AI智能体强度取决数据

　　迅策：资料质素关键 对行业了解属护城河

　　中美两国人工智能(AI)大模型不停迭代，令人眼花缭乱，炒起诸多从事运算晶片、AI伺服器连接器件，乃至电网设备的股票，但不少软件股早前捱沽，主因市场担心建基于强大AI模型的AI智能体会逐渐取代他们。不过，迅策(03317)表示，数据才是AI智能体能力的天花板，它有多强最终取决于数据是否优质，对各行各业运作的深入了解仍是护城河。

　　精炼数据 接入模型

　　迅策资本市场负责人陈婉婞接受本报专访时解释，「AI智能体本质上是自主执行任务的AI程式，决策优劣依赖数据质量。不论是帮你订机票、写代码、做分析，如果它(智能体)调用的数据过时、不准确，又碎片化，决策效率自会低下，办事不准确……大模型和智能体好比大脑，如无优质数据，再聪明也没办法准确做决策。」

　　就外界称迅策为「中国Palantir」，她说公司不像Palantir以国防业务为主，专攻民用，但相似之处是全面覆盖数据处理链路，提供从数据获取、清洗、标准化、打标签，到数据模型、实时计算、开发智能体应用、大模型调校、混合大模型的一条龙处理，深入了解客户工作流程，精炼可帮助决策的优质数据，再接入客户选择的大模型，让业务更智能化。这也是迅策与其他「中国Palantir」不同的地方。

　　陈婉婞表示，AI智能体普及会加速驱动企业部署AI数据基建，以资产管理行业为例，为客户开发智能体后，他们得以更高效地进行分析，用户忠诚度有所提高。此外，现在企业有企业资源规划(ERP)和客户管理系统(CRM)等诸多系统，决策时要逐个参考，不如接入一个大平台省力。

　　Palantir以其「40法则」得分为卖点，即收入增长率和经营溢利率之和，高于40%代表「冲业绩」与「顾获利」取得良好平衡。迅策去年「40法则」得分如果用列帐基准的经营溢利率计算，比Palantir还要高，但毛利率确实跌了一截。

　　现已涉足10个行业

　　陈婉婞解释，这是前期拓展新行业成本增加所致，不是降价，因为迅策近年每年运用自身累积的大数据经验进军一至两个新行业，开发一个新行业的应用往往需时一至两年，需要投入，新行业约毛利率约60%，已经高于不少AI相关企业，等两至三年发展成熟后就会高于70%。

　　她又强调，进军新行业时会很拣择，门槛要很高，且不会急进，现时除金融资管，还有电讯、电力、商业航天、高端制造、生物医疗和智慧城市等10个，虽然比Palantir少，但讲求「100%准确、实时、毫秒级的数据处理」，可以发挥迅策的核心技术壁垒。

　　营销开支仅收入3.9%

　　Palantir行政总裁卡普(Alex Karp)月初曾霸气地说「一般公司要7,000名销售人员做的事，咱们7人就办成。」陈婉婞称，论销售模式，迅策与Palantir确有相似之处，因为公司80%员工是工程师，营销人员不足10人，占比非常小，客户付费能力都较强，且新客很多是客户介绍而来，相信今年收入可以保持很高的增长。实际上，迅策去年营销开支仅占收入3.91%，比Palantir低很多。