数字化战略与科技布局 - 公司以"六个必须坚持"为指导构建"云-网-端"数字化基础设施 将保险服务延伸至云端[1] - 2012年起与清华大学合作研究信息化三特征 逐步探索数字国寿建设路径[2] - 采用"大后台+小前端"科技规划 建成行业首个安全绿色弹性混合云[2] - 私有云采用两地三中心架构 对接华为云、阿里云等公有云实现降本增效[2] - 网络架构升级为扁平化直连模式 连接上万个网点、数十万台设备、数十万销售队伍和数亿客户[3] - 通过数字化平台实现社交化线上化应用 支持移动办公和便捷服务[3] 技术实施与数据价值 - 科技团队采用产品负责制 孵化智能理赔、空中客服等爆款服务项目[5] - 以3个月为单元迭代开发 9个月完成核心数据库国产化迁移改造[5] - 坚持开放技术路线 聚焦数据价值创造而非技术本身[6] - 建立完善数据管理机制 保证数据实时性、一致性和准确性[6] - 通过ECC企业总控中心横向统筹协调科技产品[7] - 构建数据中台能力 实现医保商保数据直连和门诊理赔秒级结算[8] 数字化服务平台 - 构建以客户为中心的EAC平台化商业模式 线上线下一体化[9] - 寿险APP月活跃用户超1100万 整体赔付时效缩短至0.34天[10] - 空中客服覆盖28项保全服务 解决柜面50%问题 连接2600+网点 2024年累计服务180万人[11] - 学生险理赔实现当天到账 最快赔付仅需3分钟[11] - 投保双录智慧服务体系实现新单承保最快2分28秒[12] 数字化生态建设 - 联合地方政府打造"保险+健康"平台 实现"小病不出村、理赔在家办"[10] - 与医院合作推出"保险+诊疗"服务 理赔直接抵扣医疗费[10] - 形成事前预防、事中服务、事后保障的全生命周期服务生态[10] - 机房运维获国际M&O认证 混合云项目获金融创新特等奖[12] - 数据管理能力获国家DCMM最高等级5级认证[12] - 研发体系通过CMMI5级认证 达到最高成熟度等级[12]

核心观点 - 公司通过构建"云-网-端"数字化基础设施实现保险服务从物理网点向云端延伸 重新定义金融服务时空边界 [1] - 公司以科技为第一生产力 聚焦数据价值创造 构建全链条全场景数字化生态 [1] - 数字化变革核心是让保险更懂人 为行业数字化转型提供实践范本 [10] 数字化基础设施布局 - 2012年起与清华大学合作研究信息化三原特征（处理、传递、交付）作为数字化建设基础 [2] - 建成安全绿色弹性混合云 私有云由两地三中心构成 同时对接华为云、阿里云等公有云实现降本增效 [2] - 采用扁平化直连网络模式 连接上万个网点、数十万台电子设备和数十万销售队伍 覆盖数亿客户 [3] - 通过数字化平台实现社交化线上化应用 支持移动办公和线上协同 [3] 科技组织与运作机制 - 采用产品负责制组建科技"特种部队" 孵化智能理赔、空中客服等爆款服务 [4] - 以众智、敏捷、迭代为行动准则 通过3个月为单元的迭代模式完成核心数据库国产化迁移 [4] - 坚持开放技术路线 建立完善数据管理机制保证数据实时性、一致性和准确性 [5] - 通过企业总控中心横向协调科技产品 形成按需调整的灵活组织架构 [6] 数字化平台与服务创新 - 平台化模式构建信息体系 将复杂系统解构为标准业务组件 实现随时组装应用功能 [7] - 数据中台实现医保商保直连 门诊理赔达"秒级结算" 反洗钱监测和智能核保形成行业样本 [7] - 构建以客户为中心的EAC模式 通过寿险APP（月活超1100万）和企业微信拓展服务边界 [8][9] - 打造"线上+线下"服务闭环 联合政府打造"保险+健康"平台 与医院合作推出"保险+诊疗"服务 [8] 数字化服务成效 - 构建全渠道数字化服务体系 整体赔付时效缩短至0.34天 [9] - "空中客服"覆盖28项保全服务 解决柜面50%问题 连接2600多个网点 2024年累计服务180万人 [9] - 智能理赔最快3分钟完成赔付 学生险理赔当天到账解决偏远地区服务痛点 [9][10] - 实现从"事后赔付"到"事前预防、事中服务、事后保障"的全生命周期服务升级 [8]

业务发展策略 - 公司高度重视研发创新 下半年将持续加大对5G、大保险、大健康、AI智算等方面投入 坚持数字化、智能化方向[1] - 公司通过持续技术创新、加快业务转型与升级、加大引进优秀人才力度三方面提升核心竞争力[1] - 公司将通过加大技术创新与研发投入、完善营销网络体系、扩大合作伙伴生态圈等措施推进主业发展[2] 保险业务规划 - 公司拥有全牌照行业解决方案能力 未来将积极输出场景化保险产品与服务[2] - 重点项目包括投保车辆事故出行保障、赋能保险公司及机构的保险商城与智能理赔项目 均在有序推进[2] - 公司依托股东影响力适时进入新业务领域 聚焦数字化转型与新业务开拓[2] 资本配置与股东回报 - 投资者质疑公司将长期耐心资本用于购买银行理财产品 建议加强科技研发创新[1] - 公司回应将不断优化分红方案 重视投资者合理回报[2] 经营挑战与应对 - 公司坦言面临业务升级或转型不达预期、市场竞争致毛利率波动、创新不及预期等难点[2] - 公司正通过业务降本增效、管理能力提升等多种措施应对挑战[2]

核心观点 - 公司以数字化基础设施和科技创新为核心 构建覆盖云-网-端的服务体系 重新定义金融服务时空边界 [1] - 公司通过数据价值创造和全链条数字化生态 实现保险服务从物理网点向云端延伸 [1] - 数字化技术深度赋能业务 实现事前预防、事中服务、事后保障的全生命周期护航 [13] 科技战略布局 - 前瞻性规划大后台+小前端科技布局 支撑亿级客户服务需求 [3] - 私有云采用两地三中心架构 同时对接华为云、阿里云等公有云实现降本增效 [3] - 建成扁平化直连网络 连接上万个网点、数十万台电子设备和数十万销售队伍 [6] - 通过数字化平台实现社交化、线上化应用 打通内外部连接通道 [6] 数据管理与技术应用 - 建立完善数据管理机制 保证数据实时性、一致性和准确性 [9] - 采用3个月为单元的迭代工作法 9个月完成核心数据库国产化迁移 [8] - 不强制统一技术路线 聚焦数据价值创造而非技术本身 [9] - 通过企业总控中心横向协调科技产品 形成灵活组织架构 [10] 数字化服务平台 - 寿险APP月活跃用户超1100万 构建全渠道数字化服务体系 [14] - 医保商保数据直连实现门诊理赔秒级结算 整体赔付时效缩短至0.34天 [12][14] - 空中客服覆盖28项保全服务 连接2600+柜面网点 2024年累计服务180万人 [14] - 部分案件实现全程智能化处理 最快3分钟完成赔付 [14] 创新服务模式 - 构建以客户为中心的EAC模式 形成线上+线下服务闭环 [13] - 联合地方政府打造保险+健康平台 实现小病不出村、理赔在家办 [13] - 与医院合作推出保险+诊疗服务 理赔直接抵扣医疗费 [13] - 针对学生险客群通过企业微信建立主动服务触点 大部分理赔当天到账 [15] 技术成果与行业地位 - 数据中心机房通过国际M&O认证 运维管理达国际标准 [16] - 分布式信创混合云获金融创新成果特等奖 [16] - 获评国家数据管理能力成熟度最高等级5级 保险行业首家 [16] - 通过CMMI5级认证 研发组织能力成熟度达最高等级 [16]

公司战略举措 - 众淼控股战略入股科创融鑫 实现从保险科技向综合金融科技服务商转型 [1] - 收购核心逻辑在于业务场景互补与客户资源协同 包括技术能力整合 客户资源共享和规模效应提升 [2] - 对众淼控股而言 突破保险行业边界切入银行高壁垒市场 降低单一业务依赖风险 [3] - 对科创融鑫而言 获得海尔集团平台与资本支持 提升产品智能化水平并拓展非银行客户市场 [3] - 交易完成后可能提升众淼控股资本市场估值逻辑 并重塑金融科技细分领域竞争格局 [4] 行业政策环境 - 金融强国战略与国产替代浪潮驱动金融科技产业发展 [1] - 中国人民银行规划至2027年金融机构数字化率超过85% 加速信创替代进程 [1] - 艾瑞咨询预计未来五年市场复合增长率达13.3% 2028年市场规模超6500亿元 [1] 标的公司概况 - 科创融鑫专注于金融科技和金融服务 主营人民币流通管理和清分系统业务 [2] - 客户覆盖多家国有银行及区域性商业银行 近6年平均利润稳定在3000万元以上 [2] - 深耕金融数字化服务近20年 面向银行证券等机构提供专业化软件与数据服务 [2] 协同效应分析 - 技术整合：众淼智能风控与科创银行系统经验结合开发跨行业数字化产品 [2] - 客户协同：科创银行客户为众淼提供新业务入口 众淼保险客户成为科创技术潜在使用者 [2] - 规模效应：并购后众淼年营收及利润水平有望显著增长 [2]

核心观点 - 人工智能投资的最大赢家可能不是直接构建AI技术的公司，而是那些将AI深度融入业务流程、提升效率和利润的传统企业，即"第二序赢家"[1][2][7] - AI技术革命的核心红利属于能够借助技术变革重构商业效率与基础设施的企业[2][7] - 相比于估值高涨但变现能力尚不明朗的"造AI"公司，已经将AI深度嵌入生产运营流程的企业更具投资价值[7][9] 历史案例对比 - 20世纪初汽车行业发展中，最大赢家不是福特等整车厂商，而是像Gulf Refining和标准石油等下游服务企业[1][2] - 石油企业通过布局加油站网络，抓住了汽车保有量增长带来的刚需，获得规模性效率和利润回报[2] AI在企业的应用效果 组织效率提升 - AI帮助企业实现从线性、层级式人力组织模式向智能化流程整合的跨越[3] - Shake Shack通过AI和自动化技术将套餐制作时间从11分钟缩短至6分钟，人力成本从3.30美元降至2.40美元[3] - Shake Shack在提高员工时薪至24美元(较最低工资高100%)的同时，将门店利润率从20%提升至25%[3] 供应链与服务重构 - Ecolab通过AI替代50%高自动化概率岗位，释放数亿美元人力成本，显著提升税前利润率[4] - 京东物流"智狼"系统使拣货效率提升3倍，上架效率提升5倍，分拣准确率达99.99%，昆山园区日处理量超450万件[6] - 中国平安实现93%寿险保单秒级核保，闪赔占比56%，AI坐席年服务量18.4亿次，覆盖80%客户服务总量[6] 优质AI应用企业的特征 - 主营业务劳动密集，可通过AI大幅降本[7] - 业务流程规则明确、重复性强，容易实现AI替代[7] - 具备项目管理与推广能力，能将试点转化为规模应用[7] - 所在行业具有市场议价能力，AI带来的成本节省能转化为利润[7] 宏观经济影响 - 高盛预计到2030年，生成式AI将推动中国GDP增长约8%，美国增长约15%[8] - AI正在重塑中国全要素生产率，制造业、金融、零售等领域的应用将创造可观经济增量[8]