科蓝软件机构调研纪要

调研日期: 2025-03-06 北京科蓝软件系统股份有限公司成立于1999年，拥有23年的发展历史，于2017年A股上市。公司主要向以银行为主的金融机构提供软件产品应用开发和技术服务，涵盖银行渠道类、业务类和管理类领域，主要产品包括分布式数据库、银行网点智能设备、电子银行系统、互联网金融类系统、网络安全系统以及银行线上线下一体化核心业务系统等。经过多年的积累，公司的客户已经覆盖大型国有银行、政策性银行和绝大多数城市商业银行、农村商业银行、外资银行，并与之保持了长期的合作关系。科蓝软件为金融机构提供了从电子银行到核心系统的全方位技术服务，在银行电子渠道建设的市场占有率超过85%，是中国领先的金融科技整体解决方案供应商。公司的技术团队超过80%为技术人员，拥有3个分公司、8个全资子公司、3个控股子公司以及北京朝阳分公司、上海分公司、成都青羊分公司等三家分公司。公司荣获多个奖项，包括IDC中国金融科技先锋者TOP25、新一代系统建设技术贡献奖、安永-复旦大学中国最具发展潜力企业、中国互联网金融创新奖、中国金融科技领军企业奖、数字生态信创服务商100强、数字生态行业数字化应用优秀案例100、北京软件行业协会25周年庆突出贡献企业奖、中关村高成长企业TOP100成就奖、普惠金融优秀解决方案金惠奖、新一代系统建设技术贡献奖等百余个殊荣。 一、介绍环节 (一)公司的情况 科蓝软件公司成立于 1999 年,始终聚焦于金融科技领域。公司主营业务重点围绕银行数字渠道与数字银行建设展开。2023年,公司明确制定了未来整体战略规划,围绕“3A战略”规划企业未来发展。 “3A战略”具体内容如下:其一为AIDB,聚焦于AIDB等AI基础设施产品;其二是围绕 AI 应用与 AI 机器人的新一代AI整体解决方案;其三指围绕AI算力中心为依托的AI赋能运营服务。 基于 AIDB 战略目标,公司推出拥有完全自主知识产权的新一代国产数据库SUNDB产品。SUNDB为当前国内少数支持向量计算的纯内存数据库。 在 AI 机器人与 AI 应用方面,公司从两个维度对原有数字渠道解决方案及产品进行全面升级。一方面,针对包括手机银行、网银、营销中台等在内的已有解决方案,全面运用 AI 技术接入大模型,对已有解决方案的架构与功能予以全面升级。例如,在产品中增添AI智能助理、智能助手等功能,同时积极探索新一代渠道系统建设,即基于Deepseek等大模型技术的预测式交互渠道系统。另一方面,在 AI 机器人领域,重点围绕公司已有的小蓝智能高柜机器人产品开展工作。小蓝高柜机器人是一款可替代现有银行高柜柜员的机器人终端设备。今年 1 月,小蓝高柜机器人已接入 Deepseek R1 模型。未来,小蓝机器人将拓展至更多金融应用场景,涵盖但不限于银行网点应用的各类机器人场景,如小蓝高柜机器人、小蓝低柜机器人、小蓝等一系列产品。通过小蓝机器人系列产品的研发与推广,未来逐步构建起全智能机器人网点整体解决方案。另外,小蓝机器人不仅要服务银行同时要向服务银行客户延伸,目前正在研发新一代小蓝企业网银机器人, 旨在协助银行的企业客户实现流动资金的智能管理,财务运营的自动化,降低企业运营成本。 在 AI 算力中心方面,目前公司正在与几个城市的地方政府洽谈合作构建新一代算力中心,预计今年将陆续启动建设并投产。通过算力中心建设,一方面结合公司的AI应用及AI机器人解决方案,面向中小金融机构提供以算力中心业务为依托的AI应用赋能运营服务;另一方面,通过与华为等厂商合作,面向金融机构提供新一代算力中心基础设施建设的整体解决方案。 (二)主流大模型在应用方面的一些进展 从软件应用的层面给各位汇报一下进展和成果,主要从三个方面。 第一部分是针对大模型对接的发展历程,整个发展历程是三个阶段。在2022年之前,更多的是使用机器学习和深度学习的一些AI技术来应用在移动银行以及的数字银行的产品当中。 2022年底ChatGPT 发布之后,包括 2023年各个大厂陆陆续续推出大模型之后,更多的去和这些大模型的产品包括厂商对接集成。2022 年到2023 年则是基于 AI 在软件应用的升级转型的一个非常重要的一年。这一年也是陆陆续续的和文心、阿里、华为、腾讯等大模型进行集成和对接。第三个阶段更多的应用层升级,并且逐步形成大模型的核心产品矩阵和技术壁垒的关键一年。在这一年发现对接了不同的大模型之后,对于大模型本身的运行应用都会有一些要求,2024年更多的是在提炼核心产品,研发对应的智能体,到现在为止,更多的在不断升级的大模型中间层产品和应用的产品,陆陆续续的去重构。 第二部分在整个过程中逐步形成的大模型的运行管理软件,或者叫大模型中间件的一套产品矩阵。如果把大模型当做一个智能人的或者能体,它本身其实已经具备了对应的知识体系。但是如果想让这样的一个智能体或者智能人去做具体的工作是需要对他进行管理和监督,比如最近有些网上发现一些企业,包括政府机构或者有些企业,直接把大模型部署上去,其安全性、稳定性、运行效果等等其实都没有去考虑。 所以在大模型运行过程中是需要配套的管理、监督、持续训练的工作,其实在从2023年到2024年过程中,科蓝公司就在不断的研发这一套产品体系,我们内部称之为大模型运行中间件产品,主要包含的三个核心产品: 第一是大模型聚合agent应用平台,主要是解决在具体应用场景当中不同的大模型的聚合,同时去构建的智能体的集合,它既支持单一的智能体,也能实现多智能体的协同。并且通过对应的一些管理机制将这些智能体聚合起来,为上层的应用提供服务,所以它的核心是大模型和应用场景之间的一个连接枢纽,并且提供对应的管理能力。 第二是魔界平台,全称是大模型数据精炼工厂,主要为大模型的二次训练微调提供一些标准化的数据治理加工以及保障数据的高质量,通过训练集的高质量来提升大模型的性能和效果。因为科蓝是为垂直行业提供相应服务的,不能拿一个通用的大模型来去做这样一个事情,所以要基于现有的大模型去做二次的微调和训练,这样才能适配具体垂直行业的场景。 第三是魔瞳产品,全称是大模型运行监控平台。它的核心点是为了实时监控模型的运行状态,还有对模型的业务绩效以及运行绩效进行评估。同时也在尝试做一些AI幻觉的抑制,还有可能出现AI疲劳的监测,这部分是和科蓝的具体业务相结合的,是应用层产品的场景化实践。按照公司的整体战略,公司的主要产品线都会在今年完成 AI 的重构和升级。目前除了数据库和小蓝机器人之外,主要的软件产品包括移动银行产品线,还有数字营销产品线,还有产业金融产品线,已经基于大模型运行中间件完成了 AI 的重构,同时我们完成了基于魔聚平台构建的移动银行营销运营智能体,目前正在内测中,已经在和部分客户沟通内测。包括应用在移动银行运营管理这部分产品已经接入相应的魔聚平台,借助魔聚平台实现对话式的运营管理、运营策划、运营分析,它能很好地提升整个运营效率。另外对于营销平台的产品线,已经针对营销的前、中和营销后不同的阶段,将基于魔聚平台集成的大模型的一些能力赋能进去,在营销前的策划,营销过程中的监督,还有营销后的营销分析都已经开始应用。此外,关于产业金融目前正在做相应的尝试,通过对话交互的方式帮助企业找到合适的融资诉求,并进行风险诊断。 二、提问环节 问题1:公司2024年加大了AI、信创等新兴领域的建设投入,公司日后在新兴领域的规划和部署会是怎么样的? 回答:鉴于今年为AI与大模型技术普及之年,公司在3A战略整体落地方面开展了大量工作,除前面介绍到的产品与解决方案研发方面外,重点涵盖以下三个方向: 1、外部市场拓展 积极开展 AI 营销工作,全力争取在本年度更多地参与到银行基于Deepseek为主的大模型应用场景建设。尤其注重结合原有的行业客户资源以及客户项目,目前已取得良好成效。在AI应用领域,现有银行客户展现出了浓厚的兴趣与积极的合作意愿。 2、公司内部转型 公司全面推进 AI 转型工作。在内部组建了AI创新中心与 AI小组,面向员工开展 AI 技术与AI工具相关培训,致力于提升员工运用AI技术与工具的能力。借助 AI技术与工具的应用,大幅度提升包括项目交付、产品研发、运营支撑等工作的质量与效能,全面优化管理与运营流程,增强市场竞争力。 3、AI生态合作伙伴共建 今年公司加大了与生态合作伙伴的合作力度。重点围绕大模型上下游厂商展开战略合作沟通,其中包括但不限于华为、智谱、字节跳动等公司,相关战略合作协议的推进工作进展顺利,预计短期内将向市场公布相应成果。在大模型算力设施厂商合作方面,公司已与华为等算力设施厂商开展战略合作,近期与华为已联合推出预装公司大模型应用的“魔方训推一体机”。未来,公司还计划与华为、英特尔等厂商携手,共同推出一系列联合解决方案,涵盖算力中心侧解决方案以及端侧算力集成解决方案等。例如,目前正在与华为和英特尔合作开发集成端侧算力的新一代小蓝机器人,相关产品研发工作正稳步推进。此外,公司还与AI应用生态系统的各类应用入口包括但不限于AI个人助理应用等,积极洽谈新一代 AI 入口应用场景的合作方案,力求构建更为广泛、深入的AI生态合作网络,为公司在AI领域的持续发展奠定坚实基础。 问题2:机器人小蓝2024年未单独披露该业务收入,目前是否还处于试点级阶段? 回答:在2024年之前,小蓝产品已开展试点推广工作,于中国邮政储蓄银行及某国有大行的部分网点进行了真实生产性的部署。然而,彼时国内Deepseek等大模型尚未成熟,缺乏能够促使银行大规模应用的完备大语言模型,故而金融机构在一定程度上处于观望状态。虽有尝试,但并未开展大规模应用。 今年市场形势非常有利,随着Deepseek等国产大模型的不断完善以及成功接入,预计至今年下半年,小蓝产品的推广和销售业绩将有突破。 问题3:公司推出的自研数据库对营业收入的贡献预计能达到多少? 回答:公司的SUNDB数据库具备两大突出特性:一是基于向量计算,二是属于全内存数据库。其定位并非单纯服务于信创替换目的的市场。 早在 2023 年 12 月,公司便与清华大学联合成立了清华科蓝先进智能数据库研究院。在自研数据库的进程中,明确将目标设定为针对下一代 AI 应用场景,打造高性能的全内存向量计算数据库。 在大模型尚未大规模应用之前,数据库市场整体为公司带来的直接收入相对有限。预计在未来三年内,国内数据库市场将逐渐过渡至 AI大模型建设的新一轮建设周期。届时,面向 AI 应用领域、基于向量的全内存高性能数据库将成为市场主流。因此,基于这一市场趋势,对公司未来两年数据库业务的整体收入预测持非常乐观的态度。科蓝交易型数据库将在国内关键信息基础设施领域占领制高点。 问题4:公司在2024年业绩变动原因中表明原有业务部分的客户预算投入缩减导致盈利下滑,这部分影响公司该如何克服? 回答:近年来整体银行市场的IT预算增长速度逐步放缓,部分金融机构的IT预算更是出现缩减。这是由于银行原有的信息化建设在一定程 度上已趋于成熟,致使其在整体信息化建设方面的投入呈现放缓态势。 去年公司整体业务收入中部分收入出现下滑现象。主要是IT人月服务类项目,尤其是针对大型银行的IT人员外包服务项目,受到了较大冲击。但在解决方案与产品项目方面,对科蓝的影响相对较小。一方面,随着业务发展及市场竞争等因素,银行已从过去重点关注中后台运营系统的IT建设,逐渐转向更加重视市场营销与客户服务领域数字化建设。所以,在市场营销及渠道建设等领域,银行的IT预算在一定程度上还在持续增长。而在市场营销和客户服务领域的渠道建设、营销平台构建等方面,恰是科蓝最为擅长的产品服务范畴,公司相关产品与解决方案的收入还在持续增长。 基于此,公司坚定了下一步坚持以产品和解决方案为主的整体发展策略,去年下半年以及今年公司主动压缩IT人员外包类项目的规模。预计到今年年底,大量以人月项目为主导的IT公司将面临更为严峻的困境,与之相比,科蓝公司已提前进行了一些战略性转型和收缩。 问题5:公司20