政策法规 - 财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源会计处理标准，自2024年1月1日起施行 [1] - 规定采用"强制披露加自愿披露"方式，企业需在资产负债表增设数据资源项目，同时可自愿披露应用场景等补充信息 [3] - 政策适用采用未来适用法，施行前已费用化的数据资源支出不再调整 [4] 行业实施情况 - 98家上市公司2024年年报披露数据资源入表总金额21.4亿元，其中无形资产占比63%（13.49亿元），开发支出占比36%（7.7亿元），存货占比1%（0.21亿元） [1] - 数据资产占企业总资产比例普遍低于1%，仅7家公司超1%，最高为卓创资讯（3.52%） [1] - 典型企业数据资源入表情况：中国移动5.83亿元、中国联通1.89亿元、拓尔思3910万元、卓创资讯3205万元 [26][27][72] 会计处理标准 - 符合无形资产定义的数据资源应确认为无形资产，用于出售的数据资源符合存货定义的应确认为存货 [2] - 外购数据资源成本包括购买价款、税费及加工处理费用，不符合资产条件的支出计入当期损益 [2] - 开发支出资本化需满足5项条件：技术可行性、开发意图、市场/用途证明、资源保障及可靠计量 [5][6] 企业实践案例 - 每日互动：形成1150亿设备数据积累，开发DiOS系统实现数据资产化管理，数据资源采用5年加速摊销 [16][17][18] - 中国联通：构建"算网数智"产品体系，开发经济大模型等核心产品，数据资源按7-5年摊销 [30][31][32] - 拓尔思：采集5000亿条多模态数据，建立7层数据治理体系，研发投入3910万元开发数据平台 [45][46][47][57][58][59] - 卓创资讯：大宗商品数据资源采用年数总和法5年摊销，年收入占比超70%，覆盖368万注册用户 [76][77][78]

纪要涉及的公司 新点软件 纪要提到的核心观点和论据 1. **财务表现** - 2025年一季度营收2.77亿元，同比下降5.94%；归母净利润0.41亿元，同比上涨23.2%，亏损收窄约1200万元[3] - 分业务看，智慧财务下滑7.47%，智慧政务下滑2.83%，数字建筑下滑7.59%，但整体情况逐步改善，订单逐步恢复[3] - 费用管控提升，期间费用同比下降10.13%，净利率持续提升；毛利率基本持平；信用减值损失2776.58万元，比上年同期增加1700多万元[5] - 一季度销售回款4.42亿元，与去年基本持平；经营净现金流净额为负2.2亿元，比上年同期增加6900多万元[5] 2. **AI进展** - 智慧政务业务推出“交易大脑”，包括AI智能辅助评标等创新产品和服务，升级AI智能客服；数字建筑业务加快新点造价大模型迭代研发和应用推广；去年AI订单总额约6700万元，今年一季度有上海奉贤等标杆项目落地[6] - 推出DS后，叠加行业大模型及知识库构建使产品快速落地；已推出深圳和徐小爱等政务AI agent，识别度达90%-95%[4][10] - 政务领域推进应用场景、平台构造能力、行业知识支撑三个层次研发新形态产品；建筑行业AI产品规划与政务领域思路一致，已与20多个政府客户交流推动项目落地，部分预计2026年完成[11][16] 3. **业务展望** - 内部考核订单毛利增长目标30%，有信心完成；预估全年收入转正，利润快速增长，提高利润率水平，但受季节性和项目验收周期影响，收入确认有不确定性[2][7][8] 4. **利润增长措施** - 推出Deepseek R1提高人效，招聘面向双一流及985高校应届毕业生[9] - 加大高毛利产品推广，如招采运营维护服务类产品，通过AI赋能增加投标人付费意愿；维护服务需求存在，SAFRAN SA满足需求，去年维护类同比增长12.17%，今年一季度同比增长19.24%，政务类35%收入来自维护服务[2][9] - 加强应收账款回款工作，有成熟管理体系，预计在化债政策影响下有良好结果[9] 5. **AI领域布局规划** - 细分垂直大模型探索，接入通用大模型效果一般；今年目标加速向市场推进，各类Edition融合AI技术应用于业务场景[10] 6. **数据层面升级** - 从智能问数或智能BI角度升级获取与分析数据能力，结合传统BI系统集成融合；基于开源主流agent平台框架扩展能力，增加多场景数据预集成及上下级agent级联能力[14][15] 7. **数据要素与治理** - 国家出台数据要素规定，地方落实转化效果不佳；公司两手准备，取得上海大数据中心三目录服务授权[18] - 采取体系化公共数据归集和治理策略，在住建、交易领域合作开展项目，聚焦企业制造领域数据管控，获得国能等行业客户[19] 8. **AI研发投入** - 2024年度总研发费用支出约4.55亿元，近三年AI相关研发总投入约7亿元；2024年新增专项预算1.62亿元；预计2025年毛利率改善2至3个百分点[20][21] 9. **政务IT与客户投入趋势** - 2025年政务IT支出略有回暖，全年态势平稳或略增长；政府客户IT投入更务实，注重实际效果，对新技术尝试积极[22][23] 10. **政务领域现状与问题** - 政务领域软件应用进入平稳发展期，但服务不均衡，存在企业群众办事信息弱势、基层服务资源分布不均、工作人员解决业务难题能力不足等问题[24] 11. **扩展客户群体与收入构成** - 将目标客户群体从大型项目扩展到中小客户、分散式营销和基层需求，通过SaaS方式增加客户数量和市场空间[26][27] 12. **应收账款管理** - 成立专门应收账款管理部，细分收款期，专员协调，采取催收机制，将营收回款作为考核指标；2024年经营性现金流指标优于营收下降程度，预计未来保持良好回款周期[28] 13. **产品进展与市场空间** - 政务热线坐席市场空间大，全国约1.6万个坐席，每个坐席每年收费5000 - 1万；政务服务解决信息鸿沟需求大；协同和数据业务面向内部工作人员，空间不小[29][30] - 2024 - 2025年一季度维护服务费增速显著，去年15%，今年20%；政务服务收入占比提升，今年达40%约8800万，其中3000多万来自维护服务，增速25%；12345热线坐席省市级年收入100 - 200万，总市场空间估计10 - 20亿[31] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 政府推进事项分政策制定、实施和评估三个阶段，各阶段文件侧重点不同[13] 2. 企业用户在建筑行业AI应用包括行政办事和施工企业内部项目管理等场景，新点云组价算法已通过国家算法服务备案并在安徽、江苏等地推广[17] 3. 利用公司行业优势与AI结合可提升政务服务质量，如深圳“孙小爱”项目[25] 4. 预测未来交互式智能体可能替代现有政务服务网，可对话式政府市场空间广阔[32][33]

欧盟人工智能大陆行动计划 政策松绑 - 欧盟委员会推出"人工智能大陆行动计划"，旨在通过政策松绑、算力基建和行业应用三大支柱扭转AI领域落后局面 [1] - 新计划减少行业监管负担，确保《人工智能法案》简单且有利于创新，标志着欧盟AI政策从"监管先行"向"监管与创新并重"转变 [1][2] - 《人工智能法案》按风险等级分类管理AI应用，禁止"不可接受风险"技术，但对严苛条款可能阻碍创新的担忧存在 [2] 算力基础设施建设 - 欧盟将在现有13座"人工智能工厂"基础上，建设配备约10万枚先进AI芯片的"人工智能超级工厂"以弥补算力短板 [2] - 2023年全球AI服务器出货量中欧洲份额不足10%，远低于北美60%和亚洲30%的占比 [3] - 欧盟本土半导体企业如Graphcore和SiPearl尚未形成规模替代能力，计划与《芯片法案》联动扶持本土生态 [3] 行业应用与数据优势 - 计划重点推动制造业、医疗、交通等战略领域AI应用，利用德国"工业4.0"和法国"未来工厂"积累的制造业数据 [3] - 欧盟《通用数据保护条例》使欧洲在医疗等敏感数据治理上更具公信力，可能在工业AI、绿色AI等垂直领域超越 [3] 投资与人才挑战 - 2024年欧盟AI私人投资额约80亿美元，远低于美国1091亿美元，风险资本匮乏导致初创企业被中美收购 [4] - 欧盟AI人才总量较2016年增长124%，但在整体劳动力中占比仅0.41%，计算机科学学士学位获得者每百万居民仅128人 [4] - 欧盟61%企业因数字技能短缺遭遇经营困难，26%企业将AI应用滞后归咎于人才储备不足 [4] 内部协同阻力 - "人工智能超级工厂"选址悬而未决，德国与瑞士等国的博弈拖延关键基础设施布局 [5] - 欧盟《数据治理法》生效后，75%跨国企业仍因合规风险或知识产权担忧拒绝共享工业数据 [5] - 成员国间数据壁垒存在，落实战略的能力滞后于制定速度 [5][6]

行业市场规模 - 2019年税务大数据行业市场规模为308.69亿元，2024年上涨至1032.13亿元，增长显著 [1][9] - 税务大数据是我国整体大数据市场的重要组成部分，虽规模较金融、互联网等领域小，但占据一定份额 [1][9] - 数据库行业市场规模2024年约为680亿元，为税务大数据提供存储支持 [7] 行业定义与分类 - 税务大数据涵盖税务管理、征收、稽查等过程中产生的海量、多样化数据集合，包括结构化和非结构化数据 [1] - 通过信息技术手段整合、分析和挖掘数据，为税务部门提供决策支持，优化税收征管流程，提升服务质量 [1] 产业链分析 - 上游数据源提供方包括政府部门、企业及第三方服务商，通过爬虫、API等技术采集多源数据 [3] - 中游聚焦数据存储与处理，利用数据仓库、数据湖及分布式系统整合清洗数据，结合数据挖掘、机器学习等技术 [3] - 下游服务于税务管理、企业决策及第三方咨询等领域，如税收征管优化、企业税务筹划等 [3] - 安全与合规、标准规范及技术研发等支持性环节贯穿全产业链 [3] 行业发展历程 - 20世纪80年代税务系统引入计算机，推进信息化 [5] - 2000年后金税工程二期、三期实施，实现全国联网与集中管理 [5] - 2013年以来大数据、人工智能等技术加速渗透，"互联网+税务"推动数据整合与智能分析 [5] - 2021年后全面数字化电子发票试点与"以数治税"改革深化，实现从"经验管税"到"数据管税"转型 [5] 下游应用领域 - 税收征管占比45%，支撑纳税人登记、申报、缴款及发票管理等基础业务流程数字化，日均处理数据量超10亿条 [11] - 风险防控占比25%，依托机器学习模型与跨部门数据共享，年处理风险任务超千万件 [11] - 纳税服务占比18%，通过智能客服、电子税务局等渠道，日均处理咨询超50万次，线上办税率超90% [11] - 经济分析占比10%，利用增值税发票等数据监测超千万户企业生产经营情况 [11] - 区块链发票、国际税收协作等其他领域占比2% [11] 重点企业分析 - 航天信息在发票电子化领域占据核心地位，电子发票平台覆盖超60%省级区域 [13] - 浪潮信息聚焦基础设施与数据治理，为税务部门提供高性能大数据中心解决方案，支撑日均亿级数据处理 [13] - 神州数码通过云原生技术与SaaS化服务，推动税务系统云化改造，构建"数据+应用+服务"生态 [13][14] - 博思软件从财政电子票据延伸至税务领域，以企业画像与政策仿真为特色，覆盖全国80%以上财政电子票据系统 [13] - 用友网络深耕企业税务管理，通过ERP集成实现业财税一体化，覆盖超百万家企业客户 [13] - 国投智能依托AI与数据图谱技术，在风险预警与可视化监管领域形成优势 [13] 企业财务数据 - 神州数码2023年营业收入1196.24亿元，同比增长3.23%，2024年营业收入1281.66亿元，同比增长7.14% [14] - 浪潮信息2023年营业收入658.67亿元，同比减少5.26%，2024年营业收入1147.67亿元，同比增长74.24% [16] 未来发展趋势 - 数据治理与合规性提升，构建全链条治理体系，覆盖数据采集、存储、使用、共享全流程 [18] - 数据共享与整合范围扩大，横向上与海关、银行、公安等部门建立数据共享机制，纵向上实现国家税务总局与地方税务部门数据贯通 [19] - 技术融合加速，AI通过自然语言处理解析政策文件，区块链实现电子发票全生命周期链上存证，隐私计算技术支持跨部门联合分析 [20] - AI算法预测企业欠税风险，提前介入率提升40%，区块链电子发票平台接入零售、餐饮行业后，开票成本降低60% [20]

财务业绩 - 2024年公司实现营业收入1.43亿元 期末总资产15.21亿元 净资产8.92亿元 [1] - 2025年第一季度公司经营性现金流实现回正 业务内生动力取得突破 [1] 人工智能战略布局 - 围绕人工智能算力 算法和数据三大核心要素进行战略布局 [1] - 在算力领域深化与华为昇腾 英伟达等算力厂商合作 着力打造边缘端私有化部署能力 [1] - 针对公安 政务 能源等对数据安全敏感的领域共同研发适配边缘端的轻量化算力设备 [1] - 在算法领域携手行业领先的大模型企业厂商联合训练多模态垂类模型 [1] - 在数据领域为客户提供采集 清洗 标注 挖掘全链条服务 将共性需求打包提炼为垂类智能体 [1] 行业解决方案 - 强化数据治理能力 持续迭代行业数据中台+AI模型一体化解决方案 [2] - 深化大模型+行业知识定制化路径 以客户实际场景为训练目标开发轻量化高精度行业专属模型 [2] - 在公共安全 应急管理 市域治理 智慧交通 智慧园区 智慧海洋等多个领域形成可应用的软硬件产品和解决方案 [2] - 在数字海洋领域研发智慧海洋牧场 船舶安全导航等创新产品 构建二三维海陆融合大数据平台 [2] - 相关技术已在厦门等地落地应用 为海洋渔业局 养殖企业等客户提供服务 [2] - 在智慧文旅方面联合院士团队参与庐山 崇义等地的数字化文旅建设 运用AI技术优化景区管理与服务 [2] 区域发展策略 - 经营理念聚焦小区域大作为 专注区县经济数字化转型 [3] - 凭借RUP人工智能技术应用开发中台推动区域经济高质量发展与新质生产力加速落地 [3] - 随着全国业务布局落地 公司有望建成全国互联互通的AI+服务网 开展AI+运营业务 [3]

跨境数据流动的经济价值 - 数据流动量每增加10%将带动GDP增长0.2% [2] - 数据流动对各行业利润增长的平均促进率为10%，数字平台和金融业可达32% [2] - 中国企业占全球数据产出量10%，但国际数据市场占有率不足2%，远低于美国的30%和欧盟的10% [2] 数据要素的战略意义 - 数据成为数字化系统中的核心生产要素，深刻改变生产方式和社会治理方式 [3] - "无数据不经贸"成为企业开展国际业务的基本前提 [3] - 数据在静止状态下无价值，只有在流动过程中才能产生价值 [5] 全球数据治理格局 - 美国强调数据流动开放性，欧盟兼顾保护与促进，新加坡追求开放合作 [7] - 国际间已形成数据最小化、禁止二次使用、可信数据空间等技术原则共识 [7] - 出现联盟化趋势，中国需要积极参与DEPA和CPTPP等国际数字经贸规则体系 [8] 上海国际数据港建设 - 上海市出台"29条"支持临港新片区建设国际数据港 [9] - 探索制定低风险跨境流动数据目录促进数据安全自由流动 [9] - 跨境数科由联和投资等上海市国企于2020年8月联合组建，承担核心支撑职能 [10] 技术创新与标准建设 - 跨境数科已提报2项国家标准、6项上海市地方标准、2项应用专利及20多项著作权 [10] - 运用区块链、隐私计算、数据安全容器等新兴技术提升数据流通安全治理水平 [12] - 承建"数据流通公共服务平台"和"安全合规综合治理平台"等基础设施 [12] 国际数据业务拓展 - 2022年实现文化出海、贸易核验、教育访问三大场景，2024年扩展至数字贸易、金融合作等新领域 [11] - 探索国际云服务和技术外包服务等新型国际数据业务 [12] - 通过科技创新手段推动数据产业"引进来走出去"，形成新的经济增量 [14] 中国企业出海机遇 - 中国数据加工处理能力位居世界前三，存在巨大服务贸易增量空间 [15] - 实体贸易已达高基数难增量，数据服务贸易可带来上千亿经济增长 [15] - 通过标准对接、安全通道和产业集群三大方式助力企业出海 [17][18] 外资企业入华服务 - 设计装备库帮助外企快速适应中国数据治理要求 [19] - 建立安全评估闭环机制，政府审阅后发放备案证书 [20] - 为外资企业提供合规保护和沟通机制 [23] 区域经济发展定位 - 国际数据经济与人工智能、自动驾驶并列成为临港新片区重点发展领域 [23] - 国际数据港基础能力要服务全国，搭建开放平台 [23] - 中国具备数据基础设施、人才和成本优势，将在国际市场占据重要地位 [23]

核心观点 - 餐饮行业面临"数据洪流"与"决策饥渴"的双重困境，生成式BI技术成为解决这一问题的关键工具 [3] - 公司以"四个正确"为核心目标：在正确的时间、以正确的方式、把正确的数据推送给正确的人 [4] - 数据治理是生成式BI实施的前提条件，公司已花费一年半时间提升数据质量 [9] - 公司从高频刚需场景切入，如门店智能客服与活动效果预测，逐步探索生成式BI的应用 [10] - 未来计划构建"营销活动库"和"运营AI系统"两大智能中枢，实现活动ROI预判和实时策略建议 [16] 数据治理 - 数据治理的首要挑战是业务数据的标准化问题，例如同一菜品在不同场景下的销售方式需统一标准 [9] - 数据治理不仅是技术问题，更需要流程与工具的协同优化，公司成立跨部门项目组梳理业务标准 [9] - 公司采用试点推广策略，先在北京单店试点，逐步拓展到5-10家店，再覆盖整个大区 [9] 用户画像与数据推送 - 公司建立三级用户画像体系，针对不同角色设计差异化推送策略，重点服务门店经营层和区域管理层 [7] - 店长更关心经营相关数据如客流量与翻台率，厨师长更关注菜品制作效率、沽清情况及顾客评价 [7] - 信息密度的动态平衡是核心难点，过多会造成干扰，过少则不足以支撑决策 [5] 应用场景与挑战 - 现阶段聚焦门店智能客服与活动效果预测等场景，与火山引擎、豆包等厂商成立专项试验小组 [10] - 最大挑战是标准的落地执行，例如门店盘点环节需定义食材存放位置并设定"先进先出"规则 [11] - 需将操作规范深度嵌入业务流程，形成可量化的执行评估体系，确保工具的有效使用 [12] 技术合作与未来计划 - 选择合作伙伴时考量三大能力维度：基础数据解析精度、多维分析灵活度、自动化替代效能 [13] - 大模型目前尚不能完全理解业务需求，还需不断打磨 [15] - 未来计划构建"营销活动库"实现活动ROI预判，"运营AI系统"提供实时策略建议 [16] 行业建议 - 切忌盲目追新，先解决数据准确性再谈大模型，测算投入产出比 [17] - 建议以线上高频刚需场景（如自动报表）为突破点，建立小步快跑试点机制 [17] - 生成式BI或将成为餐饮企业的"数字大脑"，推动行业从经验驱动转向数据驱动 [17]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度总收入为8920万美元 同比增长20% 超出指引上限[35] - SaaS收入6480万美元 同比增长43% 占总收入73% 创历史新高[36] - 全年ARR达327亿美元 同比增长24% 按固定汇率计算增长25%[40] - 第四季度非GAAP营业利润率162% 同比提升240个基点[44] - 全年自由现金流8590万美元 自由现金流利润率26% 较2023年翻倍[46] 各条业务线数据和关键指标变化 - SaaS业务持续驱动增长 全年SaaS收入2307亿美元 占总收入70% 2023年占比59%[48] - 期限许可证和支持收入下降至940万美元 占总收入11%[37] - 维护收入占比降至3% 服务收入1220万美元 占比14%[37] - 渠道贡献ARR占比提升至55% 新增ARR中61%来自渠道[41] 各个市场数据和关键指标变化 - 北美地区SaaS收入同比增长46% 占总收入77% 整体收入增长8%[38] - EMEA地区SaaS收入增长37% 占总收入86% 整体收入增长29%[38] - APAC地区SaaS收入增长50% 占总收入52% 整体收入增长30%[38] - 按ARR计算 北美/EMEA/APAC分别增长21%/24%/29%[39] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司定位为全球领先的数据管理软件公司 专注于数据安全/治理/弹性领域[28] - 推出Google Workspace和Google Cloud新数据安全解决方案 强化多云环境支持[28] - 战略收购Ydentic公司 增强MSP业务自动化能力[27] - 采用"Beyond Secure"理念 提供端到端平台解决方案而非单点产品[26] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 客户面临数据现代化挑战 包括混合云转型/数据治理/AI准备等[15] - AI普及将放大数据质量挑战 公司处于AI价值链关键位置[17] - 联邦政府业务仅占ARR2% 受预算影响有限[58] - 预计2025年ARR增长23-25% 收入增长15-17%[52] 其他重要信息 - 客户数量超过25,000家 包括财富50强和小型企业[13] - 大客户增长显著 ARR超25万美元客户达225家 同比增长26%[41] - 客户保留率创新高 经调整净保留率达111%[42] - 完成330万股回购 总成本3310万美元[50] 问答环节所有的提问和回答 政府业务风险 - 美国联邦业务仅占ARR2% 多年度合同缓冲短期影响[58] - 尽管人员缩减 数字化转型和AI部署需求仍保持活跃[59] ARR与收入增长差异 - 差异主要来自外汇影响和收入结构变化(服务收入下降)[62] - 期限许可证收入持续减少 加剧短期ARR与收入差距[93] 定价策略影响 - NRR提升主要来自客户采用更多产品 而非价格调整[67] - 2024年部分产品提价但对整体NRR影响有限[68] Google业务扩展 - 新增Google数据风险智能/生命周期管理功能 实现多云无缝迁移[72] - 该扩展显著增强IP组合 支持更战略性的客户合作[72] 竞争格局演变 - DSPM市场竞争持续 但公司平台化方案保持优势[78] - 将通过产品创新进一步巩固地位 详情将在投资者日披露[79] 投资优先级 - 2025年将增加销售营销和研发投入 为长期增长蓄力[101] - 若收入超预期 将平衡再投资与当期利润[105] AI采用进展 - 大模型成本下降推动实验增多 但企业部署仍处早期[124] - 70%AI部署精力集中于数据准备 强化公司核心价值主张[125] 现金流展望 - 2025年现金流将继续增长 但增速可能放缓[138] - 超额利润将优先用于战略投资而非全部体现为当期现金流[138]