国联证券,钜融资产,长城证券,天风证券,平安资管,鼎讯基金

一、副总经理、董事会秘书李党生先生就公司近期经营情况及未来战略规划进行介绍。

二、参会机构提问及回答。

(一)公司在AIGC方面有哪些业务进展?

回答:拓尔思作为国内最早从事自然语言处理(NLP)研发的企业之一,在NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化领域都具备自主可控的底层技术,处于行业领先地位。在AIGC方面,公司围绕传媒、政府等垂直领域的语料库积累已非常全面,在智能问答、自动写作或智能写稿、内容播报、创作智能辅助等方面亦有成熟应用场景。其中,在自动创作方面,公司利用自研互联网大数据资讯平台,在大型体育赛事期间对赛事热点和话题进行大数据分析和研判,通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合,帮助观众了解最新赛事盛况。在智能问答方面,公司自主研发了一款面向中文的智能问答云服务系统,即TRS小思智能问答机器人(简称“TRS小思”),该软件系统综合运用自然语言处理、信息检索、知识表示与推理等技术,通过语法语义分析、问题分类、问题解析等一系列处理流程,实现问题解答与人机交互。目前,TRS小思机器人已广泛应用于政务智能问答、企业智能客服以及金融/医疗/教育/标准等领域的知识百科问答等。

现阶段AIGC仍然从事辅助人类进行内容生产的工作,目前应用最多的场景是虚拟播报和虚拟记者,今后在人工智能应用场景落地方面仍有很大可开拓的市场空间。公司也将积极探索和拓展,持续为金融、政府、安全等行业赋能。

(二)公司在开源情报方面是否有业务落地?

回答:开源情报包括军事开源情报、科技开源情报(知识产权云服务)、商业开源情报等多个方面。以军事开源情报为例,目前,应用公司人工智能和大数据技术和领域知识,通过社会辅助力量公开搜集信息并进行加工,可以快速地响应局部作战态势、目标侦察、事件分析、人物言论、认知心理战等实战性任务需求,并具有持续的保障能力。这是公司在既有数据拓展新的应用领域方向的重要突破,目前在各级单位都有广泛的采购需求,已为公司带来数千万元收入。预计开源情报可见市场规模达数十亿级别,这也是未来公司发展战略重点方向之一。此外,科技开源情报、商业开源情报的市场空间可能更大,网上也能搜到相关研究分析,比如在知识产权相关的软件和系统领域可能达到上千亿人民币的市场空间。

(三)公司在数字要素领域有哪些突出的竞争优势?

回答:数字要素作为重要的生产要素,由数据采集、存储、流通交易、分析应用等环节构成。拓尔思将重点关注数据整理、数据质量的把控,以及信创背景下数据要素如何释放价值。公司在数字要素领域的竞争优势主要体现在以下方面:

从数据资源化的角度,公司具备完全自主研发的大数据基础平台,可提供采集、清洗、标注、管理等完整的数据闭环服务,具体产品包括海蜘分布式采集系统、海汇社交视频采集系统、海聚数据融合系统、海贝搜索数据库等。

从数据资产化的角度,拓尔思基于自主建设的大数据中心,以长期服务多行业用户的开源数据持续累积为基础,建成了具有高商业价值的可运营大数据资源,拥有来自境内外、各行各业的公开数据资产总量超1200亿,形成200多个行业知识库,并已具备数千亿数据量的数据索引、标记、查询、挖掘分析能力,日均亿级数据获取能力。

从数据服务化的角度,拓尔思以场景化数据服务充分发挥数据要素价值,不仅支撑公司多个专业化的数据智能服务,也具有对外的开放接口服务,可支撑面向政府、媒体、金融、公安、商业等多行业用户的大数据云服务。

从数据安全化的角度,公司的全资子公司天行网安长期以来在数据安全领域积累了丰富的经验,建立了完善的数据安全保护体系。

公司将积极推动数据产品与数据服务融合,以让数据创造价值作为重要的业务拓展方向,助力我国数据经济建设。

(四)公司第三季度发布了多款云和数据服务产品,与竞品相比有哪些优势?

回答:大数据产品的核心竞争优势在于数据的全面性和准确度,这正是公司云和数据服务产品的优势所在。以“数星产业大脑”为例,该产品是以产业数据中心、智能数据标签引擎、全产业链知识引擎为底座,领域认知技术驱动的产业知识服务平台,可以面向产业招商、产业治理、政策惠企与精准施策、区域强链补链、产业经济运行检测等多种场景,服务区域产业转型升级,为区域经济的可持续发展提供分析决策支撑和全方位管理服务。其中数星产业数据中心涵盖5000多个数星标准产业链、400余个国家战略新兴产业链、2000余个特色产业链为基础,绘制了10万余个上下游产业供需链图谱。目前该领域市场规模约80亿元,创业竞品很多,目前“数星产业大脑”凭借全面、精准的产业数据覆盖度及产业链深度分析能力,在千万元级别项目竞标中成功中标。

(五)公司在人员队伍扩张方面有哪些计划?

回答:公司自设立以来,聚焦主业,坚持自主技术研发,持续推进技术研发,加大研发投入力度和研发团队建设。在大数据领域,目前多数公司在数据处理方面以人工为主,公司利用深度模型和算法成功打造多款数据中台,大力拓展数据治理和自动化清洗功能,以机器代替人工的方式实现数据自动打标率达到80%,大大降低数据标注人工成本。同时,公司将根据新业务和新行业拓展情况,加大行业应用场景专家队伍建设投入,进一步提升公司研发水平,实现降本增效。整体而言,目前公司员工人数保持稳定,预计不会进行大幅度人员扩张。