提供企业查询、 商业尽调、风险管理、智能营销、企业服务等场景下的数据服务。截至 2023 年底， 启信宝在 AppStore 应用市场累计用户首次下载量超过一千万。根据用户操作习惯， 启信宝也提供了微信小程序与功能更为丰富的网页版供用户使用。

企查查、天眼查、启信宝目前占市场主要份额。商业大数据 C 端业务市场竞争激烈， 竞争对手投入较高的推广费来抢占市场，启信宝在商业信息查询 C 端市场的市场占 有率与行业前两名存在一定差距，主要是由于启信宝 C 端 APP 收入占公司比重较 小，且未能在确定竞争格局的早期阶段大规模进行营销推广，与之相比，商业信息 查询 C 端业务是企查查、天眼查的核心业务，在营销资金的投入方面最为优先，其 在发展早期阶段在广告宣传方面投入了大量资金，因此公司结合整体业务发展规划， 采取与竞争对手存在差异化的发展战略，在数据覆盖度、特色数据库、APP 技术路 线方面存在差异化的细节。 2023 年启信宝 APP 各项指标除收入外均止跌回升。2021-2023 年启信宝个人版分别 实现收入 0.73 亿元/0.76 亿元/0.70 亿元，虽然 2023 年收入同比下降 7.80%，但月活 用户、新增付费用户数、新增注册用户数等关键指标均止跌回升，业务发展仍然具 有较好的可持续性。一方面源于公司产品技术不断优化带来的商业大数据量、汇集 的可查询的企业数量和数据维度的大幅度提升，另一方面源于主推年费 VIP 及 SVIP 会员带来的核心用户长期锁定。

商业信息查询 C 端领域预计未来可触达市场近 80 亿，未来还有顶市场空间。根据 灼识咨询，2022 年中国商业大数据 C 端产品市场规模为 33.9 亿元，分为一级市场 商业信息查询 C 端 APP（以企查查、天眼查、启信宝、爱企查等企业为主，以下简 称为“商业信息查询 C 端市场”）与二级市场大数据查询 C 端 APP（以同花顺、大智 慧、东方财富等企业为主）两个细分市场。中国商业信息查询 C 端 APP 按照已实现 收入角度统计，2022 年的市场规模已达 11.3 亿元，预计 2022-2027 年 CAGR 为 14.7%，预估未来可触达市场接近 80 亿元。由于大数据挖掘、知识图谱等技术壁垒 较高，数据采集投入较高，且需要通过一定的营销推广和用户积累树立品牌形象， 因此竞争格局相对集中。根据灼识咨询，2022 年中国商业信息查询 C 端市场占有率 前三名分别为企查查、天眼查、启信宝，CR3 超过 85%，其中启信宝的市场占有率 约为 7%。从整体角度来看，启信宝仍具有较大提升空间。

3.2. B 端服务：应用场景广泛，各项服务业务快速增长

公司商业大数据 B 端服务应用场景广泛，覆盖银行/证券/保险/汽车金融/供应链金 融/融资租赁、制造/地产/批发零售、政府/园区等多元化下游行业。公司以基础数据 服务为发展重点，持续增强基础数据建设，改善数据质量。2023 年公司面向客户群 体相对更为广泛，为商业大数据B端重点业务。近年来公司持续增强基础数据建设， 数据质量得到持续改善：数据建设方面，公司从 2021 年开始逐步完善数据评估建设 流程，快速迭代建设新数据，2021 年至今新建、重构约 20 个维度；数据质量方面， 2022 年搭建了数据质量评估体系，公正客观反映数据质量；同时，数据质量规则库 累计建设了 2,936 条规则，覆盖 276 张数据表，涵盖了公司商业大数据业务开展所 需的主要数据字段和数据维度。

商业大数据 B 端企业服务市场的集中度相对低于 C 端市场，这也是公司发力的重 要市场所在。公司着力发展面向中小企业客户的轻量型数据库产品，促进商业大数 据基础数据服务业务快速增长。随着公司研发创新的逐步推进，公司基于大数据湖 仓一体的技术架构，不断升级公司自研的 FISync 数据同步技术，能够提取商业全景 数据库中的共性场景并快速适配不同客户业务场景下的数据需求，为客户提供标准 化、轻量型的数据同步服务。相比场景化解决方案面向大中型企业为目标客户来说， 这种轻量型的数据库产品面向的客户群体相对更广泛，随着企业数字化转型的浪潮， 多元行业的中小企业客户也存在数据资产管理的需求。根据灼识咨询，预计 2022- 2027 年，商业大数据行业复合年均增长率将达 20.7%，2027 年市场规模达到 1,040.9 亿元。

标准化服务收入绝对值持续提升，各类细分场景解决方案预计将成为未来增长点。 启信宝企业版 SaaS 软件服务为客户提供背景调查、关联关系分析、风险监控与舆情 监控等多维度的增值服务。公司自 2021 年开始针对不同行业的客户需求，在标准版 启信宝企业版 SaaS 软件服务的基础上开发差异化的垂直行业版解决方案，例如针 对不同银行、证券等金融领域 B 端客户推出金融机构风控营销 SaaS 产品，为其提 供尽职调查、风险预警、客户管理等环节的数据解决方案；针对制造业领域，推出 实体企业合作方风控 SaaS 产品，为其提供风险控制、客户及供应商管理等数据解决 方案。目前各场景解决方案推广已初见成效，带动 2023 年商业大数据 B 端标准化 服务同比增长 23.85%。

大客户案例成功建立标杆效应，公司持续增加场景化解决方案后续客户开发投入。 政府、大型企业客户对数据安全及保密性、解决方案的落地效果等方面的要求极高， 因此成功的大客户案例可建立标杆效应，有利于开发后续客户。招商银行作为中国 领先的零售银行、世界五百强企业，是公司知识图谱业务的首个标杆客户。2018 年， 招商银行引入了由合合信息打造的金融风险知识图谱解决方案，深度融合外部商业 大数据以及银行内部数据。公司在服务上海市经信委、上海工业互联网创新中心、 常州大数据中心、中核集团、民生银行等政府和企业类大客户方面已建立先发优势。 由于该部分市场需求快速增长，公司总体战略层面及内部资源投入方面对于商业大 数据场景化解决方案业务有所侧重，未来或将成为公司业务新一轮的发力点。

编辑：火腿肠