5月21日至22日，一站式服务的AI科技领航者百融云创（百融云-W，6608.HK）连续两日开展回购，共斥资348万港元回购了34.65万股。截至目前，百融云创年内的回购额已经升至近4400万港元。
这一回购力度可谓领先一众港股AI科技公司。不同于往年港股市场的回购潮涌，今年以来，除了腾讯控股等权重股仍在坚持回购外，大量科技公司对于回购显得意兴阑珊，中小盘股更是如此。wind数据显示，与百融云创同体量的科技股年内鲜少有回购举动。也因此，百融云创加速落实回购的行为在同业中颇为突出。
而根据百融云创此前披露的2024年回购计划，该公司全年将不时在公开市场购回总金额不超过2.5亿港元股份。由此可以预见，下半年百融云创的回购料将提速，总额度或可达2亿港元。
何以回购步履不停？
根据wind数据，自2021年上市至今，百融云创的累计回购额已经超过5.36亿港元。若今年如期推行回购计划，将意味着在不足四年的时间内，百融云创的回购总额已增至7.44亿港元。
在分析人士看来，如此稍显“激进”的回购行动不仅仅是一种财务手段，更加凸显出一种战略考量。众所周知，回购旨在传递公司对于未来业绩增长的信心，同时也反映出管理层认为股价被低估的现状。另一方面，按照港交所规定，港股上市公司回购的股份只能注销，因此回购可以为股东创造长期价值，通过回购减少流通股数量，增加每股收益，有力支撑公司ROE的稳定增长。
换句话说，回购相当于百融云创在资本市场上建立了一道“防火墙”。特别是在当前的市场环境下，投资者对于价值标的的挖掘，正逐渐从对于分子端利润弹性的强关注转移到追踪分母端净资产的变化。因此上市公司通过回购调节ROE，有利于熨平因宏观经济环境等外部因素变化带来的短期冲击，进而将资产结构锚定在稳定的价值投资方向。
当然，这并不是百融云创独创的市管秘籍。从海外成熟的资本市场经验来看，通过回购来提升ROE可谓是低增长时代的一项重要策略。苹果公司便是如此，数据显示，自2013年开始，苹果持续大手笔回购股票，甚至不惜以借债等方式支撑回购，及至2018财年，苹果公司的ROE大幅提高到了56%。
这期间，苹果公司的重要价值投资者巴菲特先生连续11次重仓。他在初始买入时的价格仅为10-12倍PE，并预计苹果公司在五年内能录得7%的增速，而实际上，在2017-2022年，苹果公司的年均复合增速达到了17.6%。
由此，巴菲特先生再次用实际行动教育世人，长期价值投资才是不二法门。分析人士总结巴菲特所谓的价值投资涵盖两层逻辑，首当其冲的便是顺从ROE指标，紧跟其后的则是“长坡厚雪”。如果说，百融云创的回购计划符合前者，那么，接下来有必要考证其长坡厚雪的壁垒体现在何处？
“+大模型”的增量价值引人遐想
成立于2014年的百融云创以决策式AI技术在金融业应用起跑。2017年开始，该公司将AI技术的研究视线拓展到彼时刚刚兴起的transformer技术，并成为业内首批开展生成式AI商用落地的AI科技公司。基于transformer框架的高效能工具VoiceGPT目前能支持每日3000万通以上智能语音沟通，可以模拟真人音色顺畅进行多轮对话，语音响应时延小于500毫秒，语义理解准确率大于95%。
历时十年的内功修炼，上述两大技术路线加速有机融合，组成了百融云创的核心业务板块，其中，基石业务MaaS（模型即服务）基于决策式AI帮助企业实现KYC（know-your-customer）和KYP（know-your-product）的数字化升级。由AIGC驱动的第二增长曲线BaaS（业务即服务）提供端到端的服务，旨在提升信贷、财富管理、保险和互联网科技行业的资产运营效率。
根据财报数据，自2017年至2023年，百融云创已经连续六年录得营收和净利润双增长。最新一期财报显示，2023年，百融云创营业收入录得26.81亿元（人民币，下同），同比增长31%；经调整后净利润达3.75亿元。两大核心业务中，MaaS收入达8.91亿元，同比增长17%；BaaS收入17.90亿元，同比增长38%。
包括中金公司等多家券商预计，百融云创的两大业务板块将维持增长态势。一大想象空间来自，百融云创在2023年下半年持续开展的若干前置投入，将在后续进行价值释放。分析人士猜测，未来百融云创增量价值将从MaaS与BaaS基本盘“+大模型”产生。
2023年，百融云创先后推出了两个大模型，分别是适用于垂直行业场景的BR-LLM和适用于自动编程的BR-Coder，同时百融云创还将AI软件栈与开发工具栈进行深度整合，搭建形成了一个相对完整的大模型全栈开发体系，并对外推出了大模型应用一站式开发平台Cybertron。
近期国内外大模型厂商纷纷掀起AI生产力革命，百融云创也在跟随市场步伐，加强模型性能和应用护城河拓展。百融云创AI创新负责人介绍，从模型性能方面来说，BR-LLM通过RAG技术的加持，大幅提升模型的准确率，有效减缓大模型幻觉难题。他介绍称，BR-LLM对于表格识别的准确率能达到92%，标题识别准确率达到95%，段落识别准确率达到93%。
而从应用方面来说，百融云创在多模态、AI数字人等领域均已展开布局，除了将大模型融入现有场景之外，还通过Cybertron平台以Copilot、Agent等模式将AI技术植入更多垂直场景。
其中一大场景应用便是助力企业激活非结构化数据这一富矿，提升商业机构的运营效率。
根据IDC、Gartner等市场调研机构估算，物理世界中约80%为非结构化数据，只有少量为结构化数据，这些非结构化数据仿佛沉浮在水面下的巨型冰山，利用率低、复杂且难处理，拖累了企业的业务发展。
在大模型产生之前，对于很多企业来说，开拓非结构化数据的工程浩大繁琐。在大模型产生之后，企业看到了开拓这一“冰山”的可能性，却也无从下手。对此，百融云创通过“大模型+Vector Database（向量数据库）+Prompt（提示词）”等技术框架，可以有效完成在互联网空间的信息提取、汇总、分析，解放业务人员、运营或者产品经理等等岗位的“双手”。
在AI产业由“卷模型”行进至“卷应用”的新阶段，先行者百融云创已经在海量的垂直场景中茁壮生长。“在跑通自身业绩飞轮之余，百融云创还为商业机构创造业务飞轮效应，用更精准的大模型来帮助企业降低成本、提升人效、缔造端到端的业务增量。”百融云创AI创新负责人说。
本文源自金融界资讯
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