紫金財經(jīng)5月2日消息 有個簡單的問題：字節(jié)跳動是不是全球體量最大的AI公司？

如果AI學習的數(shù)據(jù)對象，包括用戶自行上傳的短視頻，實現(xiàn)的AI功能是以用戶行為來對短視頻進行畫像、用算法為用戶推薦可能喜愛的視頻，另一方面又以對短視頻反饋（5秒完播、點贊率、轉(zhuǎn)發(fā)及分享量、評論率）來對用戶進行畫像，那完全可以說：字節(jié)跳動就是全球體量最大的AI公司。

從廣義上講，任何模仿或?qū)崿F(xiàn)人類智能過程的系統(tǒng)或工具都可以被稱為人工智能（AI）。但去年春節(jié)以來，資本市場的關注點全部集中于GPT架構大模型、以及神經(jīng)網(wǎng)絡算法，但這只是狹義的AI，GPT架構和各類算法，都是為了幫助大量數(shù)據(jù)進行機器學習，從而實現(xiàn)復雜AI應用的工具而已。

ChatGPT學習的數(shù)據(jù)對象是互聯(lián)網(wǎng)抓取的文字和圖像，實現(xiàn)的功能是能用文字信息回復用戶的生成式AI；Sora學習的數(shù)據(jù)是由無數(shù)個單幀圖片組成的視頻、字節(jié)跳動學習的數(shù)據(jù)是無數(shù)個短視頻用戶的行為信息；特斯拉FSD學習的數(shù)據(jù)是無數(shù)個駕駛員的行為記錄以及海量地圖信息，輔以各類算法組成的機器學習平臺。等到道路法規(guī)、安全率尚未達到95%這些問題通通解決，特斯拉便是AI應用里體量最大的公司。

那同樣的邏輯框架，如果有一家公司學習的數(shù)據(jù)，是無數(shù)個金融機構的財富管理、信貸、理財、不良資產(chǎn)、營銷信息，那是否說明這家公司是體量最大的金融AI公司？

如果單看主營業(yè)務收入和服務的金融機構客戶數(shù)量，@百融云-W（6608.HK）是目前體量最大的金融AI公司。

大部分金融機構會把AI技術及產(chǎn)品的投入，和之前云計算、軟件一樣記入IT采購，因為金融機構衡量的是：AI能給我省多少開銷、私有化部署能幫我節(jié)省多少算力成本、相當于多少人員工資、這份錢花的值不值當。

這種思維的原因，是人力外包或者財務外包公司的花費，與直接招聘HR或者財務會計的成本差異，可以直接體現(xiàn)在當季財報的成本和三項費用中；但企業(yè)買的ERP、CRM軟件很難具體地、量化地算出為公司省了多少錢，所以這東西的采購就見仁見智了。

AI在沒有可以量化的投入產(chǎn)出比、降成本數(shù)字之前，也有同樣的問題。但對于金融機構這種需要處理海量信息的行業(yè)來說，它們需要的從來不是AI一體機，而是一個AI模型庫。也就是百融云第一大主營業(yè)務MaaS（模型即服務）的商業(yè)模式本質(zhì)。

舉一個例子，每一家證券公司都會有自己的證券研究院，也就是根據(jù)多個維度來分析A股及全球資本市場，為客戶提供研報和投資建議。所以每家券商研究院都會有宏觀經(jīng)濟、A股策略分析、行業(yè)研究組、上市公司研究組，這四個類別。A股作為世界最大的知識付費平臺，需要投資者分析的內(nèi)容實在太多，所以能在各自的領域從入門到精尖，少說7年時間。而且很難指望宏觀經(jīng)濟研究員能了解具體行業(yè)、行業(yè)研究員能跟蹤板塊內(nèi)每一家上市公司；更別說光是A股的申萬一級行業(yè)就有31個，總不能指望醫(yī)藥消費的研究員也懂新能源吧？

那如果有一個金融AI模型庫，能夠直接用API接口調(diào)用各種宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)上下游情況、上市公司F10資料，并且能自動生成1000tokens的單次生成式AI對話，券商還會需要那么多研究員嗎？我們不妨查一下證券公司的2023年平均年薪排行榜，是自52萬元-79萬元的平均薪資開銷。注意：這還是在近兩年券商人均薪酬降幅16%-39%之后的結果。

根據(jù)百融云目前的業(yè)務布局，MaaS作為AI模型庫，已經(jīng)開始進軍非金融領域，而目前作為基本盤的金融業(yè)客戶，是以銀行業(yè)為主，可見連金融業(yè)AI的基本盤還沒到天花板，畢竟有一大批券商等待著AI模型庫的拯救。

那金融機構需要給百融云的MaaS業(yè)務付費多少呢？百融云年報中顯示，“核心客戶”的年平均收入已經(jīng)達到350萬元，試想一下一個數(shù)十億參數(shù)的AI模型庫，能完成多少位年薪50萬元研究員的工作？參考目前大多數(shù)券商一個宏觀組的研究員數(shù)量，就會有5位，還沒算那么多的申萬行業(yè)研究員和上市公司研究員。金融機構面對這樣一個能力的MaaS業(yè)務，會怎么選？

百融云MaaS業(yè)務在銀行業(yè)當中的應用，包括信貸業(yè)務線中以AI算法評估貸款申請者的用戶畫像、用AI自動監(jiān)測貸中用戶行為、以AI智能語音追償即便已收回法拍房的斷供。另外在數(shù)十萬億的財富管理市場，銀行業(yè)等金融機構的潛在用戶申請了產(chǎn)品服務，那么百融云的MaaS服務就會收到API調(diào)用申請，而MaaS中的AI模型庫，便會對用戶進行KYC+KYP評估，把反饋結果返還給金融機構。

以上種種，都說明百融云目前是體量最大的金融AI公司。

資本市場認為，中國地產(chǎn)大周期的終結會影響A股、H股的EPS預期，尤其是金融業(yè)，但如果我們統(tǒng)計一下自2021年1H—2023年1H的銀行不良率就會發(fā)現(xiàn)：地產(chǎn)類不良率雖然從2.08%上升至4.10%，但銀行業(yè)整體的不良率卻從1.38%降至1.27%，這主要得益于其他部類如制造業(yè)、批發(fā)零售、交運倉儲、采掘業(yè)的不良率下降。

所以即便把百融云這類金融AI公司看作是IT類，那資本市場也嚴重低估了銀行業(yè)近些年與地產(chǎn)的脫鉤、信貸業(yè)務頑強度，以及能夠在AI及各類IT信息化建設上投入的資金。而這些金融機構的潛在投入，不正是百融云這類公司的收入來源嗎？