8月22日，百融云创发布2023年半年报，在2022年业绩正向发展的基础上，2023年继续高增，总体稳健增长。数据显示，2023年上半年，百融云创总收入达12.43亿元，同比增长32%；毛利达8.96亿元，同比增长32%；净利润2.07亿元，同比增长121%，经调整净利润达2.27亿元，占收入达18%。
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持续向好业绩的背后，是百融云创在面对AI2.0产业新时代的激流中前瞻性的战略眼光，2023年，百融云创以一站式服务的AI科技领航者为全新的品牌定位，打造了以决策式AI为基的MaaS（模型即服务）业务，以及基于决策式AI技术及对生成式AI进行深度研究突破形成的BaaS（业务即服务）业务，让AI在垂直行业变得可用、可见、可感知。
从实践情况来看，在自主训练大模型BR-LLM、ORCA机器学习平台、智能语音的自然语言处理等技术的基础上，百融云创持续深耕金融等垂直领域，累计服务超过7000家机构，为行业数智经济的发展与落地有效赋能。
业务全面优化，以决策式AI与生成式AI合力打开增量市场
伴随着大模型的日趋强大，AI领域中开始流行一种新的商业模式MaaS，Modelas a Service。MaaS的价值在于，可以为客户提供更为安全、高效、低成本的模型使用和开发支持。
面对AI 2.0的产业新时代，2023年，百融云创进行了全新的品牌战略调整，重点布局以决策式AI技术为基的MaaS业务，以及基于决策式AI技术及对生成式AI进行深度研究突破形成的BaaS业务。
首先，瞄准并聚焦MaaS风口的百融云创，依托于其在信贷、保险、财富等全行业领域积累的资源基础进行深度布局，通过决策式AI驱动的MaaS云平台高效供给商业机构客户，客户进一步根据自身查询需求自由调配各类模型，从而对用户进行KYC（know your customers）和KYP（know your products）评估。
从背后的运行逻辑来说，即百融云创通过“大规模预训练﹢微调”的范式，有效集成大模型、自然语言处理、智能语音、知识图谱等多项技术，通过上游的训练后形成强泛化能力的模型，为产业客户提供模型训练、模型调用和模型部署等服务。
这有效帮助客户将精力从硬件设备和底层技术细节，转向业务逻辑，通过百融云创的模型产品，直接应用于产业。
值得一提的是，对于垂直行业而言，安全、稳定、可靠，是机构客户选择模型的重要原则，数据显示，百融云创自建的MaaS云平台稳定性高达99.998%，可服务超过1亿的日常查询请求。
作为百融云创压舱石业务的MaaS业务，在2023年上半年揽收入4.31亿元，增幅达到24%。MaaS业务上半年的核心客户留存率98%，维持高位；核心客户数146家，同比增加14家；核心客户平均收入243万元，增幅达到11%。
在决策式AI有效应用于MaaS业务的基础上，百融云创前瞻布局，以决策式AI和生成式AI串联起垂直行业、场景和客户，通过云+本地化部署的方式，为垂直行业提供决策层能力提升，以及业务层客户交互的全体系服务，形成百融云创的第二增长曲线—BaaS业务。
据悉，百融云创的BaaS业务对多场景下客户提供云服务，覆盖领域为金融行业云、保险行业云、电子商务/租赁云等，2023年上半年收入8.12亿元，增幅高达36%。
在百融云创的业务逻辑中，决策式AI和生成式AI协力应用，将AI能力从中间作业环节延伸至最终效果环节，让AI在垂直行业变得可用、可见、可感知。如在金融行业云领域，决策式AI主要应用于信贷场景、增量用户获取、机构资产端；生成式AI主要应用于财富场景、存量用户运营、机构负债端。
高效的应用助推业绩的积极表现，2023年上半年，作为百融云创BaaS主要业务线之一，BaaS金融行业云收入4.92亿元，同比增长55%，资产交易规模212.62亿元，增幅高达72%。
BaaS保险行业云是百融云创BaaS的第二大业务线，2023年上半年收入3.2亿元，增幅14%，总保费规模达到15.97亿元，增幅59%。从应用落地情况来看，举例来说，百融云创通过黎明保险经纪输出金融保险生态服务能力，以数据要素及智能分析工具为驱动，辅助经纪人更好地理解客户，智能化推荐与客户需求高匹配度的保险产品。
创研端持续发力，打造BR-LLM、ORCA机器学习平台等拳头产品
在业务模式的创新背后，是百融云创在研发端持续的发力。
从最新成绩来看，百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型——BR-LLM。这一由百融云创自主搭建的大模型底层框架，通过深度微调可以支持百亿级参数的训练。
在AI开发层面，大模型展现出强大的代码自动化生成能力。从历史经验来看，在金融机构中，传统的机器学习模型开发在某种程度而言是一种“手工作坊”的模型，一个场景匹配一个模型，模型之间的经验也不能互相积累和复用。大模型的自动生成能力将颠覆这一现状，当面向不同金融场景的业务诉求，大模型工程师只需要下达清晰的指令，用文字描述出需求，即能自动生成模型，极大程度地提升机器学习的开发效率和生产模式。
专注于垂直场景，百融云创全新打造了ORCA自动机器学习平台，为商业机构客户提供快速高效开发AI模型的能力。据介绍，ORCA自动机器学习平台可灵活支持本地化或云端部署，使机构客户在无成本扩增的前提下以分秒为单位获得专家级、专业级模型搭建及部署能力，能够大大降低AI开发、应用的门槛和成本，加速产业AI化进程。
报告期内，百融云创新研发的ORCA-GPT可利用百融云创大模型BR-LLM的代码生成能力，创新性实现跨编程语言和框架的智能分析模型自动转换和部署，极大的降低了模型产品开发部署的周期和成本。
此外，记者注意到，在多方机构均在布局的智能语音机器人领域，百融云创也已走在行业前列。据了解，百融云创智能语音机器人基于Transformer架构搭建算法模型，并采用同源智能语音识别技术，对客户语音识别的准确率能达到99%以上，在语义理解方面，则全面使用了ChatGPT同源的预训练模型，可以在最小化人工成本的前提下实现多轮对话。
在交互效果上，无论是音色、情感、语速还是对话层面，百融云创智能语音机器人都能够提供“真人级”的互动体验。这主要依托于百融云创自研的自然语言处理（NLP）语义理解模型实现了同步的的升级迭代，有效推动运营转化率进一步增长。
在多种技术的组合下，百融云创智能语音机器人每日进行超过亿级规模的自动交互，交互频次规模业内首屈一指。
累计服务超7000家机构，赋能行业发力数智经济
AI2.0的产业时代，对于赛道中的机构而言，如何落地形成真正有效的产品，落实应用价值，才是争先致胜的关键。
在业务模式和研发产品持续推进的基础上，作为一站式服务的AI科技领航者，百融云创已形成强劲的龙头效应，累计为超过7000家机构提供服务，覆盖六大国有银行、十二家全国性股份制银行、上千家城市商业银行和农村商业银行、汽车金融公司、保险公司等，形成多个行之有效的解决方案，通过AI切实提升垂直行业运营效率。
从实例来看百融云创的应用实践。
百融云创推出的“4+1”财富管理数智化解决方案，是由数字化洞察、智能匹配、常态运营、敏捷迭代以及策略引擎所组成。作为目前业内唯一一家能够提供闭环解决方案的企业，百融云创通过 “4+1”体系打通了财富管理客群经营的全链路。
目前，“4+1”体系已形成有效实践。据了解，拥有数百万互联网存款客户的某城商行，在互联网存贷业务监管趋严的背景下，客户已经2年没有任何交易行为。该行希望够将沉睡两年的客户转化为大额存单客户，根据银行的业务特征，百融云创通过“4+1”体系构建大额存单模型，从沉睡客群中筛选出有大额存单意愿的客户，进而通过人工外呼的方式进行触达，最后转化率达到2.25%，每个客户平均贡献60万左右的金额。
再如百融云创依托人工智能等技术自主研发的一站式平台—决策引擎平台，能够围绕金融信贷全生命周期为金融机构提供规则策略加工+模型运营+灵活可配置的系统一体化的服务。
百融云创在保证某国有大行省分行海量业务正常运作环境下，协助行方完成了新老决策引擎的更新换代及策略的平稳迁移。据悉，新一代智能决策引擎是基于该省分行云原生架构建设的基础技术平台，综合应用设备指纹、机器学习、知识图谱等前沿技术，为产品服务类、运营管理类和风险管理类应用提供用数聚合、策略配置和专业决策等能力的技术支撑。
中小微企业贷款难的问题，一直是行业关注的焦点，聚焦于这一领域，百融云创开创了“流量+知识+数字化风险管理”三位一体的全新解决方案，打造全流程的中小微金融产品服务体系，为金融机构和小微企业搭建资金融通的桥梁。
作为中国数智化转型浪潮重要的见证者和建设者，百融云创基于长期对行业的理解和洞察，将战略思维嵌入产品、服务和解决方案之中，辅助客户实现业务和管理的提升，持续助力垂直行业的数智化发展。未来，百融云创表示，将继续探索决策式AI和生成式AI，服务更多垂直行业，助力客户提升资产运营效率，引领构建行业生态。
