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1、证券代码：688031证券简称：星环科技星环信息科技（上海）股份有限公司投资者关系活动记录表编号：2023-006投资者关系活动类别口特定对象调研分析师会议口媒体采访业绩说明会口新闻发布会口路演活动现场参观函电话会议口其他（请文字说明其他活动内容）参与单位名称详见附件与会清单时间2023年8月地点电话会上市公司接待人员姓名董事长/CEO孙元浩、董事会秘书/CFO李一多、证券事务代表赵梦笛投资者关系活动主要内容介绍公司基本情况介绍环节一、2023年半年度业绩简介2023年上半年，随着国内经济形势及外部环境因素的逐步好转，公司产品及服务的实施和交付节奏逐渐恢复正常，上半年收入1.38亿元，比上年同
2、期增长41.38%。其中，大数据基础软件业务为公司最主要的业务收入来源，收入9,979.85万元，占公司主营业务收入的72.40%。按终端用户行业分类，公司主营业务收入主要来自金融、政府、能源、电信、交通、制造等行业。同时，因为公司持续在研发及实现产业化方面投入大量的资源，以及公司目前的营业收入规模相对较小，虽然公司已经实现了核心技术的产业化应用，但是规模效应还有待进一步提升，不能完全覆盖各项期间费用及成本的投入，因此归属于上市公司股东的净资产和总资产减少。此外，公司收入存在一定的季节性，第四季度收入高于其他三个季度。公司终端客户主要集中于金融、政府、电信、能源与石化、制造等行业或单位，该等客
3、户通常实行严格的预算管理制度，通常每年上半年启动项目并在四季度验收，由于公司收入主要集中于四季度，而费用又在年度内较为均衡地发生，因此前三季度的盈利状况与公司全年盈利状况可能存在较大的差异，投资者不宜以季度或者半年度报告的数据推测全年盈利情况。二、行业机会（一）国产化替代1 .金融行业信创。金融行业（包含大型、小型公司）替代国外产品需求较为旺盛。大型项目整体来讲时间会长一些，POC论证多一些。2 .制造业需求。国外厂商在国内支持不够，客户需要更好的服务。原来都是用免费的开源软件，现在当开源软件产品能力满足不了需求，需要更好的商业版本。（二）数字化转型1 .数字政府建设。数字政府建设项目还是持续
4、的；当地的国有公司需要找性价比比较高的方案，这部分市场会给公司带来比较多的机会。2 .央国企的数字化转型。行业广阔，包括建筑、交通、化工、石油石化等央国企都有现实的业务合作需求。3 .制造行业。国产化需要更好的产品，以及目前头部制造业企业更加注重精细化运营，普遍加大IT投入，于公司而言，机会逐渐扩宽。4 .医疗行业。现在很多医院要做临床大数据中心，公司已经和一些行业解决方案公司就此行业业务展开了合作。（三）数据要素数据要素推进速度超出预期。财政部发布数据资产入表政策，资产梳理、评估、分级分类等需求明显增加，地方数据交易所采取积极行动，推动数据交易流通，预计未来将会是一个业务增长点。（四）大模型
5、1 .第一批商业化落地场景就是构建知识库，统合企业知识，这为公司增加了不少商机，预计市场需求也将增长迅速。之前公司也一直有知识图谱开发工具，配套的大模型分析推理能力和自然语言能力进行整合，让大模型可以理解客户问题并从知识库中提取，这预计将会成为一个比较成熟的变现方案。2 .推出大模型训练工具，进行预训练和微调，做了大模型开发工具链，在金融（特别是证券）已有客户进行了采购。3 .金融大模型目前交流的客户较多，客户都在关注大模型潜在应用，也都在积极探讨大模型的具体场景。三、公司的产品迭代更新情况1 .发布向量数据库产品。主要用来做大模型外挂的知识库，公司产品使用C+编写，性能较好，和国外竞品Pin
6、econe相比，公司检索性能更为优越。公司在中文检索准确度上更高，未来也将继续通过多种技术提高。2 .图数据库升级。增加时间维度，反应图的变化，在金融领域的融资融券、反欺诈等方面有较大价值，可以反应关联关系随着时间的变化。3 .时序数据库支持大量分布式统一算法，对行情和数据等进行复杂分析。4 .大数据基础平台主推数据湖、数据仓库、数据集市的一体化架构，是一个明显的优势。过去市场上的竞品主要用开源组合起来，一个企业就要部署七八个数据库，流程复杂。公司推出了简化的、一体化的架构，满足数据实时处理和批量处理，满足数据分析，都在一个架构下融合，具有较强市场竞争力，推出后受到市场欢迎。5 .对ArgoD
7、B产品进行C+重构，性能有明显提升，在测试中性能可以做到世界领先。6 .在智能分析工具原有MLOps的基础上推出大模型开发工具链，支持预训练和二次训练。有客户需要重新训练和微调都可以用公司的工具结合向量数据库进行开发。7 .提出大模型数据安全自动分级分类工具，按照各类规定和指南训练大模型进行分类。8 .金融行业大语言模型：“无涯”。目前功能实现：（1）新闻实时分析，包括摘要、分类、潜在影响分析；（2）年报、财报、公告等方面的问答；（3）产业相关问答，支持联网搜索功能。大模型和量化投研工具结合，对板块个股生成情绪因子，回测效果较好，未来可提供给投资端开发量化策略。9 .数据分析大模型：目标是用自
8、然语言操作数据库，原来是数据库提供标准接口，面向程序员，今年希望可以让用户使用自然语言。我们收集大量数据以希望提升更高准确度，客户以后不用看SQL,希望实现SQL和自然语言的转换。四、Q&A1.上半年大数据基础平台TDH能力有哪些提升？未来还需要解决什么问题？TDH上半年增加了向量数据库，之前公司当作内部生产力工具使用，今年单独对外进行出售，可以把文本、图片、语言转化为向量并进行存储和近似检索。以前关联度检索是要精准匹配的，语义检索可以通过理解检索。此外，公司在TDH能支持的多个模型增加了时间轴，按时间戳访问，可以对历史数据进行高效回溯，方便账户余额变化和跟踪，不需要COPy很多数据，另外在兼
9、容性上做了提升，方便客户从国外产品迁移到我们的产品上。10 未来持续加强的点公司将在需求比较旺盛的模型方面加大投入，关系数据库合同和数据增长都比较快，图数据库和向量数据库有明显需求增加主要是大模型带来的。未来公司将进一步提升中文检索精准度。图数据库支持动态存储，结合大模型调用知识库，直接提供知识问答能力，提供精准答案。还有一个就是分布式时序数据库。量化交易需要分布式技术，同时对几千只股票分析，以前交易快但分析慢。此外该技术今年在制造业等领域需求也明显增加。时空地理库市场需求也预计有增长，主要由于各地建数字挛生。11 向量数据库的主要应用场景所有大模型的应用都一定需要向量数据库，主要在推理的时候
10、。现在有两种模式，第一是OPenAl打包提供；第二是私有化部署。数据安全问题导致大量企业不能把数据发到云上，现在有两种模式：1）内部知识库调用外部API,检索在本地但利用大模型做语义匹配及/或一些检索；2）私有部署,全在本地。企业内部有些机密信息是分层的，需要带安全功能的向量数据库，做精准的防护控制和加密传输，防控做到表、行、列文档级别，只要对数据安全有顾虑的客户就一定需要用向量数据库。12 ArgoDB和KunDB的未来战略这两款产品本身是响应信创要求单独推出的产品。ArgODB是公司主力增长点，定位于不需要整套产品的客户，包括一些零售企业，分公司和子公司，这部分推得比较多的是做ArgoDB
11、实时数据库的特征，多个数据来源实时流入ArgoDB,现在很多客户，比如金融机构，都无法做到实时分析。KunDB的定位是做公司现有产品的重要补充。公司的大数据基础平台里的元数据管理使用的就是KUnDB；KUnDB兼容度和性能都比较好。5 .公司未来产品趋势公司销售管理政策引导销售多卖软件产品而非服务。上市后公司知名度逐步提升，合作伙伴愿意合作，生态快速扩大，公司将持续做厚产品，减少中间层服务。6 .数据要素展望过去已经有三年铺垫了，财政部最近出了新的指南算是强心剂。数据分级分类形成数据资产入表，未来可以融资和变现，这预计将是比较旺盛的需求点。所以公司推出分级分类工具和资产化工具，来开展此部分相关的业务。附件清单（如有）与会清单日期2023年8月附件：与会清单中邮人寿庐雍资产中意资产领久基金中信资管聆泽投资中信证券玖鹏资产中金资本锦成盛资产中金公司金鹰基金致顺投资江苏瑞华投资誉辉资本建信资管银河基金汇泉基金亚太财险汇丰晋信基金循远资产幻方量化兴业基金华夏基金星元投资华安财保资产鑫雄投资狐尾松资产欣至峰投资鸿涵投资仙人掌资产宏道投资西部利得基金国元证券申港证券国泰投信尚诚资产国海证券上海人寿广发证券上海乾瞻高鑫投资瑞银资管RQFIl方圆基金趣时资产大朴资产鹏华基金成泉资本明远资产彬元资本
