人工智能行业研究
自动驾驶行业研究
AI视频分析行业研究摘要
IDC行业扫描
商业通信卫星行业研究摘要
美国SaaS企业研究摘要
容器行业研究摘要
协作机器人行业研究摘要
银税互动助贷行业研究摘要
云服务行业研究摘要
一站式企业服务研究摘要
人力资源服务行业研究摘要
基因测序服务行业研究摘要
单细胞测序行业研究摘要
汽车半导体行业研究摘要
IGBT行业研究摘要
NLP行业研究摘要
RPA行业研究摘要
保险科技行业概览
大数据风控行业研究摘要
21世纪初,在Salesforce、Workday等美国SaaS公司成功上市且享受高估值的同时,中国出现了最初一批对标美国高市值SaaS公司的初创企业,通过梳理其现状,我们发现在各个细分赛道已有头部玩家成长至中后期,但上市公司较少,估值与美国对标差距大。
造成中美SaaS发展差异的主要原因在于中美企业客户的付费习惯与需求特点不一致,鉴于中美差异,中国SaaS需特别关注客户的付费意愿,符合客户刚需且使用效果容易量化的SaaS将首先发展起来。因此,在美国新上市SaaS中,对标Zoominfo的智能营销赛道和对标Crowdstrike的网络安全赛道是在中国也值得关注的细分赛道。
Zoominfo的高市值之道在于市场看好数据与营销的结合,其数据库和数据分析能力构建核心壁垒,与各大CRM平台的合作有利于产品快速铺开。在竞争压力加剧且营销成本逐渐提升的环境下,中国企业同样也对智能营销有较强的需求。
网络安全公司CrowdStrike的高市值之道在于市场看好网络安全的上云趋势,其产品能力、客户粘性、网络效应助其在巨头林立的市场中分得一杯羹。中国企业在政策推动和技术发展趋势下,对网络安全的重视程度提升。虽然中国网安企业更多还在项目制阶段,但客户对网络安全有持续性需求,订阅式收费或会成为趋势。
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人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,正在深刻地改变我们的生活和工作方式,这一改革是由“算法“、”算力“和”数据“等关键要素的多维度协同作用所推动的。算力,即计算机系统或设备进行计算任务时的处理能力和效率,构成了人工智能浪潮的坚实基石,确保算法能够快速而有效地运行,从而实现复杂的数据处理和分析任务;算法,是智能系统能够学习和做出决策的基础,通过分析数据、识别模式,并据此做出预测或决策;数据,作为算法的输入,则是人工智能系统学习和进步的原材料。
2022年,全球智能算力规模显著增长,达到了142 EFLOPS,年增长率超过25%;其中,中国智能算力规模达到41 EFLOPS,年增长率高达41%。近几年智能算力需求爆发,国家频出利好政策鼓励智算中心的建设,但参考目前数据中心的平均利用率仍较低的情况,需要警惕未来智算中心过剩的风险。
AI产业链可以分为几个关键部分:算力基础层,AI Infra,大模型底座和应用层等,算力基础层首先需要解决“用什么算“的问题,其次,需要构建一个高效稳定的算力平台,这是工程化的结果,需要进一步解决从芯片到智算中心的多层次互联问题;大模型底座则包括大语言模型、多模态模型等不同类型,根据部署位置的不同,也可以分为云侧和端侧模型;应用层则是AI赋能各类细分应用场景的具体体现;AI Infra则是连接算力层、模型层、应用层的关键纽带,包括了硬件、软件和服务,为AI模型的训练、部署和运行提供支持。
自动驾驶是指让汽车拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术,目前自动驾驶车辆的量产应用正在从L2向L3级别过渡。自动驾驶的驱动因素是新能源车的渗透和AI技术的发展,新能源车是自动驾驶的最佳载体,自动驾驶的实现与AI技术密切相关。
自动驾驶商业化方面,预计乘用车领域未来3年内将处于L3渗透率快速提高的阶段,2025年我国L2+L3级自动驾驶渗透率将达到50%,大部分车企规划于2020-2022年量产L3级别自动驾驶车型。商用车领域,L4在限定场景和卡车物流领域有望落地。
“感知-决策-执行”是自动驾驶汽车最为重要的三大系统,产业链的核心价值在感知层和决策层。感知层核心硬件包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等,由于各有优劣势,预计未来自动驾驶将采用多种传感器融合的方案。其中毫米波雷达主要被海外Tier1垄断,或许具有国产替代机会,激光雷达是备受瞩目的自动驾驶传感器,目前已进入测试阶段,预计将出现在下一代量产车型中。决策层核心硬件是自动驾驶芯片,海外典型玩家包括英伟达、Mobileye、特斯拉,目前海外厂商市占率较高,同样存在国产替代机会。
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IDC(Internet Data Center)是互联网数据中心,即服务提供商利用自有或租赁的互联网通信线路、带宽资源,提供标准化的电信专业级机房环境,为企业、政府提供服务器托管、租用等基础服务及相关增值服务。
目前我国IDC行业内的主力玩家是三大运营商,主要原因包括运营商在网络资源上具备先天优势,政企关系强(更易获取土地和电力资源),自身业务开展需要建设机房,因此目前占据了我国IDC市场大部分份额。
尽管三大运营商占据优势地位,但近几年行业整体正处于向第三方IDC转型的过程中。与运营商自建自用不同,第三方IDC厂商客户主要为云服务&互联网企业提供服务。第三方IDC具备技术过关、服务灵活、建设效率高等特征,相较于运营商,具备更明显的规模优势和技术优势,能够更灵活地为客户提供服务,满足客户定制化需求。目前我国IDC市场已诞生万国数据、世纪互联等数家三方IDC上市公司,市值为百亿至千亿不等。
在选择IDC行业的投资标的时,我们建议首先关注项目所在区位:一线城市是骨干网的核心节点,更佳的网络质量带来优质用户体验,同时一线城市互联网产业发达,对IDC需求也较旺盛。此外,我国西部、北部地区因电力、温度较沿海地区有优势,也存在少量投资机会。
其次可关注项目方的资源获取能力:随着一线城市能耗审批难度不断提升,项目方能否在电力、带宽、土地等资源获取上争取有利条件是重要的考量因素。
最后建议关注项目方的运营能力:运营能力决定了盈利能力,能够提前锁定客户的IDC项目值得关注。
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卫星通信技术是一种利用人造地球卫星作为中继站来转发无线电波而进行两个或多个终端之间通信的技术。自20世纪90年代以来,电子信息技术的迅猛发展推动了卫星移动通信的进步,卫星通信具有覆盖范围广、通信容量大、组网方便迅速、便于实现全球无缝链接等众多优点。
其中,低轨通信卫星轨道高度低,传输延时短,路径损耗小,组网星座可以实现全球覆盖,频率复用更有效,被认为是最有应用前景的卫星通信技术之一。我们初步统计,国内的低轨卫星通信市场规模从2008年的110亿元增长至2020年的800亿元,年均复合增长率约20%。
我国疆域辽阔,自然地形复杂,十三五规划提到“通过移动蜂窝、光纤、低轨卫星等多种方式,完善边远地区及贫困地区的网络覆盖”。目前中国航天科技和中国航天科工两大集团各自启动了低轨卫星通信项目“鸿雁”、“虹云”星座计划,成为我国低轨通信卫星领域的国家队。
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我国城市人口、汽车数量不断增长,快递、外卖等城市新业态层出不穷,而城市生活空间、路网密度等资源整体有限,致使城市出现诸如交通事故频发、环境污染、治安恶化等各种城市病问题,管理部门对城市秩序维护和安全保障的需求日益迫切。
目前我国公共摄像头部署数量达3亿只,占全球摄像头部署数量近一半,至2021年该比例将提升至约60%,我国将成为全球视频监控部署最密集的市场。管理部门监控产生的影像资源的传统利用方式为人工审核,而人工观看容易因工作疲劳或培训缺失造成识别错误、识别遗漏,同时人工团队的有选择性分析、薪资不断攀升、培训周期较长等问题使得影像资源未得到高效利用,AI视频分析软件逐渐成为管理部门的理想解决方案。
我们测算AI视频分析软件市场规模于2023年将达到近百亿元,其中交通、能源、金融等将成为主要场景。目前行业内存在以海康威视为代表的传统厂商,以商汤为代表的泛智能平台和以闪马为代表的垂直应用领域科技企业。其中闪马采用的云端/边缘解决方案无需重新部署前端摄像头硬件,只需取用现存摄像头所获取的影像资源,实现价格可控的快速部署交付,在客户的需求场景数据量有限的情况下较海康等玩家提供的智能前端解决方案更优。
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容器技术作为新一代的虚拟化技术,相比于传统的虚拟机技术,在资源占用、启动速度、并发性方面具备显著优势,逐渐受到市场的认可、采用是确定性的趋势。从技术的角度来说,我们看好容器的发展前景。
从市场的角度来说,由于中国的大多数产业信息化水平仍然比较落后,对容器需求大的首先是互联网产业。但头部互联网公司倾向于自研,因此目前对容器接纳度高的客户,主要是金融、能源、政府、运营商等行业的大客户,其整体数量有限,静态市场规模目前仅为约15亿元,而且短期内很难触达到中小客户。
此外,容器与云计算有相当高的契合度,海外的容器云头部玩家Pivotal、Rancher、RedHat均被并购,微软、VMware、亚马逊、IBM等成为海外容器云市场主要玩家。数人云、才云等国内容器云厂商亦接连被UMcloud、字节跳动所并购,行业内仅存的几家头部容器云厂商背后基本都有互联网巨头的身影,并购退出或为容器云行业投资的主要退出路径。
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自2014年起,我国工业机器人密度保持高速增长,2014-2019年CAGR达40%。统计数据显示我国工业机器人密度较韩国、德国、日本等诸多发达国家仍然存在一定差距,这一方面是因为我国用工成本低于发达国家,另一方面也是过去机器人产业链不成熟、昂贵的进口产品难落地所致。伴随人力成本的提升和产业链不断完善,我国机器人密度预计将持续高速增长,以40台/万人/年的增速估计,2023年可达到日本、德国的当前水平。
工业机器人的一大细分品类协作机器人不需集成即可投入使用,人工可配合机器进行生产,产品可在不同流水线之间灵活挪用,使用者在简单培训后能够快速上手操作。从设计上,协作机器人降低了负载,因此自重一般在十几到数十公斤不等,相比动辄上百公斤的工业机器人更“轻量级”。配合安全防护技术,生产环境下的协作机器人对其周遭人员基本不构成安全威胁。行业头部公司、美国UR协作机器人已经在国际市场的诸多场景落地了其产品,其近年年均销售额均在10亿人民币以上,市场对协作机器人的需求已经得到充分验证,行业将在未来数年逐步起量。
考虑到UR机器人售价较高,随着协作机器人渗透率的提升,越来越多客户将会开始寻找价格相对可承受的国产协作机器人。由于我国机器人相关零部件产业链完整,经过一定时间研发打磨,国产协作机器人厂商的产品与进口产品已不存在性能上的量级差异,且受益于发达的工业体系,价格上将呈现一定优势。由此我们判断产品价格合理的国产协作机器人厂商将在未来数年间全面受益。
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商业银行传统放贷业务模式决定了其放贷对象一般为大中型企业:大中型企业拥有充足可抵押资产,业务成熟稳定,现金流波动较稳定;小微企业资产微薄、业务处于起步阶段、经营风险差异较大、信息不全面不透明。商业银行开展小微企业贷款业务面临获客难、风控难、处置难的问题。而根据小微企业对经济、税收的贡献程度估算其资金需求,可知市场上的小微企业约还有70万亿元的融资需求尚未得到满足。
伴随着我国经济增速放缓,中央引导经济整体脱虚向实,银行吸收存款后资金投向变窄,不良率提高,营收、利润增速于2012年起迅速下滑,银行目前亟需抛弃过去粗放式的增长,并且寻找新的、可持续的增长点。
2019年起实施的税制改革正促使高价值税务信息得到充分利用。以东方微银为代表的银税互动风控服务商可帮助银行与税局实现直连,利用智能信贷系统帮助银行充分利用税务信息,更加真实、全面、细致地了解企业经营状况,大大加快贷前调查环节的工作效率,在降低风控成本的情况下提升风控质量。
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相比于传统IT部署架构,云计算架构在成本、效率、稳定性、安全性上具备优势。按服务模式,云服务可分为SaaS(软件即服务,提供完整可直接使用的应用程序)、PaaS(平台即服务,提供应用程序开发的环境+部分通用应用)、IaaS(基础设施即服务,提供场外服务器、存储和网络硬件等IT基础设施)。按部署方式,云服务可分为公有云、私有云、混合云。
公有云IaaS头部玩家以国内外大型通用型IaaS厂商为主,集中度高。IaaS行业特性导致马太效应愈显,头部玩家凭借已建立的产品类型、规模、品牌、生态优势,已共同占据大部分市场份额。初创企业破局空间或在专业型IaaS、行业垂直型IaaS等路径。
云计算发展到一定阶段后,PaaS的重要性将日益凸显。传统企业业务系统要想真正实现上云,必须进行架构升级。而PaaS可以帮助企业从“基础设施上云”迈向“系统和应用上云”,从而成为企业数字化转型、架构升级的必然选择。
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传统形式下,大量中小微企业、个体工商户等企业主体由于经验不足、时间资金与精力有限,会产生对第三方服务商一些专业咨询和业务代理的需求,一站式企业服务平台源于传统企业代理服务的线上化与产品化,主要提供工商、财税、知识产权、资质审批四方面的服务,据我们测算,市场规模分别为227、1070、128、840亿元。
各业务的需求特点决定了其在一站式企业服务商的业务模式中扮演不一样的角色。工商业务一般作为增量企业的流量入口,工商注册是每家企业成立时必须办理的第一道程序,因此也是服务商抢占增量市场的最重要的入口,部分服务商通过低价、政府合作、平台合作等多种方式尽量多地实现工商引流。财税业务是粘住客户的重要工具,财税和人资是仅有的高频业务,但人资的需求刚性不及财税,因此财税业务是服务商保持客户粘性的重要手段。知识产权、资质审批、法律等高客单价的专业服务提升单客户价值,吸引客户、留住客户之后,通过向客户推送各种各样高客单价的专业服务,尽可能多地挖掘单客户价值。
赛道玩家的关键成功因素在于以获客和增购提升毛利空间,凭借技术应用和规模效应拉开利润差距。
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人力资源服务是千亿级的稳健增长市场,2018年市场规模4085亿元,4年复合增长率为20.9%,预计到2023年,整体市场规模将突破万亿元。人力资源服务包含线上产品供应商与线下服务供应商,线上产品主要为HRSaaS,包括招聘、测评、Core-HR、考勤排班、薪酬、培训等各个模块。线下服务主要包括人才获取、算薪发薪、社保代缴、员工培训等,由猎头公司、人力资源外包公司等玩家提供服务。
HRSaaS提升HR工作效率,相比传统HR系统有灵活付费、使用友好等优点。招聘SaaS上云接受度较高、独立性较强,但受宏观经济影响较为明显。企业对Core-HR上云敏感度观点不一,Core-HRSaaS的采购受宏观经济影响较弱。培训SaaS可触达C端,对软件、内容、服务的需求强关联,且上云接受度较高。人力资源服务中,我们关注到灵活用工正在兴起,有望成为各大人力资源服务机构新的业绩增长点。
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基因测序是指通过测序设备对遗传物质的碱基排列顺序进行测定,从而解读DNA的遗传信息,为生命科学研究、临床诊断和治疗等提供指导。近年基因测序市场快速发展,2019年我国基因测序市场规模为149亿元,近五年CAGR为48%。
基础科研服务是国内基因测序企业最初起家的根基,但科研类市场空间有限,且市场竞争格局相对稳定且集中,加上竞争壁垒较低,服务同质化较明显,出现新的头部玩家的机会不大。
生育健康是基因测序的第一个大规模应用。2017年,华大基因、贝瑞和康凭借生育健康业务成功上市,成为中国最早上市的一批测序服务商。但如今市场格局已相对成熟,双寡头护城河明确,两家头部企业预计将持续保持领先优势。
肿瘤检测是二代基因测序(NGS)应用的新热点,重点应用方向包括伴随诊断和肿瘤早筛。伴随诊断是实现靶向用药、精准治疗的必须步骤,中国NGS癌症伴随诊断市场预计将从2019年的3亿美元增长到2030年的45亿美元。肿瘤早筛正处于商业化应用的前夕,由于面向无症状人群,潜在应用空间广阔,预计中国肿瘤早筛的潜在市场总额将从2019年的184亿美元增加到2030年的289亿美元,目前各玩家陆续推出产品抢夺先机,参与者众多。
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单细胞测序是基因测序的新方向。传统测序(Bulk测序)测定的是多个细胞平均值,无法甄别不同类型细胞的信息。单细胞测序通过细分到单个细胞层面的测序与分析,解决细胞异质性问题。2020年,全球单细胞分析市场规模为19.4亿美元,其中国内市场规模为35亿人民币。预计2025年,全球市场规模将增长至41.6亿美元,CAGR为16.5%。
单细胞测序始于2009年,高通量处理方案在2015年面世,首个高通量分析系统在2016年推出,推动单细胞测序落地应用。美国对标公司10xGenomics成立8年市值接近200亿美元。
在单细胞测序产业链中,下游客户通常不会直接购买单细胞测序平台产品,最常见的情况是委派给第三方服务商解决,因此中游服务商是不可或缺的部分,占据超75%市场份额。单细胞测序服务商分为自研设备与外购设备两类,自研型服务商在盈利能力与灵活性上占优。评价单细胞分选平台的核心指标包括通量、捕获效率、成本、对样本的要求。
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2019年全球的半导体市场规模达到4,121亿美元,其中集成电路达到3,335亿美元,占比81%。进一步划分来看,模拟电路的市场规模达540亿美元,存储器达到1,096亿美元,微处理器及逻辑电路达到1,699亿美元。2019-2021年,增速最快的是集成电路和传感器领域,CAGR分别达到7.3%和7.2%。按场景来看,汽车半导体增速最快。
2020年,中国汽车总销量达2,531万辆,同比下滑3.8%;新能源汽车销量达135万辆,同比增长11.2%,在宏观经济不景气、疫情影响下实现逆势高增长。预计到2025年,新能源汽车销量将达638万辆,5年复合增长率达36.5%。
新能源、智能化、娱乐化推动单车半导体价值量大幅提升。传统燃油汽车中半导体价值量约为400美元,而混合动力汽车和纯电动汽车中半导体的价值量超过750美元,接近燃油汽车的2倍,高端系列的电动汽车单车半导体价值量会更高,如一辆特斯拉Model3单车半导体价值高达1,500美元。在L2级别的自动驾驶中,单车半导体价值量约为1,000美元,未来随着自动驾驶级别的不断提升,单车半导体价值量会大幅上升,在L4级别的自动驾驶汽车中,单车半导体价值量将达到10,000美元。近年来,汽车也呈现出娱乐化的趋势,汽车内的影音系统不断完善,功能不断丰富,也带来对处理器、屏幕的需求,进一步提升汽车半导体的市场空间。
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IGBT,InsulatedGateBipolarTransistor,中文名绝缘栅双极型晶体管,属于功率半导体的一种,由双极型晶体管BJT和金属氧化物半导体场效应管MOSFET组成,综合了BJT和MOSFET的优点。IGBT本质上是一个开关,在不同的电路组合下可以实现直流电转交流电、交流电转直流电、变压、变频的功能。
2018年全球IGBT市场规模达62亿美元,中国IGBT市场规模达到155亿元,预计2025年达到526亿元,CAGR为19%。中国的IGBT市场广阔,高速增长。新能源汽车、工控、家电、新能源发电(光伏、风电)为IGBT的主要应用,其中新能源汽车及充电桩占中国IGBT应用的30%左右。
IGBT占电控成本的37%,是电控部分最主要的成本,IGBT在整车成本中排名第二,仅次于电池。每台车新能源汽车的电机驱动系统都需要一套大功率IGBT模块,一个IGBT模块含有25~40颗IGBT。从轻度混合动力汽车到纯电动汽车,单车半导体价值的增量几乎全部来自功率半导体。随着汽车电动化程度的提升,将极大促进汽车产业对功率半导体的需求。
从市场格局来看,以英飞凌为代表的外资厂商占据了全球IGBT市场的绝大部分份额,CR5达到74%。在中国的IGBT市场,市场份额前六名中没有国产厂商,CR6达到52.5%。中国的IGBT市场格局整体分散程度较高,排名第六的美国IR市占率仅3.8%。近年来,中国本土涌现出一批优秀的IGBT厂商,如斯达半导体、中车时代电气、比亚迪、扬杰科技、士兰微等,这些国产厂商整体技术实力与外资厂商差距仍较大,但在部分参数上已经追平甚至有所赶超,凭借价格优势以及政策扶持,IGBT的国产化空间巨大。
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企业数字化转型是全球科技行业今后几年重要驱动力之一,也是提升企业运营效率的重要手段之一。根据企业数字化系统中交互操作、流程决策过程中人的参与程度,企业数字化转型的过程可以分为信息数字化、操作自动化、流程智能化三个阶段。RPA基于规则的属性,限制了其应用场景,在面对多任务、非标准数据、意外情景下,仍然需要员工参与RPA的流程规则设定。CV、NLP等技术可以增强RPA对非标准化信息的感知能力,辅以业务流程管理系统,RPA可以完成复杂情境下的操作。
2020年6月,OpenAI发布GPT-3(GenerativePre-trainingTransformer3)预训练模型,该模型含有1,750亿个参数,整个英语维基百科(约600万个词条)仅占其训练数据的0.6%,原始版本即可实现搜索引擎、代码自动生成、回答医疗问题等功能,极大降低了创业公司参与NLP的门槛。但事实上预训练模型越大越好吗,我们并不这么认为。首先,NLP在具体场景的应用实际上是比较细分的,针对性的二次训练,实际上比的是工程量,细分领域的语料库短缺才是阻碍NLP发展的核心原因。其次,高达2TB的数据规模,实际进行商业化的硬件成本是非常高的。NLP距离真正的商业爆发似乎还比较遥远。
在过去的近2年里,整个自然语言处理行业的商业化进度低于预期。智能语音领域面临增长和盈利双难题,找不到场景,单个领域的客单价低,纯卖软件难以实现收入的高速增长;智能客服领域格局正在颠覆中。新的创业公司比较少,但近两年平安、阿里等巨头正在进入;文本挖掘领域仍在找场景。尚未找到一个标准化、可大规模复制的案例,仍在树立标杆、发掘场景的阶段。
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RPA是RoboticProcessAutomation(机器人流程自动化)的简称,通过模拟人类在计算机等设备中的操作,并利用和融合现有各项技术,以减少人为重复、繁琐、大批量的工作任务,实现业务流程自动化。相比于工业机器人,RPA主要用于在信息系统的自动化操作,具备自动执行预定流程和跨系统协同的能力。而与ERP、OA等特定应用场景软件比较,RPA普适性更强,可以跨部门、跨行业进行部署。且RPA是非侵入式软件,无需改变现有系统即可完成部署,因此产品灵活性强,交付周期短,同时可以避开传统企业遗留系统问题,帮助企业快速迭代转型,实现业务流程自动化
RPA理论上可以用在各个场景,但目前RPA的主要发力点主要在金融、财税等遗留系统多、流程标准程度高、费时费力的场景,其余场景仍在探索中。而互联网、电商等行业已经高度信息化,不需要RPA,API即可满足需求。
UiPath于2017年4月获得A轮融资,估值1.1亿美金,2021年2月该公司估值已经超过350亿美金,估值在过去的近4年间增长了320倍。其估值在2018年3月-9月的半年间,翻了3倍,达到30亿美金,随之而来的是2018年国内RPA创业公司大量成立,2019年国内RPA行业迎来资本热潮。
根据IDC的数据,2020年全球RPA市场规模18.8亿美金,国内RPA市场规模3亿美金,国内市场处于初期探索阶段。参考美国的RPA行业,最终国内的RPA跑出来的可能也就2-3家,市场尚未成形,每家都有跑出来的可能性,但我们仍然看好AI+RPA的公司,面对早期市场,客户定制化需求多,掌握自研AI技术的RPA公司能够提供更为灵活的解决方案。
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2019年,中国保险业总保费收入达到4.26万亿元,同比增长12%,整体呈现出高速增长的态势。从保费收入结构来看,财产险、意外险的保费占比趋于稳定,寿险的占比近3年持续下降,健康险的保费收入占比在近3年持续提升。
百万医疗险催生保险销售线上化的浪潮,围绕着“提升用户的保险意识”这一目的,产生了众筹-互助-保险三级火箭、代理人出单APP、保险线上咨询顾问等新兴的保险销售模式,我们看好健康险的线上化销售,但高价值人身长险仍离不开线下渠道。
对于健康险这一处于保费扩张期的险种而言,各保险公司仍处于跑马圈地的阶段,渠道端的利润空间充足。现阶段,保险科技领域的投资,应当关注健康险的互联网保险中介公司,在这其中,众筹-互助-保险模式应当重点关注,因为这一模式将带来低获客成本、大流量池、强议价能力。此外,代理人出单APP亦值得关注,这一模式压缩了保险销售体系的层级,切中行业痛点,受到保险代理人的拥护,但需要警惕该模式下的潜在合规性风险。
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2019年,中国的狭义消费信贷余额达到13.2万亿元,同比增长9%,占GDP的比例为13.3%;相较而言,美国同期的狭义消费信贷余额为29.3万亿元,占GDP的比例为19.9%,中国的狭义消费信贷发展水平仍有较大的成长空间。
2019年,中国的狭义线上消费贷款余额为5.93万亿元,预期随着中国居民生活水平的提高,该数值将在2025年达到18.97万亿元,市场高速增长。从市场参与者的角度来看,2019年中国84%的狭义消费贷款余额由商业银行贡献,小贷公司贡献6%,消金公司等其他参与者共贡献10%。
传统的银行风控模型采用线性回归,参数量一般为数十个,包括收入、职业、资产等参数。随着支付数据、手机使用数据、社交数据、网购数据等逐渐积累并加入到银行风控环节,机器学习、深度学习、大数据高速发展,银行本身的技术实力已经不能很好的满足成百上千个参数的数据建模。征信覆盖面不足、数据维度多样化导致金融机构加大风控投入,风控建模服务市场前景广阔,我们测算,风控相关模型及软件在百亿元左右。
风控相关模型及软件市场的创业公司分为上一代风控评分、新一代风控评分、风控模型、建模平台四类厂商,我们看好新一代风控评分厂商,这类厂商具备良好的合规性、商业模式的快速复制性,在商业化方面处于明显的领先地位。
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人工智能行业研究
自动驾驶行业研究
AI视频分析行业研究摘要
IDC行业扫描
商业通信卫星行业研究摘要
美国SaaS企业研究摘要
容器行业研究摘要
协作机器人行业研究摘要
银税互动助贷行业研究摘要
云服务行业研究摘要
一站式企业服务研究摘要
人力资源服务行业研究摘要
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