每日互动机构调研纪要

每日互动机构调研报告 调研日期:2025-05-09 每日互动股份有限公司成立于2010年,是一家专业的数据智能服务商,致力于用数据让产业更智能。公司将深厚的数据能力与行业“Know-How”有机结合,为互联网运营、用户增长、品牌营销、金融风控等各行业客户提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案。2019年3月,公司登陆创业板成为国内率先在A股上市的“数据智能”企业。每日互动公司聚焦数据智能赛道十余年,构建了“数据积累-数据治理-数据应用”的服务生态闭环。公司以开 发者服务为基础,不断夯实数据底层,强化数据能力,为互联网客户提供便捷、稳定的技术服务与智能运营解决方案。同时,公司通过构建数据中台——“每日治数平台”,将数据挖掘、萃取和治理能力向各行各业输出,帮助合作伙伴将数据资源打造成为数据资产,并进一步实现数据的价值兑换。多年来,公司将数据能力深度运用于各细分业务场景,沉淀了深厚的行业知识和丰富的服务经验,并打造了面向企业和政府部门的一系列数据智能产品与解决方案,增能各行业数字化升级。作为数据智能领域的创新者和实践者,每日互动始终坚持“每日生活科技改变”的初心,积极通过技术和数据的力量,为客户和社 会创造更多价值。 2025-05-11 2025-05-09 董事长、总经理方毅,副总经理、财务负责人朱剑敏,副总经理、董事会秘书王冠鹏 特定对象调研线上交流 北京城天九投资 投资公司 - 国投证券 证券公司 - 国元证券 证券公司 - 华安证券 证券公司 - 海南鸿盛私募基金 - - IGWTInvestment 投资公司 - 健顺投资 投资公司 - 上海禧弘私募 基金管理公司 - 深圳中天汇富基金 - - 泰康资产 保险资产管理公司 - 天弘基金 基金管理公司 - 东方证券 证券公司 - 太平洋证券 证券公司 - 中邮证券 证券公司 - 中信证券 证券公司 - 招商证券 证券公司 - 东方财富 其它 - 东北证券 证券公司 - 广发证券 证券公司 - 广东博众智能科技投资 投资公司 - 国海证券 证券公司 - 国金证券 证券公司 - 国泰海通 证券公司 - 一、公司介绍 感谢各位投资者,公司2025年一季度公司营收1亿左右,总体保持平稳,利润有所下滑,主要是成本项影响,我们在数据资源方面持续投入,2024年确认的数据资产在本期也会进行摊销,公司数据资产摊销采用的是类似"水滴形"加速摊销,符合数据价值的时效性 特点,也能让数据资产更好反映公司的经营情况。从具体业务来看,公共服务SaaS产品采购模式切换在主要省份已基本落定,后续会进入常态化;商业服务也是稳健发展,增能服务客户覆盖了绝大多数头部互联网平台企业,行业认可度非常高。因此我们今年还是很有信心。公司一季度在AI方面做了更大布局,早在2年前我们就开始布局AI,公司是文心一言、通义千问等大模型的首批合作伙伴,也是ChatGPT首批直连客户,在2024年上半年就接入了DeepSeek。公司在3月份任命了首席AI官(CAIO),并且抽调了50人 骨干力量在AI领域进行专项攻坚。在ToC领域,我们打造了个知App;在ToB领域,公司正与产业伙伴共创打造应用场景;在ToG领域,我们公共服务产品已经拥抱AI,积极运用Agent(智能体)实现多系统和数据的协同;同时,基于政务权威语料,我们打造了基于 可靠内容的交互式公文写作助手——强国公文助理,该产品通过交互式方式,结合个人和各级政府的知识库,快速提升公文写作效率;此外 ,我们基于大模型和知识库的"子母机",以极低成本把"满血版"DeepSeek部署其中,我们正和天使客户进行共创,将在产品体验更好之后进行规模化推广。 二、问答环节 问1:之前交流时方总介绍过AI相关的内容,包括与场景的结合和落地,请问目前从客户侧的需求和相关产品的落地、回款情况等方面来看怎么样? 答:对于AI这块,我们更多是在垂直领域里做更有效的产品。ToC方面,适量用户帮我们强化学习、调优产品,我们将这方面积累的能力在ToB和ToG业务中变现。在ToB和ToG方面,我们更多会在热点当中进行冷思考,通过接触战略合作及潜在客户接触, 关注他们的真需求和刚性需求,一起共创。比如"数智绿波",我们联合生态企业在杭州落地后效果很好后,接下来在全国十几个城市进行 落地。像这种AI应用做深做细的场景有很多,我们会选择若干场景,和合作伙伴一起去把它做透。另外公司结合自身场景优势,依托自身智能化技术及AI研发能力,探索在机器狗等智能产品原有"小脑"基础上长出"大脑",开发出更多交互功能,使相关产品变得更聪明、 更容易落地,能够在公共服务等领域发挥作用。公司应收款有所增加,主要是回款周期相对会长一些,但在合理区间,同时我们账龄各方面健康度都还不错。我们会继续推动从项目制走向产品化到服务化,我们内部叫"721",即七成是标准基线产品,两成是实施,一成是定制。 问2:公司创新业务"强国公文助理"相关应用已经有试点和应用,关于这块的商业模式和收入空间的展望?而且市场上也有竞品,如何看待市场竞争? 答:我们对于产品和场景拥有非常强的理解能力,特别是现在有大模型的情况下,很多技术层面实现平权,更关键是看谁对场景理解和用户 体验把握得好,我们认为在这方面公司有信心可以拼一拼。另外比较重要的是优质的语料,我们自己有非常深厚的数据积累。我们在服务于"学习强国"的过程当中与客户建立了信任,基于政务权威语料,我们打造了"强国公文助理",这为公文写作的参考、助写提高了效率。 在这块我们会做三个方面:一是写作,其中我们非常有特色的是有交互性写作,是把自己的思想放进去,不是偷懒式代写;二是个性化的快 速阅读,基于个人知识库,理解个人日常关心的内容,从大量文字中萃取与阅读者相关的少量内容(比如从几万字中萃取强相关的几百字),方便快速阅读;三是尝试在会议纪要方面创新。该产品的商业模式目前还在探索,目前已经在几个地市在做试点,未来可能像公共服务业务一样,面向全国做SaaS化服务,而不是到每个地方做一个项目制服务。 问3:公司在数据要素相关的落地方面有什么可以分享的展望和信息? 答:国家数据局等相关部门在持续推动数据要素发展。各个地方数据局目前更加专注于场景,如AI结合数据要素,应用于医疗领域。公司与邵逸夫医院合作在脑卒中预警预测做出高效模型,场景价值非常大。公司积极探索数据价值的融合开发创造,在交通领域已得到实现,我们的数据结合多方数据融合计算之后,数据融合度和丰富度非常好,我们希望在样板打好后推动数据资源的开放。 问4:公司财报提到储备购置了数千万元的AI算力资源,能否拆解下这个费用,具体采购了哪些算力资源,投入到什么方向,后续的投入节奏又是怎样的? 答:我们不会囤算力,因为算力的价格变化很大;我们会根据自己的需求,客户的需求去配置相应的算力。首先,我们购置了价值数千万元 的显卡,储备这些算力,一部分是应用在我们自己内部研发和业务中,另一部分是我们可以为客户进行私有化部署,解决部分客户存在的算力问题;其次,关于信创,我们也在跟进国产设备的情况,用于公共服务的客户;最后,我们推出了小型的"子母机",预计单台机器用低成本 就可以部署"满血版"DeepSeek。子母机不仅可以供单人使用,而且可以多台组成小集群,让一个小型单位可以较低成本使用"满血版"DeepSeek。 问5:大家都在期待DeepSeekR2的发布,发布后公司会和他们有什么新的合作吗? 答:我们也和大家一样期待DeepSeekR2的发布。我们认为DeepSeek类似于Linux系统,对专业人士来说就是成熟的产品,可以 直接通过代码进行开发;对普通用户来说则是个"半成品"。所以,在DeepSeek上面应该有一层类似"RedHat"或者"安卓"的东西,以 手机为例,首先手机需要有电话短信的基础功能,大模型也是需要有自己的基础功能;其次,作为手机来说,用户使用会有自己的通讯录,而对于大模型来说,如何规模化收集、便捷化处理个性化数据是非常必要;最后,对于智能手机来说,可以很方便地下载、使用App,大模型未来也会有多样性应用。基于此,我们举办了"逐浪AIAGENT2025黑客松创意赛",就是希望共同发动行业力量一起去二次开发 开源大模型。我们有一个优势,就是我们在App行业中是非常独立的第三方角色,我们这种独立角色有利于我们和DeepSeek以及其他伙伴形成良性的生态互补,为开发者进行更好的服务。我们在内部提出一个"AtoA计划",即"ApptoAgent",面向原来App开发 者进行AI服务,让这些App更快地实现"AI化",同时让AI能联动各种各样的App。 问6:在AI时代下,以公司为代表的软件和计算机行业,用户对于Agent模式会是什么样的态度,未来行业商业模式能否优化? 答:回顾2013年左右关于移动互联网入口和搜索形态的讨论,那时候我就提出未来的搜索形态是打开应用商店,在应用商店里搜索 App进行垂直搜索,所以移动互联网的入口是AppStore,搜索形态是在App里进行垂直搜索。回到AI时代的互联网入口,大模型问答入口极大分流或代替搜索流量,同时大部分门户推荐还是在生态内,而当DeepSeek等开源大模型的出现,大家开始积极拥抱MCP,探索基于MCP协议在提升用户体验和守护自身商业利益之间平衡发展。 问7:公司关注的重点问题有哪些,AI业务的计划和未来结构是怎样的? 答:我们重点关注还是数据要素和AI相关。在数据要素方面,公司在数据要素开发的主业上是非常坚定的,也做了一系列人事调整,以更好地去进行数据要素的开发;在AI方面,公司目前更注重务实落地。AI业务的节奏大概今年一季度是产创、共创,二季度是落地、实 施,三季度会有望形成合同。全年来说,AI业务今年计划处于投入期,明年预计是收获期。公司不会错过AI的机会,但公司更关注自身在数据使用上的能力,我们认为"开源大模型+闭源小数据"是未来的主流,也是我们去发力的方向,再加上可信数据空间,未来有希望形成"飞轮"结构,助推公司发展。