纯粹的金融科技行业分析（通俗易懂最好）

2019年中国金融科技行业市场现状及发展前景分析 未来十大发展趋势分析

2019年中国金融科技行业发展概况分析

《经济参考报》3月26日刊发题为《机构加速抢滩布局金融科技》的报道。文章称，随着金融与科技的深度融合，金融科技正跃上新风口。一方面，银行等传统金融机构不断加注金融科技砝码。邮储银行、农业银行等多家金融机构近日召开了金融科技专场校园招聘，2019年将在金融科技领域加大研发投入。另一方面，互联网系的金融科技公司快速崛起，腾讯、360金融、乐信等多家巨头近日发布的业绩报告显示，2018年金融科技收入增长迅猛，其中360金融2018年净收入同比增长464%。同时，传统金融机构与科技公司的“跨界合作”也愈加紧密，金融科技发展生态正在形成。

业内专家表示，金融科技的发展将提高金融运行效率，为民企融资、金融防风险带来新的环境，但同时也为金融监管带来了新的挑战。根据监管层近期密集释放的信号，金融科技将获更大力度政策支持，金融科技监管也将同步趋严。

未来中国金融科技营收规模将接近2万亿

据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅达6951亿元。之后呈现高速增长状态，2016年以来，我国互联网金融正逐渐从用户流量驱动向金融科技驱动转型。虽然目前我国金融科技仍处于发展初期，但是我国尚未成熟的金融市场给予了金融科技快速发展的土壤。截止至2017年我国金融科技企业的营收总规模达到6541亿元左右，同比增速552%。根据前瞻产业研究院测算：2018年，我国金融科技企业的营收总规模达到96988亿元，同比增速483%。前瞻认为，目前金融科技服务于金融机构，更偏向实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长。并预测在2020年中国金融科技营收规模将达197049亿元。

2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

未来中国金融科技十大发展趋势分析

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融业务不断融合，科技对于金融的作用被不断强化，在政策的大力支持下，金融机构、科技企业对金融科技的投入力度持续加大，数据价值持续不断的体现并释放出来，金融业务环节的应用场景更加丰富，金融解决方案创新推陈出新。开发银行、无人银行、资产证券化、数字票据、不良资产处置等方面业务在科技的赋能下由概念逐步变为现实，随着第五代移动通信技术(5G)、量子计算等前沿技术由概念阶段到实际应用，金融作为最先拥抱技术的领域，也会摩擦出新的火花。未来，金融科技发展趋势体现在十个方面：

1、开放银行

开放银行是银行通过开放应用编程接口(API)对外开放服务。即指银行把自己的金融服务，通过开放平台(OpenAPI)等技术方式开放给外部客户(企业或个人)，客户可以通过调用API来使用银行的服务，而不需要直接面向银行。银行通过API的开放开展跨界融合，实现银行与银行、银行与非银金融机构、银行与跨界企业间的数据共享与场景融合，极大拓展了银行服务的生态。

开放银行成为近年来国内外银行转型的新浪潮。“开放银行”概念起源于英国，2018年1月英国9家银行共享数据，首次落地开放银行理念。2018年7月，浦发银行在北京率先发布“APIBank”无界开放银行，标志着国内“开放银行”的首家落地。随后，工商银行、建设银行、招商银行、兴业银行、光大银行等纷纷展开探索，通过开放API,
实现金融和生活场景的链接。

以API
Bank为代表的开放银行40时代即将到来。未来，银行的商业模式将从B2C变为B2B2C，服务标准也将从标准NPS升级为整合型NPS。随着金融服务嵌入生活与生产的方方面面，“场景在前，金融在后”的跨界生态圈将成为主流。虽然目前开放银行应用仍处于早期阶段，但未来，银行的账户功能、支付功能、理财产品、贷款产品等将势必形成标准化的API集中输出，成为打通跨界生态的接口。

2、无人银行

无人银行是指通过科技手段减免传统银行的人力使用。通过运用生物识别、语音识别、数据挖掘、人工智能、VR、AR、全息投影等科技手段，替代传统银行的柜员、大堂经理、引导员等岗位，为客户提供全自助式的智能银行服务。

银行人力减少是目前大势所趋。目前大部分银行都实现了人力的部分替代，少数银行试点几乎实现了厅店全替代。至2018年5月28日，我国银行物理网点共退出4591家，从2017年下半年开始银行退出网点数目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行员工数与2017年底相比，减少已超过32万人。

短期内无人银行将仍处在试点阶段。目前建设银行已经开启了无人银行试点，通过更高效率的智能柜员机替代柜员、保安、大堂经理，刷脸刷身份z替代人工验证的方式，覆盖90%以上现金及非现金业务。尽管无人银行为银行网点转型打开探索新路径，但目前银行业务还难以实现百分之百无人化，例如需要安排保安值班;客户在智能终端上开卡、汇款时，出于安全风险考虑，也会安排工作人员现场服务。因此未来的一段时间内，无人银行仍将作为探索性的试点存在。

3、量子计算与金融

量子计算是一种遵循量子力学规律的新型计算模式。普通计算机使用比特(bit) 中0与1的两种状态存储数据，而量子计算机的存储单位量子比特，除0和1外，
同时还可以实现多个状态的相干叠加态。 所以，
基于量子计算的量子计算机就可以通过控制原子或小分子的状态，记录和运算信息，其存储和运算速度都能远远超越传统通用计算机。例如使用超级计算机分解一个400位的数字，需要60万年，而用量子计算机只需要几小时甚至几十分钟。

量子计算的应用能极大提升金融服务效率。量子计算由于其超强大的计算能力，可应用于在金融业多个方面。例如金融高频交易，利用算法根据预先设定好的交易策略自动执行股票交易，在达到相同结果的前提下，量子计算比传统计算机的速度要快得多。再比如诈骗检测，利用量子计算机的快速学习的特点，能大大加速神经网络学习速度，迅速打击新兴的诈骗方式。

量子计算也可能会为金融业带来巨大风险。量子计算在计算速度上的飞跃式提升，也可能会对现有金融体系带来威胁。例如目前正在使用的许多公钥密码系统，在量子计算极大的计算性能下，很有可能会遭到破解，这些将严重影响互联网及各地数字通信的保密性和完整性，对现有的安全系统和管理机制造成大范围和系统性的破坏。因此，在量子计算机瓦解当前密码体系并实现商业化之前，必须建立量子安全解决方案形成安全的过渡。

4、5G与金融

5G是第五代移动通信技术，是4G之后的延伸。5G概念由标志性能力指标“Gbps用户体验速率”和一组关键技术组成。5G技术创新主要来源于无线技术和网络技术两方面。在无线技术领域，大规模天线阵列、超密集组网、新型多址和全频谱接入等技术已成为业界关注的焦点;在网络技术领域，基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的新型网络架构已取得广泛共识。

5G将进一步优化金融服务，实现金融场景的再造，为金融行业注入新的生机。5G技术的热点高容量场景，将为用户提供极高的数据传输速率，满足网络极高的流量密度需求，该技术场景将有效提升移动端金融服务的速率，减少因网络延迟造成的支付卡顿等情况，同时速率的提升也有助于通过AR/VR技术进一步丰富支付模式，提供更加真实的场景体验;5G技术的连续广域覆盖场景还可有助于银行无人网点的部署，通过AR/VR技术将金融服务带到此前网点无法覆盖的偏远地区，实现普惠金融服务。此外，5G面向物联网业务的低功耗大连接和低时延高可靠场景还将通过实现万物互联，获取海量、多维度、相关联的人、物、企业数据，进一步优化供应链金融、信用评估、资产管理等相关金融服务，实现更多丰富场景的探索。

5G及相关产业的发展带来广阔投资空间，引发金融高度关注。5G一方面提供更快的速率和更高的带宽，促进移动互联网进一步的蓬勃发展和人机交互新模式的创新，另一方面还将实现机器通信，千亿量级的设备将接入5G网络。5G还将与云计算、人工智能、AR/VR、无人驾驶等技术相结合在车联网、物联网、工业互联网、移动医疗、金融等领域带来更加丰富的应用场景，此外，5G网络还将是能力开放的网络，通过与行业的结合，运营商将构建以其为核心的开放业务生态，拓展新的业务收入模式，目前中国移动已经联合战略伙伴打造了百亿级规模的5G投资基金，国内外险资、券商、阳光私募、风投等众多机构，也早在2017年成立了数十支5G产业专项投资基金，未来5G及相关产业将持续引发金融高度关注。

5、移动金融安全

移动金融指的是使用移动智能终端及无线互联技术处理金融企业内部管理及对外产品服务的解决方案的总称，移动金融安全指的是移动金融业务开展过程中的安全。当前移动智能终端的普及加速了金融信息化建设，越来越多的金融服务向移动化逐步转型。移动金融丰富了金融服务的渠道，为金融产品和服务模式的创新、普惠金融的发展提供了有效途径。央行印发《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》将“安全可控”作为移动金融的健康发展的重要原则之一，强调了移动金融安全的对于移动金融技术创新发展的保驾护航的地位。

移动金融在创新与安全的博弈中发展，安全问题愈发引起重视。随着金融产业的发展，金融行业移动应用日渐成为金融服务及产品的重要支撑手段，移动金融未来将继续在规模和创新上发展。金融科技快速发展给移动金融带来了无限生机，但同时也滋生了诸多风险。移动金融应用中频发木马病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份认证绕过、仿冒等安全问题，引发了监管部门乃至社会的广泛关注，移动金融安全成为金融创新发展中至关重要的保障。

个人信息安全是移动金融安全的重中之重。近年来，移动互联网应用程序(APP)越界获取用户隐私权限、超范围收集个人信息的现象频发。移动金融应用中隐私窃取类恶意应用占比最高，用户个人信息受到极大威胁。为保障个人信息安全，维护网民合法权益，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局开展“App违法违规收集使用个人信息专项治理”，加强个人信息保护，推动移动信息安全建设。

生物特征识别兼顾安全与便捷，成为移动金融安全关注的热点。目前，生物特征识别技术已经基本成为移动智能终端的标准配置，逐渐成为了金融业务中新型用户身份核实和认证的发展方向。中国人民银行于2018年10月颁布金融行业首个生物识别技术标准《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，将安全性和个人隐私保护摆到了突出位置，规范如声纹等生物特征识别的安全应用。

6、数字票据

数字票据是一种将区块链技术与电子票据进行融合，实现自动安全交易的新型票据。数字票据借助区块链具有分布式账本、去中心化、集体维护、信息不可篡改等特点，使数字票据更具安全性和信息公开性，更加智能交易，更加便捷使用。

数字票据可以实现全程高效真实的信息传递，全程自动化交易，以及交易过程全程追踪，提高用户隐私保护。区块链具有点对点传输，采用去中心化的信任机制的优势，保证数字票据的数据安全性、完整性和不可篡改性。数字票据利用区块链提供可编程的智能合约，实现票据的自动抵押、清付和偿还，避免交易风险。并且，所有交易都被记录在完整的“时间链”上，一旦有违约行为发生，可以追溯其责任，并且通过隐私保护算法保护参与者隐私，可实现参与者在区块链上的匿名性。

上海票据交易所数字票据实验性生产系统成功上线，工行中行浦发等银行参与其中。数字票据交易平台实验性生产系统已在2018年1月25日成功上线试运行，工商银行、中国银行、浦发银行和杭州银行在数字票据交易平台实验性生产系统顺利完成基于区块链技术的数字票据签发、承兑、贴现和转贴现业务。数字票据交易平台实验性生产系统结合区块链技术和票据业务实际情况，对前期数字票据交易平台原型系统进行了全方位的改造和完善，使结算方式更加创新，业务功能更加完善，系统性能不断提高，安全防护不断加强，隐私保护更加优化，实现实时监控管理。

7、数字资产证券化

数字资产证券化是将数字资产转化为证券的过程。将域名、商标、品牌、数字货币、游戏装备、账户号码等相关缺乏市场流动性的数字资产，转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为。

数字资产证券化目的在于获取融资，以最大化提高资产的流动性。数字资产是文化产业的创新蓝海，是互联网+文化产业的新业态，是“文化互联网+”的文化大产业下的商业模式创新。域名、商标等数字资产缺乏市场流动性，通过数字资产证券化，有效打破刚性兑付，有效盘活巨大的金融资产和社会的存量资产，能把缺乏流动性但有收益性的数字资产设计成证券化产品卖出去，收回现金，提高流动性，进而获得融资。

数字资产证券化是区块链的最佳实践场景。我国央行货币研究所也在不断探索数字资产证券化区块链平台，借助区块链的分布式数据储存、去中心化的特点，保证了以及底层数字资产数据真实性，且不可纂改，降低了信息不对称性，增强了信息的透明及可靠程度，有效解决了机构间费时费力的对账清算问题，降低数字资产的融资成本，提高融资效率。

8、消费金融

消费金融是为满足消费者具体消费需求的现代金融服务方式。是金融机构向消费者提供用于购买装修、旅游、电子产品、教育、婚庆等具体的消费需求的个人消费贷款服务。除银行提供的贷款服务外，接触较多的消费金融服务有京东金融的“京东白条”、蚂蚁金服的“花呗”、苏宁的“任性付”等以及被大众接受的P2P小额理财服务。根据银监会发布的《消费金融公司试点管理办法》中定义，消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款。

未来中国消费金融行业迎来巨大发展空间。2018
年，国家出台了多项鼓励消费金融发展的政策。特别提到“加快消费信贷管理模式和产品创新、不断提升消费金融服务的质量和效率。“作为消费主体的80、90后，更愿意通过借贷的方式满足产品购买需求。同时，随着消费金融规模的不断扩大，消费金融会向二三线城市下沉，各类金融应用场景需求增多。

金融科技助力消费金融产品创新和风控体系建设。目前，
我国消费金融存在监管机制有待完善、企业产品创新不足、风险防控体系不健全等问题。金融科技的发展为消费金融开发更多的产品应用场景，提升消费者体验，激活和拓展市场空间;同时，利用金融科技建立构建完善的风控运营体系，解决消费金融面临的征信记录缺失、运营经验缺乏，降本增效。在科技的驱动下，消费金融将不断提升风险防控能力，不断提升运营能力与科技创新能力，科技驱动下的产品创新和风控体系的建立将为消费金融迎来更大的发展空间。

9、智能客服

智能客服可以显著提高金融服务效率。智能客服系统是利用机器学习、语音识别和自然语言处理等人工智能技术，处理金融客户服务中重复率高、难度较低且对服务效率要求较高的事务，如服务引导、业务查询、业务办理以及客户投诉等业务。目前应用的智能客服场景有智能客服机器人、智能语音导航、智能营销催收机器人、智能辅助和智能质检等。

金融机构及互联网企业都在加大智能客服的探索和应用。金融机构在线上线下对智能客服系统应用广泛，网站、App客户端等线上智能客服服务系统能够实现自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务。在线下网点的智能化进程加速，逐步推广无人银行，智能机器人、智慧柜员机、VTM机、外汇兑换机等大量智能自主终端，大幅减少人工服务成本，使客户获得更满意和周到的服务体验。同时，互联网企业在智能机器人方面的研发投入力度不断加大，为这些金融客户提供个性化的智能客户服务。

智能客服系统逐渐渗透到金融业务的售前、售中、售后全流程。目前，智能客服系统已经能够代替人工客服为客户解决许多简单、重复的问题，为金融机构节约了大量的人工成本。随着社会的发展，客户对服务的及时性、移动性、多渠道性提出更多的要求，智能客服的应用为金融机构留住更多客户，提供全天候及时、便捷的服务，增强客户粘性。在智能客服的应用过程中，大量用户数据通过智能客服积累和沉淀下来，为精准营销和业务流程优化提供参考。同时，智能客服系统利用大量完备的用户数据，逐渐承担起更多售前、售中、售后全流程的金融业务。

10、不良资产处置的科技运用

科技带来不良资产处置方式创新发展。不良资产可分为股权类资产、债券类资产和实物类资产。不良资产处置有破产清算、拍卖、招标、协议转让、折扣变现，以及债转股、债务重组、资产证券化、资产重组、实物资产出租、实物资产投资等方式。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的发展应用，出现了以互联网为基础的创新处置模式，如不良资产综合处置平台，众筹投资、撮合催收等。

经济新常态背景下对不良资产处置任务艰巨。不良资产率的持续攀升，政府鼓励不良资产处置的市场化。据银保监会称，2018年中国商业银行的不良贷款率为189%，为10年新高，截至12月底，商业银行不良贷款总额为2万亿元。
在经济新常态下，风险和各种不确定因素增多，对不良资产处置的效率和处置效益提出更高的要求。近年来，银行机构、资产管理公司等纷纷与互联网企业合作，通过网络平台模式进行不良资产的拍卖，涉及股权、债权和各种实物抵押物，取得良好效果。

金融科技已经在多个环节开发实际应用场景。科技运用可以快速发现资产价值，减少错配情况的发生，同时，可以显著提高信息互通，提升效率，提高不良资产处置回收率。目前金融科技已经在多个环节开发应用场景。如在运用自然语言处理和机器学习技术优化催收策略，同时，实现催收业务流程自动化，缩短处置的时间周期;通过大数据分析实现信用风险的精准定价;区块链分布式记账解决信用机制、信息不对称等问题，优化不良资产证券化流程，缩短处置周期，保证信息的真实有效性。

国际上通常来说，如果一个国家65岁以上人口占总人口达到7%以上或者60岁以上人口占总人口达到10%以上，就可以定义为进入老龄化 社会 了。据国家统计局公布，2020年，大陆地区60岁及以上的长者口总量为264亿人，已占到总人口的187％。其中，65岁及以上人口为19064万人，占1350%，已经进入到了中深度老龄化 社会 。

空巢化、少子化等养老问题逐渐凸显，传统的养老模式已无法满足人们日益增长的物质和精神需求，为此政府高度重视和解决人口老龄化问题，积极发展老龄事业，初步形成了政府主导、 社会 参与、全民关怀的发展老龄事业的工作格局。

数字驱动 健康 ，智慧赋能养老。随着数字化产业的不断发展，传统养老产业也在数字化养老升级转型，同时，人工智能AI将成为养老供给侧结构改革的重要推动力，经济新常态下推动经济发展的重要引擎。

悦享数字旗下智慧养老平台在“互联网+养老产业布局下”，依托大数据、人工智能AI、云计算、物联网等核心技术，推出“五中心一床位”数字化智慧养老模式打通家庭、社区、养老院、第三方服务商、医疗机构、监管机构等各类参与者的一体化养老服务和监管体系，实现居家养老、社区养老、机构养老三大养老场景的创新应用，让长者可以在各个情景下享受专业化、智能化、个性化的养老服务。悦享养老数字化平台实现传统服务方式与智能化、数字化服务创新并行，助力长者跨越“数字鸿沟”，在智慧养老、数字化方向入选工信部、民政部和卫健委三部委联合发布的《智慧 健康 养老产品及服务推广目录（2020年版）》，同时积极开展智慧 健康 养老应用试点示范，并提供养老数字化综合解决方案。

“悦享数字智慧城市养老全景分析”作为面向政府的解决方案核心产品，基于人工智能和大数据技术，汇聚长者、机构、社区、居家、医疗、公益等动态数据，为省、市、区、街道、社区多级政府民政主管部门提供养老全景数据动态展示和大数据分析，评估区域养老供需匹配现状及发展趋势、预估政府各项补贴预算金额，引导资源的合理配置和政策标准的科学制定，为各级政府的工作决策、应急处置、政策制定、监督评价、持续优化等工作提供数据依据和支撑，助力政府民政部门统筹养老服务体系建设和产业发展。

悦享数字AIoT平台更贴近老年人的养老需求，通过智能化创新智慧养老模式和业态。在智能化应用中有专长于社区养老服务云和呼叫中心建设的企业，也有专注于失能失智老人照护刚需，利用物联网传感、移动互联网、大数据和人工智能等技术优化照护方案的企业。这些 科技 企业为了更好地理解养老服务，在开发项目时也会选择到养老机构“驻场体验”，了解老年人生活的真实场景。

智慧养老产品在一定程度上给中老年朋友的生活提供了便利，但同时可能会给老年朋友的生活平添麻烦，所以需要得到长者们的接受和认可，否则企业及政府相关部门等供给方做出的转型努力将成为空中楼阁，最终无法落地。悦享数字移动端从重技术到重场景，开展人工智能的同时支持长者熟悉的传统服务方式，完成适老化的转变， 使智能化管理适应长者，并不断改进传统服务方式，从而提供更周全、更贴心的便利化服务。

通过基于AI的防跌倒检测 ，可以在第一时间进行行为识别，发现跌倒险情，让医护人员在最短时间内采取相应的措施；
通过机构以及居家水电数据智能分析独居老人有没有正常起床、洗漱、吃饭等， 提高长者意外风险控制 ；
通过 AI 陪护机器人以及医疗可穿戴设备提供陪聊、送药、叫醒、体检等服务，实时采集 健康 数据智能分析给出 健康 报告，让医护人员可以及早介入治疗慢病以及 提高疾病风控控制 ；
通过AI语音识别技术 ，可以为长者提供语音读书读报购物支付等生活服务；
通过AI人脸识别技术 ，可以为长者提供就餐以及机构出入监控，提高就餐体验、降低长者走失风险。

悦享数字秉承“数字驱动 健康 ，智慧赋能养老”理念，提升养老跨界合作的宽度和深度，融合创新推进人工智能AI技术研发、产品应用，实现养老产业互联互通、资源共享，推动养老产业从传统模式向数字化养老新业态升级换挡，打通养老“最后一公里”，深挖“银发消费”，真正实现“老有所养、老有所依、老有所乐、老有所安”。

当今中国保险市场正在经历深刻变化，对保险企业的后端运营提出越来越大的挑战。从企业外部环境来看，客户行为需求正在发生变化，尤其进入互联网时代，保险消费者对便捷、融合、信息一致化、一体化的服务需求正在逐步增加，挑战保险公司的服务能力。
同时新技术层出不穷，如云计算、大数据、物联网等，这些技术蕴含着巨大的潜力，让企业效率获得进一步提升成为可能，如何有效运用新技术提升企业效能成为企业亟待研究的问题。而从企业内部环境看，受市场与政策影响，保险公司承保和投资两端的利润正在受到挤压，如何降低成本维持利润决定着企业能否长期存活。而伴随业务规模扩大、业务结构不断调整，企业快速创新的需求也在不断增加，后端运营的工作量和复杂度不断上升，考验着企业的综合运营能力。
总结来说，客户行为的改变，新技术的发展，利润压力与结构调整都对保险公司后端运营提出了越来越高的要求。在这样的背景下，一个具有竞争力的保险企业必须拥有卓越的运营能力，实现三大目标：客户体验一致便捷、运营成本效率有效优化、运营质量风险有效防范。
当前全球保险运营转型呈现五大趋势
运营模式解决的是“怎么做”的问题，从界面、交付、到管理。为实现卓越运营的目标，全球保险企业正在积极寻找运营变革的途径，以客户为中心，实现一致化、便捷化、共享化、价值化。目前正经历五方面调整和转变：
1、以客户为中心的端到端视角弥补传统服务范围小、客户理念不足的缺陷
传统企业受制于职能部门与条线、条线与条线间的隔离，客户服务理念格局有限，往往只能提供有限范围内固定的服务，如简单的作业服务和客服。尽管各条线秉持“不出错”的准则，但从全流程角度看，不乏存在断点造成客户体验缺失。
为满足客户需求，提升客户体验，保险公司需要以客户为中心，从原本小范围有限服务，转换为以客户需求为导向，全盘统筹管理。以全球领先保险集团安联保险为例，通过将原本三条业务条线独立运营的业务条线模式转变为整合前端获客与后端运营的共享协同模式，将三大业务条线融合并配套建立客户统筹管理机制，最终实现向端到端的客户视角的转型。在此过程中，该企业建立起一套由客户需求牵引服务的机制，包括建立客户需求聆听机制、客户需求统筹管理机制、以客户为中心的指导原则以及运营日常管理监督和优化机制，支持成功转型。
2、提供一致的客户界面，杜绝传统客户信息分散、服务标准不一致的问题
提升客户体验，同时便于内部管理，保险企业还需要做到统一客户界面，实行数据的扎口管理。传统保险企业尽管各业务条线、各渠道或多或少掌握着客户信息，但受制于技术不足、跨条线融合欠佳等局限，这些信息之间并未实现有效互通，客户一旦跨渠道，高品质服务难以衔接，客户体验受到影响。因此，为客户提供统一一致的客户界面以及标准化的服务至关重要。
统一一致的客户界面包含两层含义，首先，企业需要给客户提供统一的服务信息知识，包括产品类型、产品条款、业务办理渠道及流程等知识性信息，确保多个渠道对同一类问题的回答口径一致。其次，企业需要给客户提供统一的客户信息数据，包括客户个人信息、购买记录、沟通记录等，确保多个渠道对客户信息的共享实时同步，体现服务连贯性。
实现统一一致的客户界面，企业首先需要从内部打通渠道间的隔离，其次建立统一的数据标准，包括数据口径、统计方法等，再者必须做到不同渠道请求数据的数据源要一致，确保多渠道拥有统一的数据目录。
3、简化流程，依托新技术使运营智能化，代替传统复杂的流程
简化流程是保险公司发挥“集约化”效果的必由之路，传统流程多以现场、纸质、层层授权为基础，流程前后台交互繁多。以产险代理人渠道理赔流程为例，传统流程中仅授权这一项就要涉及保险代理人与后台运营的多次往返。如果企业能够将单证授权等 *** 作步骤集中处理，那么优化后的流程能够使前后台分工清晰，多次交互改为一次完成，使成本下降、效率提升。
利用新技术使运营智能化也已成为保险企业提升运营能力的关键趋势。某日本领先寿险与医疗险公司将人工智能（AI）光学字符识别（OCR）技术运用到客户信业务获取、保单管理与理赔管理流程中，同时运用机器人流程自动化（RPA）于审批流程中，提升智能化运营水平。如今，新技术已经覆盖了该企业60%的运营业务，带来了约20%的运营成本下降。
4、最大程度地实现专业化共享，d性调度，扭转传统模式下资源分散的局面
如今，中国很多领先金融机构的运营版图正在日渐拓展，在此背景下，更好地共享资源成为发展的关键一步。有效共享资源能够帮助企业高效控制并利用客户数据，便于最大限度地发掘客户潜力，为新业务奠定坚实基础，为老业务提供生根条件，并最大限度地集中调配资源，有效提高资源利用效率。
再以全球领先保险公司安联保险为例，为实现专业化共享与d性调度，建立了统一的需求接受界面和任务分发平台，实现作业扎口管理，把控客户数据，同时集中分配，集约化工作，提高企业资源的利用率。
5、运营要向产品化和专业化过渡，改变传统成本中心的设置
保险企业随着内部管控系统的发展与业务的推进，运营不应当仅仅扮演成本中心的角色，对运营的价值管理应成为常态。在此趋势下，运营部门将成为向内外部客户提供专业服务的供应商。
实现运营的价值具体可以通过如下三种途径实现：首先，运营部门可以整合内外部资源，成为保险公司信息资源中心；其次，可以从对内服务转向同时服务于内外部客户，将服务产品化，完成从成本中心向利润中心的转变；再者，可以区别于销售部门，拥有自己的收费方式和专有品牌，提供有偿服务。
卓越运营转型势在必行，多业务条线的全球保险集团早已构建了集团运营板块，确保统筹协调和资源共享。中国的保险公司应该及时参考上述方向转变传统运营观念，构建更低成本更高效率的理赔体系。
中国保险公司如何实现运营升级？
理念既已转变，那实践中保险公司应当尽快采取哪些举措？我们建议首先要明确运营优化的目标。运营转型是个持续不断的过程，其转型的动因主要来自于对商业模式的演化。在商业模式日新月异的今天，保险公司需要不断思考运营转变，设定在客户体验、成本效率和质量风控方面的新目标。常见的量化目标主要是客户满意度的提升、综合成本优化和风险差错率的降低。在不同的发展阶段，有效平衡三项目标之间的优先级尤为重要。
在目标明确的前提下，以客户为中心，从如下四大方面做起：界面统筹、流程精益、资源共享、透明管理。
1、界面统筹
客户界面指向客户提供服务的渠道的物理存在，包括电话中心、移动APP或微信、门店、业务员等。客户界面统筹、信息互通共享是卓越运营转型成功与否的核心点，保险公司应当予以足够的重视。当前，尽管很多保险公司构建了线下线上多元化的客户服务界面，但各界面功能定位、相互的引流和支撑、以及界面建设的统筹规划仍需思考。
BCG的保险客户调研显示，未来客户对于线上界面的接受程度更深，超过一半的客户愿意通过线上平台完成各项活动。基于此，我们认为移动端除信息推送外，将承载更多服务功能，增加客户粘性，而其他界面将辅助移动端更好完成各种复杂的活动。然而目前多数保险公司存在移动端多而杂的现象，各个业务单位快速推出、缺乏协同。一些不成功的APP或微信公众账号也没有及时退出，给客户造成了困扰。
如何优化统一现有的客户服务界面？如何统筹规划即将开发的界面？我们建议保险公司建立“五大机制”，同时聚焦“两大关注点”。
A、五大机制
产品体系：即在开发移动产品前，保险公司需预先明确移动应用需形成哪些分类？同时不同产品之间的关系是什么？构建产品体系作为准绳。
需求准入和退出机制：保险公司对移动生态体系的愿景和实现顺序需要有明确规划，做到有所为、有所不为。开发过程中，企业可以允许权限范围内各专业子公司或职能部门依据需求开发移动产品，但同时也要设立相应的退出机制，设定产品效果验收的时间节点，对效果难以达标的产品尽快停止开发以防止不必要的投入。
质量控制机制：保险公司应当从内容、功能、易用性、界面设计等维度把控产品质量，塑造卓越用户体验。该机制也可以作为退出机制的重要参考。
资源配置机制：保险公司需要在开发、分发、运维的资源投入上形成合力，避免重复投入造成资源浪费。
部门协作机制：在问题和新需求出现时，各条线、各部门应当建立高效协作机制，这种机制必须打破部门间的隔阂，从而实现快速响应和迭代。
B、两个关注点
移动应用开发能力：开发能力是决定被开发产品质量的关键因素，因此保险公司需要时刻关注当前开发过程运用哪些领先的开发理念和工具。同时，界面的简洁、 *** 作简易、后台系统高效是移动端被接受的基础。
移动应用推广运营能力：提高用户量以及使用频度对提升移动产品的使用活跃度至关重要。因此产品在开发和后期迭代过程中，保险公司需要时刻思考如何提高移动应用的客户流量和易频率。其中积分体系的设立也有助于移动界面的推广。举例而言，澳洲的QANTASASSURE与澳洲航空联合推出积分计划，其移动健康管理平台通过积分激励良好的健康行为，并将积分作为价值返还给客户，同时帮助客户寻找最合适的保险产品。
2、流程精益
流程优化主要有六大手段：第一，流程是不是简化了？第二，流程是不是标准化了？第三，哪些流程环节可以通过集中化实现效率提升和成本节约？第四，哪些 *** 作能外包？第五，部分流程环节是不是可以应用更多的数字化和自动化手段，甚至是应用机器人（RPA）、人工智能（AI）等先进技术？第六，管理是不是可以更加优化，减少不必要的资源投入？德国安联是流程创新的典范，在过去的10年中启用NPS监控客户体验，为流程优化输入需求，并不断地通过端到端的精益化流程优化机制，实现流程创新。整个公司通过这方面的努力，达到了约15-20%的成本节约。
3、资源共享
资源集约共享是指通过资源组合方式的优化和资源投入的统筹安排，提高营运体系的整体效能。通过共享，降低成本，提升效率，同时提升客户体验。随着科技水平的提升，资源共享已不再局限于集团层面物理中心的建设，通过云平台建设，可以实现逻辑上的集约。
资源云平台的定义：基于网络，以按需求、易拓展的方式，实现共享式运营服务的平台模式。对客户而言，这个平台能够带来一致的体验；对于公司而言，这个平台能够确保资源的灵活调配，提升效率；对于企业员工而言，这个平台能够精准撮合，最大化发挥员工能力，提升技能。
虽然在保险运营领域，“云运营”的概念还未广泛落地，但在其他行业早就有成熟应用。以滴滴为例，资源调度平台帮助撮合乘客和司机达成交易，同时通过后台时间、GPS定位等数据跟踪分析乘客群体用车规律，进而为司机群体服务，该平台同时也是管理平台，协助管理车队和司机。由此可见，需求统筹、精准撮合、闭环管理是云平台运转的核心特点。
BCG项目经验显示，许多保险公司在资源共享方面均存在多个机会：界面、责任相同的作业、简单的基础作业服务和客户社区都可以进行跨条线共享，推动卓越运营。
4、管理透明
运营工作容易“毁于细节”，科学、精细、透明化的管理是运营安身立命的基础。当前的运营指标体系旨在服务考核，主要在较为宏观的层面上反映工作结果，从数量上透明反映运营工作效率这方面仍不够。搭建运营价值管理体系，需要从运营目标出发、以价值驱动为导向，将效率、质量、风控、服务、重点项目等核心运营指标层层分解，并将不同层级的指标体系与运营各管理层级（集团、子公司、分公司、中支）和管理单位（运营管理相关部门、后台中心等）的权责范围对应，形成逻辑严密、覆盖全面、以数字为基础的价值管理体系。价值管理体系的形成是运营从成本中心向价值中心过渡的基础，没有这个基础就谈价值创造有些过早。
数据质量直接影响价值管理的有效性，因此运营价值管理体系的搭建需要建立明确的运营数据的收集和分享机制。目前国内保险公司普遍面临数据质量治理问题，包括各分公司或部门数据口径不一致、参数设置缺乏统一标准及单一负责人、数据在系统里未形成“可采集点”、大量人手处理导致数据滞后等。未来要提升运营数据质量，需要从治理及技术两个方面着手。
在治理上，运营数据的来源往往涉及多个条线及部门（运营、人力资源、财务、各业务条线等），需要成立跨条线数据管理工作组对运营相关数据进行梳理，并委任各“数据类别”的负责人，由负责人牵头统一“数据类别”的定义、计算方法、获取路径。在系统上，根据数据负责人的要求，进行重点运营数据的自动化，包括更新、采集与报表；数据库从各个生产系统剥离，整合为中央运营数据平台，减少重合。
除了以上的四大方面外，我们认为建立快速敏捷的运营优化体制至关重要，通过敏捷性项目组的方式确保运营随着商业模式的转变而快速转变，通过专业化分工实现运营的稳定，形成“双速机制”，在变革和维稳中找到平衡点。
运营优化是持久战，我们坚信具有良好运营体系的保险公司将日益显示出其竞争优势。

扩展阅读：保险怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

1、国产大飞机C919

C919首飞成功标志着我国大型客机项目取得重大突破，我国成为世界上少数几个拥有研制大型客机能力的国家。C919是我国首款完全按照国际适航标准和主流市场需求研制的干线飞机，被认为有望在全球民用干线飞机制造领域打破波音和空客垄断的局面。而通过大飞机等多维度战略发展平台，“中国创造”已经在跟全球顶尖创新体系对标。

2、刷脸支付

把脸凑近，“滴”一声，你就付完钱可以走人了。刷脸支付的实现是基于人工智能的人脸识别技术，目前支付宝的人脸识别准确率已远超肉眼，且能够克服光线、表情、化妆、年龄甚至是整容的技术障碍。其独创的活体检测算法则能判断采集到的人脸信息是否为照片、视频等冒充。

此外，人脸等生物识别信息，不仅能认证身份，结合人工智能分析，还能帮人们进行贷款理财，能精确实现身份认证，在降低网贷审核成本同时，还能提高效率和风控能力。

3、智能家居

随着物联网、大数据、人工智能的蓬勃发展，越来越多的智能家居应用场景已走进人们的生活。新买的大米，扫一下条形码，智能电饭煲就能匹配相应的煮法，多种加热方案让众口不再难调。

傍晚一进家门，迎接你的也不再是黑洞洞的屋子，而是开门瞬间便已亮起的灯光、舒适的温度，甚至还有你所钟爱的歌曲。网购语音下单，买东西成了“一句话的事儿”，电视猜你喜欢，娱乐可以“商量着来”。最后，无需布线的墙壁开关让你躲在被窝里就能一键关灯，安心入梦。

4、北斗卫星导航系统

北斗卫星导航系统是全球四大卫星导航系统之一，也使我国成为继美、俄之后世界上第三个拥有自主卫星导航系统的国家。

自2012年北斗卫星导航系统实现区域组网并投入运行以来，北斗系统的性能指标稳中有升，可以为用户提供与美国GPS性能相当的高质量导航定位服务。北斗系统已名声在外，是国际海事组织认可和国际移动通信标准支持的全球卫星导航系统。在2020年形成全球服务能力后，将成为世界一流的全球卫星导航系统。

5、单口径射电望远镜

作为世界最大单口径射电望远镜，FAST的建成将中国天文学研究推向了一个更为深入的世界：它开创了建造巨型望远镜的新模式，具有自主知识产权，被认为能在未来10至20年内保持世界一流地位。它将推动我国天线制造技术、微波电子技术、并联机器人、大跨度结构等高新技术的发展。

参考资料来源：人民网——震惊！5年来，中国诞生了这么多高科技成就！

云从 科技 7月20日成功过会，在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸，公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损2684亿元，此次在科创板公司募集资金375亿元，科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。

AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

为什么AI公司赚钱这么难？

云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同 *** 作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：

报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：

值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统，则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：

在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：

旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：

业务模式上，云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。

2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元，这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到027亿元，但占比仍较小。

主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元，营收占比为62%、227%、313%；人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元，营收占比为936%、740%和682%：

旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：

值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？

毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：

细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。

云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。

云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：

旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：

旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：

结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货 *** 作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。

AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。

依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元，累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元，累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：

行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元，2020年前三季度公司营收为267亿元，报告期内营收累计仅为68亿元，赚的还没有亏的多。

为什么AI公司赚钱这么难？

先说说这些公司亏损的直接原因。

2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元，毛利率由215%提升至432%，但期间费用由338亿元飙升至1061亿元，直接造成营业利润亏损。

报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元，销售费用率由2663%提升至3628%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的148亿元增长至578亿元，营收占比由3061%提升至7659%，已经足以让公司亏损了：

报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。

人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。

亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%：

另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了1303亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。

目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。

客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。

今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。

2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为3011%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为3049%和1098%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。

云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：

从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：

客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。

客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：

云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。

从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。

万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。

---