在上一篇針對港股上市公司百融雲創的案例研究中（參見【大模型時代，這家港股上市的AI公司如何構建技術壁壘？】），我們重點從技術角度分析了這家AI公司如何構建其技術壁壘。事實上，作為一家少有的規模化盈利的AI技術服務公司，從商業模式角度剖析其盈利能力，是另一個很有價值的角度。
眾所周知，雖然今天AI備受關註，也落地了一些垂直行業，並創造出實實在在的套用價值，但背後的AI公司在商業價值上卻普遍難言成功，反映到核心財務指標上，便是盈利難。一方面是各行各業難以把控的客製化需求和計畫制交付導致的低毛利，另一方面是高昂的AI研發投入，兩者擠壓之下，扭虧為盈看起來遙遙無期。這樣的情形對於初創公司而言尚可理解，但眾多商業化多年的頭部AI公司卻也同樣如此。
在這樣的背景下，本篇案例研究希望從商業模式角度切入，討論百融雲創規模化盈利背後做對了什麽，對於AI行業又有哪些借鑒意義。
01 百融雲創：連續多年規模化盈利的AI公司
圖表1：百融雲創業務概覽
如上一篇內容所介紹，百融雲創成立於2014年，於2021年3月正式在香港聯交所掛牌上市。百融雲創自身定位為一站式服務的AI科技領航者，其核心產品和技術都是基於AI。依托機器學習、NLP、智慧語音、大模型等決策式AI和生成式AI底層技術方案，百融雲創為企業客戶提供MaaS（Model as a Service，模型即服務）和BaaS（Business as a Service，業務即服務）兩種模式的服務，場景涵蓋行銷、使用者營運、財富管理等，客群覆蓋銀行、消金、保險、電商、汽車、物流、票務、能源和建築等多個行業。
圖表2：百融雲創歷年收入與毛利率
首先，從歷年的收入和盈利情況來看，百融雲創的收入增長和盈利能力都較為強勁。百融雲創自2019年收入突破10億元之後，連續多年收入保持增長態勢。同時，毛利率水平穩定保持在70%以上。此外，2022年和2023年上半年，百融雲創的凈利潤率分別達到11%、17%，實作了規模化盈利。
圖表3：百融雲創與其他AI上市公司盈利能力指標對比（2023年上半年）
其次，再從盈利能力的橫向對比來看，我們選取科大訊飛、商湯科技、第四正規化、雲從科技4家頭部的AI上市公司進行對比，主要對比2023年上半年的收入、毛利率、盈利等指標。可以看到，百融雲創72%的毛利率顯著高於其他4家公司。此外，5家公司中，只有科大訊飛和百融雲創實作了盈利，但百融雲創的凈利潤率水平同樣優勢明顯。
整體而言，百融雲創作為一家收入體量位居AI行業頭部的公司，表現出了持續的規模化盈利能力。
02 盈利能力背後，獨特的MaaS+BaaS服務模式
百融雲創的盈利能力背後，得益於其商業模式，尤其是其獨特的服務模式。如前文所提到的，百融雲創為企業客戶提供MaaS和BaaS兩種模式的服務，這兩類業務在收費模式上有顯著差異。
圖表4：百融雲創收入細分（2023年前9個月）
MaaS業務是百融雲創最早起家的壓艙石業務。2023年前9個月，MaaS業務占總收入的比重為34%。
在MaaS模式下，百融雲創主要基於決策式AI技術，為銀行、保險、財富管理等行業客戶提供面向KYC和KYP場景的模型呼叫服務，典型的模型包括信貸反欺詐評估、貸款意向評估、使用者畫像等。此外，也會根據客戶需求提供專家駐場調研等咨詢服務。收費模式上，MaaS業務主要根據模型呼叫量收取服務費。
BaaS業務是百融雲創的第二增長曲線業務，其重要性從其收入占比和增速就可以得到驗證。2023年前9個月，BaaS業務收入占比為66%，收入增速達到了40%，尤其是其中的金融行業雲業務收入更是增長了60%，顯著拉高了BaaS業務收入增速。
在BaaS模式下，百融雲創結合決策式AI和生成式AI技術，為銀行、保險、財富管理、互聯網科技等行業客戶提供一站式的使用者聯合營運服務，實作新客獲取以及老客戶啟用。BaaS業務分為金融行業雲、保險行業雲兩部份。其中，金融行業雲業務面向客戶的零售信貸、小微信貸、財富管理、租賃電商等業務場景，基於MaaS的技術優勢進行使用者精準畫像，根據畫像分層匹配不同策略後，利用Voice GPT等生成式AI技術高效觸達和營運使用者，並實作成交轉化。保險行業雲業務，則透過百融雲創控股的黎明保險經紀，利用智慧推薦等AI技術賦能保險經紀人開展保險行銷和展業。
BaaS模式的特殊之處在於，百融雲創不只是技術產品和服務的提供者，而是像客戶的業務團隊一樣，直接幫助客戶實作他們的業務結果即促成的交易規模這一KPI。相應地，在收費模式上，百融雲創根據最終促成的業務交易規模按一定比例收取服務費用，本質上是一種按業務效果付費的分潤模式。其中，BaaS金融行業雲根據促成的資產交易規模收費，保險行業雲直接根據促成的保費收取傭金。2023年上半年，百融雲創BaaS業務共促成資產交易規模212.6億元，促成保費收入約16億元。
圖表5：AI典型商業模式對比
與AI典型商業模式計畫制對比，百融雲創MaaS+BaaS的模式具備諸多亮點，有效破解了傳統AI服務模式難以規模化盈利的難題。
在基礎的盈利性方面，MaaS+BaaS模式賦能使用者營運等核心業務場景，並實作端到端業務閉環，在BaaS業務中，基於業務knowhow疊加AI技術賦能有效提升營運效率；基於此，百融實作了較高且穩定的毛利率水平；此外，得益於這種模式在技術和業務能力上的雙重高進入門檻，百融雲創的客戶黏性較高，如2023年上半年MaaS業務核心客戶留存率高達98%。
同時，這種模式還具備較強的跨行業復制能力。首先，百融雲創在使用者營運等核心場景積累的底層技術和產品服務能力具備較強的通用性，這是其跨行業復制的前提。其次，各行業企業客戶對於BaaS這種按效果付費的商業模式接受度較高。
03 AI+業務閉環，實作高客單價、高毛利率、高壁壘
AI公司實作規模化盈利的基本要求，是能夠在單一市場獲得豐厚的利潤。百融雲創基於自身AI底層技術和垂直場景業務knowhow積累，以MaaS+BaaS模式在行銷、使用者營運等高價值場景實作端到端業務閉環，構建了高客單價、高毛利率、高壁壘的商業模式，這構成了其盈利能力的堅實基礎。
圖表6：AI行業商業價值釋放路線演進
回顧AI產業發展歷程，AI的商業價值釋放經歷了賣算力服務、賦能單點套用場景到實作全流程業務閉環等主要幾個階段。相比算力服務變現和單點套用場景賦能，MaaS+BaaS模式可以實作業務閉環，帶來的商業價值是革命性的，因為它直接為客戶帶來增量業務收入。相應地，這種模式的客單價與業務交易規模直接相關，可以實作較高的客單價和服務更多的市場。而且，百融雲創從付費能力強的金融行業以及客戶投入較大的行銷和使用者營運場景切入，也進一步保證了高客單價。
2023年前9個月，百融雲創MaaS業務核心客戶（指周期內收入貢獻超過30萬元的客戶）平均收入貢獻就達到 了304.1萬元，核心客戶的收入貢獻超過80%、且核心客戶留存率高達98%；而BaaS業務是按業務交易規模付費，直接提升機構客戶的業務結果和KPI，受到市場歡迎，特別是BaaS金融行業雲業務正在高速增長。
超過70%的高毛利率，則得益於行業knowhow結合AI技術賦能帶來的高營運效率。MaaS業務提供的是相對標準化的模型呼叫服務，API呼叫形式高效且易拓展，本身就有著較高的毛利率。按效果付費的BaaS業務，毛利率則主要取決於如何以更低的成本幫助客戶達成更好的業務轉化。一方面，這要求百融雲創的服務團隊具備深厚的行業knowhow，甚至比客戶更懂業務，才能設計出合理的使用者營運方案及策略。另一方面，這要求充分運用AI技術實作智慧化營運，以降低營運成本、提升人均產能。
在BaaS服務的全流程，百融雲創充分利用了自研AI技術。首先利用決策式AI技術進行使用者精準畫像、分層和營運策略匹配，再利用Voice GPT、簡訊服務結合人工等方式進行使用者觸達和互動，同時整個過程可以獲取真實反饋數據用於即時效果監測和模型叠代，不斷最佳化效果。
以百融雲創服務某持牌消金公司為例。該消金公司面臨沈睡客戶啟用困難、成本高、合規要求高等痛點。在合作中，百融雲創基於智慧分析和機器學習技術，對沈睡客戶的意向、特征、風險等進行高頻的量化評估，搭建服務模型，並配置決策式AI等多種形式的耦合營運策略，提升客群響應率和放款GMV。對比該消金公司的自營數據，百融雲創營運後的整體申請授信率提升140%，授信透過率與大盤相比提升12.9%，提現件均與大盤相比增幅11.3%，老客促活、沈睡客戶啟用等實作顯著成本下降與效率提升。
在服務某股份制銀行財富管理業務行銷的案例中，該股份制銀行引入了百融雲創智慧行銷解決方案。在客戶篩選方式上，透過建立模型以行銷響應分為標準選取25000名優質客戶，進而透過智慧管理體系向客戶推薦財富產品，最終響應人數超過2000人，行銷響應率達到8%以上，與該行原有模式相比，行銷響應率提升了11倍。
最後，百融雲創的服務模式尤其是BaaS模式具備高壁壘。無論是長期聚焦服務客戶積累下來的行業knowhow，還是基於垂直場景持續叠代的AI技術和模型資產，對於新進入的廠商而言，都不是一朝一夕可以快速突破的壁壘。這使得百融雲創可以在市場中獲取相當比例的市場份額，避免面對低價策略等非良性競爭。此外，高壁壘也意味著較高的客戶黏性，有助於降低銷售費用。
04 通用產品技術能力和按效果付費商業模式，具備跨行業復制機會
AI公司實作規模化盈利的另一個難點，在於跨行業復制。跨行業復制才能突破單一行業市場的收入天花板，實作盈利的進一步規模化。然而，很多AI公司將產品服務擴充套件到新行業時，往往需要從零開始投入，開發新的模型和解決方案，這意味著較長的盈利周期。
圖表7：百融雲創的客群已經覆蓋多個行業
在跨行業復制方面，百融雲創已經有了初步成果。早期，百融雲創服務的客戶集中在銀行、消費金融、保險等金融行業。而如今，百融雲創已經把客群拓展到電商、汽車、物流、票務、能源和建築等多個行業。
例如，面向電商行業，百融雲創結合多年的業務和實踐經驗，提供全鏈條的數智化客群經營解決方案。某電商企業服務的使用者借款具有線上化、小額高頻的特征，百融雲創為該電商企業提供AI技術，在其自有數據基礎上最佳化反欺詐和信用評估體系，最終有效避免資金損失超過24億元，幫助該電商企業快速穩健搶占市場份額。
在跨行業復制的路徑方面，百融雲創主要采取的是基於現有優勢場景自然延伸的策略。基於在零售信貸等金融業務的行銷、風控場景的服務能力積累，百融雲創可以面向一些擁有大量使用者基礎且需要拓展金融類業務的非金融行業頭部企業提供服務。從金融業務場景切入後，再基於技術服務能力探索延伸到客戶的其他業務場景。這種自然延伸的跨行業復制策略，可以充分發揮自身已經積累的優勢，而不需要另起爐竈，推動業務擴充套件的同時保持穩健的盈利能力。
支撐百融雲創跨行業復制能力的，一方面是其底層通用的決策式AI、生成式AI技術能力，以及基於AI中台基礎設施面向行銷與使用者營運場景構建的產品和服務能力，在新的行業具備可復用性；另一方面，在經濟新常態、追求高品質發展的市場環境下，按業務效果付費的BaaS服務模式對於行業客戶具備很強的吸重力，客戶接受度越來越高。
05 找對場景，做深價值，穩健推進跨行業復制
總結來看，百融雲創的持續規模化盈利表現，得益於其MaaS+BaaS的服務模式具備高客單價、高毛利率、高壁壘的特征，同時具備較強的跨行業復制能力。而支撐服務模式的背後，則是找對高價值的業務場景，並以實作端到端閉環、做深業務價值為目標，持續打磨技術和產品服務，最終形成技術能力和業務能力的深厚沈澱，讓AI技術真正轉化成業務價值。在此基礎上，再穩紮穩打地推進跨行業延伸和模式復制。
可以預見的是，伴隨著大模型帶來的新一波AI浪潮，以及企業對於數位化賦能業務降本提效的渴望，百融雲創在保持MaaS業務穩健發展的基礎上，BaaS業務有望繼續保持快速增長，並延伸到更多的行業。
