公司股价表现 - 天润云早盘股价上涨超过27%，截至发稿时上涨25.18%，报6.81港元 [1] - 成交额达到1020.28万港元 [1] 行业前景与公司技术 - 需求明确叠加供给突破，预计2026年将成为中国Agent发展的转折点 [1] - Agent技术正实现类人替代，不再是传统软件辅助人的角色 [1] - 天润云语音Agent通过技术优化解决了传统语音机器人"生硬、易识别"的痛点 [1] - 天润云语音Agent已实现商用落地，对比人工实现了效率与质量的双重提升 [1] - 天润云语音Agent的投资回报率大于1已得到验证 [1]

公司股价表现 - 天润云(02167.HK)早盘股价大幅上涨，涨幅一度超过27% [1] - 截至发稿时，公司股价上涨25.18%，报收于6.81港元 [1] - 当日成交额为1020.28万港元 [1]

文章核心观点 - 客户联络是企业AI转型的最佳战略支点，因其价值确定性强、场景适配性高，并能快速验证AI价值，为企业全局AI化改造奠定基础 [1][5][9] 客户联络作为AI转型起点的优势 - 客户联络是最接近现金流的环节，AI落地可立竿见影地提升转化率、降低获客成本、改善客户体验 [1] - 客户联络场景高度数字化、数据标准化、业务边界清晰，与AI天生匹配，AI可快速接管重复性工作 [5] - 客户联络环节的关键指标（如自动化率、人力节省、平均处理时长、客户满意度）能清晰衡量AI效果，快速证明AI价值 [5][6] AI技术在客户联络场景的演进与成效 - 基于大模型和检索增强技术的AI已能理解复杂意图、进行多步骤推理并调用后台系统，成为能独立办事的“AI员工” [7] - 零售企业引入AI后，平均处理时长缩短30%，客户满意度提高12%，人力成本节省40%以上 [2] - 在海外酒店预订场景，AI能用多语种完成超过90%的标准化预订需求，大幅提升服务效率与转化率 [8] 客户联络AI化的长期战略价值 - AI在客户联络中形成自我提升的飞轮效应：使用越多则学习越快，体验更好，进而使用更多，持续积累数据和经验 [8] - 客户联络AI化重新定义人机分工，人类转向监督与价值创造角色，AI成为执行中枢，推动组织从“人力驱动”走向“AI驱动” [9] - 客户联络AI化的成功为企业向财务、人力、供应链等更复杂系统的AI改造提供信心和方法论，是实现战略升级的起点 [9]

行业竞争态势与消费者行为变迁 - 3C家电市场竞争白热化，产品性能差距缩小，价格战激烈 [1] - 消费者决策过程前移，在接触品牌前已完成80%的购买决策，主要依赖社交媒体种草、测评视频、KOL推荐和群聊讨论 [1] - 消费者在购买前会进行大量专业功课，具备相当专业认知，导致其咨询问题更细致、更具针对性 [2] - 竞争焦点从货架和广告转移到与消费者的“对话”环节，售前服务成为企业短板和决胜关键 [2] 消费者需求新特征 - 消费者问题高度个性化，例如询问已装修家庭的产品尺寸搭配、小户型产品选择等 [6] - 消费者决策从“买不买”转向“买哪一款更合适”，更关注品牌是否懂自己、型号是否划算、功能是否打动人心 [3] - 消费者需求超越基本参数，扩展到安装适配性、与家居环境的协调性等场景化细节 [3] - 消费者需要的不再是问答机器，而是能共同设计生活方案的“场景专家”，要求专业服务的同时传递温度与信任 [6] ZENAVA AI售前顾问解决方案 - ZENAVA定位为深度理解产品、用户与场景的AI售前顾问，基于企业私有知识库和大模型能力 [6] - 系统能统一调取产品参数、安装指南、销售策略、用户手册等信息，通过自然语言进行多轮交互 [6] - 具备强大的多模态能力，支持语音、文字、图片信息识别，可解读用户上传的户型图或产品对比表 [7] - 采用对话式引导收集用户画像（如家庭成员、饮食习惯、厨房面积等），并据此推荐多维匹配的产品组合 [6] - 支持多种角色风格灵活切换（如温柔姐姐型、专业工程师型、科技博主型），以提供情绪价值和信任感 [10] ZENAVA的服务模式与价值主张 - 服务逻辑从“答题式服务”转变为“顾问型销售”，从承接问题转变为引导需求 [10] - 服务过程如同与有经验的销售顾问聊天，而非冷冰冰地填写选项 [9] - 对企业而言，可实现成本不随咨询量线性增长，解放人力资源专注于高价值服务 [11] - 能提供个性化、专业化服务体验，避免人为失误，提升用户售前体验从而增强转化意愿并降低退换货率 [12]

行业转型核心观点 - 客服行业正经历由AI驱动的革命性转变，从依赖“人力堆砌”的传统模式转向AI驱动的“业务专家”模式 [1][2] - 企业采用AI客服不再是可选项，而是关乎能否跟上时代、避免成本高企和客户流失的关键战略选择 [2] - AI的应用使客户体验获得断层式提升，客服角色从“救火员”转变为“业务专家” [2] AI客服功能与应用 - AI助手可自动生成工单和会话小结，座席仅需检查确认，简化流程 [5] - AI能自动识别整理企业知识并生成FAQ，替代过去手动编写上千条FAQ需耗时一个月的工作 [7][8][12] - 基于企业知识库的AI客服能个性化生成回答，对话更似真人，显著提高问题解决率，改变传统文本机器人回答机械、覆盖有限导致频繁转人工的局面 [15][17] - AI助手通过口语化指令即可自动联动多个业务系统（如ERP、会员积分系统），实现跨系统信息调用与流程操作，解决过去操作繁琐、时间成本高的问题 [21][23] - 在座席与客户交流过程中，AI能主动推荐相关知识，帮助减轻座席人员需完成大量产品、促销、售后知识培训的压力 [27][30] - AI的流程导航功能可在服务过程中进行标准化引导，减少因依赖经验而出现的流程错误或遗漏，尤其帮助新人客服 [33][36]

文章核心观点 - 天润融通新产品ZENAVA通过其退换货Agent功能，正在彻底改变传统高度依赖人工的退换货售后场景，将AI从辅助工具提升为能够独立完成从理解意图到执行完整流程的“AI员工”，从而提升企业服务效率与用户体验 [1][3][9] 传统退换货场景的痛点 - 退换货是售后中最倚重人工的环节，90%以上的用户一提退换货就会直接要求转人工处理 [1] - 传统文本机器人仅能解答FAQ或进行简单引导，一旦进入判断条件复杂、流程环节多的退换货流程就无法胜任 [1][3] - 退换货判断涉及大量主观性强和非结构化的信息，如照片、订单细节、物流状态等，传统机器人难以处理 [2] - 退换货流程本身复杂，包括判断是否收货、选择订单商品、判断运费险、提供地址、上传单号等多个环环相扣的节点，传统机器人无法自主完成，最终只能转交人工 [3] - 大促期间退换货咨询量会暴增300%，给人工客服带来巨大压力 [3] ZENAVA退换货Agent的核心能力 - 具备更强的意图识别能力，能通过上下文理解用户的模糊表达，如“鞋子小了怎么处理”，并主动开启相应流程，而非依赖关键词 [4] - 支持图文混合交互，客户可上传图片，Agent能自动识别商品状态以判断是否符合退换货条件，提升识别准确率 [7] - 一旦判断符合标准，能主动开启对话并自动化执行流程，包括让用户选择订单、提醒物流状态、引导上传商品照片、判断二次销售影响、处理快递事宜等 [7] - 面对复杂或特殊情况，如超时申请或不符合条件的诉求，能结合平台规则清晰解释原因，并能理解用户情绪进行回应 [9] - 整个退换货路径从识别、判断到执行全部由Agent自主完成，无需人工介入 [7] ZENAVA带来的行业影响 - 退换货Agent从“辅助工具”转变为“业务主角”，实现了“业务专家 + AI员工”的协作模式 [9] - 人类员工得以从重复性工作中解放，专注于策略和复杂判断，从而提升组织韧性 [9] - 企业可实现7x24小时不间断的退换货处理，大幅降低大规模售后接待的人员成本 [9] - 用户能够自助完成退换货，提升了服务满意度 [9]

文章核心观点 - AI正从辅助工具升级为能独立执行任务的“AI员工”，驱动企业经营逻辑从“人力驱动”向“AI驱动”发生根本性转变 [1][2] - 这一转变并非简单的工具更新，而是触及企业流程、组织架构和职能的体系化改造，是企业保持增长势能、避免被淘汰的必然战略 [8][15] - 未来的企业竞争将不再取决于人力资源规模，而取决于AI能力的强弱，转型窗口期正在迅速收窄 [15] AI驱动模式的优势与价值 - AI员工能独立承担超过80%的标准化客服问题，使客户响应速度提升数倍，并让人类客服聚焦复杂场景 [6] - 在营销场景，AI员工可独立接待客户、结合历史数据主动推荐方案，并实时识别分配线索，将潜在客户转化为实际收入，直接影响营收增长 [6] - AI驱动模式帮助企业突破“人力驱动”模式下的增长瓶颈，如高成本、低人效、结构臃肿和响应迟缓等问题 [2][8] 传统人力驱动模式的局限 - 以大型家电企业售后为例，数百名客服团队导致管理层级多、沟通链条长、培训损耗高，运营成本增加但响应速度和客户满意度下滑 [3] - 传统销售团队依赖大量人工跟进线索，易出现线索分配不均、转化率低下，客户获取成本高企，制约增长 [5] - 人力驱动模式使企业在增长曲线上越跑越慢，其本身存在天然局限，而非组织努力程度的问题 [8] 向AI驱动转型的体系化改造 - 业务流程需重构，例如客服从传统的“三层架构”被压缩为“两层架构”，员工可从数百人缩减至数十人，流程更短效率更高 [9][11] - 组织结构从“人管人”转向“人管AI”，一线角色被AI取代，少量客服转为“AI训练师”和“业务专家”，部门规模缩减，管理层级压缩，组织扁平化程度提高 [12] - 企业职能需改造，如培训职能被“知识管理团队”取代，其任务是对企业知识进行结构化整理，转化为AI可调用的知识库，重新定义知识沉淀方式 [14]

AI产业落地现状与挑战 - AI正处于从技术概念验证走向规模化产业落地的关键阶段 [1] - 企业普遍面临将AI从能力转化为生产力的挑战，关键在于技术与业务的深度协同而非技术本身 [1] - 许多企业投入大量资金后难以创造可衡量的业务价值 [1] AI应用场景与价值实现 - 客服与营销因易落地、需求广泛且见效快成为企业AI转型最佳切入点 [1] - AI需深度融入业务流程以实现从人力驱动到AI驱动的根本转变 [1] - 当AI员工具备业务理解力后，可将客服从成本中心转变为价值中心，实现效率与体验双重价值 [2] AI训练师的角色与价值 - AI训练师是新兴关键角色，负责搭建知识结构、设定任务逻辑和持续优化反馈 [1] - 该岗位将企业业务流程逻辑、判断体系和语言表达方式传授给AI，使其成为真正的AI员工 [2] - AI训练师正成为企业最抢手人才，其职业价值随AI应用深入将持续提升 [2] 天润融通AI训练师培训计划 - 公司推出AI训练师精英计划，采用理论到实操的培养模式 [3] - 培训采用学练评用四维闭环设计，培训转化率较常规课程提升3倍 [10] - 学员可获得官方认证证书和行业校友资源，优秀成果入选官方客户案例库 [11][12] 培训课程具体内容 - 课程涵盖大模型、智能体、工作流理论介绍及文本智能体、呼入智能体实操演示 [12] - 包含QA问答、留资、故障排查、订单查询、报装、会员订阅等具体场景演练 [12] - 设置学员Step By Step实操演练和1V1带教答疑环节 [13]

行业概况与市场格局 * 客户联络行业主要应用于客服、电话营销、售前咨询和商品推荐以及贷后催收催缴四大场景[3] * 中国客户联络行业在过去十年业务量和客户数量激增，但价格急剧下降，目前价格仅为十年前的8%[4][5] * 行业竞争格局、产品形态及企业投资回报率趋于稳定，但AI Agent的发展提供了重构市场的机会[6] * 客户联络行业非常适合由AIGC技术主导，原因包括对话是核心、拥有海量数据且反馈及时、效果可衡量、所有工作均在线上完成[11] 技术驱动与行业变革 * 过去十年的主要技术驱动力量是云计算，包括基础设施云化和通讯资源云化[3] * AIGC带来新轨道，使SaaS加AI成为可能，对管理软件赛道产生深远影响[2][6] * SaaS与AI结合有两种模式：流程驱动（如ERP，AI辅助）和对话驱动（如售后客服，AI主导）[2][10] * 行业正从以人为核心、研究人如何提效，转向以AI为核心、让AI直接替代人[2][6][12] 公司战略与产品发布 * 天润云是中国营销客服领域的绝对行业龙头[7] * 公司未来十年战略是帮助企业完成生产力重构，从人是核心转变为AI是核心[12] * 公司发布新品牌"Zhennawa"，推出两大产品线：DeNAW AutoMate（直接替代人工）和DeNAW Enhance（增强剩余人员）[2][12][13] * 公司计划从软件市场切入业务市场，成为生产力平台，提供数字员工[19] 财务与运营表现 * 公司绝大部分收入都是订阅制的循环性收入[3] * 公司人效持续提升，目前每年平均每人的人效超过100万元人民币[17] * 公司NDR（净收入留存率）保持在100%以上，2025年上半年达到108%[17] * 公司SaaS的ARPU值过去几年都有10%以上的提升[17] * 公司实现规模化盈利，从2024年3,400万元到2025年预估超过5,000万元，收入保持双位数增长，毛利增长更快[17] * 如果仅看软件业务，毛利率约80%左右；外呼话费占收入约1/3，其毛利率较低，但整体毛利率持续提升[27][28] 产品应用与客户案例 * Genova平台分为Genova Automate（AI员工，替代人工）和Genova Enhance（增强人工，处理复杂问题）[16] * 通过Genova产品帮助某客户减少10名客服人员（从45人减至35人），并将工单生成时间从1-2分钟缩短至20秒，整体提效40%，客户节省约100万元成本[23] * 产品应用于汽车邀约、物业公司背景调查、教育领域营销等多个场景，展示出高效、精准的服务支持能力[14][20][21] * 背后的垂直模型能力（如打断模型和附和模型）能识别顾客意图，提升销售转化率[22] 市场拓展与增长预期 * 公司积累了一批优质头部客户，如泡泡玛特、霸王茶姬、海底捞和万达电影等[18] * 在汽车行业过去几年平均增长50%，To C消费品平均增长超过45%[18] * 从2024年开始，在智能锁、二轮电动车和充电桩等领域签下多个行业前十名客户[24] * 购买AI产品的客户比例2025年上半年为30%，预计下半年超过40%，2026年达到50%[24] * AI智能体渗透率处于初期阶段，2025年上半年为1%，预计2026年达到10%，三年后至少达到40%[24] 竞争优势与行业壁垒 * 公司具备强大的运营基因，在深度交付和长期运营能力上相比大厂更具优势[26] * 拥有丰富的行业数据和优质客户基础，每天平台上的语音数据超过1,000万分钟，这些私域数据形成强大壁垒[26] * 与基于BERT小模型的竞争对手相比，公司从大模型角度切入，关键在于实现自由交谈（Free Talk），并通过数据飞轮不断优化，形成核心壁垒[32] * 大模型厂商难以进入细分垂直场景，因其需要私有数据支持和持续运营，这与大模型公司的高效运营模式不符[38] 市场规模与未来目标 * 保守估计中国客服人员和电销人员各有500万人，通过AI替代和提效35%，AI智能体市场规模可达每年1,000亿元以上[25] * 公司计划通过Genova生产力平台，每年至少为客户创造10亿元以上可衡量价值，并从中获得2亿元收入[25] * 公司计划提升客单价，例如文本机器人license从3万元提高到89,000元，并探索按成果付费模式（如每个工单收费3元人民币）[19] * 从AI诊断的ARPU值来看，公司预计三年后至少能提高一倍以上，从目前十几万提高到40万[19]

股本与股份情况 - 截至2025年9月底，公司法定/注册股本总额为50,000美元，股份500,000,000股，每股面值0.0001美元，本月无增减[1] - 截至2025年9月底，公司已发行股份（不含库存）173,573,400股，库存股份427,000股，总数174,000,400股，本月无增减[2]