12月18日，宜人智科上市十年，恰是金融科技行业快速发展的十年。从行业变化到合规深耕，从模式创新到技术引领，赛道不断演进。而宜人智科始终稳健向前，发展势能不减，这背后离不开前瞻性的战略布局，早在行业初探期便坚定锚定AI技术，构建起深厚的数字底座；更得益于精益高效的管理体系，让战略蓝图持续落地见效。十年里程碑，不仅是时间标尺，更是战略定力、技术远见与组织韧性共同书写的答卷，标志着公司穿越周期、走向成熟的新起点。

　　宜人智科CEO唐宁指出：我们已充分利用AI技术为现有业务注入新的活力，通过智能化手段增强和优化了当前的运营流程，将自用AI过程中建立起来的能力、获取的资源等产品化，更好地满足客户需求，并朝着打造AI原生业务的目标稳步迈进，探索面向其它行业和企业提供赋能解决方案的机会。

　　具体来看，宜人智科立足当前业务场景，通过AI优化现有业务，解决业务效率与用户体验痛点。同时，推动技术能力产品化转型，对外输出“AI+金融科技”，探索面向其他行业和企业提供赋能解决方案的机会。此外还将孵化AI原生业务，推动面向AI早期创业团队的战略投资与合作，构建“技术+场景”生态闭环。

　　这家以金融科技业务起家的公司，本身有着不错的数据资源与技术基础。在AI时代来临的背景下，宜人智科凭借多年来的技术储备，有望实现业务的升级与商业模式的跃迁。而业务AI化有望显著提升宜人智科的盈利能力。目前来看市场可能低估了宜人智科。

应用领域

　　是商业化价值兑现的核心阵地

　　宜人智科对于接下来业务的布局，集中在AI应用上，既用AI提升自身业务效率，也向外部输出AI技术能力。为什么会有这样的逻辑？

　　因为目前AI产业链的堵点，在于应用落地产生经济价值，而未来AI产业链的巨大潜力，也在应用领域。

　　最近国内外对于AI泡沫的争议甚嚣尘上。从芯片算力到大模型公司，估值高企，OpenAI是此轮AI狂热的代表，市场传闻其估值已飙升至万亿美元，但2025年财务预测显示其年营收仅130亿美元，这种悬殊的比例让人联想到互联网泡沫时期的企业虚高估值。尽管英伟达市值突破5万亿美元且手握5000亿美元芯片订单，但这种极致的市值增长也引发了市场对后续收益能否匹配的质疑。

　　争议的核心其实是，投入这么多，在应用层面还没有形成巨大的经济价值，从而匹配AI企业的估值，这也表明，应用环节在未来会有更大的发展潜力。

　　经过前几年通用大模型的技术验证，市场需求已从“秀技术”转向“用技术解决问题”，AI应用凭借场景化落地能力成为价值核心，垂直行业深化是AI应用落地的主要方向，未来会在很多行业形成巨大商业机会。

　　特别是AI Agents有望推动复杂场景应用落地，自主智能体（AI Agents）具备长期记忆、规划和调用工具的能力，企业级Agent可自动完成财务报销、IT运维等跨系统操作，个人Agent能帮忙管理日程、自动订票等。这类应用能大幅简化复杂流程，未来有望在企业办公、个人生活等领域大规模普及，成为AI应用的新增长点。

什么样的企业

　　能把握住AI应用的巨大机会？

　　在大模型领域领先的公司，无疑都是有巨大的财力优势可以购买算力，有顶尖的技术人才来开发模型。在应用层面，其核心能力有所不同。

　　能把握住AI行业应用落地商业机会的企业，并非仅需掌握单一技术，而是要具备场景贴合、数据驾驭、技术落地、组织协同等多维度综合能力，同时部分企业还需拥有合规风控与生态整合等辅助能力，以此打通AI从技术到商业价值的转化路径。

　　这类企业，要能跳出“技术自嗨”，聚焦行业真实痛点，让AI与业务深度绑定而非简单叠加。一方面，它们擅长锁定高频核心场景，比如金融行业的投研、风控等关键环节，用AI系统处理海量金融数据并识别交易风险；另一方面，还能推动端到端的流程再造，比如在营销环节，用AI生成合规的个性化产品推介文档并完成多渠道投放，将人工合规审核与内容制作环节数字化，同时建立清晰的效果验证体系，通过转化率、成本下降率等指标衡量AI价值，确保投入产出比可控。

　　在此基础上，要形成扎实的技术落地与迭代能力，将实验室中的AI原型转化为可规模化运营的实用系统，而非停留在概念阶段。比如具备模块化技术架构，适配不同场景的灵活调用，减少重复开发；以及擅长模型全生命周期管理，根据用户使用反馈持续优化模型。

　　为此，要有数据资源和技术人才储备以及生态能力。数据是AI应用的核心燃料，这类企业要有强大的多源数据驾驭与合规能力，具备整合、治理数据的硬实力，同时严守合规底线，通过数据脱敏、私有化部署等方式保护数据隐私，避免因数据问题阻碍AI应用落地。

　　人才层面，要构建适配AI落地的组织架构与人才团队，形成拥有“业务专家+数据科学家+技术工程师”的团队，建立内部知识分享和外部学习机制，应对AI技术快速迭代的特点，让团队持续提升AI应用能力。

　　AI落地百行百业，各行业都有自己的know-how，有自己的AI落地环境，如果想要在各行业落地，交付成本是非常大的。因此想要输出AI能力加速行业应用，还需要灵活的生态整合，搭建生态联动上下游，共同把AI落地做好。

对AI有准备的宜人智科，

　　做了怎样的AI布局？

　　宜人智科就是这类企业的代表。上市十年，宜人智科一直重视AI技术在金融科技领域落地，如今已经形成了全面布局。

　　2012年-2014年，线上信贷服务刚兴起时，传统金融机构还在堆人审单，金融科技平台兴起，宜人智科搭建AI智能化风控系统，借助大数据分析和机器学习实时监测风险，早期AI模型将信贷审批成本大幅降低。

　　如今，AI大模型崛起后，宜人智科靠着长期积累的数据、风控、技术实践，自研“智语”大模型形成技术底座优势，通过国家备案资质保障合规安全。在此基础上，魔方Agent平台针对不同痛点，开发智能体功能，包括营销+客服智能体、风控+合规智能体、资金管理智能体、研发支持智能体，应用在多个环节。

　　宜人智科建立“AI自动识别+人工辅助”的黑灰产辨识机制，精准打击相关违规用户。同时构建涵盖AI质检、内容审核、AI反识别等的全面风控体系，比如能拦截伪造行为以保障业务安全。此外，其自研的谛听智能决策平台，也在大数据管理和风险决策相关场景中发挥作用，为业务合规推进保驾护航。

　　除了核心的风控环节，宜人智科还在客服、营销、企业管理等领域，积极应用AI技术。

　　宜人智科的推出7x24小时待命的AI机器人，可以及时解答客户问题并提供解决方案；还有青鸟智能客服、蜂巢智能语音交互平台等产品，其中蜂巢智能语音平台还获评2024全国企业数字中国建设优秀应用案例。在客服场景中，AI的情绪识别功能可提醒客服调整沟通策略，大幅提升了客户响应速度与满意度。

　　营销是可以用AI充分降本增效的领域，宜人智科上线了灵枢智能营销平台，通过AI深度分析客户行为和偏好，细分客户群体以提供个性化营销方案，提高营销准确度。自研的AI标签平台“当康”助力精准刻画客户画像，支撑个性化产品和服务的打造。

　　办公管理也是AI可以大施拳脚充分提质增效的环节。宜人智科依托“智语”大模型实现会议智记、日程管理、合同审核等功能，大幅缩短合同审核时间，资金管理智能体实现100%资金部署，降低资金错配风险。

　　数据显示，在宜人智科，AI营销助手日执行超1700项任务，客服接起率达98.66%，资金管理效率原需6人一周工作现仅需10分钟；风控日均拦截风险证件3万张，合规质检准确率提升至90%，研发自动建单日省人工3小时。

　　目前宜人智科对AI的应用，特点是由内而外、全员参与，所有部门都在深度使用AI，宜人智科50%的同事已配备协同智能体，客户响应时间明显加快，满意度与留存率同步提升，带来明显的效率提升。由此也对于AI落地有更多的认知。

AI应用时代来临，

　　宜人智科的核心能力

　　金融是AI最难落地的场景，监管、安全、精准三重要求下打磨的技术，考虑到了众多维度，可以成为今天一切应用的"母机"。在金融领域应用成熟后，很多经验和技术能力可以在其他很多行业复用。

　　经过十年的积累，宜人智科不仅在产品层面有诸多布局，更是在更核心的数据、人才、技术与工程层面，积累了核心竞争力。

　　多年来处理各种金融需求以及用户使用习惯，宜人智科积累了海量的脱敏行为数据，赋能业务发展。比如其Hawkeye反欺诈管理系统已构建包含超600万条记录的自有黑名单库，累计沉淀了拦截欺诈借款人、识别黑产攻击者等大量风险相关数据；在保险业务中，还深度积累了用户投保行为、核保记录等场景化数据，为AI风控、智能营销等模型提供了充足的训练素材。此外还有自身在用户增长、营销、推荐、数据决策等环节积累的数据，也让数据维度非常丰富，可以支持模型开发迭代。在数据使用过程中，宜人智科构建了覆盖数据全生命周期的个人信息治理机制，严格执行数据清洗和脱敏流程。

　　上市十年，宜人智科培养了足够丰富的复合型人才，现在成为跨行业迁移的底层能力。CEO唐宁有20年左右的金融科技相关工作经验，从理论研究到商业运用全程深耕。他非常注重技术团队的搭建，宜人智科组建了由互联网技术专家、人工智能专家、大数据分析专家构成的核心人才队伍，同时搭配来自一流企业的高效运营团队，形成“技术研发+业务落地”的复合型人才配置。这些人才不仅支撑了“智语”大模型、魔方Agent平台等核心AI产品的研发与备案落地，还能将技术与场景深度结合。

　　有了技术与人才，宜人智科在技术开发与工程化方面，能力自然有保证。也因此公司在大模型、智能体等方面形成了产品百花齐放的局面。能支撑这么多AI产品的研发，人才队伍经受住了AI技术与工程化方面的考验。这也是宜人智科想要赋能多种行业的底气。

　　多年来形成的技术落地能力，是把握住AI行业应用落地的关键。宜人智科能跳出“技术自嗨”，聚焦行业真实痛点，让AI与业务深度绑定而非简单叠加，形成场景贴合、数据驾驭、技术落地等方面的全面能力。

　　当然，应用领域从金融行业拓展到多个行业，并非易事，各行业都有自己的专业知识，以及AI落地中的各种坑。这就需要加强行业层面的认知，并在不同行业里拓展合作打造生态，来强化AI落地。

　　如今，宜人智科一方面推进“AI+多元场景”战略，持续将AI技术从办公场景拓展至各类业务场景，目前很多员工已配备协同智能体，后续还计划进一步深化技术在风险防范、人员培养等场景的融入。另一方面，积极开展产学研与政企合作，入选中国人工智能产业发展联盟成员单位，与重庆渝中区政府、广西北海市政府等签订合作协议，联合生态伙伴打造私有化大模型项目；同时聚焦孵化AI原生应用，通过投资合作AI早期创业团队，构建包含中间层及各类应用的生态体系。

AI带来商业模式升华

　　宜人智科上市十年，在企业内部大量应用AI来降本增效。在对外赋能上，也已经有所尝试，将技术能力输出到更多行业。在这一过程中，宜人智科积累了服务不同行业的宝贵经验。

　　未来宜人智科有望凭借自身的数据与人才积累，以及多年来的技术商业化落地经验，将技术赋能到更多行业。

　　由此宜人智科的商业模式也将迎来更大的优化升级，由此前的金融科技服务，转型为赋能百业的技术公司模式，其生态价值有望借助商业模式的改善、盈利提升而更加进一步凸显。

　　AI时代已经来临，大模型技术日新月异，应用已经在各个行业次第展开。这给了AI应用企业很多机会。以宜人智科为代表的能抓住AI行业应用落地机会的技术企业，商业模式会围绕B端企业核心需求、C端大众消费场景以及产业链基础支撑等方向展开，且大多和具体行业场景深度绑定，同时可以兼顾盈利稳定性与长期成长性。

　　宜人智科的下一个十年也将和AI的下一个十年一样，未来可期。

　　CIS