会议概况 - 恒生电子主办"数智金融·新质生态"2025年基金保险行业峰会于9月12日在兰州举办 汇聚百余位行业领袖、专家学者及机构代表 [1] - 会议聚焦行业变革与科技融合路径探讨 [1] 公司参与情况 - 宝兰德作为基础软件与金融科技解决方案提供商受邀参会 [1] - 公司展示金融领域技术成果与创新实践 重点覆盖基金保险行业 [1] 技术解决方案 - 展示AI中间件解决方案和智能体开发平台 通过人工智能技术助力行业数智化转型 [1] - 智能运维平台采用机器学习算法实现异常检测和根因分析 具备提前预警潜在风险功能 [1] 应用成效 - 某大型金融机构应用后系统故障排查时间缩短75% [1] - 自动化运维覆盖率提升至90%以上 [1]

公司战略定位 - 蚂蚁数科定位为独立科技企业 聚焦产业数字化 提供企业级AI和Web3服务 区别于其他数科公司的金融信贷或内部服务模式[10][11] - 坚持三大核心价值：技术创新驱动（技术人员占比超60% 区块链专利超6000项） 服务产业创造价值（服务100%国有银行及股份制银行 超60%地方性商业银行 全球客户超1万家） 审慎创新拒绝炒作[12][13][14] - 通过"ABC"战略整合业务：AI+（人工智能） Blockchain+（区块链） Cloud Technology+（云科技） 近期将AI+与云科技+合并以顺应AI原生趋势[28] 财务表现与目标 - 2023年实现盈亏平衡 2024年预计营收增长50%且利润表现良好[4] - 收入增长并非首要KPI 更关注产品竞争力与行业突破性 目标成为如华为般受尊敬的科技企业[26] AI业务布局 - 专注垂直行业应用落地 提供全栈AI服务：智能算力调度（支持国产芯片及多云多芯） 行业大模型（金融、能源等） 智能体开发平台及智能体应用[4][5][7] - 推出按效付费模式 基于业务效果（营收增长或成本节省）收费 已与战略客户达成关键业务效果付费合作[5][18] - 金融大模型评测指标行业领先 可信AI技术实现0.01秒内交易风险判定 支付宝资损率低于亿分之一[8][9] Web3与区块链业务 - 以RWA（现实资产上链）为突破口 完成新能源、算力、金融等多类别资产RWA首单 构建从资产安全、可信上链到跨链流通的全套技术设施[5][6][21] - 区块链技术积累超10年 拥有超6000项专利 跨链性能提升76% 虚拟机性能提升约30倍 隐私计算支持十亿级数据离线运行及千万级QPS在线计算[5][8][12] - 在海外自建Layer2公链Jovay 降低资产发行门槛 与香港金管局合作完成合规RWA项目[6][22] 行业机遇与竞争 - AI与Web3被视为不亚于移动支付的范式革新 生成式AI市场年复合增长率超60% Web3行业未来三年预计年复合增长率达60% RWA市场过去三年增长20倍[4][7][15] - 智能体赛道决胜关键在于专业化程度（从通用转向专用）及用户体验（对话即服务模式）[20] - RWA适用场景需具备数字化基础与应用数据（如新能源充电桩使用次数、光伏发电量等） 已联合20余家机构制定技术规范标准[22][23][24] 客户与行业拓展 - 当前聚焦金融（数字化程度高、投入大）和新能源（2023年实现100%增长）行业 已覆盖80多个行业应用[19] - 通过"AI价值三步曲"方法论服务客户：价值定位（与业务一号位定义问题） 构建能力（全栈产品体系） 交付效果（运营追踪业务价值）[16][17] 技术能力优势 - 基于蚂蚁集团万亿级交易场景打磨技术 云科技、区块链及隐私计算等toB产品已是赛道冠军[4] - 大规模区块链架构HOU支持20万级上链交易量 隐私计算技术实现毫秒级时延[8] 发展阶段性 - 独立运营仅一年半 处于马拉松前25%阶段 预计未来三到五年进入高速发展期[29]

公司治理与董事会决议 - 第四届董事会第九次会议于2025年8月27日召开，全体5名董事出席并审议通过7项议案，包括半年度报告、募集资金使用情况、员工持股计划注销等 [3][4][6][7][9][11][15][18][21] - 董事会审议通过注销2023年员工持股计划全部1,894,393股股票，并提交股东会审议 [11][36][37] - 公司计划于2025年9月17日召开第二次临时股东会，审议员工持股计划注销、公司章程修订等议案 [21][45][46][50] 募集资金使用情况 - 2019年首次公开发行募集资金净额为7.10亿元，截至2025年6月30日累计投入募投项目2.22亿元，累计利息收入0.51亿元，永久补充流动资金4.96亿元，专户结余0.44亿元 [24][25] - 2025年上半年募集资金专户利息净收入44.87万元，公司使用不超过4,300万元闲置募集资金进行现金管理 [25][28] - 技术研究中心和营销服务平台建设项目无法单独核算效益，公司报告期内未发生募投项目变更或超募资金使用情况 [29][30][31][32] 经营与财务表现 - 2025年上半年研发投入占营业收入比例达55.69%，研发费用同比增长15.48%，研发人员占比42.79% [66] - 销售费用同比下降12.28%，管理费用同比下降51.50%，公司通过预算控制和资源配置提升盈利能力 [73] - 2025年半年度计提信用减值损失952.87万元，冲回合同资产减值损失3.71万元，合计减少利润总额949.16万元 [84][85][86] 战略与业务发展 - 公司聚焦AI智算平台、智能体开发平台、行业AI应用等核心技术领域，与高校合作推进智能运维算法落地 [67][68] - 产品线从中间件扩展至智能运维、人工智能及大数据三大领域，2025年进一步收缩非核心业务，提升收益质量 [71] - 自研AI智算平台集成算力资源池和大模型工场，支持算力租赁及模型微调服务，已在金融、电信、教育行业实现项目落地 [75][76] 投资者关系与公司治理 - 公司发布2025年度"提质增效重回报"行动方案，通过优化治理结构、加强研发投入和投资者沟通提升长期价值 [66][78][80] - 2025年5月取消监事会设置，职权由董事会审计委员会承接，并修订公司章程等内部治理制度 [78] - 通过业绩说明会、E互动平台等多渠道与投资者沟通，保障信息披露透明度 [80]

公司战略 - 腾讯今年以"让'好用的AI'成为普惠生产力"为核心主题 [1] - 公司推出五大AI生产力平台：智能体开发平台、具身智能开放平台Tairos、AIGC内容生成平台、端侧大模型平台、AI教育平台 [1] 产品创新 - 腾讯元宝最新推出视频通话功能实现更低延迟、更拟人化、更有情感的视频和语音通话 [1] - 腾讯混元模型矩阵涵盖文字、声音、图像、视频、3D等多种模态的生成与理解能力 [1] - 混元3D AI创作引擎是业界首个一站式、低门槛3D内容生产的AI创作工具 [1] 技术应用 - 腾讯元宝视频通话功能在公开场合首次展示 [1] - 产品设计考虑老年人及视障人士需求，支持随时提问功能 [1] - 3D内容创作工具大幅提升创作效率 [1]

数据要素价值转化 - 数据要素作为新时代的"石油"，其资产转化和应用成为行业关注焦点，需通过治理与技术创新实现价值跃升 [1] - 《"数据要素×"三年行动计划(2024-2026年)》提出发挥数据要素报酬递增、低成本复用特点，优化资源配置并赋能实体经济 [1] - 数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合AI、智能问数等技术打通"数据—知识—业务"链路 [1] 数据应用领域变革 - 数据要素影响力提升叠加AI技术迭代，推动数据应用领域格局变革，需通过技术突破破解治理瓶颈 [2] - 高德纳报告指出数据领域九大趋势，包括AI代理、小语言模型等，催生企业和人员管理新挑战 [2] - 探索AI与数据治理深度融合是释放数据价值的关键，可通过复合AI知识库、数据编织等技术实现精准决策 [2] 企业数据价值激活 - 中央企业成立近500家数字科技类公司，约66%行业龙头企业购买过数据，数据开发利用热情高涨 [3] - 《2025年数字经济工作要点》强调推进数据资源整合共享，开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点 [3] - 数据要素价值最终需通过企业创新应用实现，国家数据局推动企业用数创新以体现降本增效和新质生产力培育 [3] 科技企业实践 - 神州信息发布"数智大脑"企业级解决方案，腾讯云搭建智能体开发平台满足企业全链路需求 [4] - 科技企业通过技术创新与场景落地双重驱动，深化数据要素与业务场景融合 [4] - 腾讯云表示智能体开发平台将随大模型进化进一步优化，助力企业搭建符合业务场景的应用 [4] 金融业数智化转型 - 金融行业数智化转型需转向"人类建模人员+AI程序员"协作的软件研发模式 [5] - 科技企业探索打破传统"竖井式"研发，建立业务建模、IT建模等核心组件架构以驱动金融软件升级 [5] - 金融机构拥抱AI"智慧大脑"是构建未来智慧金融生态的关键，需从"产品思维"进化为"服务生态" [5]

中国互联网巨头AI布局与云计算发展 核心观点 - AI成为互联网巨头生态攻防的核心战场，2025年将开启军备竞赛[2] - 云计算是AI发展的底层基础，阿里云通过"双十一"脉冲场景积累算力冗余并实现商业化[4][5] - 各大厂商AI战略与其原有生态高度协同：华为侧重政企全栈自主，腾讯聚焦C端社交生态[9][10] - 2024年一季度资本开支显示巨头对AI投入趋于谨慎，主要受开源模型冲击和商业模式闭环难题影响[12][13] 算力基建发展 - 阿里云2013年成为全球首家提供5K云计算服务的企业，2024年以65.13亿美元营收领跑中国市场[4][7] - 云计算商业模式起源于阿里应对"双十一"交易峰值产生的算力冗余[4] - 阿里云已完成智算升级，支持GPU虚拟化等AI基础能力，服务全球400万客户[5][7] 巨头生态差异化布局 - 华为云依托全栈自主技术（昇腾/鲲鹏）和政企经验，重点布局工业、医疗等垂直领域[9][10] - 腾讯云基于社交生态链接麦当劳等国际企业，快速接入DeepSeek并主推微信AI智能体生态[9][10] - 阿里云中小客户占比达80%，通义千问成为性能最强的国产AI模型之一[7][8] 当前AI发展瓶颈 - 一季度腾讯AI资本开支275亿元，环比下降25%，阿里246亿元同比增120%但环比降30%[12] - DeepSeek开源导致训练算力需求减弱，C端免费模式与订阅收费存在根本冲突[13] - 行业尚未建立"用户-模型-算力"的商业闭环，资本回报周期难以测算[13]

腾讯AI战略布局 - 公司提出"全面拥抱AI"作为2025年核心战略，打通各业务条线与AI能力壁垒，采用激进投入策略[1] - 战略聚焦"四个加速"：大模型、智能体、知识库和基础设施，其中智能体被视为关键应用范式[1] - 公司高级执行副总裁汤道生强调AI将推动企业转型为AI公司，个人成为"AI加持的超级个体"[1] 智能体行业现状 - 行业对智能体定义尚未统一，普遍理解为能通过自然语言交互自动完成复杂任务（如订机票、数据统计）的虚拟助手[2] - 当前智能体存在三大核心问题：能力边界受限（权限/API接口/数据孤岛）、交互方式碎片化、底层架构不统一[2][3] - 真正具备自主思考、规划、执行能力的智能体仍属稀缺，多数产品仅为传统SaaS叠加AI概念[2][5] 腾讯智能体技术突破 - 推出智能体开发平台，融合确定性工作流与自主规划机制，实现灵活性与确定性的结合[5][9] - 创新"全局视野"智能体节点，在工作流中嵌入具备上下文理解能力的智能体，突破传统串行执行局限[9] - 技术储备涵盖知识管理（企业知识体系构建）和工作流能力（业务流程自动化）两大核心模块[9] 多模态技术进展 - 视觉/多模态模型发布节奏加快，源于客户需求驱动（如视频内容检索、自动标签生成等场景）[6] - 大模型显著提升多模态能力：语义空间映射增强检索、视觉+文本协同理解、Agent+工作流实现自动化重构[7] - 媒体AI中台案例显示，传统AI技术对长实体识别准确率低，大模型使语义理解准确率提升超30%[6][7] 行业挑战与趋势 - 技术挑战：Agent框架快速迭代中，复杂任务拆解执行准确率尚未达到100%[10] - 认知挑战：企业用户对智能体的应用方式存在理解鸿沟，需通过培训/服务弥合[10] - 行业趋势判断：智能体与大模型相互促进发展，但AI进步应关注全技术栈（语言/多模态/语音/视觉模型）[11] 腾讯AI生态协同 - 智能体开发平台定位为整合公司AI能力的枢纽，例如在寄快递场景中调用端到端语音识别模块[12] - 平台与既有产品形成技术闭环，包括知识引擎、媒体AI中台等解决方案的底层能力复用[4][12]

腾讯AI战略布局 - 公司提出"全面拥抱AI"的2025年战略主题，贯穿各业务条线并全面开放AI能力 [1] - 提出大模型、智能体、知识库和基础设施"四个加速"战略，其中智能体是重要应用范式 [1] - 打通各业务与AI的壁垒，采用激进投入策略推动AI在企业级场景落地 [1] 智能体行业现状 - 行业对智能体定义尚未统一，存在能力范围、交互方式和底层架构的差异化问题 [2] - 当前智能体普遍存在能力边界受限问题，受权限、API接口和数据孤岛制约，真正全能型产品几乎为零 [4] - 智能体需具备思考、规划和执行三位一体能力，与简单自动化工具存在本质区别 [2][4] 腾讯智能体技术特性 - 智能体开发平台融合确定性工作流与自主规划机制，实现灵活性与确定性的平衡 [7] - 平台整合知识管理能力（企业知识体系）和工作流能力（全局视野智能节点）两大核心支撑 [10] - 通过端到端语音识别等现有AI能力整合，构建复杂场景应用如快递寄送全流程自动化 [14] 多模态技术进展 - 视觉与多模态模型发布加速，源于客户需求驱动技术堆栈协同优化 [8] - 大模型显著提升视频内容处理能力，包括语义检索（春晚小品定位）、自动切分标签和摘要生成 [8] - 媒体AI中台案例展示多模态技术（视觉+文本）与Agent工作流机制的系统性解决方案价值 [8][9] 行业挑战与趋势 - 技术层面面临自主规划环节的模型拆解精度不足问题，需框架协同进化 [11] - 客户认知存在鸿沟，需通过产品体验优化和培训提升智能体应用能力 [11] - AI发展呈现全方位趋势，智能体作为大模型衍生方向之一，与语音/视觉模型共同推进 [13]

行业趋势 - AI已成为产业界高度关注的核心话题，企业普遍将AI作为重要发展方向 [1] - 生成式AI技术实现从"量变"到"质变"的突破，推动行业应用落地 [3] - 智能体行业处于高速增长阶段，但技术仍处于发展初期 [3] 公司战略 - 腾讯将持续加大AI投入力度，推动各项业务全面拥抱AI [3] - 腾讯通过大模型、智能体、知识库、基础设施"四个加速"战略打造"好用的AI" [3] - 腾讯云升级"智能体开发平台"，支持企业快速构建智能体应用 [3] 技术发展 - 智能体技术面临执行复杂任务的挑战，需依赖底层模型技术的持续进步 [3] - 知识库、插件工具、Multi-Agent框架等技术正在驱动智能体升级 [3] - 未来智能体将具备企业知识理解、工具调用和自主执行复杂任务的能力 [3] 应用案例 - QQ浏览器、腾讯健康、腾讯云代码助手CodeBuddy、腾讯企点营销云等应用已集成智能体能力 [3]

腾讯云智能体开发平台及大模型产品更新 - 腾讯云于5月21日推出智能体开发平台，该平台接入DeepSeek-R1和V3模型，并支持联网搜索功能 [1] - 公司计划近期推出世界模型混元3D场景模型，同时将开源企业级混合推理模型、端侧混合推理模型和多模态基础模型 [1] - 近期腾讯大模型产品批量更新，包括推出视觉深度推理模型混元T1 Vision、端到端语音通话模型混元Voice以及混元图像2.0模型等 [1]