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07/22
2025

有價(jià)值的財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)

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精品專欄

讓AI助理幫客戶搞“生財(cái)之道”?百融云會(huì)這么做嗎……


股市很公平,想擁有更多的談資,那就交出一個(gè)比別人更自律的青春,來換誰也偷不走的閱歷——因?yàn)橹灰憧春肁H股,AH股就會(huì)讓你好看。

三天跌8%的主觀多頭、半個(gè)月虧15%的量化、三天跌25%的微盤DMA,4800-4700-4600逐級(jí)敲入的雪球們。AH股開年幾大問題:公募的血包還有多厚?國家隊(duì)還有多少資金?PZ基金到底幾萬億?雪球什么時(shí)候敲完?彭博社的黑底兒黃字兒最近尤為密集,讓本來就不富裕的市場多加一個(gè)煩惱:2024會(huì)是未來十年中最好的一年?

下坡路上的AH股,冷空氣讓人清醒、大陰線讓人貪婪,每一天都變得更便宜的籌碼,讓機(jī)構(gòu)想一口把寒氣都吸進(jìn)肺,讓散戶幻想能騎上仙鶴的背,但救市的能力值并不代表武功修為,因?yàn)樵谖迮_(tái)山頂找到的不是“失傳已久”,而是“妙藥仙丹”。換句話說,即便內(nèi)力增強(qiáng),但招式卻一如既往。

無形的手拖著,但誰家的娃誰去抱:某隊(duì)護(hù)著權(quán)重但盈虧自負(fù)、優(yōu)秀民企自己舉手招待投資人,剩下啥也不是的直奔仙股。放眼各大行業(yè)板塊,各有各的不幸:被硬拉的大胖子沒什么彈跳力、有彈跳力的也挺擅長蹦極、有行業(yè)趨勢的籌碼不干凈、連籌碼都沒有的那就沒法看了。AH股佳麗一共7000位,但沒幾個(gè)能真下得去嘴。“最近你拿的什么股票”這個(gè)問題的殺傷力,絲毫不比過年回家老鄉(xiāng)問你“有沒有對(duì)象呢”低。

那怎么辦?看看誰最近10個(gè)交易日跌得少、大盤拉稀它還在橫盤、2024年還有餅?zāi)墚嫛⒒久孢€有消息能持續(xù)催化,那就湊合著上吧,要不怎么湊夠總倉位的下限要求啊。看來看去,還是AI比較好,畢竟去年估值的餅沒吃到,今年AI商業(yè)化的飯?jiān)趺匆驳梅忠豢诎桑?/p>

那怎么判斷一家AI公司有沒有商業(yè)化能力?如果我是ChatGPT,我會(huì)回答:需要的是Agent能力。因?yàn)镚PT這種生成式AI說到底是被動(dòng)輸出,屬于高級(jí)搜索引擎,但大多數(shù)企業(yè)需要的是——在有認(rèn)知和只是盲區(qū)的情況下,讓AI主動(dòng)幫我解決我提出的、可能涉及的、最重要完成的任務(wù)。更重要的是,只有AI Agent能主動(dòng)使用插件、調(diào)用API。

AI Agent,中文名叫“人工智能體”,翻了一下那些為數(shù)不多能在2023年實(shí)現(xiàn)盈利的AI公司,一半是做產(chǎn)品的,另一半是用Agent幫客戶做解決方案的。@百融云-W(6608.HK)主要做的是后者。

雖然熊市后期是深度研究一家公司基本面的黃金時(shí)間,但炒過股的都知道真想靜心是很難的,因?yàn)椤蠖鄶?shù)公司你之前都研究過。根據(jù)我的研究,百融云這個(gè)公司盈利的基本盤來源于MaaS(模型即服務(wù))和BaaS(業(yè)務(wù)即服務(wù))兩個(gè)主營業(yè)務(wù),前者是客戶調(diào)用百融云的AI模型,然后付調(diào)用費(fèi),后者是百融云用AI幫客戶完成KPI之后收服務(wù)費(fèi)。但我對(duì)它的AI Agent更感興趣,因?yàn)樗砹宋磥磉@家公司的業(yè)績會(huì)不會(huì)有增量,說白了天花板會(huì)不會(huì)更高。

公告中的信息顯示,百融云的AI Agent項(xiàng)目叫賽博坦,是一個(gè)面向B端企業(yè)客戶的Agent項(xiàng)目。雖然還沒有公布具體的客戶和行業(yè)分布情況,但根據(jù)MaaS和BaaS客戶分布在不止15個(gè)行業(yè),那根據(jù)這些已有的行業(yè)客戶需求來推測AI Agent項(xiàng)目進(jìn)展,應(yīng)該不算不合理。

比如百融云BaaS業(yè)務(wù)的客戶包括電商營銷領(lǐng)域,現(xiàn)在有一個(gè)很火的方式叫做直播切片,也就是把直播帶貨的全程錄制下來,然后切成不同的片段,讓直播中的內(nèi)容反復(fù)利用。但每場直播最起碼2個(gè)小時(shí),也就是說運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要把這個(gè)2小時(shí)的素材過2-3遍,也就是媒體行業(yè)術(shù)語“拉片兒”。當(dāng)主播和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)說,我在這場直播中帶過某一個(gè)產(chǎn)品,團(tuán)隊(duì)就要從整段2小時(shí)的片子里找這段素材,然后用PR來剪輯,配上文字后再掛上小黃車。這個(gè)過程非常耽誤時(shí)間,而且?guī)ж浺曨l是不允許投流的,一旦自然流表現(xiàn)不好,就相當(dāng)于這段素材全廢掉了,團(tuán)隊(duì)也就白白浪費(fèi)了成本。那如果這個(gè)時(shí)候有百融云AI Agent的幫助,團(tuán)隊(duì)把整個(gè)素材直接投喂給AI,它就能很快速的完成素材截取和剪輯。而且作為Agent,電商企業(yè)的用戶可以直接跟他說最終的那個(gè)目的,比如“把這場直播中所有介紹烤腸的片段剪輯出來,形成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的視頻”,AI Agent就能自己調(diào)用插件和API,不用你一句一句的跟他提需求。

又比如百融云MaaS業(yè)務(wù)的客戶有很多涉及金融業(yè),他們對(duì)AI的需求也是非常迫切的。舉一個(gè)美國金融巨頭的例子作為參考,摩根大通過去每年都要購買36萬個(gè)小時(shí)的法律服務(wù),幫他們審核貸款合同,美國服務(wù)業(yè)的服務(wù)支出有多高不用多說。那如果有了AI Agent,摩根大通是不是只需要把以前審核過的所有貸款合同投喂給它,那這個(gè)Agent就會(huì)自動(dòng)分析每一份合同中的每一個(gè)具體條款。最終效果就是,之前36萬個(gè)小時(shí)才能解決的問題,AI用幾分鐘就搞定了。那如果以后有了Agent,是不是AI就能自己輸出一套合同審核標(biāo)準(zhǔn),并且給出打分細(xì)則?生產(chǎn)率提高的是幾萬倍。

未來百融云AI Agent的能力,會(huì)不會(huì)應(yīng)用在幫助中國的金融業(yè)客戶解讀央行的貨幣政策、建筑業(yè)合理安排物料庫存、物流領(lǐng)域合理安排過年期間的快遞發(fā)貨時(shí)間,都是很有想象空間的。而且根據(jù)公開資料的顯示,百融云AI Agent可以允許用戶生成屬于自己專屬的Agent,和GPTs一個(gè)道理,同樣也和MaaS業(yè)務(wù)讓用戶自己調(diào)用AI模型一個(gè)思路。因?yàn)榭蛻粲惺裁淳唧w需求,客戶自己是最了解的。

但為什么這么好的AI業(yè)務(wù)模式,大部分中國AI公司做不了呢?因?yàn)锳gent需要AI大模型的模式支持,也就是RAG架構(gòu),中文名叫做“檢索增強(qiáng)生成”,它是一個(gè)為大模型提供外部知識(shí)源的概念,通常包括兩個(gè)階段:檢索上下文相關(guān)信息、使用檢索到的知識(shí)指導(dǎo)生成過程,這是AI Agent能生成準(zhǔn)確目符合上下文答案的關(guān)鍵,同時(shí)能夠減少AI的幻覺。

比如輸入的問題是“今天天氣怎樣?”,那么RAG架構(gòu)會(huì)把這段語料,以及即將生成的回答分為question和answer兩部分,然后用vector L2匹配、切分token匹配、各知識(shí)庫(qa、text、file)、獲取doc vector等步驟進(jìn)行拆分,最終去重排序,并且卡一個(gè)相似度的闕值,才是完整的AI Agent任務(wù)及生成內(nèi)容的流程。因?yàn)锳gent是一個(gè)有主動(dòng)完成任務(wù)的AI工作者,所以需要在工作過程中涉及很多并行計(jì)算,比如針對(duì)一個(gè)流程審批的應(yīng)用,Agent就需要一邊在知識(shí)庫里尋找合同條款,一邊又要分析具體的客戶需求,并且把最終界定合同是否通過的問題拆分為不同細(xì)分步驟。所以RAG架構(gòu)一般會(huì)涉及類似milvus search、es search這種并行的AI運(yùn)算。

RAG只是AI Agent需要的技術(shù)和綜合能力之一,而核心技術(shù)越多,也就證明像百融云這種AI公司的壁壘越高,另外還涉及行業(yè)know-how和客戶量。現(xiàn)在百融云90%以上的客戶留存率其實(shí)是說,已有MaaS和BaaS業(yè)務(wù)的付費(fèi)用戶基本一直都給百融云付費(fèi),以后AI的產(chǎn)品和服務(wù)越多,就意味著客戶付費(fèi)項(xiàng)目和金額增加,比如這個(gè)AI Agent。

所以單純用MaaS和BaaS的用戶量和現(xiàn)有付費(fèi)金額,線性外推百融云這種AI公司的未來業(yè)績,最終現(xiàn)金流折現(xiàn)給估值,是個(gè)很狹隘的思路。換句話說,就是為什么散戶能在百融云這種AI公司身上抄機(jī)構(gòu)的底。


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