《新致軟件-公司研究報告-保險IT領軍企業GPT賦能重塑第二增長極-230706（27頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《新致軟件-公司研究報告-保險IT領軍企業GPT賦能重塑第二增長極-230706（27頁）.pdf（27頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 公司公司報告報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 1 新致軟件新致軟件（688590）證券證券研究報告研究報告 2023 年年 07 月月 06 日日 投資投資評級評級 行業行業 計算機/軟件開發 6 個月評級個月評級 買入（首次評級）當前當前價格價格 21.25 元 目標目標價格價格 35.23 元 基本基本數據數據 A 股總股本(百萬股)238.80 流通A 股股本(百萬股)160.98 A 股總市值(百萬元)5,074.56 流通A 股市值(百萬元)3,420.74 每股凈資產(元)4.56 資產負債率(%)36.24 一年內最高/最低(元)26.60

2、/8.57 作者作者 繆欣君繆欣君 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517080003 資料來源：聚源數據 相關報告相關報告 股價股價走勢走勢 保險保險 IT 領軍領軍企業企業，GPT 賦能重塑第二增長極賦能重塑第二增長極 深耕軟件服務領域二十余年，連續多年在中國保險深耕軟件服務領域二十余年，連續多年在中國保險 IT、銀行、銀行 IT 解決方案市解決方案市場份額中占據領先地位。場份額中占據領先地位。公司實控人專業技術出身，2023 年回購增強公司發展信心。公司 2022 年實現營收 13.15 億元，YoY+2.6%，歸母凈利潤-0.52億元，受宏觀環境影響項目進度延期，公司盈利短暫承

3、壓；2023 年 Q1 公司實現營收 3.17 億元，YoY+24.8%，歸母凈利潤 0.07 億元，YoY+101%。行業增速與保費增長成正比行業增速與保費增長成正比，IT 投入占比低有投入占比低有成倍增長成倍增長空間?？臻g。2020 年開始受到疫情影響保費收入承壓進而壓制了保險 IT 行業的增長。2021 年我國保險 IT 投入占保費比重為 0.78%，較國外 3%5%的水平仍有較大差距，同時相較證券（6.04%）、銀行（3.16%）兩個金融子領域也有明顯差距，我們預計長期仍有成倍的成長空間。短期短期需求需求拐點拐點：疫情后下游：疫情后下游需求需求快速反彈快速反彈，疊加行業有望實現，疊加行

4、業有望實現 IT 替代人力替代人力的增長模式的增長模式轉型轉型。2023 年一季度我國大陸 5 家上市險企營收增速實現快速反彈；2020 年 6 家上市險企代理人規模接近 500 萬，按照 2 萬/月的薪酬測算其接近萬億的年支出，遠大于 2020 年保險 IT 310 億的投入規模，人力薪酬高企有望推動行業發展模式轉型。需求恢復+結構轉變成為行業當下看點。長期長期技術拐點技術拐點AI 打開保險打開保險 IT 長期成長空間長期成長空間：AIGC 技術對于自然語言的識別和對文本、圖文、視頻的輸出能力天然符合保險業務開展場景，能夠為保險產品、營銷、運營和客服等多個領域深度賦能。存量業務存量業務穩定增

5、長穩定增長，模型模型+知識庫知識庫+機器人能力機器人能力完成完成 AI 平臺底層搭建平臺底層搭建。公司沉淀保險、銀行、企服領域，成功實現了多場景覆蓋。在智能思維推動下公司構建起模型+知識庫+機器人的技術能力，在模型能力上擁有包括保險行業數據模型等技術，在知識庫能力上擁有知識開放平臺，構建超大知識圖譜；在機器人能力上構建公司軟件機器人平臺，擁有智能認知機器人、智能培訓機器人等。推出推出 AI 平臺平臺，初步以保險智能營銷為泛式打開后續想象空間初步以保險智能營銷為泛式打開后續想象空間。公司基于新致 AI 平臺，在保險營銷場景落地保險比對產品+對練機器人，產品采用 SaaS模式對終端用戶規模分級收費

6、，后續隨著用戶滲透率提高+保險經紀人規?；謴驮鲩L，公司第二增長極有望快速成型。盈利預測盈利預測：我們預計公司 2023-2025 年實現營業收入 17.4/23.62/30.03 億元,同增 32.28%/35.72%/27.15%；2023-2025 年歸母凈利潤為 1.24/2.20/3.50 億元,同增-339.45%/76.89%/59.24%。本報告采用分部估值法，給予公司目標市值 84 億元，對應目標價 35.23 元，首次覆蓋，予以“買入”評級。風險風險提示提示：行業增長不及預期，技術迭代風險，預測具有一定主觀性，公司流通市值較小、股價波動風險 財務數據和估值財務數據和估值 20

7、21 2022 2023E 2024E 2025E 營業收入(百萬元)1,282.48 1,315.42 1,740.00 2,361.59 3,002.79 增長率(%)19.38 2.57 32.28 35.72 27.15 EBITDA(百萬元)330.86 121.15 185.82 288.42 435.08 歸屬母公司凈利潤(百萬元)141.22(51.94)124.37 220.00 350.32 增長率(%)73.04(136.78)(339.45)76.89 59.24 EPS(元/股)0.59(0.22)0.52 0.92 1.47 市盈率(P/E)35.93(97.70)

8、40.80 23.07 14.49 市凈率(P/B)4.39 3.99 3.36 2.88 2.32 市銷率(P/S)3.96 3.86 2.09 1.54 1.21 EV/EBITDA 9.87 19.09 16.89 13.19 5.61 資料來源：wind，天風證券研究所 -38%-20%-2%16%34%52%70%88%2022-072022-112023-03新致軟件滬深300 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 2 內容目錄內容目錄 1.多領域多領域 IT 服務領軍，深耕保險、汽車、銀行等行業系統開發服務領軍，深耕保險、汽車、銀行等

9、行業系統開發.4 1.1.深耕金融服務二十余年，公司技術基因濃厚.4 1.2.公司 2022 年盈利短暫承壓，2023 年有望實現扭虧&業績快速增長.5 2.AI 拓寬軟件能力邊界，打開保險拓寬軟件能力邊界，打開保險 IT 長期成長空間長期成長空間.8 2.1.保險 IT 投入占比逐年增高，其市場規模與保費收入正相關，.8 2.2.需求拐點：下游行業復蘇，IT 賦能行業降本提效.9 2.3.技術拐點AI 打開保險 IT 長期成長空間.11 3.傳統業務形成行業傳統業務形成行業 knowhow，AI+保險有望持續打開想象空間保險有望持續打開想象空間.14 3.1.傳統業務集中保險、銀行、企服等領

10、域解決方案，奠定公司發展基礎.14 3.2.公司快速構建 AI 應用場景，初步打開保險智能營銷市場.17 3.2.1.具備大模型+知識庫+機器人三大能力，公司完成 AI 平臺的底層構建.18 3.2.2.推出新致 AI 平臺，應用端初步以智能營銷為泛式打開后續空間.19 3.3.持續提升產品廣度，實現多場景開拓.21 4.盈利預測與估值盈利預測與估值.23 4.1.盈利預測.23 4.2.估值假設.23 5.風險提示風險提示.25 圖表目錄圖表目錄 圖 1：深耕金融服務領域二十多年，連續多年在保險、銀行 IT 解決方案市場份額中占據領先地位.4 圖 2：公司股權結構（截止 2023/6/27）

11、.4 圖 3：公司營收穩定增長.5 圖 4：2022 年公司創新業務取得實質性突破（億元）.5 圖 5：公司 2022 年毛利率短期承壓，2023 年 Q1 出現修復趨勢.6 圖 6：公司持續加大研發投入，同時控制其他費用率穩中有降.6 圖 7：2022 年公司凈利率大幅下降，2023 年 Q1 出現明顯修復.6 圖 8：2022 年公司歸母凈利潤-0.52 億元，2023 年 Q1 實現扭虧.6 圖 9：保險 IT 廠商保險行業收入增速和保費收入增速正相關.8 圖 10：我國保險 IT 投入占比相對仍較低.8 圖 11：2026 年預計保險 IT 解決方案市場規模達到 239.5 億元.8

12、圖 12：2023 年一季度我國大陸五家上市險企營收增速出現大幅反彈.9 圖 13：2017-2022 年我國勞動人口數量持續下降.9 圖 14：六家上市險企壽險代理人規模呈現先增后降趨勢（萬人）.10 圖 15：我國保險 IT 投入規模遠不及代理人薪酬支出.10 圖 16：保險 IT 發展歷程重心逐漸從核心系統向渠道類系統轉移.10 EYkX8XjU9UfZNAeXqN8ObP9PpNrRmOnOeRpPsNkPoOsN6MoOyRwMrMqNuOnMpM 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 3 圖 17：大模型在保險行業落地場景覆蓋產品研發、

13、渠道營銷、運營管理與客戶服務等.11 圖 18：公司三大行業收入情況（億元）.14 圖 19：公司保險領域解決方案.14 圖 20：“磁石”車險理賠反欺詐產品.15 圖 21：公司銀行領域解決方案.16 圖 22：公司企服解決方案.16 圖 23：知識庫+大模型+機器人構建公司應對智能思維的需求.17 圖 24：公司知識庫涵蓋 100W+節點，實現多領域覆蓋.18 圖 25：新致 AI基于知識開放平臺和軟件機器人平臺的發展架構.20 圖 26：公司保險比對產品.20 圖 27：公司 OpenHIS 旨在通過底層技術開源解決中小醫療機構信息化難以落地問題，助力中國普惠醫療數字化.21 表 1：董

14、事長為專業技術出身，公司技術基因濃厚.5 表 2：公司保險行業數據模型+異構大數據的一站式處理技術.18 表 3：智能認知機器人面向企業多場景 AI 服務.19 表 4：智能培訓機器人.19 表 5：公司在研汽車營銷系統.21 表 6：公司業務收入情況（億元）.23 表 7：可比公司估值.23 表 8：可比公司估值.23 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 4 1.多領域多領域 IT 服務服務領軍領軍，深耕保險、汽車、銀行等行業系統開發深耕保險、汽車、銀行等行業系統開發 1.1.深耕金融服務二十余年，公司技術基因濃厚深耕金融服務二十余年，公司技術

15、基因濃厚 公司深耕金融服務領域二十余年，是國內領先的軟件服務提供商。公司深耕金融服務領域二十余年，是國內領先的軟件服務提供商。公司成立于 1994 年，主營業務是面向保險、銀行及其他金融領域和企服領域的終端客戶提供解決方案、IT 運維服務等，以及向一級軟件承包商提供軟件項目分包服務?；谠朴嬎?、大數據、人工智能、區塊鏈四大基礎研發能力，為金融客戶提供包括渠道、核心、數據、管理等全面的信息化解決方案，連續多年在中國保險業、銀行業 IT 解決方案市場份額中占據領先地位。同時公司相關產品及服務已經廣泛應用于電信、醫療、汽車等其他領域。圖圖 1：深耕金融服務領域二十多年，連續多年在保險、銀行深耕金融服

16、務領域二十多年，連續多年在保險、銀行 IT 解決方案市場份額中占據領先地位解決方案市場份額中占據領先地位 資料來源：公司招股書，公司官網，新致云公眾號，天風證券研究所 公司股權結構穩定。公司股權結構穩定。公司實控人為董事長郭瑋，截至 2023 年 6 月 27 日其直接持股 0.43%，通過上海前置通信技術有限公司和上海中件管理咨詢有限公司間接持股 21.5%，合計持股約 22%，此外其余大股東持股份額基本保持穩定。通過戰略投資，公司積極進行產品和區域布局。通過戰略投資，公司積極進行產品和區域布局。公司在 2022 年通過并購國內汽車 DMS 系統領先廠商北京潤霖汽車，公司在金融行業渠道管理及

17、數據治理的項目經驗與潤霖汽車渠道管理系統的產品能力實現了優勢互補，使得公司在汽車市場的交付上實現了國內重點廠商的全面覆蓋；投資深圳恒道，借助其在交易及數字系統的技術沉淀，增加公司在華南地區金融領域的競爭力；投資沐高網絡和鹿云信息，有助于公司提升云相關產業解決方案的落地能力。圖圖 2：公司股權結構公司股權結構（截止（截止 2023/6/27）資料來源：Wind，天風證券研究所（僅選擇性列出公司部分戰投子公司）公司董事長為專業技術出身，公司技術基因濃厚。公司董事長為專業技術出身，公司技術基因濃厚。公司實控人兼董事長郭瑋具備理工學科 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信

18、息披露和免責申明 5 背景，曾任中國軟件業協會理事，1994 年創建公司并任董事長至今。其余董事及高管多為碩士學歷，且具備多年從業經歷。表表 1：董事長為專業技術出身，公司技術基因濃厚董事長為專業技術出身，公司技術基因濃厚 公司董事或公司董事或高管高管 現職位現職位 任職經歷任職經歷 郭瑋 董事長 學士學位,畢業于上?？茖W技術大學(于 1994 年撤銷并入上海大學)應用數學專業,中國軟件業協會理事,上海信息化領域杰出企業家,曾任上海英業達有限公司開發部工程師職務,于 1994 年創立了新致軟件,并擔任公司董事長 章曉峰 董事、總經理 碩士學位，畢業于上海交通大學上海高級金融學院高級管理人員工商

19、管理專業，曾任中國建設銀行信用卡中心技術設備部科長助理、中國建設銀行信用卡中心技術部負責人、上海瀚明科技有限公司總經理等職務，2008 年加入公司，現任公司董事、副總經理.耿琦 董事 碩士學歷,畢業于奧克蘭商學院國際貿易和市場營銷專業,曾任職于新西蘭 Telcom 電信公司,上海夠快網絡科技股份有限公司,成都鯊云數字科技有限公司,2022 年加入公司,現任公司董事.金銘康 董事、董秘 碩士研究生,畢業于復旦大學工商管理專業,中國注冊會計師,曾任職于上海眾華滬銀會計師事務所有限公司,普華永道中天會計師事務所(特殊普通合伙),長江證券承銷保薦有限公司,上海常春藤投資控股有限公司,2021 年加入公

20、司,現任公司董事,董事會秘書 資料來源：Wind，天風證券研究所 實控人回購，堅定發展信心。實控人回購，堅定發展信心。公司實控人兼董事長郭瑋于 2022 年 12 月 15 日到 2023 年 6月 9 日累計增持公司約 103 萬股，占公司總股數的 0.43%，其認購公司 2021 年限制性股票激勵計劃第一個歸屬期的限制性股票 17.3 萬股，集中競價累計增持 85.7 萬股。1.2.公司公司 2022 年盈利短暫承壓，年盈利短暫承壓，2023 年年有望有望實現扭虧實現扭虧&業績快速增長業績快速增長 公司公司 2022 年實現營收年實現營收 13.15 億元，億元，同比增長同比增長 2.6%

21、。公司 IT 解決方案業務實現營收 11.16億元，同比下降 6.5%，下降的主要原因系軟件開發業務受宏觀環境影響項目進度延期、人員無法入場；而軟件開發分包業務受日元匯率下降的影響，實現收入 0.73 億元，同比下降16.87%；公司創新業務實現營收 0.91 億元，取得實質性突破，未來有望迅速成為公司的第二增長極。圖圖 3：公司營收穩定增長公司營收穩定增長 圖圖 4：2022 年公司創新業務取得實質性突破年公司創新業務取得實質性突破（億元）（億元）9.9311.1810.7412.8213.153.1712.6%-3.9%19.4%2.6%24.8%-10%-5%0%5%10%15%20%2

22、5%30%0246810121420182019202020212022 2023Q1營業收入（億元）YoY8.419.539.6611.9311.160.911.151.231.070.870.730246810121420182019202020212022IT解決方案創新業務軟件類 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 6 資料來源：Wind，天風證券研究所 資料來源：Wind，天風證券研究所 公司公司 2022 年毛利率下滑明顯的原因主要系宏觀環境影響導致的項目交付推遲和成本追加年毛利率下滑明顯的原因主要系宏觀環境影響導致的項目交付推遲和成

23、本追加投入投入。2022 年受到疫情、宏觀經濟增速放緩的影響，公司大量項目因工程師無法到崗而推遲實施，出現延期交付、驗收推遲和人員投入增加導致項目延期或成本追加投入等情況發生。公司 IT 解決方案毛利率下滑 11.04%影響公司盈利；另一方面公司創新業務處于發展初期，需要一定的投入拓展渠道和完善產品，整體業務毛利率低于公司平均水平，拉低了公司整體毛利率。2023 年在疫情等負面影響逐漸消退的情況下，2023 年 Q1 公司整體毛利率修復到 24.6%。圖圖 5：公司公司 2022 年毛利率短期承壓，年毛利率短期承壓，2023 年年 Q1 出現修復趨勢出現修復趨勢 資料來源：Wind，天風證券研

24、究所 公司公司持續增加研發投入持續增加研發投入，強化戰略思維強化戰略思維。公司 2022 年研發投入 1.56 億元，同比增長 5.72%，研發總人數 770 人，同比增長 10.95%，具有本科以上學歷的研發人員 520 人；公司專利、軟件著作權申請及核心技術不斷突破，全年提交專利申請 30 項，發明專利 28 項；獲批軟件著作權共 43 項。公司嚴格控制各項費用，2022 年公司管理費用率出現明顯下降，而銷售費用率穩中有降。圖圖 6：公司持續加大研發投入，同時控制其他費用率穩中有降公司持續加大研發投入，同時控制其他費用率穩中有降 資料來源：Wind，天風證券研究所 2022 年公司凈利率年

25、公司凈利率-3.5%，歸母凈利潤，歸母凈利潤-0.52 億元，同比下降億元，同比下降-137%。公司 2022 年盈利能力承壓的原因同上所述，主要是受到疫情+宏觀經濟增速放緩的影響，由此引發的項目推遲+成本投入增加。2023 年 Q1 隨著疫情等不利因素逐漸消退，公司凈利率恢復到 2%，實現歸母凈利潤 0.07 億元，同比增長 101%。圖圖 7：2022 年公司凈利率大幅下降，年公司凈利率大幅下降，2023 年年 Q1 出現明顯修復出現明顯修復 圖圖 8：2022 年公司歸母凈利潤年公司歸母凈利潤-0.52 億元，億元，2023 年年 Q1 實現扭虧實現扭虧 27.8%30.5%32.6%3

26、1.6%20.0%24.6%28.4%31.3%34.4%33.0%22.0%3.3%0%5%10%15%20%25%30%35%40%201820192020202120222023Q1整體毛利率IT解決方案毛利率創新業務毛利率5.2%5.0%5.6%6.3%6.1%6.7%6.5%6.2%6.1%7.8%6.2%6.2%7.8%8.2%9.4%9.5%9.4%6.7%0%2%4%6%8%10%201820192020202120222023Q1銷售費用率管理費用率研發費用率 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 7 資料來源：Wind，天風證券

27、研究所 資料來源：Wind，天風證券研究所 6.6%7.6%7.9%11.3%-3.5%2.0%-5%0%5%10%15%201820192020202120222023Q1凈利率0.610.800.821.41-0.520.0731%2%72%-137%101%-150%-100%-50%0%50%100%150%-1-0.500.511.52201820192020202120222023Q1歸母凈利潤（億元）YoY 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 8 2.AI 拓寬軟件能力邊界，打開保險拓寬軟件能力邊界，打開保險 IT 長期成長長期成長

28、空間空間 2.1.保險保險 IT 投入占比逐年增高，其市場規模與保費收入正相關，投入占比逐年增高，其市場規模與保費收入正相關，保險保險 IT 投入和行業收入增速正相關。投入和行業收入增速正相關。我們選取保險 IT 兩家領軍廠商新致軟件和中科軟，發現其在保險行業收入增速與國內保險原保費收入增速呈正相關。以 2020 年為例，國內保險行業保費收入承壓，相應保險 IT 廠商相關行業收入增速受到壓制。圖圖 9：保險保險 IT 廠商保險行業收入增速和保費收入增速正相關廠商保險行業收入增速和保費收入增速正相關 資料來源：Wind，天風證券研究所 我國保險我國保險 IT 投入占比較低，有投入占比較低，有 4

29、-5 倍的增長空間。倍的增長空間。從保險 IT 投入額占保費收入比重來看，2021 年占比僅為 0.78%。與國外保險行業數據對比來看，國外這一數值達到 3%-5%；與國內同為金融子領域的證券和銀行業數據對比來看，2021 年證券行業 IT 投入占比約 6%，銀行 IT 投入占比約 3%。綜上，我國保險 IT 投入占比處于較低水平，目前看仍有 4-5 倍的提升空間。圖圖 10：我國保險我國保險 IT 投入占比相對仍較低投入占比相對仍較低 資料來源：國家金融監督管理局，艾瑞咨詢，IDC 等，天風證券研究所 2021 年年保險保險 IT 解決方案市場規模解決方案市場規模約約 118 億元，億元，1

30、721 年年 CAGR 達達 19%。根據賽迪顧問統計數據，2026 年我國保險業 IT 解決方案市場規模有望達到 239.5 億元，預計 2022-2026年 CAGR 為 15.8%。2020 年保險 IT 解決方案市場規模增速出現明顯下滑，我們判斷主要是受到疫情疊加保險行業調整的影響，但在數字化轉型與自主創新的大力推動下，2021 年增速仍維持了相對穩健的增長。圖圖 11：2026 年預計保險年預計保險 IT 解決方案市場規模達到解決方案市場規模達到 239.5 億元億元 0.73%0.84%0.73%0.78%6.04%3.16%0%1%2%3%4%5%6%7%201820192020

31、2021保險it投入占比證券IT投入占比銀行IT投入占比 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 9 資料來源：賽迪顧問，華經產業研究院，天風證券研究所 2.2.需求拐點：需求拐點：下游行業復蘇，下游行業復蘇，IT 賦能賦能行業降本提效行業降本提效 疫情后下游保險行業實現快速修復疫情后下游保險行業實現快速修復。2023 年一季度我國大陸 5 家上市險企營收增長均較2022 年實現較大修復，疫情同時也帶來了居民保險意識的增強和保險需求釋放，為我國保險行業實現增長提供了強力支撐。隨著疫情等不利因素影響消退，全國各地生產、生活逐步回到正軌，2023 年政府

32、工作報告給予 2023 年國內 GDP 目標 5%左右，宏觀經濟穩中向好利于居民長期信心和改善居民收入預期，為保險行業增長創造了良好的外部條件。圖圖 12：2023 年年一季度一季度我國我國大陸五家上市險企營收大陸五家上市險企營收增速增速出現出現大幅反彈大幅反彈 資料來源：Wind，天風證券研究所 人口紅利逐步消退，我國保險行業人口紅利逐步消退，我國保險行業增長增長模式模式或發生結構性變化?；虬l生結構性變化。2017-2022 年我國勞動人口數量持續下滑，我們認為保險代理人行業維持“大進大出”的模式需要勞動人口作為基礎，在我國人口紅利處于高峰期時保險代理人行業可以維持粗放式增長，當人口紅利消退

33、，同時面臨其他行業對勞動力競爭加劇的情況下，行業依靠代理人規模驅動增長的方式亟待改變。圖圖 13：2017-2022 年我國勞動人口數量持續下降年我國勞動人口數量持續下降 59.3473.0290.03105.7117.8133.3152.4176204.7239.523.1%23.3%17.4%11.5%13.2%14.3%15.5%16.3%17.0%0%5%10%15%20%25%050100150200250300201720182019202020212022E2023E2024E2025E2026E保險IT解決方案市場規模(億元)YOY-3.8%-5.9%3.9%-3.6%3.3%

34、7.2%30.8%8.0%17.4%19.4%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%中國人壽中國平安中國人保新華保險中國太保20222023Q1 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 10 資料來源：統計局，天風證券研究所 保險行業人力薪酬支出高企保險行業人力薪酬支出高企，加速部署加速部署 IT 實現人力替代實現人力替代或是行業發展最優選擇或是行業發展最優選擇。我們統計我國六家上市險企壽險代理人規模（平安、人保、太保、新華、太平、人壽），2020 年這一數值達到 458 萬人，在不統計經紀人的情況下，假設代理人薪酬均值為 2 萬

35、/月，則每年代理人薪酬開支達萬億水平。對比我國保險 IT 投入規模在 2020 年僅有約 310 億元，高昂的代理人薪酬成本有望促使企業通過 IT 部署來實現人力替代。圖圖 14：六家上市險企六家上市險企壽險壽險代理人規模呈現先增后降趨勢代理人規模呈現先增后降趨勢（萬人）（萬人）圖圖 15：我國保險我國保險 IT 投入規模遠不及代理人薪酬支出投入規模遠不及代理人薪酬支出 資料來源：各公司公告，天風證券研究所（統計六家上市險企代理人數據）資料來源：艾瑞咨詢，IDC，天風證券研究所 保險場景化保險場景化趨勢增強趨勢增強+IT 能力擴張能力擴張或將不斷或將不斷衍生出衍生出更大的市場投入需求更大的市場

36、投入需求。隨著保險公司開始重視降低客戶維護、出單、核保、理賠等環節成本支出和提高服務質量，核心系統架構成為保險公司的信息系統建設的主要方向；另一方面，保險系統智能化升級后客戶數據獲取途徑拓寬和數據質量提升，在具備數據與 IT 能力的條件下，各大保險公司對渠道類系統的投入愈發重視。圖圖 16：保險保險 IT 發展歷程發展歷程重心逐漸從核心系統向渠道類系統轉移重心逐漸從核心系統向渠道類系統轉移 9.09.09.08.98.88.864.9%64.3%64.0%63.4%62.5%62.0%61%61%62%62%63%63%64%64%65%65%66%8.68.78.78.88.88.98.99

37、.09.09.1201720182019202020212022勞動人口數量（16-59歲，億人）占總人口比重185 212 298 399 463 474 489 458 310 211 01002003004005006002013201420152016201720182019202020212022268.2319.5310354.819%-3%15%-5%0%5%10%15%20%25%01002003004002018201920202021保險it投入（億元）YoY 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 11 資料來源：公司招股書，天

38、風證券研究所 2.3.技術拐點技術拐點AI 打開保險打開保險 IT 長期成長空間長期成長空間 我們認為，保險行業作為注重服務體驗，且業務我們認為，保險行業作為注重服務體驗，且業務開展過程中長文本的理解與表述為展業核開展過程中長文本的理解與表述為展業核心場景的行業，是天然適合心場景的行業，是天然適合 ChatGPT 落地的場景。而螞蟻保、水滴等保險科技公司陸續落地的場景。而螞蟻保、水滴等保險科技公司陸續在在 AI 介入保險業務的進度，也驗證出了行業需求側的積極性。介入保險業務的進度，也驗證出了行業需求側的積極性。根據眾安保險發布的白皮書表述“隨著人工智能和自然語言處理技術的不斷發展，隨著人工智能

39、和自然語言處理技術的不斷發展，AIGC已成為保險行業中備受矚目的技術之一已成為保險行業中備受矚目的技術之一”。類似 ChatGPT 和 MidJourney 等基于 AIGC 的技術應用，具備高度的自然語言識別和寫作能力，能夠根據特定的對話指令快速生成多種類型和風格的內容，包括純文本、圖文、視頻等。此外，它們還能夠支持多輪對話，并隨著對話的深入更好地理解意圖，從而生成更加精準的內容。因此，如果充分利用這些 AIGC的優勢特點，它們可以為保險行業客戶在保險產品、營銷、運營和客服等多個領域提供深度技術賦能，同時還可以應用于日常辦公、研發提效等多個方面。我們系統梳理了大模型可賦能保險的業務場景，包括

40、產品研發、渠道營銷、運營管理與客我們系統梳理了大模型可賦能保險的業務場景，包括產品研發、渠道營銷、運營管理與客戶服務。其中渠道營銷我們認為具備最高商業化價值，具體論述可見報告金融戶服務。其中渠道營銷我們認為具備最高商業化價值，具體論述可見報告金融 GPT 系系列二：挖掘垂直場景數據，列二：挖掘垂直場景數據，2B 金融金融 GPT 是一片新藍海是一片新藍海 圖圖 17：大模型在保險行業落地場景覆蓋產品研發、渠道營銷、運營管理與客戶服務等大模型在保險行業落地場景覆蓋產品研發、渠道營銷、運營管理與客戶服務等 降本增效降本增效 產品研發 痛點痛點 數據收集、數據分析、風險評估等相關環中，存在大量人工檢

41、索，人工計算及依賴個人經驗的步驟數據收集、數據分析、風險評估等相關環中，存在大量人工檢索，人工計算及依賴個人經驗的步驟 應用場景 數據收集和預處理 世界知識整合、保險產品文檔生產 大語言模型結合搜索引擎、本地知識庫，提高在常識性知識方面的獲取和理解 效率。結果可視化和解釋 將復雜的數據信息和模型結果進行可視化和解釋，例如生成自然語言摘要，說明 模型的預測結果和變量重要性等。風險評估和預測 風險因素識別 分析健康險相關數據，識別出潛在的風險因素，有助于理解不同客戶的風險特征 并制定相應的保險策略。保險產品方案設計 發掘不同因素對于客戶需求的影響，為保險公司提供更準確的市場研究結果 應用案例應用案

42、例 某再保險公司利用某再保險公司利用 AIGC 輔助產品設輔助產品設計及定價計及定價 某再保險公司將利用某再保險公司將利用 AIGC 能力，結合其他相關科技產品，計劃研發智能保險產能力，結合其他相關科技產品，計劃研發智能保險產 品設計平臺，幫助制定更加精準的保險方案和定價策略。品設計平臺，幫助制定更加精準的保險方案和定價策略。渠道營銷渠道營銷 痛點痛點 提升代理人營銷服務水平和服務效能提升代理人營銷服務水平和服務效能和和自營模式下營銷素材的產能效率、提高售后服務水平的客戶體驗標準和一致性自營模式下營銷素材的產能效率、提高售后服務水平的客戶體驗標準和一致性 應用場景 代理銷售輔助代理銷售輔助 智

43、能客戶需求分析 AIGC 技術可以幫助保險代理人通過自然語言交互，分析客戶的需求、偏好、風 險承受能力等信息 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 12 智能化的產品推薦 構建智能化的保險產品推薦機器人，為客戶提供個性化的保險產品推薦和購買 建議。智能化的客戶服務 構建智能化的客戶服務機器人，提供快速、便捷的保險產品咨詢和客戶服務。營銷素材設計 產品營銷素材設計 利用 AIGC 生成文案，比如廣告語、口號、郵件、短信、微信公眾號文章等，以 更好地推廣產品?？缜劳扑] 根據客戶在不同渠道的行為和偏好，生成跨渠道的保險產品推薦方案 新產品推薦 分析市場

44、數據和客戶需求、社交媒體上的行為和偏好、客戶的情感狀態，生成新 產品推薦方案，支持多語言分析和推薦 保險產品咨詢 智能客服場景 通過自然語言理解和生成技術，客戶可以與機器人進行自然、流暢的對話 智能問答回復 通過對客戶提出的問題進行智能分析和解答，提高客戶的滿意度和忠誠度 應用案例應用案例 Lemonade 利用利用 AIGC 技術打造銷售技術打造銷售輔助機器人輔助機器人 Lemonade 將保險與科技相融合，構建一個人工智能機器人平臺，從海量數據將保險與科技相融合，構建一個人工智能機器人平臺，從海量數據 中挖掘信息，更好地服務客戶和風險管理。中挖掘信息，更好地服務客戶和風險管理。眾安在線利用

45、眾安在線利用AIGC技術快速生成各類技術快速生成各類營銷素材、加速產品上線營銷素材、加速產品上線 通過通過 AIGC 的能力，賦能保險產品營銷素材設計方面，開展了相關探索。的能力，賦能保險產品營銷素材設計方面，開展了相關探索。運營管理運營管理 痛點痛點（1）成本壓力增大：保險公司需要在不斷提高服務質量和客戶滿意度的同時，保持成本的控制和管理。）成本壓力增大：保險公司需要在不斷提高服務質量和客戶滿意度的同時，保持成本的控制和管理。（2）風險管理和安全性要求提高：保險公司需要確保其運營服務系統的安全性和穩定性，避免出現安全漏洞和系統故障）風險管理和安全性要求提高：保險公司需要確保其運營服務系統的安

46、全性和穩定性，避免出現安全漏洞和系統故障 等風險。等風險。應用場景 核保核保 自動核保 通過學習保險公司的核保規則和策略，自動對客戶提交的保單進行核保。風險評估 根據客戶提交的保單信息，結合外部數據源和模型對保單的風險進行評估。異常檢測 學習保險公司的核保規則和歷史數據，對異常保單進行檢測和識別。決策支持 根據保險公司的歷史數據和分析結果，提供決策支持和建議。理賠理賠 自動化理賠申請處理 自動處理理賠申請，包括收集并整理理賠文件、核實文件信息的真實性、審核 理賠申請的準確性等。自動化索賠處理 自動處理索賠信息，包括對索賠請求的解析和響應。自動化理賠評估 通過機器學習和數據分析技術，根據保險條款

47、、索賠信息和歷史數據等因素自動 計算理賠金額。自動化理賠審核 自動審核理賠申請，包括核對保單信息、理賠申請信息的真實性和準確性等。自動化理賠結算 自動結算理賠款項，包括將理賠款項轉賬到客戶賬戶、生成理賠結算單據等。輿情分析 對對聊天內容、可能出現異常的系統列表等整段文本信息的分析總結，判斷和篩 選負面情緒，進行運營問題排查。應用案例應用案例 蘇黎世保險蘇黎世保險 AIGC 助力理賠及數據挖助力理賠及數據挖掘掘 蘇黎世保險公司正在測試如何在理賠和建模等領域使用蘇黎世保險公司正在測試如何在理賠和建模等領域使用 AIGC 人工智能技術，旨人工智能技術，旨 在應對初創企業和更大競爭對手帶來的挑戰在應對

48、初創企業和更大競爭對手帶來的挑戰 客戶服務 痛點痛點 客戶對保險公司提供的服務和體驗的期望越來越高，不僅需要簡單、快速、個性化服務，還要求能夠在不同渠道和平臺客戶對保險公司提供的服務和體驗的期望越來越高，不僅需要簡單、快速、個性化服務，還要求能夠在不同渠道和平臺 上實現一致性的體驗。上實現一致性的體驗。應用場景 企微自動回復 在客服工作臺的側邊欄接入 AIGC，當客戶提問時 AIGC 可給出回復建議，客服 甄別后快速回復客戶。實時話術推薦 借助 AIGC 在客服人員工作臺實時展示最優推薦話術，提升客戶滿意度。AI 注記、復盤和質檢 利用 ASR 技術進行實時語音識別，輸出 AI 注記和整體復盤

49、結論，對每天的語音 做全量質檢。應用案例應用案例 好事達保險好事達保險 AIGC 自動化客服系統自動化客服系統 美國好事達保險公司就采用了名為“美國好事達保險公司就采用了名為“ABIE”的”的 AIGC 智能客服系統，旨在提高中智能客服系統，旨在提高中 小型企業主對商業保險的理解和知識，并為其提供快速、準確的保險方案建議。小型企業主對商業保險的理解和知識，并為其提供快速、準確的保險方案建議。系統開發系統開發開發 痛點痛點 在前端開發中，開發者需要花大量時間和精力編寫在前端開發中，開發者需要花大量時間和精力編寫 HTML、CSS 和和 JavaScript 代碼，且需要花時間定位和修復代碼錯誤以

50、代碼，且需要花時間定位和修復代碼錯誤以 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 13 賦能賦能 及生成檢測和測試用例。及生成檢測和測試用例。應用場景 開發代碼自動補全 AIGC 可以分析開發者的代碼和庫，給出更加精確的代碼補全建議，減少開發者 的記憶和查閱文檔的負擔，提高編碼效率。前端代碼優化 組件優化、樣式優化、性能檢測、代碼重構 后端自動優化 SQL 優化、代碼重構、性能提升、設計優化 前端測試用例生成 生成組件快照測試用例、生成接口測試用例、生成異常場景測試用例 后端測試用例生成 生成服務測試用例、生成 SQL 測試用例、生成算法測試用例、生成

51、安全測試用 例 運維 痛點痛點 在企業內部在企業內部 DevOps 團隊往往工作負擔過重，有大量的重復性腳本工作和問題亟須處理，很難有時間去處理各種高優先級團隊往往工作負擔過重，有大量的重復性腳本工作和問題亟須處理，很難有時間去處理各種高優先級 的任務的任務 應用場景 腳本生成 利用 AIGC 的能力自動生成腳本文件填充到場景中。模擬造數 AIGC 場景下不需要集成多種外部工具，通過 ChatBot 和 Prompts 的形式就可以 完成自動造數和數據填充的能力。異常分析 借助 AIGC 快速實現問題原因分析。告警分析 根據告警異常情況，利用 AIGC 進行異常情況分析自動給出解決建議方案。需

52、求分析 利用需求描述作為 Prompts 自動進行分析，將分析結果提供給業務分析人員或 者產品經理 知識協作 利用 AIGC 的能力構建 DevOps 場景下的知識問答助手，可以幫助用戶快速獲取 精確的知識內容。資料來源：眾安保險、眾安科技AIGC/ChatGPT 保險行業應用白皮書，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 14 3.傳統業務形成行業傳統業務形成行業 knowhow，AI+保險保險有望有望持續打開想象空持續打開想象空間間 3.1.傳統業務集中保險、銀行、企服等領域解決方案，奠定公司發展基礎傳統業務集中保險、銀行、企服等

53、領域解決方案，奠定公司發展基礎 公司收入主要分布保險、銀行公司收入主要分布保險、銀行和和企服三大企服三大領域。領域。2022 年公司在保險/銀行及其他金融/企服行業實現營收 4.21/4.04/4.16 億元，同比增長 5.47%/6.19%/0.63%(剔除 2021 年已出售子公司的收入，YoY 為 12.62%)。圖圖 18：公司三大行業收入情況公司三大行業收入情況（億元）（億元）資料來源：Wind，天風證券研究所 深耕保險行業二十余年，沉淀行業標準解決方案和個性化定制方案。深耕保險行業二十余年，沉淀行業標準解決方案和個性化定制方案。依托公司在保險領域的業務沉淀和對保險行業的創新能力，以

54、及在“大數據”、“區塊鏈”等技術領域的的積累，提供從銷售管理、客戶管理到全生態管理的解決方案。目前主要涵蓋代理人移動展業、團險詢報價、智能語音、微信展業、互聯網渠道接入平臺、智能風控、智能客服等場景應用方案。圖圖 19：公司保險領域解決方案公司保險領域解決方案 4.064.64.193.994.212.252.592.773.814.042.654.134.160246810121420182019202020212022保險行業銀行及其他金融行業企服行業 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 15 資料來源：公司官網，天風證券研究所 持續加強產品

55、化能力，加大對數據類業務的產品投入。持續加強產品化能力，加大對數據類業務的產品投入。除了在原有渠道類解決方案上保持優勢之外，公司基于金融行業對數據安全與處理性能的高要求，持續加大對數據類業務的產品投入，相繼發布了車險理賠反欺詐產品“磁石”、“新致網絡模型的大數據智能交易風險管理系統”、“大數據保險業務推薦服務系統”等產品。圖圖 20：“磁石”車險理賠反欺詐產品“磁石”車險理賠反欺詐產品 資料來源：新致云公眾號，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 16 公司公司在銀行領域在銀行領域主要集中向大型國有銀行和股份制銀行提供完善的解決方案

56、，主要集中向大型國有銀行和股份制銀行提供完善的解決方案，幫助其持續幫助其持續跟進監管要求和客戶管理要求。跟進監管要求和客戶管理要求?；谛轮萝浖︺y行業務場景的深刻理解和最佳實踐，以及在“人工智能”、“云計算”、“大數據”等領域的頂尖技術積累，在強調監管合規、注重多層級安全防擴的基礎上，為銀行客戶提供安全、合規、注重體驗的人性化服務，并在銀行領域成功積累了豐富的業務風控、展業營銷、智能客服等智慧辦公場景應用。圖圖 21：公司銀行領域解決方案公司銀行領域解決方案 資料來源：公司官網，天風證券研究所 在企服領域在企服領域公司公司集中于電信、汽車等優勢集中于電信、汽車等優勢賽道賽道?；谄髽I數字化的

57、總體建設目標，以及“云計算”、“SAAS 部署”等新興技術的發展，新致軟件在企服行業完成了智能化手段的革新。所有致力于辦公的企業服務，可以根據個性化要求進行定制和開放，全面實現平臺級管理，提升企業的經營能力，加強風險防范意識，降低企業管理成本。圖圖 22：公司企服解決方案公司企服解決方案 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 17 資料來源：公司官網，天風證券研究所 3.2.公司快速構建公司快速構建 AI 應用場景應用場景，初步打開保險智能營銷市場初步打開保險智能營銷市場 我們認為，相較于傳統流程思維推動的我們認為，相較于傳統流程思維推動的 AI

58、構建聚焦于既定業務，智能思維推動的構建聚焦于既定業務，智能思維推動的 AI 構建構建對數據、大模型和場景搭建提出需求，公司打造知識庫、大模型和機器人三大能力來應對對數據、大模型和場景搭建提出需求，公司打造知識庫、大模型和機器人三大能力來應對智能思維的需求。智能思維的需求。圖圖 23：知識庫知識庫+大模型大模型+機器人構建公司應對智能思維機器人構建公司應對智能思維的需求的需求 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 18 資料來源：公司產品發布會，天風證券研究所 3.2.1.具備具備大模型大模型+知識庫知識庫+機器人三大能力，公司完成機器人三大能力，公

59、司完成 AI 平臺的底層構建平臺的底層構建 大模型能力大模型能力構建構建保險行業數據模型。保險行業數據模型。公司通過構建從基礎云到 PaaS 云平臺支撐了所有業務產品的統一底座，提供了包括 DevOps（開發運維一體化）、微服務平臺、彈性計算平臺等，該平臺作為項目級技術底座已輸出到多家金融機構及大型企業。同時依托多年行業 know-how，公司將技術積累和研發成果與客戶的業務場景深度融合，行業屬性顯著增強，主要應用于保險行業的包括保險行業數據模型、異構大數據一站式處理技術等。表表 2：公司公司保險行業數據模型保險行業數據模型+異構大數據的一站式處理技術異構大數據的一站式處理技術 公司專有技術公

60、司專有技術 技術描述技術描述 保險行業數據模型 通過研究及整理國內保險業務流程和數據特征，研發出完備性、擴展性較高的（Nwetouch IDWM）保險行業數據模型，該模型在業務場景的覆蓋范圍、保險產品的覆蓋范圍、支持核心系統的種類以及管理數據量的上限等方面具有優勢，在保險行業數據倉庫、基礎數據平臺等實施項目中得到廣泛應用 異構大數據的一站式處理技術 NBD 是公司自主研發的工具型技術，主要應用于大數據解決方案中，實現金融機構底層數據的一致性，并克服了大數據應用環節（主要包括數據采集、數據加工、深度學習以及數據可視化等）的數據差和異性及處理復雜性，同時解決了底層應用中存在的技術障礙，并通過分布式

61、架構降低了數據處理成本。該技術廣泛應用于保險行業大模型系統解決方案該技術廣泛應用于保險行業大模型系統解決方案中且取得了顯著效果。中且取得了顯著效果。資料來源：公司公告，天風證券研究所 知識庫能力知識庫能力構建構建公司知識開放平臺：公司知識開放平臺：致力于將行業多源異構數據轉化為知識，以“知識+區塊鏈”的方式對數據資產確權從而解決用戶在使用過程中的安全、可信問題，通過構建行業超大知識圖譜，賦能企業機器人底層能力構建；超過超過 100W+節點，節點，公司知識庫實現公司知識庫實現多領域覆蓋。多領域覆蓋。公司知識庫涉及金融、醫療、政務等領域，且具備海量知識節點。以保險知識圖譜為例，能高效處理海量信息，

62、以保險專業知識為核心，結合保險業務和行業的通用知識，滿足保險行業多層次服務需求，主要應對保險業務場景豐富和產品復雜性的提高。此外公司還推出跨領域互聯的融合圖譜，能夠實現保險到醫療條款的跨行業融合。圖圖 24：公司知識庫涵蓋公司知識庫涵蓋 100W+節點，實現多領域覆蓋節點，實現多領域覆蓋 資料來源：公司官網，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 19 機器人能力機器人能力構建公司構建公司軟件機器人平臺軟件機器人平臺。公司致力于將企業級數據和生成式 AI 模型相結合，通過機器人平臺構建流程幫助企業快速構建機器人應用。智能認知智能認知機

63、器人基于機器人基于 LLM 的搜索模式，讓企業所有的知識數據用自然語言即可進行智能的搜索模式，讓企業所有的知識數據用自然語言即可進行智能搜索并實現自動分析。搜索并實現自動分析。面向企業場景的 AI 服務，智能認知機器人可應用于企業服務、智能客服、輔助銷售等場景，旨在幫助企業構建滿足自身業務訴求的對話機器人，從而減少企業人力成本或解決服務不及時的問題。表表 3：智能認知機器人面向企業多場景智能認知機器人面向企業多場景 AI 服務服務 適用場景適用場景 企業服務 企業人員以自然語言提出知識、數據需求，無需等待其他團隊或者數據專家，即可通過知識問答機器人直接產生知識數據及分析結果。更高效地處理非結構

64、化數據、創建數據可視化，以及進行數據歸納處理。智能客服 幫助客戶解決常見問題，提供產品購買、售后服務和支持，以企業自己的業務流程、場景作為響應基礎，提供令人深刻的對話能力，對于同一個問題，不同的提問方式均能得到準確的回答，為企業降本增效。輔助銷售 輔助銷售人員進行同類產品多款比對，解決客戶在產品簽單階段的購買疑問，通過產品不同維度數據解讀，提高營銷人員產品解讀專業性，減少與客戶溝通中的信息差和不信任的問題，提高營銷人員的成交率。資料來源：新致新知公眾號，天風證券研究所 智能培訓機器人智能培訓機器人借助借助 LLM實現銷售場景模擬，為企業業務人員營銷提供沉浸式聊天體驗。實現銷售場景模擬，為企業業

65、務人員營銷提供沉浸式聊天體驗。根據銷售、客戶等不同員工角色設計不同知識點，利用 LLM 大語言模型和企業級數據結合，打造“人機對練+實時指導+多維評分”的一站式培訓模式，擁有大量的場景化演練、人際互動對練，取代傳統低效、固化的培訓方式。表表 4：智能培訓機器人智能培訓機器人 適用場景適用場景 產品特性產品特性 新人培訓 企業招募新員工上崗培訓，新人需要快速掌握業務知識和銷售話術。零樣本客戶角色學習 借助大規模對話模型實現流暢且自然的多輪聊天，有效改善用戶的沉浸式聊天體驗。銷售培訓 模仿業務場景對話演練，幫助新人快速提升專業能力，進入工作狀態。例如：適用于商務談判、合同簽約、門店導購，產品線下推

66、廣等場景。人機對練 支持各種角色設定、問答和情景對話，基于限定的角色完成真實場景的模擬，支持上萬種銷售場景，真人形象風格、口唇同步發音、識別面部情緒反應以及臨場動作，實現真實化演繹場景，給予更真實的實訓體驗?？头嘤?客服崗前練習時間短，需要有更多練習的機會，提高對話術的熟練度。例如：電話客服、門店接待等場景。實時指導 每段話術可以進行“導師評價”，能夠及時指導，在實訓過程中及時地給出建議，成為員工實訓中成長的良師益友。多維評分 針對員工輸出的每段話術，進行多維度全方面考察員工親和力、表達溝通能力、話術邏輯等，避免違規用語等重大失誤，有利于員工發現自身不足并加以改進。資料來源：新致新知公眾號，

67、天風證券研究所 3.2.2.推出新致推出新致 AI 平臺平臺，應用端應用端初步以智能營銷為泛式打開后續空間初步以智能營銷為泛式打開后續空間 公司公司基于基于知識開放平臺知識開放平臺軟件機器人平臺推出新致軟件機器人平臺推出新致 AI 平臺。平臺。2023 年 3 月公司正式上線“Newtouch.AI-新致新知“平臺，其定位為借助大語言模型，快速創建 AI 應用場景，幫助 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 20 客戶輕松將企業數據與生成式 AI 模型連接，以實現快速準確的機器人應用場景。圖圖 25：新致新致 AI基于知識開放平臺和軟件機器人平臺的

68、發展架構基于知識開放平臺和軟件機器人平臺的發展架構 資料來源：新致新知公眾號，天風證券研究所 智能營銷場景下的智能營銷場景下的應用落地應用落地 推出保險比對產品，作為推出保險比對產品，作為保險營銷助手保險營銷助手賦能保險營銷行業賦能保險營銷行業。我們認為，準確觸達 C 端用戶群體是營銷行業長久的痛點，本質上或是中介在觸達方式和產品知識儲備上缺少過硬本領，無法打動客戶。公司產品瞄準該行業痛點，面向保險經紀人市場，支持經紀公司渠道全部產品比較，詳細對比條款中各項異同等。產品采用 SaaS 模式按照用戶規模分級收費，經紀人規模有望在疫情后實現快速反彈，因而公司產品有望充分受益于經紀人規模上升的帶動。

69、圖圖 26：公司公司保險比對產品保險比對產品 資料來源：數科金云公眾號，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 21 面向面向 B 端端保險經紀保險經紀公司培訓成本高且效率低下的難題公司培訓成本高且效率低下的難題，公司，公司落地銷售落地銷售對練對練機器人。機器人。其憑借零樣本客戶角色學習，借助大規模對話模型實現流暢且自然的多輪聊天，有效改善用戶的沉浸式陪練式聊天體驗。對練機器人采用 SaaS 模式，按照終端付費用戶進行分成，目前終端用戶之一為保險經紀人。我們認為，公司憑借在保險行業深耕多年的數據和客戶積累我們認為，公司憑借在保險行業深

70、耕多年的數據和客戶積累形成行業形成行業 know-how，疊加在疊加在保險模型保險模型+知識庫知識庫+機器人三大能力上的技術補足，隨著公司“新致機器人三大能力上的技術補足，隨著公司“新致 AI”平臺在保險智能”平臺在保險智能營銷場景實現應用落地之后，公司有望實現營銷場景實現應用落地之后，公司有望實現 AI 更多領域賦能打開廣闊應用空間，公司更多領域賦能打開廣闊應用空間，公司 AI+場景場景的增長極的增長極或將或將快速成型?？焖俪尚?。3.3.持續提升持續提升產品廣度產品廣度，實現，實現多多場景開拓場景開拓 公司公司旗下武漢新致醫衛推出國內首款醫療旗下武漢新致醫衛推出國內首款醫療 OpenHIS

71、解決方案解決方案，是國內首個真正開源、共，是國內首個真正開源、共享、合作的醫療軟件享、合作的醫療軟件。通過整合醫療全體系、全鏈條資源，提供全方位醫療服務的網絡平臺。OpenHIS 采用大型 web 動態應用技術的架構，做到業務的涵蓋范圍包括醫生、醫療機構、患者、醫保、健康管理、云藥房等一系列環節。目前新致 OpenHIS 已經與多家三家醫院/二甲醫院合作部署，一同針對產品展開開源化路徑模塊的檢測和認證。OpenHIS 相較市面上同類別產品具備持續更新、快速部署和靈活配備等優勢，解決了全國各地醫療機構研發困難、產品同質化和資金不足等問題。圖圖 27：公司公司 OpenHIS 旨在通過底層技術開源

72、解決中小醫療機構信息化難以落地問題，助力中國普惠醫旨在通過底層技術開源解決中小醫療機構信息化難以落地問題，助力中國普惠醫療數字化療數字化 資料來源：新致云公眾號，天風證券研究所 隨著車企數字化轉型對于營銷系統不斷提出新的要求，隨著車企數字化轉型對于營銷系統不斷提出新的要求，公司公司持續持續加大對汽車營銷系統的加大對汽車營銷系統的研研發發投入。投入。公司當前在研技術包括新致全場景汽車試駕平臺和新致汽車營銷管理平臺，汽車試駕平臺已經完成了移動端首頁、試駕、預約等功能的需求分析、需求確認及系統相關設計、建模等；營銷管理平臺完成了代辦管理、線索管理、機會管理、客戶報價等功能的需求分析、需求確認及系統相

73、關設計、建模等。表表 5：公司在研汽車營銷系統公司在研汽車營銷系統 項目名稱項目名稱 階段性成果階段性成果 技術水平技術水平 應用前景應用前景 新致全場景汽車試駕平臺 借助數字化工具將傳統營銷方式的各個階段進行升級，利用數據反饋、監測等方式對營銷活動進行調控，將內部用戶數據、購車、用車和汽車網聯數據與外部媒體側、市場行業數據和其他第三方數據沉淀到車企的數據中臺，從而將數據分析結果反哺在營銷的各個階段，幫助廠商實現觸達-銷售-留存全流程數據驅動。國內行業領先 有望為汽車行業的智能化發展注入新的動力，為用戶提供便捷、高效、個性化的試乘試駕服務，推動整個汽車產業的健康、長足發展。新致汽車營銷管理運營

74、車聯網技術優化汽車銷售和服務的流程，將汽車品國內行業包含車聯網技術的普及將加速 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 22 平臺 牌商，經銷商，服務商和購車客戶緊密結合多策共管、多措共施，從而實現整個汽車銷售和服務生態系統的智能化和數字化升級，提高客戶體驗和忠誠度。領先 汽車營銷平臺的發展，借助數據分析提升廣告投放和營銷效果，全渠道營銷將進一步發展，提供在線上和線下銷售服務，具有廣闊市場前景。資料來源：公司公告，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 23 4.盈利預測與估值盈利預測與估值

75、 4.1.盈利預測盈利預測 傳統業務收入：傳統業務收入：2022 年公司存量業務收入 13.15 億元，同增下滑至 2.57%，主要原因是受到疫情等不利因素影響導致人員無法入場和項目交付延期，2023 年隨著疫情等不利因素消退，疊加公司產品化能力加強相繼推出適配行業的新產品，預計公司 2023-2025 實現營收17.1/21.4/26.5 億元，同比增長 30%/26.1%/30%。AI-SaaS 收入：收入：AI-SaaS 業務屬于公司新增業務板塊，采用初期發放免費試用賬戶拓客后逐步轉化為付費用戶的策略。該業務面向保險營銷市場，截止 2022 H1 保險經紀人規模大約在 500 萬人，產品

76、單價橫向對比其他 To C 產品，我們按照公司一步步打開市場的節奏測算公司 AI-SaaS 業務收入規模，預計 2023-2025 年公司 AI-SaaS 業務實現營收0.3/2.18/3.5 億元，對應增長率為 625%/61%。表表 6：公司業務收入情況公司業務收入情況（億元）（億元）2022 2023E 2024E 2025E 存量業務收入 13.15 17.1 21.4 26.5 YOY 2.57%30.0%26.1%30.0%AI-SaaS 收入 0.3 2.176 3.5 YOY 625%61%合計收入 13.2 17.4 23.6 30.0 YOY 2.57%32.28%35.7

77、2%27.15%資料來源：Wind，天風證券研究所 4.2.估值假設估值假設 本報告采用分部估值 傳統行業：傳統行業：對該部分采用 PE 估值方法，我們測算 2024 年公司傳統業務實現歸母凈利潤1.72 億元，參照可比公司估值，基于 2024 年 30 x PE，對應目標市值 51.46 億元。表表 7：可比公司估值可比公司估值 股票代碼股票代碼 公司名稱公司名稱 PE(截至截至 2023/7/6)2023E 2024E 2025E 600570.SH 恒生電子 44.69 35.92 29.47 603383.SH 頂點軟件 40.24 30.13 22.94 603927.SH 中科軟

78、27.25 21.91 17.99 平均值 37.39 29.32 23.47 資料來源：Wind，天風證券研究所（可比公司數據為 Wind 一致預期）AI+SaaS 收入：收入：對該部分采用 PS 估值方法，我們測算得到 2024 年公司 AI+SaaS 領域實現營收 2.18 億元，參照可比公司估值，基于 2024 年 15x PS，對應目標市值 32.64 億元。表表 8：可比公司估值可比公司估值 股票代碼股票代碼 公司名稱公司名稱 PS(截至截至 2023/7/6)2023E 2024E 2025E 300229.SZ 拓爾思 15.72 12.26 9.74 300033.SZ 同花

79、順 20.31 16.83 14.08 688365.SH 光云科技 10.14 8.55 7.43 平均值 15.39 12.55 10.42 資料來源：Wind，天風證券研究所（可比公司數據為 Wind 一致預期）公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 24 綜上，根據公司各方面估值，給予公司目標市值 84 億元，對應目標價 35.23 元，首次覆蓋，予以“買入”評級。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 25 5.風險提示風險提示 行業增長不及預期：行業增長不及預期：公司業務主要面向金融機構 IT

80、建設投入，若未來金融行業 IT 系統建設集中進入維護期，IT 投入下滑對公司營收產生不利影響。技術迭代風險：技術迭代風險：政策監管和市場競爭推動行業信息系統建設的根本需求，需求再推動技術不斷進步，軟件服務商需要不斷調整研發方向保持研發投入，若技術升級迭代失敗會對公司經營產生不利影響。預測具有一定主觀性：預測具有一定主觀性：所有相關預測具有一定的主觀性。公司流通市值較小，可能存在股價波動風險。公司流通市值較小，可能存在股價波動風險。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 26 財務預測摘要財務預測摘要 資產資產負債表負債表(百萬元百萬元)2021 20

81、22 2023E 2024E 2025E 利潤利潤表表(百萬元百萬元)2021 2022 2023E 2024E 2025E 貨幣資金 487.69 618.39 760.47 0.00 1,171.79 營業收入營業收入 1,282.48 1,315.42 1,740.00 2,361.59 3,002.79 應收票據及應收賬款 830.44 953.47 365.13 1,066.60 207.72 營業成本 877.17 1,051.81 1,224.96 1,469.28 1,633.18 預付賬款 0.99 1.25 2.57 1.36 2.95 營業稅金及附加 7.70 8.04

82、10.63 14.43 18.35 存貨 235.22 303.25 183.37 366.06 192.77 銷售費用 80.70 80.00 100.53 163.74 229.01 其他 237.25 150.48 165.15 180.55 177.19 管理費用 99.95 81.13 96.59 157.31 190.02 流動資產合計流動資產合計 1,791.59 2,026.85 1,476.68 1,614.57 1,752.42 研發費用 121.29 123.92 155.72 295.88 526.70 長期股權投資 2.04 27.35 27.35 27.35 27.

83、35 財務費用 20.92 22.63 7.83 3.06 1.47 固定資產 75.57 94.28 84.51 74.75 64.98 資產/信用減值損失(13.34)(28.48)(17.34)(19.72)(21.85)在建工程 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 公允價值變動收益 0.14 1.35 5.23(2.62)0.00 無形資產 29.12 54.92 41.34 27.76 14.18 投資凈收益 90.90 3.72 4.00 5.00 4.24 其他 94.14 176.82 126.66 133.01 143.73 其他(171.80)30.46 0.

84、00 0.00(0.00)非流動資產合計非流動資產合計 200.88 353.36 279.85 262.86 250.24 營業利潤營業利潤 168.85(59.17)135.62 240.55 386.45 資產總計資產總計 1,992.47 2,380.20 1,756.53 1,877.43 2,002.66 營業外收入 0.73 0.69 0.69 0.71 0.70 短期借款 448.89 409.26 0.00 193.74 0.00 營業外支出 2.17 0.26 1.34 1.26 0.95 應付票據及應付賬款 6.54 30.82 10.16 36.02 18.63 利潤總

85、額利潤總額 167.42(58.74)134.98 240.00 386.19 其他 200.59 174.38 214.68 217.08 233.97 所得稅 22.46(13.33)7.42 13.20 23.17 流動負債合計流動負債合計 656.02 614.46 224.83 446.85 252.61 凈利潤凈利潤 144.96(45.41)127.56 226.80 363.02 長期借款 36.79 15.71 0.00 0.00 0.00 少數股東損益 3.74 6.53 3.19 6.80 12.71 應付債券 0.00 290.35 290.35 0.00 0.00 歸

86、屬于母公司凈利潤歸屬于母公司凈利潤 141.22(51.94)124.37 220.00 350.32 其他 4.00 19.61 9.58 11.06 13.42 每股收益（元）0.59(0.22)0.52 0.92 1.47 非流動負債合計非流動負債合計 40.79 325.66 299.93 11.06 13.42 負債合計負債合計 708.34 961.07 524.76 457.91 266.02 少數股東權益 127.58 146.97 149.50 155.13 166.23 主要財務比率主要財務比率 2021 2022 2023E 2024E 2025E 股本 182.02 2

87、38.72 171.28 171.28 171.28 成長能力成長能力 資本公積 537.05 501.51 468.36 468.36 468.36 營業收入 19.38%2.57%32.28%35.72%27.15%留存收益 439.66 344.03 442.63 624.75 930.76 營業利潤 84.89%-135.04%-329.21%77.37%60.65%其他(2.18)187.90 0.00 0.00(0.00)歸屬于母公司凈利潤 73.04%-136.78%-339.45%76.89%59.24%股東權益合計股東權益合計 1,284.13 1,419.13 1,231.

88、77 1,419.52 1,736.64 獲利能力獲利能力 負債和股東權益總計負債和股東權益總計 1,992.47 2,380.20 1,756.53 1,877.43 2,002.66 毛利率 31.60%20.04%29.60%37.78%45.61%凈利率 11.01%-3.95%7.15%9.32%11.67%ROE 12.21%-4.08%11.49%17.40%22.31%ROIC 18.60%-2.62%10.44%39.67%25.50%現金流量表現金流量表(百萬元百萬元)2021 2022 2023E 2024E 2025E 償債能力償債能力 凈利潤 144.96(45.41

89、)124.37 220.00 350.32 資產負債率 35.55%40.38%29.87%24.39%13.28%折舊攤銷 25.79 22.33 23.34 23.34 23.34 凈負債率 0.61%7.62%-37.59%14.31%-66.94%財務費用 25.12 26.66 7.83 3.06 1.47 流動比率 2.68 3.19 6.57 3.61 6.94 投資損失(90.90)(3.72)(4.00)(5.00)(4.24)速動比率 2.33 2.71 5.75 2.79 6.17 營運資金變動(162.26)(214.53)744.95(879.31)1,023.34

90、營運能力營運能力 其它 46.68 86.62 8.42 4.19 12.71 應收賬款周轉率 1.67 1.47 2.64 3.30 4.71 經營活動現金流經營活動現金流(10.61)(128.05)904.92(633.72)1,406.94 存貨周轉率 5.93 4.89 7.15 8.60 10.75 資本支出 2.93 85.12 10.03(1.48)(2.35)總資產周轉率 0.64 0.60 0.84 1.30 1.55 長期投資(2.57)25.30 0.00 0.00 0.00 每股指標（元）每股指標（元）其他(124.90)(187.00)(20.94)11.11 8.

91、48 每股收益 0.59-0.22 0.52 0.92 1.47 投資活動現金流投資活動現金流(124.54)(76.57)(10.91)9.62 6.13 每股經營現金流-0.04-0.54 3.79-2.65 5.89 債權融資(169.12)208.38(437.01)(97.32)(195.38)每股凈資產 4.84 5.33 6.32 7.38 9.17 股權融資(51.69)211.23(314.92)(39.05)(45.91)估值比率估值比率 其他(12.22)(83.19)0.00 0.00 0.00 市盈率 35.93-97.70 40.80 23.07 14.49 籌資活

92、動現金流籌資活動現金流(233.03)336.42(751.93)(136.37)(241.28)市凈率 4.39 3.99 3.36 2.88 2.32 匯率變動影響 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 EV/EBITDA 9.87 19.09 16.89 13.19 5.61 現金凈增加額現金凈增加額(368.18)131.80 142.07(760.47)1,171.79 EV/EBIT 10.56 22.69 19.31 14.36 5.93 資料來源：公司公告，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 27 分析

93、師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本

94、報告是機密的，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律

95、責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報

96、告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。投資評級聲明投資評級聲明 類別類別 說明說明 評級評級 體系體系 股票投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 行業投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 買入 預期股價相對收益 20%以上 增持 預期股價相對收益 10%-20%持有 預期股價相對收益-10%-10%賣出 預期股價

97、相對收益-10%以下 強于大市 預期行業指數漲幅 5%以上 中性 預期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市 預期行業指數漲幅-5%以下 天風天風證券研究證券研究 北京北京 ?？诤？?上海上海 深圳深圳 北京市西城區佟麟閣路 36 號 郵編：100031 郵箱： 海南省?？谑忻捞m區國興大道 3 號互聯網金融大廈 A 棟 23 層 2301 房 郵編：570102 電話：(0898)-65365390 郵箱： 上海市虹口區北外灘國際 客運中心 6 號樓 4 層 郵編：200086 電話：(8621)-65055515 傳真：(8621)-61069806 郵箱： 深圳市福田區益田路 5033 號 平安金融中心 71 樓 郵編：518000 電話：(86755)-23915663 傳真：(86755)-82571995 郵箱：