公司战略与市场转型 - 公司连续六年参与进博会，并在第八届进博会期间展示其出海全链路解决方案，与上海自贸区临港新片区管委会、跨境数据科技公司及上海外服集团达成战略合作[2] - 公司首次面向中国个人消费者推出C端产品“龙易查”，将服务大型企业的数据能力转变为大众可用的商业尽调查询工具，被视为在中国市场从B2B向B2C延伸的关键转型[2] - 战略调整旨在降低数据使用门槛，通过C端个人用户的关注增强在B端的影响力，并借助AI技术挖掘数据价值以赋能决策[3] - 公司业务焦点在于与自身业务相关的领域，从信用服务拓展至不同场景下的数据应用，中国大型企业在数据利用方面仍有巨大潜力[10] 产品特点与竞争优势 - C端产品“龙易查”采用全球数据方法论，结合全球数据库与中国研发力量，与其他基于国内工商数据的查询工具形成差异化[4] - 产品拥有付款数据等独特维度数据，能捕捉企业30天以上的付款记录并反映在企业评分上，直观揭示企业外部付款情况及财务风险[4] - 公司拥有全球企业数据编码系统，为每家企业赋予唯一身份识别号码，解决了企业唯一性识别问题，即使在重名情况下也能准确区分[5] - 公司差异化在于将数据技术、场景知识结合形成解决方案，而非单纯提供数据或咨询服务[6] 技术应用与创新 - 公司应用AI技术，从生成式AI发展为代理化人工智能，使智能体能够规划任务并执行理解，标志着数据行业的根本性变革[8] - AI技术降低了数据使用门槛，公司正努力将整个数据集转化为AI智能体可利用的状态，设想由具有不同专业能力的智能体完成全自动工作流程[8] - AI创新被视为逐步解决问题的过程，首先专注于现有数据流和工作流的优化，而非彻底颠覆[9] - 公司正基于人工智能、具身智能、低空经济、车载智能等领域进行深度数据与需求挖掘以提供服务[11] 数据安全与合规 - 作为中国首家外资企业征信机构，公司核心数据库已获得公安部等保三级认证，实行数据分级、分类的安全保障[7] - 公司是海南省首家获得国家网信办批准进行数据跨境流通的企业，致力于在中国的监管要求下管理数据全链路生命周期[7] - 数据使用有特定授权范围、区域和时间限制，以避免随意转发和滥用，在AI智能体时代更要求严格的数据授权和安全措施[7]

公司起源与核心理念 - 1960年由麻省理工政治学家艾蒂尔·德·索拉·普尔等人创立，信奉"只要数据够多，人类行为就能被预测"[2] - 公司被称为"硅谷的祖父"，最早提出"用模型预测人心"的口号[2] 政治预测业务 - 首个客户为肯尼迪竞选团队，通过分析十万份民调问卷建立美国最大政治数据库[3] - 将选民划分为480个"心理单元"，选举议题划为50种变量，使用IBM 704计算机处理数据[3] - 1960年8月提交报告建议肯尼迪聚焦经济议题，谨慎处理宗教身份，最终预测结果与实际选举结果高度吻合（预测49.7%对49.5%，实际基本一致）[4] - 此次成功使公司尝试将政治模拟扩展至社会预测领域[4] 商业化尝试与困境 - 推出Media-Mix程序模拟三千名虚拟消费者，预测广告效果，客户包括雀巢、柯达、联合利华等大公司[5] - 面临广告公司内部数据科学部门竞争，模型被批评过于学术化、费用昂贵且运行缓慢（一次模拟需数天）[6] - 客户续约率低导致资金链紧张，1963年欠下数十万美元债务，濒临解散[6] 政府合作项目 - 1966年获得ARPA拨款，为越南战争建立"心理战数据模型"，通过问卷调查量化"民心"[7] - 问卷未匿名导致受访者遭迫害，1967年被ARPA认定"无科学价值"[8] - 1967年预测美国种族骚乱成功（准确预测罗切斯特市7月23日晚11点爆发暴动），获得克纳委员会22万美元合同[9] - 后续报告被批评数据粗陋，最终被委员会认定为"无任何研究价值"[10] 破产与行业反思 - 1970年8月26日宣布破产，账上资金不足500美元，直接原因为名誉扫地和资金链断裂[11] - 越战项目遭学界抵制，被批"把学术当作战争武器"，政府合约全部终止[11] - 行业反思指出模型无法解决社会复杂性问题，过度崇拜技术理性被称为"冷战神话"[12] 现代行业类比与风险 - 当前AI投资热潮与Simulmatics时期相似，如量化基金宣称用AI战胜市场，科技公司用算法预测消费者[12][13] - 2008年金融危机中高斯模型打包CDO失败，2022年AI情绪交易模型因无法识别真实市场恐慌而集体失灵[13][14] - 算法可识别文字但无法感知情绪温度，人类社会非线性特征（贪婪、恐惧等）无法被完全量化[15][16]

国家数据基础设施建设进展 - 国家数据基础设施建设已实现良好开局，首批先行先试取得积极成效 [1] - 已建设北京、南京等18个城市数据基础设施节点 [1] - 孵化业务场景超过100个，汇聚各类主体超过3900家，对外提供数据产品超过13000个 [1] 发展目标与规划 - 目标为2026年底前广泛开展试点试验，2028年底前实现全国大中型城市基本覆盖，2029年底前基本建成国家数据基础设施主体结构 [1] - 下一步将继续抓好先行先试，探索设施建设最优路径，第二批先行先试是第一批的延续和深化 [2] 关键运营数据 - 截至9月底，全国已建设高质量数据集总体量超过500PB [1] - 7个数据标注基地引进和培育标注企业362家，标注从业人员达8.5万人，带动数据标注相关产值163亿元 [1] - 我国日均Token消耗量已突破40万亿，与2024年初相比增长超过400倍 [1]

政策核心与总体要求 - 国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，提出打造一批新领域新赛道应用场景 [1] - 场景是连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁，旨在推动科技创新和产业创新融合发展 [1] - 总体目标是充分发挥超大规模市场和丰富应用场景优势，支持建设综合性重大场景、行业领域集成式场景及高价值小切口场景，形成"技术突破-场景验证-产业应用-体系升级"的发展路径 [1] 重点领域场景培育方向 - 政策聚焦五大方面，提出22类场景培育和开放重点领域 [2] - 数字经济领域将深入挖掘数据要素潜能，支持数据分析挖掘、流通使用、安全防护等领域技术创新，并探索元宇宙、虚拟现实、智能算力、机器人等在办公、社交、消费、娱乐等领域的应用 [2] - 人工智能领域将加强关键核心技术攻关和推广应用，加快高价值应用场景培育和开放 [2] - 制造业领域将聚焦智能制造、绿色制造、服务型制造等核心技术应用，创新柔性生产线、智能工厂、绿色工厂、高标准数字园区、零碳园区等应用场景，并支持重点企业向自主基础软件、工业软件开放场景，遴选培育工业领域垂直大模型典型应用场景 [3] - 交通运输领域将推动新技术应用，创新智能交通管理、车联网、智能调度等应用场景，优化城市交通结构，开拓国际航班空运过境货物转运应用场景 [3] 制度保障与要素配置 - 政策明确协同推进市场准入环境优化、场景培育和开放、要素创新配置，强化促进新质生产力发展的制度供给 [3] - 将探索创新空天、深海、频谱轨道等新型要素市场化配置方式，发挥技术、数据、人才、资本等要素支撑作用 [3] - 鼓励各类金融机构立足自身职能定位做好金融服务 [3]

国家数据要素综合试验区建设进展 - 北京市大数据平台已汇聚高频高需求数据超8200亿条，累计共享数据超2.9万亿条，提供数据服务55亿次 [1][3] - 北京IPv6综合发展指数保持全国第一，算力互联互通平台接入48家服务商，算力汇聚总量超6万P，覆盖京津冀蒙等区域 [2] - 金融数据专区累计为80多万家市场主体提供数据服务超5亿次，正在加快建设气象、时空等新一批公共数据专区 [3] 数据要素市场化改革路径 - 试验区建设采用“243”框架，即夯实数据和基础设施两大基础，打通供给、流通、应用和安全四个环节，构筑技术创新、要素服务和产业发展三大体系 [2] - 计划到2027年率先完成试点任务，到2029年实现数据要素顺畅流动高效配置，使其成为城市竞争新优势 [1] - 今年以来已出台公共数据资源开发利用、数据跨境流动便利化等政策，并将加快制定公共数据登记、政务数据共享等制度，推进综合性立法 [2] 数据应用与产业发展 - 2024年前三季度北京数字经济增加值增速达9%，深化“数据要素×”行动以挖掘各行业数据价值 [3] - 围绕工业制造、商贸流通、医疗健康、教育教学等重点领域打造高质量数据集，加强供需对接以助力人工智能创新应用 [3] - 2025年北京分赛吸引1173家市场主体参与，并在多个核心区域打造智慧城市综合应用示范 [3]

会议概况 - 国家数据局于11月4日上午召开数据领域民营企业座谈会 [1] - 会议由国家数据局党组书记、局长刘烈宏主持 [1] - 共有10家民营企业负责人参会并发言 [1] 参会企业 - 参会企业包括大全集团、南京爱福路汽车科技、企查查、深圳华大基因、智元创新、飞友科技、高德云图科技、忽米科技、视联动力、万达信息 [1] 政策导向 - 国家数据局希望民营企业认真贯彻落实党的二十届四中全会精神 [1] - 鼓励民营企业坚定信心、把握机遇，在深入推进数字中国建设方面发挥更大作用 [1] - 国家数据局将认真研究企业提出的意见建议，持续加强沟通交流 [1] - 国家数据局计划出台针对性政策措施，为民营企业发展创造良好的数据政策环境 [1]

北京数据要素综合试验区建设规划 - 核心目标为到2027年率先完成国家数据要素综合试验区试点任务，到2029年使数据要素成为城市竞争新优势 [1] - 建设任务包括统筹数据发展和安全，建设国家数据管理中心、国家数据资源中心、国家数据流通交易中心 [1] - 打造国家数据科技创新策源地和发展高地 [1] 公共数据供给与利用 - 依法推动政务数据应共享尽共享，促进市级数据下沉和基层数据反哺 [1] - 探索政企合作开展开放平台基础设施建设运营，提升数据产品开发效率和价值转化能力 [1] - 依托北京市大数据平台汇聚高频高需求数据超8200亿条，共享数据超2.9万亿条，提供数据服务55亿次 [2] - 金融公共数据专区累计为80多万家市场主体提供数据服务超5亿次，正加快建设气象、时空等新一批公共数据专区 [2] 数据跨境流动措施 - 推动中国(北京)自由贸易试验区数据出境负面清单制度落地，持续拓展负面清单覆盖领域 [2] - 构建数据跨境便利化服务体系，提升数据跨境服务中心和数据出境“绿色通道”服务能级 [2] - 引导有跨境合作需求的数据平台开展对接，促进数据跨境双向流动 [2]

公司业务与战略 - 公司在创业20周年之际举办"每日进化·AI共创会" [1] - 公司董事长方毅透露，去年88%的营收来自数据智能业务 [1] 运营数据规模 - 公司业务覆盖超过10亿终端设备 [1] - 公司每日处理的数据量超过65TB [1]

进博会规模与全球参与度 - 第八届进博会展览面积超过43万平方米，参展企业在去年3496家的基础上新增600余家，总数创历史新高[2] - 共有155个国家、地区和国际组织参与，非洲企业参展数量同比增长80%[2] 中国开放指数表现 - 2024年中国开放指数同比上升0.5%，2008年以来和2019年以来分别上升12.44%和1.44%，在主要经济体中均位列第一[2] 跨国公司产品创新与市场策略 - 瑞士艾可爱尔在进博会全球首发搭载仿生科技的Atem X珐琅臻彩系列空气净化器，产品设计融合中国传统文化元素[3] - 葡萄牙品牌茉汰在进博会进行绿色天然系列全球首发，覆盖衣物清洁、浴室除垢与厨房去油三大高频家庭清洁场景，并通过香氛投票让观众参与新品研发[3][4] - 茉汰连续8年参展进博会，计划在“十五五”时期将更多环保、安全的清洁产品引入中国市场[4] - 本届进博会将展示461项新产品、新技术、新服务[4] 供应链与零售数字化 - 麦德龙借助中国强大的供应链基础设施和本地合作伙伴，保障国内供应链高效运作[5] - 麦德龙首次设置可持续采购专区，展示可追溯全链路信息的商品，并在其App上线麦咨达追溯新功能，实现“追溯-复购”闭环操作[6] 外资企业在中国的发展与人才战略 - 美国邓白氏公司获得增值电信业务扩大对外开放试点批复后，在几个月内推出首款手机端全球企业数据查询产品“龙易查”[7] - 外资企业关注中国年轻消费者对新事物的探索好奇心及健康关注，并重视中国既掌握科技知识又了解市场规律的复合型人才资源[8] - 首届中澳酿酒师人才交流项目在进博会期间举办结业仪式，旨在培育未来酿酒人才并促进跨文化交流[8]

公司商业模式与财务表现 - 公司主营业务为“数据即服务”（DaaS），通过对数百个官方渠道的公开信息进行采集、清洗、整合，形成标准化产品 [9] - 收入主要来自个人用户（C端）会员服务和企业用户（B端）专业版与数据接口服务，其中C端业务近三年收入占比均超过75% [9] - 2025年上半年公司主营业务毛利率高达90.73%，接近贵州茅台同期的91.30% [4] - 2022年至2024年，公司营收从5.18亿元增长至7.08亿元，净利润从1.90亿元跃升至3.17亿元，净利率高达44.7% [18] - 截至2025年6月30日，公司货币资金为1.21亿元，交易性金融资产15.95亿元，现金储备总计超过17亿元 [6] 用户基础与付费情况 - 公司C端VIP会员年费为388元，连续包年价为358元，另提供年费1800元的SVIP服务 [12] - 2025年上半年付费用户数量为54.83万，2024年全年付费用户为104.80万，截至2025年6月末累计注册用户已突破1.5亿 [12] - 付费用户主要为律师、金融从业者、企业高管等专业人群，其需求具有刚性 [16] - 2024年会员续费率为56.55%，老客户贡献付费金额的56.75% [19] 增长挑战与竞争态势 - 用户增长呈现放缓趋势，2023年新增用户2726.69万，2024年新增用户2372.33万，较2023年减少354.36万 [19] - 面临天眼查、爱企查、启信宝等商业模式相似的平台竞争 [20] - 公司计划通过AI技术升级应对挑战，已推出“知彼阿尔法”商查大模型，并计划将募集资金中的约10亿元投入产品升级，5亿元用于AI研发 [24][26] 运营风险与合规问题 - 公司在黑猫投诉平台上的投诉总量达2600余条，涉及“页面诱导消费”、“未经授权扣费”、“退款渠道不畅”等问题 [28] - 平台数据准确性存在偶发问题，例如曾出现涉案金额显示误差的情况 [30] - 公司累计涉及法律诉讼415起，其中280起为司法案件，案件类型多集中于名誉权纠纷、网络侵权责任纠纷 [31] - 2025年10月9日，公司因“违反征信业务管理规定”被中国人民银行江苏省分行处以1万元罚款 [31]