报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长 [6] - AI+金融时代从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括后台部门效率提升、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [6][27][28] - AI赋能券商、互联网金融、保险、银行等行业，提升效率、促进业务增长、开拓新生业务 [6] - 推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [6][93] 根据相关目录分别进行总结 AI+金融，科技辅助脑力劳动 - 金融行业科技投入年均复合增速快，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74%，除银行外各行业投入占比逐年提升 [11] - AI+金融引领金融科技范式变革，金融大模型结合金融业务场景与数据资源，优势明显，应用将重塑金融服务生态 [19][21] - 国内金融垂类大模型百花齐放，如恒生电子、蚂蚁金服、腾讯云、东方财富等公司推出相关模型，赋能金融业务 [26] - AI从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括提升后台效率、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [27][28] AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 - AI赋能券商业务有与现有模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [33] - 国内券商接入DeepSeek等大模型技术，截至2025年3月超20家券商完成DeepSeek - R1模型本地化部署，该模型性能优、安全合规、场景渗透广 [37] - AI终端辅助人力，提升券商后台基础工作效率，部分券商引入AI工具提高合规风控等岗位效率 [40] - AI赋能券商业务，智能客服嵌入APP提升客户交互率，智能营销推动金融产品精准推送，促进存量业务增长 [45] - 新生业务条线包括智能投顾与财富管理范式升级、投研范式智能化重构、机构服务深度赋能、风控合规实时化升级 [46] AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 - AI赋能证券科技业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [49][50] - 国产大模型掀起金融科技智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家头部证券科技公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [54] - C端智能投顾自动化定制投资建议，AI赋能人工投顾提高服务效能，优化广告投放精准度；B端AI大模型生成投研报告，支持分析师提炼结论，赋能存量业务增长 [60] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境金融服务与多语言支持、AI投教与认证体系、数据资产化与API经济 [61] AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 - AI赋能保险业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [64][65] - 国产大模型掀起保险行业智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家保险公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [70] - 大模型重构保险价值链，提升业务端效率，优化运营端中后台管理效能，未来精算环节应用拓展空间大 [75] - 新生业务条线包括AI驱动的保险产品创新、企业级AI解决方案、跨境保险服务与多语言支持、数据资产化与API经济 [76] AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 - AI赋能银行业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [79][80] - 银行集成以DeepSeek为代表的国产大模型，截至2025年3月数十家银行完成本地化部署，应用于核心业务场景，推动业务模式创新 [84] - C端银行金融产品个性化，智能客服系统提升服务个性化与效率，促进交叉销售；B端银行与企业客户合作深化，AI大模型识别风险，提供解决方案 [90] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境结算服务与流程自动化 [91] 投资建议 - AI介入金融机构发展带来业务模式创新、运营效率提高、风险管理能力升级和用户体验改善等变化，赋能业务增长，催生新业务发展 [93] - 金融垂类模型将成金融AI领域未来发展重点，推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [93]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长，AI+金融时代从存量、增量两方面利好金融行业，AI赋能券商、互联网金融、保险、银行等领域，带来效率提升、业务增长和新生业务机会 [6] 根据相关目录分别进行总结 AI+金融，科技辅助脑力劳动 - 金融行业科技投入年均复合增速快，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74%，除银行外各行业投入占比逐年提升 [10] - AI+金融引领金融科技范式变革，金融大模型结合金融业务场景，优势明显，应用将重塑金融机构工作方式和服务生态 [17][18] - 国内金融垂类大模型百花齐放，恒生电子、蚂蚁金服、腾讯云、东方财富等公司积极布局，赋能股基APP或金融终端 [21][25] - AI赋能金融行业存量及增量业务，存量业务包括后台效率提升、产品个性化与精准营销、投资者数量和市场交投活跃带来的业务增长；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用的诞生 [26][27] AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 - AI赋能券商业务有与现有模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [32] - 国内券商积极接入DeepSeek等大模型技术，超20家券商完成DeepSeek - R1模型本地化部署，其具有技术、安全合规、场景渗透等优势，推动智能投顾等场景落地 [34][36] - AI赋能券商后台，提高基础工作效率，辅助人力，科技赋能风控保障行业稳健发展 [37][39] - AI赋能券商业务，智能客服嵌入APP提升客户交互率，支撑分析客户画像实现精准营销，推动各业务线收入提升 [40][44] - 新生业务条线包括智能投顾与财富管理范式升级、投研范式智能化重构、机构服务深度赋能、风控合规实时化升级 [45] AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 - AI赋能证券科技业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [48][49] - 数十家头部证券科技公司完成DeepSeek本地化部署或集成，应用于风控、运营、交互等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [50][53] - C端智能投顾具有低门槛、普惠性、个性化等优势，提高投资者使用意愿；B端AI大模型生成投研报告，提升金融终端服务质量和效率 [54][59] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境金融服务与多语言支持、AI投教与认证体系、数据资产化与API经济 [60] AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 - AI赋能保险业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [63][64] - 数十家保险公司完成DeepSeek本地化部署或集成，应用于客户服务、承保、风控等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [65][69] - 大模型重构保险价值链，提升中后台管理效能，在产品设计、承保理赔等环节提高效率，应用场景将延伸至精算流程 [70][74] - 新生业务条线包括AI驱动的保险产品创新、企业级AI解决方案、跨境保险服务与多语言支持、数据资产化与API经济 [75] AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 - AI赋能银行业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [78][79] - 银行集成DeepSeek等国产大模型，数十家银行完成本地化部署或集成，应用于智能客服、风险管理等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [80][83] - C端银行金融产品个性化，提升客户交互服务效率和交叉销售机会；B端强化与企业合作关系，提供预警和金融解决方案 [84][89] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境结算服务与流程自动化 [90] 投资建议 - AI介入金融机构发展带来业务模式创新、效率提高等变化，赋能业务增长，催生新业务发展，金融垂类模型是未来发展重点 [92] - 推荐同花顺、东方财富、恒生电子，建议关注顶点软件、金证股份、长亮科技、新致软件；推荐九方智投控股、指南针，建议关注财富趋势 [92]

报告行业投资评级 - 看好 [6] 报告的核心观点 - 2024年金融信息服务公司财务表现分化，行业马太效应持续，用户规模与变现效率决定企业竞争力 [1] - 金融信息服务公司核心竞争力在于零售客户累积，需构建自有流量矩阵与提升付费转化率 [2] - 各公司业务发展聚焦提升ARPU，可提高产品价格或拓展变现渠道 [3] - AIGC技术带来新机会，能创造盈利点和降低人力成本，行业公司积极布局 [4] 根据相关目录分别进行总结 金融信息服务公司的业务体系 - 业务围绕金融数据信息服务、软件销售及维护服务、互联网广告服务三大板块构建 [9][10] - 2024年部分公司营收和净利润负增长，而指南针、九方智投、同花顺表现亮眼，行业毛利率中枢较高，ROE、费用和研发投入分化 [14][19][22][24] 金融信息服务公司的盈利驱动 - 实现用户增长需构建自有流量矩阵与提升付费转化率，头部公司积累低成本流量，指南针和九方智投提升付费转化率各具特色 [28][29][30] - 提升ARPU可提高产品价格或拓展变现渠道，如同花顺广告业务、指南针证券服务、东方财富多元金融业务增长 [34][36][39] 金融信息服务公司的未来展望 - 把握市场增量空间需建立精准获客渠道，深耕存量市场可挖掘长尾客户价值和关注区域失衡机会 [43][46] - 关注新流量渠道，短视频平台有降低获客成本等优势 [47][48] - AIGC重塑行业格局，可创造盈利点和降低成本，同花顺和东方财富积极应用 [50][53]

基金业AI技术发展历程 - 基金业经历了从20世纪70年代金融IT化到90年代金融互联网化再到如今金融AI化的技术变革历程 [3] - 大语言模型等AI技术的兴起使行业站在新的技术断崖边缘 [5] - 生成式AI将在客服、投研、代码生成等多个场景引发范式变革 [5] 当前AI应用现状与挑战 - 金融行业AI应用仍以传统机器学习和规则引擎为主导 [6] - 生成式AI尚未成为主流但行业先行者已开始积极探索 [8] - 深度应用需突破数据、合规与场景适配三大难题 [8] 应用场景落地优先级 - 智能投研、智能办公、智能营销等场景落地复杂度较低且进展较快 [10] - 智能投顾、智能风控等场景相对复杂且进展较慢 [10] - 需制定差异化策略优先突破易落地领域再拓展复杂场景 [11] 国内外典型案例分析 - 国际案例包括彭博BloombergGPT、标普全球Kensho工具、路孚特Eikon AI助手 [15] - 国内案例包括东方财富妙想投研助理、同花顺问财2.0、万得Wind Alice [15] - 案例覆盖投研提效、智能投顾、文档自动化处理等多元化场景 [17] 国际资管机构AI战略 - 贝莱德"阿拉丁"系统整合机器学习/NLP/区块链技术实现投资决策智能化[20][22] - Vanguard从机器人顾问起步拓展至量化投资/个性化广告等多元化领域[23] - 国际机构经验为本土AI战略提供重要参考[23] 本土基金公司实践 - 易方达EFundGPT平台实现投研/交易/客服/风控多场景应用[27] - 华夏基金构建完整AI投资体系在指数增强/智能投顾领域成效显著[30] - 本土案例为行业提供可复制的AI发展路径[30] AI战略发展工具包 - 包括定制化工作坊/产学研合作/前瞻性投资等六大举措[32] - 旨在强化企业内部AI能力与外部资源整合[33] - 推动基金资管行业智能化升级[35][36]

财务表现 - 2025Q1营业总收入34 86亿元 同比+41 93% 环比-18 95% [1][2] - 2025Q1归母净利润27 15亿元 同比+38 96% 环比-23 91% [1][2] - 加权ROE为3 31% 同比+0 62PCT [1] - 日均股基交易量同比+70 96% 环比-15 56% [2] - 股票+偏股型基金发行份额同比+108 86% 环比-31 26% [2] 业务分项 - 基金代销业务收入同比+7 95% 环比-6 58% [2] - 证券业务收入同比+56 90% 环比-22 08% [2] - 融出资金市占率3 18% 较2024年底提升0 02PCT [3] - 利息收入同比+37 27% 环比-18 05% [3] - 手续费及佣金净收入同比+65 57% 环比-23 46% [3] - 大自营业务同比-13 88% 环比-27 41% 主要受债券市场波动影响 [3] 成本与研发 - 营业总成本同比+0 19% 环比-10 51% [4] - 销售费用同比-16 05% 环比-33 69% [4] - 研发费用同比-12 64% 环比-15 52% [4] - 自主研发"妙想"金融大模型 构建多模态衍生和金融智能体技术 [4] - AI应用模块实现金融生态闭环 赋能信息获取至应用全流程 [4] 市场与估值 - 经纪及两融业务市占率持续提升 [5] - 预计2025-2027年摊薄EPS分别为0 68 0 72 0 77元 [5] - 对应PE为30 46 28 54 26 81倍 [5] - 当前估值较A股Fintech公司具备吸引力 [5]

报告公司投资评级 - 维持“优于大市”评级 [4][26] 报告的核心观点 - 市场交易活跃，公司业绩弹性释放，2025Q1营收和归母净利润同比大幅增长，虽环比下降但绝对数值可观，且投资收益对营收贡献度提升 [1] - 资本市场景气度提高，公司股票经纪及两融业务市占率提升，客户资金留存情况较好 [2] - 基金保有规模业内领先，以权益基金为主，受权益市场回暖影响，客户基金投资热度较高，保有规模增长有望缓冲费率下调影响 [3] - 公司手握两大互联网流量池，金融牌照全面，AI大模型持续迭代升级，发展潜力较大 [3] 根据相关目录分别进行总结 财务数据 - 2025Q1实现营收34.86亿元、同比+41.9%、环比-19.0%，归母净利润27.15亿元、同比+39.0%、环比-23.9%，加权平均ROE 3.31%，同比+0.62pct [1] - 2024年全年股基交易额24.24万亿元（双边）、市占率4.71%，同比提升0.70pct；期末两融余额574.82亿元、市占率3.08%，提升0.36pct [2] - 截至2025Q1末，货币资金1,071.74亿元、较年初+5.8%，期末结算备付金205.50亿元、较年初-3.0%，期末代理买卖证券款1,099.75亿元、较年初-1.6% [2] - 2024H2末权益基金保有规模3,493亿元、占非货基金比重60.7%，权益指数基金保有量925亿元、较H1末增长14.6%，主动权益基金保有量2,568亿元、较H1末下降2.2%，非货基整体保有量5754亿元、较H1末增长4.2% [3] 盈利预测和财务指标 |指标|2023|2024|2025E|2026E|2027E| |----|----|----|----|----|----| |营业收入(百万元)|11,081|11,604|13,265|14,729|16,359| |(+/-%)|-11.2%|4.7%|14.3%|11.0%|11.1%| |归母净利润(百万元)|8,193|9,610|11,010|12,225|13,578| |(+/-%)|-3.7%|17.3%|14.6%|11.0%|11.1%| |摊薄每股收益(元)|0.52|0.61|0.69|0.77|0.86| |净资产收益率(ROE)|11.9%|12.6%|13.2%|13.6%|14.1%| |市盈率(PE)|27.2|34.2|29.8|26.9|24.2| |市净率(PB)|5.4|4.0|3.8|3.5|3.3|[5] 投资建议 - 上调公司2025 - 27年归母净利润分别3.95%、4.00%、4.04% [4][26] - 公司当前PE TTM 34.00x，处近5年48.43%分位 [4][26]

AI技术赋能与版权保护闭门交流活动 - 活动由《证券日报》社主办，主题为"AI技术赋能与版权保护：共建数字内容新生态"，30余位财经媒体、AI企业及法律界专业人士参与[1] - 证券日报党总支委员彭春来回顾了2020年四大财经媒体联合发布《版权声明》的行业影响[1] - 证券日报资讯部主任赵子强介绍公司已建立完整的AI资讯生产链条，包含四层审核环节，制定多维审校标准，AI快讯日均发布量超500条[1] AI在金融领域的应用实践 - 东方财富推出金融垂直大模型"妙想"，整合超百亿级金融数据，提供财报解析、研报总结及多模态数据分析服务[2] - 中科紫东太初提出AIGC版权核心问题：提示词版权认定、生成内容版权确立方式、大模型公司保护用户版权机制[2] AI版权法律问题探讨 - 律师指出版权法仅保护具体"表达"而非思想，单纯AI提示词通常不受保护，但符合独创性要件的生成内容著作权可归属操作者[2] - 建议大模型公司从三方面保护版权：算法优化降低同质化、协议明确版权归属、推动行业技术伦理规范标准化[2] 媒体行业AI应用现状 - 中国经济网指出AI工具存在素材来源难追溯、字体音乐版权纠纷等风险，强调媒体需结合人工创作与审核[3] - 财经媒体计划构建"技术赋能保护、规则明晰可溯、行业协同共治"的版权保护新范式[3]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [1][9][21] 报告的核心观点 - 受益股基交易量逐步提升，公司经纪/两融业务稳步增长；大模型赋能下产品变现能力有望进一步提升，预计将实现业绩的持续增长 [9][21] 根据相关目录分别进行总结 公司市场表现 - 截至2025年4月28日，东方财富近1个月、3个月、12个月相对沪深300表现分别为-10.3%、-10.1%、57.2%，沪深300对应表现为-3.4%、-0.9%、5.5% [3] - 当前价格20.56元，52周价格区间9.87 - 31.00元，总市值324,550.75百万，流通市值274,666.77百万，总股本1,578,554.25万股，流通股本1,335,927.87万股，日均成交额3,227.02百万，近一月换手2.22% [3] 公司财务数据 - 2025Q1营收34.86亿元，同比+41.93%；归母净利润27.15亿元，同比+38.96%；扣非后归母净利润26.98亿元，同比+39.32% [4][10] - 2024年公司收入116.04亿元，同比+4.72%；归母净利润为96.10亿元，同比+17.29%；扣非后归母净利润为92.53亿元，同比+17.7% [4][10] 业务收入情况 - 2025Q1，公司营业收入/利息收入/手续费及佣金收入分别为8.11/7.17/19.58亿元，同比+7.95%/+37.27%/+65.57%；利息收入提升因融出资金规模提升，手续费及佣金收入提升因股基交易量增加 [5][11] - 2024年，公司证券业务/金融电子商务服务/金融数据服务收入84.94/28.41/2.69亿元，同比+18.07%/-21.62%/+2.62%；2024年东方财富证券股基交易额24.24万亿元，经纪业务市场份额持续提升，信用业务稳健发展 [5][11] - 截至2024年末，天天基金共上线160家公募基金管理人约2万只基金产品，非货币市场公募基金/权益类基金保有规模6113.62/3823.76亿元 [5][11] 费用情况 - 2025Q1，公司销售/管理/研发费用率分别为2.01%/17.03%/7.13%，同比-1.39/-5.87/-4.45pct [6][15] - 2024年，公司销售/管理/研发费用率分别为2.77%/20.07%/9.85%，同比-1.45/-0.83/+0.1pct；2024年销售费用同比-31.24% [6][15] AI布局情况 - 2024年继续深化“AI + 金融”战略布局，自主研发的“妙想”金融大模型在多模态衍生、金融智能体构建等技术领域取得成果，构建多个AI应用模块实现完整闭环 [7][17] - 2024年11月，“妙想”金融大模型推出“妙想投研助理”，将模型能力应用于金融研究工作各环节 [7][17] - 用户/场景/数据优势显著，构建了以“东方财富网”为核心的互联网财富管理生态圈，聚集海量用户，提供一站式服务，构建了完善的金融数据库 [7][17] 盈利预测 - 预计2025 - 2027年，公司实现营收129.29/145.44/164.04亿元，归母净利润分别为105.47/117.61/130.07亿元，EPS分别为0.67/0.75/0.82元/股，当前股价对应2025 - 2027年PE分别为31/28/25X [8][9][21]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [1][7] 报告的核心观点 - 公司2025年一季报营业总收入同比+42%至35亿元，归母净利润同比+39%至27亿元，归母净资产833亿元，较2024年末+3% [1] - 看好公司巩固零售券商龙头地位，借助金融AI优势重构传统证券业务存量份额 [7] 根据相关目录分别进行总结 盈利预测与估值 |项目|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| |----|----|----|----|----|----| |营业总收入（百万元）|11,081|11,604|13,383|15,303|17,579| |同比（%）|-11.25%|4.72%|15.32%|14.35%|14.87%| |归母净利润（百万元）|8,193|9,610|11,522|13,524|15,835| |同比（%）|-3.71%|17.29%|19.90%|17.38%|17.08%| |EPS-最新摊薄（元/股）|0.52|0.61|0.73|0.86|1.00| |P/E（现价&最新摊薄）|44.22|37.70|31.44|26.79|22.88| [1] 各业务情况 - 经纪及两融：受益于活跃的市场，手续费及佣金净收入同比+66%至20亿元，利息净收入同比+37%至7亿元，融出资金较2024年末+3.7%至610亿元，市占率同比+0.3pct至3.2% [7] - 基金代销：业务趋势向好，2025年一季度营业收入同比+8.0%至8亿元，预计仍受基金管理费下降、渠道端费率下滑等因素影响 [7] - 自营业务：投资收益表现稳健，2025Q1自营业务收益同比-14%至7亿元，其中投资收益同比+13%，公允价值变动净收益同比-75% [7] - 成本端：各项费用控制较强，2025年一季度营业总成本同比+0.2%至10亿元，销售、研发费用同比下降，管理费用同比上升，所得税费用同比+44% [7] 看好公司的原因 - 坐拥头部平台，C端客户粘性强且需求多元化 [7] - AI赋能金融，深化“AI+金融”战略布局，推动金融业务智能化升级 [7] - 证券业务基于自身优势快速扩张，经纪及两融市占率持续稳步提升 [7] - 基金代销业务具有先发优势，龙头地位稳固 [7]

AI行业趋势与超级应用发展 - 2025年中国生成式AI应用将迎来爆发式增长，企业数字化转型与消费端智能体验升级形成双向驱动格局 [20][21] - AI超级应用构建成为新趋势，技术商业化落地进入深水区，AMD通过云边端全栈式布局打造核心入口 [7][8] - 具身智能被视为通用人工智能发展的前沿方向，深度学习范式为其提供重要研究途径 [6] 技术商业化与行业应用 - 终端侧AI成为下一代体验关键，高通通过硬件/软件/生态创新重构人机交互图景，实现个性化服务与隐私保护 [11][13] - 大华股份提出AI Agent行业化落地实践，思维范式从"工具"转向"数字化建设主体" [12][17] - 闲鱼利用大模型优化C2C交易链路，超级智能体将重构传统买卖体验 [12][15] 垂直领域创新案例 - 教育行业：好未来通过AI大模型突破"不可能三角"，实现个性化/大规模/高质量教育共生 [21][23] - 医疗领域：BrainCo仿生手融合脑机接口与AI算法，实现神经信号精准识别的"手随心动" [55] - 电商行业：WeShop强调建立场景纵深护城河，店匠AI方案覆盖建站/投放/转化等全流程 [21][25][57][58] 底层技术突破 - 研极微电子实现AI芯片功耗降低10倍，神眸摄像机支持15天不插电运行与黑光全彩 [29][31][59] - 江波龙UFS4.1嵌入式方案读取速度达4350MB/s，容量2TB，为端侧AI提供实时决策支持 [56] - RoboSense推出Active Camera，单设备替代传统LiDAR/摄像头/IMU组合 [63][64] 产业生态协同 - 百度智能云在智能营销/智慧交通领域落地实践，推动AI向低容错场景渗透 [8] - 无问芯穹提出以智能底座重构生态，为AI原生应用提供技术土壤 [25][29] - 模速空间作为大模型孵化器，助力企业聚焦"大厂盲区"与快速变现目标 [34] 创新应用范式 - 东方财富"妙想投研助理"整合金融大模型，实现从多工具操作到一站式工作流革新 [49][50] - 雅里数科"灵犀"系列解决酒旅业痛点，涵盖定价/培训/设计全生命周期管理 [60] - 云迹科技HDOS系统推动酒店服务智能化，实现全场景数字化运营 [65]