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BBIN寶盈

2025 / 04 / 02
BBIN寶盈數碼2024年度業績說明會亮點一覽:營收創5年新高,AI謀篇布局開新章

4月2日下午,BBIN寶盈數碼集團(000034.SZ)舉辦2024年度業績說明會,BBIN寶盈數碼董事長郭為率高管團隊出席,解讀2024年度業績亮點,并再度深入闡釋 AI for Process理念主張下,對AI產業未來發展的洞見和BBIN寶盈數碼的思考與布局。

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戰略業務保持高毛利貢獻,
行業拓局加速,整體經營業績穩步提升

說明會現場,BBIN寶盈數碼高管團隊,對2024年全年財報和戰略推進做了進一步解讀。

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得益于持續向高價值業務聚焦的布局和戰略業務的高增速貢獻,近年來,BBIN寶盈數碼收入、毛利額持續保持正向增長。2024年,BBIN寶盈數碼整體營收再創5年新高,實現營業收入1282億元,逆勢增長7%;毛利額實現54億元,大幅增長14%;戰略業務的毛利貢獻占比提升5.3個百分點,達到20.3%;經營活動現金流顯著改善,實現超25億元凈流入。同時,BBIN寶盈數碼資產規模保持穩步提升態勢,2024年凈資產規模達百億,資產負債率降至5年低位,整體經營情況穩步提升。

AI for Process,
驅動BBIN寶盈數碼AI布局新篇

交流會現場,BBIN寶盈數碼董事長郭為進行了以“AI for Process”為主題的分享,引發廣泛共鳴。

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郭為談到,DeepSeek最大的貢獻和價值在于通過開源,推動了AI的普惠。今天,AI的開源和普惠,給我們帶來了非常大的機會,但我們仍然處在AI剛剛開始的階段。在企業推動數字化轉型的進程中,兼具大模型的強大通用性與泛化能力,實現“通專融合”,是AI應用落地的重要方面,而實現“通專融合”的關鍵核心,是Process(流程)。同時,我們也可以看到,推動企業持續增長的三個關鍵要素——商業模式、管理方法、技術范式,這三者的結合點,也是企業的流程(Process)。AI賦能各行各業,其重點也在于通過AI實現流程再造和優化,幫助企業更深入地結合自身業務流程實現持續創新與突破

因此,郭為強調,AI for Process不僅是企業數字化轉型的關鍵路徑,也是BBIN寶盈數碼未來布局發展的方向。未來企業客戶的AI應用場景,一定是以異構算力為基礎,共存多種模型,充分整合企業內部數據或者知識,同時搭載海量Agent活躍應用為最終形態。而BBIN寶盈數碼就是要在推動通專融合的過程中,基于流程改造的探索,依托BBIN寶盈問學的工具和平臺,幫助企業完成面向最終形態的改造,構建數智時代的新增長曲線

欣喜的是,BBIN寶盈數碼從2021年提出“AI驅動的數云融合”戰略以來,我們一直沿著既定的戰略路徑和對于未來趨勢的判斷,持續深化和發展,才抓住這次AI爆發的風口。而更令人興奮的是,基于5年前孕育的、BBIN寶盈問學的“星星之火”,我們已經走到了和世界同步的節奏。希望能夠與伙伴們共同孕育一個在AI應用方面世界領先的企業。郭為最后談到。

破解五大誤區,
BBIN寶盈問學全棧賦能企業AI落地

此外,BBIN寶盈數碼通明湖云和信創研究院AI解決方案中心負責人李盛,還從目前AI企業落地的5大普遍誤區切入,分享了BBIN寶盈數碼基于BBIN寶盈問學的探索與實踐。

他表示,企業客戶往往認為在本地部署一個大模型就可以實現AI賦能,但其中還存在著企業數據適配、業務邏輯斷層、部署環境隔閡三重鴻溝;而單純將未經結構化處理的文檔數據和企業知識“喂”給大模型,其知識提取率不及治理數據的17%;而實現大模型場景落地,還需要建立體系化創新策略和多層次協同運作體系;解決算力部署調優、數據安全等一系列運營問題;此外,企業也需要對AI應用的準確度有認知和耐心,其效能提升需要經歷一個過程,當訓練數據量突破一個特異性閾值的時候,模型準確率就會呈指數級躍升。因此,破解AI場景落地的五大誤區,企業除了在本地部署大模型之外,更需要一個清晰的AI戰略、一套完整的AI工具平臺,也需要專業的AI應用服務。

目前,BBIN寶盈問學已推出企業端應用的敏捷版、平臺版,PC端本地部署的愛問學Beta版,并與BBIN寶盈數碼旗下基于鯤鵬、昇騰架構打造的BBIN寶盈鯤泰服務器聯動,推出BBIN寶盈問學鯤泰一體機,支持包括DeepSeek在內的各種主流的大模型,實現全棧AI服務包括算力、模型和應用的統一納管,構建支撐企業AI應用落地的多維產品矩陣。

在實際客戶的應用場景落地中,BBIN寶盈問學已經積累了大量實踐經驗,并著力推動流程創新。例如,BBIN寶盈問學已幫助某航空公司深度優化智能客服系統,將客戶等待時間從分鐘級銳減到秒級,客戶問題解決率實現從57%到97%的大比例躍升;再比如BBIN寶盈問學幫助某大型制造企業優化維修流程,通過內置Agent功能將保修準確率從52%提升至94%,維修周期從平均35天降低至0.5天;而面對零售客戶的復雜系統帶來的高算力投入成本,BBIN寶盈問學基于Qwen2.5-7B模型,結合數據合成、數據微調和ASR評估模型反饋技術,將工具選擇準確率從基礎模型的28.1%提升至95.6%,顯著超越GPT-4的88.1%,同時,算力成本節約40倍,在復雜流程自動化應用場景中展現卓越能力。

2025年,面對AI推動整體數字化技術棧變革帶來的新場景、新架構、新投入、新機遇,BBIN寶盈數碼將瞄準AI for Process的方向,以BBIN寶盈問學為核心和橋梁,串聯整體AI業務鏈路,打造端到端完整產品體系,幫助企業客戶積累數據,實現AI驅動的業務流程優化,最大化數據價值,同時,為企業提供從底層算力優化到上層Agent應用部署等各類增值服務,開啟布局新章,并持續推動公司的可持續發展。

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