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Q1:公司在大模型方面的业务布局是怎样的?

A:公司主要客户是银行,此前就已在应用人工智能技术开发解决方案,如智能营销、智能风控等产品。在模型研究方面,天阳与湖南大学合作成立智能金融联合实验室,借助其科研力量开展产融大模型应用创新,聚焦产业链研究、产业融资洞察、产业客群经营三大场景,实现业务能力突破。2024年公司投入一整年进行相关研究,与湖南大学约定每年投入不少于4000万,五年不少于2亿用于模型研究,其中包含部分算力投入。2024年主要与互联网大厂的通用模型合作,2025年初,DeepSeek发布后我们对基础底座模型能力进行切换和部署。目前产融大模型正式集成国产大模型DeepSeek,完成基于DeepSeekR1的大模型服务平台升级,推出DeepSeek版包含产融分析和拓客智能体的产融大模型产品,加速金融行业对公、普惠智能化升级步伐。智能测试分析和案例设计系统可以精准解析业务需求,智能生成测试大纲和测试案例。信贷大模型可以一站式解决全流程信贷业务中的效率提升、风险控制、合规管理等核心痛点,助力银行实现从“经验驱动”到“数智驱动”的跨越式提升,提供智能财报助手、智能报告助手、绿色信贷助手、智能风控助手、智能分析助手等功能。

Q2:2024年和2025年银行客户对大模型应用的态度有何变化,原因是什么?

A:2024年国有大行和股份制银行有意愿在大模型方面投入,但大量中小银行、城商行比较谨慎和保守。原因一是过往大模型对算力依赖度高,前期投入开销大;二是过往大模型不能做到私有化部署,存在银行数据出域问题。到2025年,很多中小银行重点客户主动找到公司,探讨大模型在银行业务中的应用,寻找落地场景并共同研发垂直类模型。这是因为DeepSeek的出现降低了对算力的依赖度,且开源模型可做私有化部署,解决了银行数据出域问题。

Q3:能否举例说明公司已拿到订单的案例,包括客户使用的业务线、部署方式以及部署后预期节约的人力或流程压缩情况?

A:产业大模型在春节后推出了DeepSeek版本,2024年做了1.0版本研发,2005年年初处于市场端密集交流阶段。案例如下:某城商行算力由公司提供支持,租了一台H100,公司辅助其做DeepSeek满血版本部署,并搭建研发的智能检查平台。节后行方希望将产能大模型部署到行内,后续结合产品与公司部、普惠部等具体业务部门对接深入产业研究落地,中小企业部和科技部门也提出相关要求,今年将大量大模型投入作为重点,要在其普惠业务运营体系里融合公司大模型,基于此做产业链和供求关系撮合。此外,国有行的一些分行也联系公司,希望结合公司大模型经验做系统培训,再探讨从哪些业务点具体落地。整体来看,客户落地大模型意愿强烈,很多银行将大模型投入预算单列,投入端往大模型倾斜。

Q4:公司人员目前是什么情况?

A:2024年底公司人员有一定规模的增加,增加的人员已经完全投入到项目的交付过程中,这为公司2025年的收入增长提供了保障。。

Q5:公司哪些客户在大模型落地方面倾向性较强、可能落单较快,公司来自大行的收入占比情况如何?

A:股份制银行和一些大的城商行在大模型落地方面走得比较积极。公司本身是做大行起家,过往来自资产规模过万亿银行的收入占公司整体收入60%多。

Q6:与头部城商行合作的项目是哪条业务线,部署方式是怎样的?

A:业务线是企业金融部。部署方式为,由于该行在大模型方面有一定基础,公司会将智能体和相应的知识库做迁移,结合该行整体架构对公司之前的产品进行分拆和迁移,然后该行再结合行内数据做具体的产业分析和数据挖掘。

Q6:公司底层有跟大的AI云厂合作并进行流量后端分成吗?

A:公司云化是跟长沙超算中心合作,在超算中心搭建了自身环境,大模型部署在超算中心。之前有其他产品部署在阿里云、移动云等大厂云上面,可能存在一些较弱的相应产品分成情况,但大模型这块没有。