每日互动2024-05-07投资者关系活动记录

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日期 股票名 调研地点 调研形式
2024-05-07 每日互动 - 业绩说明会
PETTM PB 股息率TTM 总市值 换手率
- 3.72 - 60.12亿 7.55%
营业收入同比增长率(%)(单季度) 营业收入同比增长率(%) 归母利润同比(%)(单季度) 归母利润同比(%) 净利润/营业总收入
18.58% 7.55% 129.61% 1125.09% 1.78
销售毛利率 销售毛利率(单季度) 销售净利率 销售净利率(单季度) 毛利
76.01% 73.10% 1.78% 0.56% 2.53亿
销售费用/营业总收入 管理费用/营业总收入 营业总成本/营业总收入 归属于母公司的股东权益/带息债务 研发费用/总市值
20.89 54.12 99.97 717.85 -
存货周转天数 应收账款周转天数 资产负债率 利息费用/息税前利润 息税前利润
50.02 120.67 9.77% 1.20% -0.08亿
企业自由现金流量 带息债务 财务数据报告期
业绩预告
公告日期
报告期
业绩预告变动原因
-1.45亿 0.02亿 2024-09-30 - -
参与机构
参与公司2023年度网上业绩说明会的投资者
调研详情
序号
 
提问内容
 
回复内容

1

留意到贵司已在24年1季度报告中披露了归属于无形资产的数据资源,请问贵司在数据资产入表过程中有遇到什么难题吗?(比如满足成本可靠计量条件、确定摊销期限和摊销方法等)
 
您好,感谢您对公司的关注。数据资源的诸多特性导致在实务中对数据产品的成本归集相对复杂和困难,公司在数据资产入表的过程中也不例外。公司结合自身业务实际情况,本着谨慎的原则,按照会计准则和《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的指导进行成本归集与数据资源的确认。谢谢!
 

2
 
公司是《暂行规定》生效后首批进行数据资产入表的企业,了解到贵司的主要生产要素为数据资源,在《暂行规定》生效前内部已将数据资源视作资产,并且有强大的数据治理能力,这些因素或许已经为数据资产入表打下了基础。请问未来能分享些数据资产入表的经验吗?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司欢迎业界同仁与专家等进行线上线下交流。谢谢!
 

3
 
贵司在进行数据资产入表过程中是否有遇到很多数据资源满足资产定义,但由于未能满足经济利益很可能流入和成本可靠计量而未能确认为报表内的资产的情况?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司本着谨慎的原则,按照会计准则和《暂行规定》的指导对数据资源进行确认。谢谢!
 

4
 
贵司有利用数据资产进行融资的考虑吗?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司会积极跟进和关注市场上相关法规指导和探索案例,未来根据公司的需求审慎考虑。谢谢!
 

5
 
库存股减少的原因以及相关的会计处理方式是什么?
 
您好,感谢您对公司的关注。主要是公司本期将回购的1,349,950股股份予以注销相应减少库存股金额。公司按照注销库存股的面值减少股本,同时减少注销库存股的对应金额,差额冲减资本公积-股本溢价。谢谢!
 

6
 
公司在2023年的营业收入相比2022年有何变化,下降的原因是什么?
 
您好,感谢您对公司的关注。2023年,宏观经济运行温和缓慢复苏,但消费需求和居民购买力仍持续承压,财政收支紧平衡背景下的公共预算支出依然偏紧,对公司商业服务和公共服务业务都会造成外部不利影响。

从具体业务板块来看,公司开发者服务同比稳健增长,数据底盘坚实稳固;公共服务凭借过硬的产品能力和广泛的客户覆盖优势,实现逆势增长;商业服务中,由于互联网行业效果广告类客户预算急剧缩减,增长业务受到影响较大,除此外,其他业务有序推进,增能服务强化技术创新,品牌服务聚焦产品研发,均实现稳定成长。

未来,公司会坚持“自数-治数-置数”战略,践行“让数好用,把数用好”,在保障原有业务持续稳健发展的同时,强化AI、向量化等新型技术应用,让更多行业在数据智能的赋能下升级迭代,促进公司的长期持续发展。谢谢!
 

7
 
请问为何浙江高信、上海嗨普的财务数据未经审计?是否公司已经失去了对上述两家公司的实际控制?
 
您好,感谢您对公司的关注。截至公司年报披露日,浙江高信、上海嗨普尚未出具审计报告。浙江高信、上海嗨普为公司参股企业,公司自投资初始就对上述两家公司不构成控制。谢谢!
 

8
 
公司年报中无形资产包含数据资源,是否已经开始数据资产入表?
 
您好,感谢您对公司的关注。数据资产入表自2024年1月1日起执行,公司2023年年报中无形资产暂不包含数据资源,2024年一季报公司在无形资产科目下核算了部分数据资产。谢谢!
 

9
 
公司今年能实现扭亏吗?如果要实现扭亏,关键的措施是什么?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司作为专业的数据智能服务商,深耕数据智能赛道十余年,依托海量的数据积累和深厚的数据治理挖掘能力,为商业主体和政府部门提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案。公司在商业营销和公共服务持续深耕的同时,强化新产品研发,通过深入行业与客户共创,不断打造具有竞争力的产品,商业服务中,类似“AITA智选人群”这种大模型能力在垂直领域的创新应用正在不断涌现,并得到客户积极正面的反馈;公共服务中,基于客户特定场景的RPA提效工具也取得显著进展。未来,公司会围绕战略目标稳步推进,秉承“让数好用,把数用好”的理念,积极拓展更多的数据应用领域,通过数据要素的乘数效应赋能千行百业。有关2024年度业绩情况请您关注公司届时披露在巨潮资讯网的定期报告。谢谢!
 

10
 
公司用户运营平台的日活已经突破1亿增长比较多,这对于公司的数据底盘会有什么样的帮助?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司通过用户运营平台SDK将深厚的数据治理和分析应用能力融入数智运营服务,可以为客户提供全流程解决方案,帮助开发者对用户进行闭环管理。目前用户运营平台SDK已服务于工具、电商、游戏、出行、社交、本地生活等行业,日活数已经突破1个亿。用户运营平台SDK在更好地帮助开发者的同时,也使得公司积累的数据资源更为丰富、也更有深度,进一步夯实了公司的数据底盘。谢谢!
 

11
 
公司和哪些大模型进行了合作?
 
您好,感谢您对公司的关注。随着人工智能等技术加速迭代,不断催生新模式、新业态,公司也在第一时间接入ChatGPT、文心一言、ChatGLM、通义千问等国内外通用大模型,结合自身的数据积累和挖掘能力以及对特定行业深刻洞察,开发出垂直场景类大模型应用在商业营销和公共服务领域,将“人工智能+”赋能千行百业。谢谢!
 

12
 
请问领导公司在研发上的投入有多少,这些投入主要集中在哪些领域?
 
您好,感谢您对公司的关注。近年来,公司始终着眼未来,坚持必要的前瞻性投入,2023年,公司研发投入1.67亿,主要投入在用户运营平台、数据智能操作系统(DiOS)、数智新产品创新以及大模型等前沿科技,为未来发展积蓄长期动能。谢谢!
 

13
 
公司在数据智能行业的市场地位和竞争优势是什么?
 
您好,感谢您对公司的关注。公司在数据智能行业耕耘多年,于所在行业与优秀的市场参与者同台竞技,凭借独特优势铸就核心竞争力,已成为国内数据智能赛道的领跑者之一。在数据积累方面,公司具备庞大的数据规模,为数据智能业务的拓展建立了稳固的基础;在数据治理方面,打造了数据智能操作系统,可以对数据的归集汇聚、资产化管理、精细加工等,数据萃取和洞察能力深厚;在数据应用方面,公司聚焦深耕垂直领域的数据应用,积累了丰富的垂直行业经验。同时,我们一直走在行业创新最前沿,积极分享公司理念和经验,并且牵头起草、参与编写多个国家标准和指引规范。公司一直以来立足自身、反哺行业,希望与行业伙伴们一同推动市场健康、有序和蓬勃的发展。谢谢!
AI总结
根据提供的调研记录,以下是对该公司的分析:

1. **产能信息及释放进度**:
   调研记录中没有直接提及具体的产能信息或释放进度。需要查看公司的财务报告或其他公告来获取这些数据。

2. **未来新的增长点**:
   - 数据资产入表:公司已经开始将数据资产入表,这可能会为公司带来新的增长机会。
   - 新产品研发:公司在商业营销和公共服务领域强化新产品研发,如“AITA智选人群”等大模型能力的应用。
   - 技术创新:公司计划通过AI、向量化等新型技术应用,推动行业的升级迭代。

3. **国内外竞争情况及国产替代空间**:
   - 竞争情况:公司在数据智能行业与优秀的市场参与者竞争,但具体的竞争对手和市场份额情况未提及。
   - 国产替代:公司作为国内数据智能赛道的领跑者之一,有潜力在国产替代方面发挥作用,尤其是在数据治理和应用方面。

4. **行业景气情况**:
   - 行业竞争:公司提到了数据智能行业的竞争激烈,但公司通过深耕垂直领域和技术创新保持竞争力。
   - 行业趋势:人工智能技术的快速发展为数据智能行业带来了新的增长机会。

5. **销售情况**:
   - 国内销售:开发者服务和公共服务业务实现增长,但互联网行业广告预算减少影响了商业服务的增长。
   - 海外销售:调研记录中未提及海外销售情况。

6. **成本控制**:
   调研记录中未明确提及公司的成本控制措施。

7. **产品定价能力**:
   调研记录中未提及公司的定价策略或能力。

8. **商业模式**:
   - 核心业务:数据智能服务,包括数据治理、数据应用和数据产品的研发。
   - 合作伙伴:公司与国内外通用大模型如ChatGPT、文心一言等合作,开发垂直场景类大模型应用。

9. **坏账情况**:
   调研记录中未提及坏账情况。

10. **研发投入和进度**:
    - 投入:2023年研发投入1.67亿。
    - 领域:用户运营平台、数据智能操作系统(DiOS)、数智新产品创新以及大模型等前沿科技。

11. **护城河**:
    - 数据规模:公司拥有庞大的数据规模。
    - 数据治理:打造了数据智能操作系统,具有深厚的数据萃取和洞察能力。
    - 行业经验:在垂直领域积累了丰富的经验。

12. **产品名称及依赖原材料**:
    - 产品:用户运营平台SDK、数据智能操作系统(DiOS)等。
    - 原材料:调研记录中未提及具体依赖的原材料。

13. **题材**:
    - 数据资产入表:作为首批进行数据资产入表的企业,可能会吸引市场关注。
    - 人工智能应用:公司在人工智能领域的应用可能会成为市场关注的焦点。

14. **分红情况及计划**:
    调研记录中未提及分红情况或计划。

**优势、劣势、风险点**:
- 优势:公司在数据智能领域有深厚的积累,与多个大模型合作,研发投入较大。
- 劣势:宏观经济环境对公司业务有影响,尤其是互联网行业广告预算的减少。
- 风险点:需要关注公司如何应对宏观经济的不确定性,以及如何在竞争激烈的市场中保持增长。

**未来一年业绩预期**:
考虑到公司在数据资产入表、新产品研发和技术创新方面的努力,以及与多个大模型的合作,预计公司在未来一年有潜力实现增长。然而,需要关注宏观经济环境和行业竞争态势对公司业绩的影响。对于调研中提到的战略和计划,应保持谨慎态度,等待具体的实施结果和业绩数据。

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