投资入门

2019年公司业务回顾

公司于2019年3月25日上市，对公司来说是一个非常重要的转折点，是一个更加正规化走向更好平台的过程，以上市为节点，公司战略的大定位及业务形态方面有非常大的发展：上市之前我们经常自称为“开发者的送水工”，我们从个推的推送SDK开始走向市场，慢慢将大数据积累起来，同时在各个垂直领域尝试变现和商业化；上市时我们向投资者明确细致地提出了我们所在的赛道——我们将它定义为“数据智能“，经过一年的布道，公司已经明确成为数据智能赛道下各种融资报告和BP的对标公司了。上市前我们更多是以开发者服务的角色出现，上市之后我们会一直深扎开发者服务而且将量做得越来越大，同时更多地在各个垂直领域里实现规模化的商业化。

SDK累计安装量从2019年年中的460亿增长至2019年年底的520亿，日活独立设备数（手机去重后）达到4.3亿，扎实的设备数量是公司在相当长时间里面赖以生存的大数据获取的源泉；公司在很多技术领域也有了非常好的突破，包括大规模机器学习、云计算以及安全计算方面的尝试，我们通过技术研究院和产品创新院两院的模式去探索公司更多前瞻性的技术原型以及如何进行产业快速变现的模式，实现了非常好的效果；2020年正式成立了西湖数据智能研究院，将会把我们八个实验室前沿性的技术性研究继续做深做扎实；除了手机上的SDK之外，我们在物联网IOT方面也快速崛起，尤其是智能电视机、汽车等智能设备，目前大概超过5000万的智能设备具有个体SDK，日活达到了1800万，虽然这个数字无法跟手机几亿的量级相比，但这是个非常扎实的底盘和基础，并且处于成长初期。

2019年实现营收5.38亿，跟18年基本持平，利润总额（包含淘集集坏账）为1.08亿，同比下降56%，剔除淘集集坏账的单一因素后利润大概在1.6亿左右，不是特别好，但在这样的环境下我们更加关心数字的质量，而不是追求整个数字之大。

过去一年在数据智能的定位下，以消息推送为主要盈利模式的过程中，随着业务的迁移和市场的变化，从最早互联网蓬勃发展时，大家更加关注于用户数、安装数、激活数，到后来开始关注用户留存，再到后面大概两三年前更加关心关键指标DAU，后来随着经济形势发生变化，大家更加关注用户时长，19年下半年开始关注于每一次打开之后，用户在时长上收到的广告费有多少。

实际上，从18年底开始的经济下行压力到19年经济下行，再到今年的疫情，实体经济发生了很大的变化，实体经济的变化传导到广告行业，众所周知去年压力非常大。客户的广告收入减少后，对于每一次用户时长所带来的收入的严格考核都会变得精打细算，以往纯以日活快速结算的模式会慢慢有所变化，这个趋势我们其实在18年和19年就有所预判，并不是完全被动的过程，所以我们在上市前后就明确会在更多领域夯实我们的盈利基础与多元化，在每一次的季报上都会强调经营收入结构的优化，早期更多的是提出这样的努力方向，年报中可以非常欣喜地告诉大家阶段性的成果已经实现了，并且有非常好的韧性。如果公司停留在单一的商业模式层面，疫情对公司的冲击会非常大，而经过一年多的转型升级，公司整体收入的韧性和可持续性都非常扎实。

上市前我们对利润比较关注，上市后会更加淡定，会更多地强调公司基本功的扎实，所以在去年经济的大环境下，我们还是在全国211、985大学大规模招生，有几十位新人加入。公司浙大系比较多，最近几年的招聘强调多元化，更多社会上的人士加入我们，包括在政府科技部门、中移动等央企工作多年，对互联网、运营商及体制管理比较熟悉的高管，使公司团队更加均衡。

DMP三层结构

为了便于大家理解公司，我们上市之前画了一张非常重要的图，其中有三层结构：1）底下一层是大数据的获取能力，包括个推、个像、个数、个验，即推送、用户画像、运营监测、实名验证等一系列的SDK，如果一个新产品能够起来的话，几个月的时间内就可以达到亿的量级，之后就能够代替更多的SDK，让我们的底盘从原来仅靠个推的独轮车转为实现多轮驱动；2）中间一层是我们大数据的平台，是近几年数据中台的概念；3）上面一层是我们在各个垂直领域变现的能力。我们发现写在上市前40亿那轮融资的PPT中的变现应用除了品牌广告（已经转型）之外，其他全都死了，但非常幸运的是我们有五个更新的其他业务能够做的非常好，这就是互联网，尤其是大数据这样非常新的行业，快速迭代的本质，你很难精准预测未来5-10年树会从哪个地方长出一片叶子，但是它的长成的样子和态势就是你梦中所见的那个。

现在我们更加明确地用三个字母给三层结构做了一个定义，分别是D、M、P——D是Data，指动态的、能够驱动业务的且数据必须有深度；M是Machine，数据之上是机器也是运算平台，机器背后是非常重要的Management System（管理系统），管理系统的背后的核心是Mechanism和Methodology（运营机制和算法）；P是Person，上面一层是垂直领域的业务，Person背后的意图实际上是Professional（必须非常专业）、Productive（必须有产出）以及非常需要的Profitable（盈利）。用更加形象的比喻来说，D是骏马，M是马鞍，P是骑手，用咖啡师傅的话讲就是咖啡豆、咖啡机和咖啡师，最后产生一批非常好的咖啡，我们严格按照三层结构打造我们的核心能力以及开展业务。

D是大数据的沉淀以及对外部数据的整合运用打通的能力

达到扎实的日活独立设备数和IOT数量的过程中，非常重要的是：1）夯实存量，从手机侧以及各种物联网侧，SDK的量持续快速增长，结合于这些业务量帮助用户开展用户画像、统计、变现、以及机械化运营的多个作用，不只是提供SDK，而是帮助用户运用SDK做好服务；2）扩展增量，主要是SDK这一块，尤其在电视机和汽车上取得了大规模的增长；3）整合全量，客户自己那里有非常多好的y值数据（结果数据），尤其像政府的数据非常全，更多的是我们把我们海量的x数据搬到他的内网，或者帮他做混合云或私有云的方式，把我们的数据打通在一起用。比如银行有坏账名单和优质名单，品牌客户有自己的CRM客户或者叫CDP（Customer Data Platform），我们提升成了Consumer Data Platform，其中有千万级别的购买用户数据。总结起来就是“夯实存量、拓展增量、整合全量”，以上是我们在D层的贡献和努力。

M是过程中如何做好数据治理

这一层是非常重要的，我们总结出了5个字：挖、掘、挑、淘、萃，很多大数据是揉杂在一起的，要把它分类以及梳理成用户画像和几千个非常重要的数据中间键，比如人的居住特征可能是两点一线型、三点一线型、夜不归宿型，也可以梳理出来消费偏好是什么类型，甚至对八大菜系的喜好也可以梳理出来。

2020年我们发起了“百千工程”，将中国的线下场景以WiFi为代表划分，要求做出100个具有千万级人的标签，也就是举出一个特征要找出1000万人，意味着1%左右的中国人具有同样的标签，以及要做出1000个左右百万级别的标签，也就是100万左右的中国人，意味着1‰左右的中国人具有同样的标签，这才是非常好用的数据。如果只有几十万或者几万人，那么大规模应用中就不具有规模化的价值了，所以数据的管理和治理能力非常重要，我们建立了杭州西湖数据智能研究院，把原来做的数字化治理、安全计算、动态数据库以及疫情抗战后总结出的数字健康、流行病学的方式，以及智能风控（包括金融和非金融行业的垂直模式）和人工智能中图像识别和数字生物识别等很多技术放到研究院里做，我们与浙大联合的两个实验室各放了1000万，并与规划院联合设立了规划方面的实验室，也同公共部门合作网络安全相关的实验室，每一条战线都做得非常扎实。

最近提出大数据一定要深度赋能于社会的治理，所以除了城市大脑之外，我们认为小区和街道级别的“数治小脑”也非常重要，未来很短的时间内，我们996的队伍会在城市和乡村的微单元做好非常现代化的数字管理平台，以上是我们在M层数据治理方面的努力。

P更多的是专业知识，是我们最擅长并且经营多年的部分

开发者服务：做个信时我们是一个开发者，也服务于大量码农朋友们与他们一同成长，所以除了开发者的技术服务之外，我们也提出了增长服务；大家可能对增长服务比较生僻，互联网公司里有Marketing和Sales来推广APP，前年突然换了一个词叫Growthing，即用户增长，除拉新之外的拉活、用户使用时长，以及每次用户时长过程中的ROI成为了非常重要的考核指标，所以我们在众多客户服务中用推送帮大家带来更好的用户体验、甚至通过减少推送带来更好的用户留存等细节上做得非常细，客户在广点通上投放广告的时候，我们考虑如何做到更好的转化率、如何获得更优质的客户、如何帮助客户其他渠道获取的客户进行评分，总结y值并用它找到更好的x值。经营过程当中我们不一定做千人千面，但一定会做千人十面、千人百面，会根据不同的应用场景做新的工作。公司在这个领域里目前投入两三百人左右；

公共服务：为政府的公共治理部门，包括规划、旅游等各个方面提供服务，截至2019年已经实现1080个区县的覆盖，与很多部委以及省厅达成深度战略合作，得到了很好的收获，目前正好两年半的时间，2019年这部分营收1.1亿左右，大部分是毛利性的，由于我们是一个平台，不像大家所熟知的给政府或政法口提供服务时账期会无穷长并且垫资很多，而是类似9.8万开好一个账号收取预付费用，所以我们给政府服务的现金流模式比较好，而且根据我们2019年做的统计，第二年的续约率大概在9成以上，2020年可能由于疫情原因签约时间会稍慢一些，在8成以上，估计最后应该会在接近9成的水平。作为SaaS服务，如果续约率有70%就会是广受欢迎的市场，所以我们做到八九成，实际上客户的净推荐率是非常高的。早期有七个销售，中期大概有十几个销售，他们打下全国1080个区县是非常难得的，一定有口碑在背后驱动；

风控服务：2019年取得营收约6900万，同比增长150%，这里面有两部分：1）金融领域，为银行、执牌消费者金融公司等提供数据中间键，我们不用做到最后结果，而是要将很多特征提取出来，之后由客户方联合建模，实现非常好的效率提升；2）非金融领域，比如O2O，尤其是出行平台发生命案带来一些风险挑战，以及疫情过程中对于线下有接触人员的风险控制、对于送货收货人员的犯罪概率分析、电商获客、反黑产、欺诈点击，大家都知道某咖啡数量不对，这方面他可能是主动或者被动地被渠道商所欺诈，由于量非常大，我们会帮他做风控。

这两块业务我们都成长得非常好，尤其是金融风控部分，我们在跟客户共同打造数据中台的服务，帮助银行精细化运营。最近跟许多银行中高层领导聊天，银行把每一个用户当做借贷方，而不是把客户当做End User，所以没有像用户一样去经营，这其中有非常大的潜力可以挖掘，各方面我们都做了非常多深入的考量；

品牌广告：过去的5年里我们一直坚持在这个赛道，但不幸的是这部分业务每年亏损都在3000万左右，最早公司只有300人的时候就投了150个人在这个赛道上，到后面减下来20多个人，从2019年下半年开始这个部门终于实现了盈亏平衡，真正地从原来类似于媒体代理的服务角色走向了真正的DMP（以数据驱动投放的平台）。原来的营收大量付给媒体方下游，现在我们更专注于提供数据服务、帮助品牌广告主在投放的过程中瞄靶，所以我们主要的商业模式从原来的抢预算走向了客户所花广告费的百分比，目前这个数字是1%~3%左右的微利模式，但对我们来说几乎是纯利，我们在很多垂直客户上已经收到了8%，相信这个比例最终会走向5%~8%左右。客单价方面，百万级以上的客户在快速成长，2020年甚至有可能做到个别客户千万级的营收。我们花了大力气将团队规整好，也投资了几家行业相关的公司，希望能够形成组合拳的方式，品牌广告未来会非常值得期待。

如上总结起来就是DMP，指的不是行业里面的数据驱动投放，而是大数据、机器、人三者之间的联动，是我们公司这架马车如何向前闯的一个过程。

应对疫情的部署

听到新冠疫情情况时，我们马上成立了“数字义勇军”，从开始的十多位到最后达到300位左右的战友一起战斗，调动了数百台的服务器，前前后后投入了1000多万的人力物力和算力，同时也捐了钱并给法国捐了20多万的医用口罩，党员们也捐了很多特殊党费，更重要的是我们在疫情期间服务了中央网信办、国务院办公厅等六个重要的部位，服务了湖北、浙江、湖南、河南等多个省份、包括杭州15个区县，到目前为止我们在31个省、205个地市、368个区县的防疫的过程中都做了工作。公司上市1周年时，我们为300多位参与抗疫的将士发了真金真银的四十几块金牌，一百多块银牌，二百多块铜牌，市政府、省政府特批我们公司成立了党委，我们对大数据的政治可靠和安全保障极度重视。

政府指示要充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术服务于社会经济的方方面面以及城市的综合治理，我们的“数字小脑”也是在响应这种号召。疫情期间没有收费，更多的是获得了非常好的征信，让政府公共部门和民众第一次感受到大数据离大家如此之近、如此正能量以及有效有用，所以我们获得了信任、信仰和信心。目前有很多地方政府主动找上我们做公共服务和医疗领域中深度的大数据合作，相信2020年我们在这个层面能够迎来非常好的机会。

Q&A

Q：员工持股计划的解锁条件设置的比较保守是怎么考虑的？公司主要的人才培养规划以及激励计划是怎样的？

公司成立早期是互联网化的开放平台，我们会在不同阶段给高管和优秀战友们发放共享机制的期权和股权，由于上市筹备过程中期权的机制以及公司股东数量必须控制在200以内，中间停止了若干年。上市后通过回购的方式获得几千万的股份，并且以一贯以来2折的方式发放给关键的骨干。目前已经评估出来了几十位关键的同事，这些人都是在相当长的时间里面伴随公司成长或者进公司满一年特别优秀的骨干，我们要将股份发放给他们，实现他们与公司成长共赢的过程。

我们一直信奉员工、公司、股东不应该排序，只要客户和公司赚到钱，员工和股东们自然也赚钱，这样公司能够更好地健康发展。所以这次股份支付总体设计量不会太大，大概1600万左右，分摊到三四年里公司完全是可以耐受的、影响不大。我们期待未来在利润更好的合适时间下，可以发给同事们更多，而不是走向保守的一个过程，所以公司一定会长期坚持这样一种激励员工的方式。

Q：公司收入占比较高的增长服务未来发展的趋势是怎样的？受疫情影响的冲击情况如何？

公司的增长服务一直以来都非常好，从2019年来讲，跑出来的独角兽APP似乎不多了，所以互联网（尤其是移动互联网）进入到后半程，更多的是精细化运营的过程，也就是从原来的拉新、拉活、以及吃移动互联网的福利，开始走向精细化运营，所以增长服务的重心也从原来盲目追求DAU的方式逐渐走向更好的用户时长和用户体验。随着经济紧缩，各家也更加关注每一次打开之后能够赚到的钱，整个互联网客户方的营收会影响他们是否有更多欲望和经费用于拉新拉活，进而影响到我们。目前来看我们的主要的客户变得更加均匀，头部客户不会太多、更多需要拉新拉活的客户可以进来，所以头部客户的占比可能会逐步减少，其他的客户更多会取决于疫情在未来一两个季度的走势，但是我们国家的疫情已经相当大程度上地控制住了，我们对这部分是非常有信心的。

Q：2019年下半年品牌服务的收入和利润率发生了很大的改变，从量变到质变的点是什么？业务模式为什么会在这个时候发生转变？未来这个业务能做多大？

我们认为行业张力非常大，五年前就开始一直在做，但品牌广告领域水比较深，链条非常长、非常复杂，宝洁是首个冲进去的但也是全球首个宣布这是骗子太多的行业，虽然宝洁表面上这么说，但实际在数字投放过程做得非常扎实，它从原来完全委托第三方，到后来建立了非常大的内部团队去精细化运营所有的流量和清洗数据；

早年开始，像广点通以及各种各样DSP的平台鱼龙混杂，很多流量的纯粹性和有效性非常糟糕，各种领域里造假以及负面可能性也非常多，所以在这之中我们坚持做一个以大数据精准驱动的纯正互联网公司就显得格格不入，但我们一直坚持布道、与大客户沟通，早期的时候客户说既然你投的精准那就给你一块预算，把转化率做到某个位置，这对我们来讲实际上难度非常高，是“不可能的任务”。我们也整合了一批腰部媒体，但凭我们自己的客户量根本撑不起来，所以我们会更加专注于自己的能力，帮助客户识别和筛选哪些流量是真正适合的。

此时带来了另一个挑战：我们虽然投准了，但尺子不准，所以我们又花了相当的长时间打造这把尺。整个行业在原先这种乱流情况下根本玩不下去，BAT带了非常好的头，把大量流量进行清洗，大家反作弊的能力也有加强，并且BAT开放出来了流量筛选，比如阿里做的达摩盘，所以我们的数据有了能被无关联的第三方证明正确性和有效性的方式，包括年龄、性别、收入、兴趣等。行业内慢慢形成了生态系统，包括我们投资的Hypers宏路数据，帮助客户的第一方数据做Data Lake，让真正购买者的ID数据和有效用户打通，所以投放广告前就能判断出我们投的这些人里有多少是真的购买了，会跟随机组比较，真正实现了AB Test的有效计量，在投放完毕后的未来一周到三个月的时间里，可以精细化地观测投广告和未投广告的人之间明显的区别，所以客户很满意，也对我们越来越有信心，我们从原来要与同行进行价格竞争到现在有了价格信仰，竞标过程中不太关注其他方的价格，只按照我们笃定的合理价格出价，我们的商业信仰是在帮助客户带来的增长部分中拿小头。

我们提出了整个品牌行业的六个角色：品牌广告主（甲1）、4A公司（品牌广告主的乙方，我们称为甲2）；DSP和SSP类似广点通和达摩盘等平台的聚合（乙1）、媒体（乙2）；类似明略科技等公司做第三方广告监测和判断（丙2），而我们更加专注于DMP数据管理平台（丙1）——在投放之前和投放过程中帮助客户做用户靶向。我们这六个角色在品牌行业里扮演各自应该有的角色，而不是一个人占整个全链条，这样就没有第三方监督机制了，这样的理念得到了行业内的共鸣。同时我们也在大数据的解决方案上提出了创新的“中立国”的解决方案，让数据不流转的同时把数据的信息流转出来，把客户方的购买数据和我们的数据打通，在数据不搬家的情况下实现信号的放大，这个模式的服务也被大规模地用在很多大品牌，比如欧莱雅、惠氏奶粉和雅诗兰黛等，从2020年一季度的订单、询问以及前方传来的捷报来看，这部分业务经常性地让我们惊喜。

Q：未来对于有坏账风险的业务会怎么处理，长期来看如何强化公司的风控体系？

淘集集对于公司来说是非常重要的一个教训，我们一直有分阶段地评估客户，从江湖上听到有些大的公司要投资，也看到他的业务数据正在快速成长，但最终看来它是正常经营业务过程中过于冒进带来的倒闭，事后我们也去见了创始人，综合判断下来我们觉得他没有明显的恶意，所以也没有过多的起诉，但是在经营上确实缺乏经验和风控，导致包括我们在内的多家受损。

我们自己也做了深度的反思：1）从业务类型来讲，整个行业所通行的大规模垫资的服务模式实际上是不健康或者不合理的，所以2020年我们大规模地压缩这一部分。对于新浪、百度、头条等很多非常优质的客户，我们在深度互信、互相了解的过程中会有限可控地开展；但对于风险高的初创公司我们基本不开展，会开展更多类似于品牌这样纯的第三方DMP服务，钱由客户自己充值给平台，我们负责增能的部分，那么客户付的小钱对我们来讲就是纯利的部分，我们也会提供给客户第一方精细化经营的平台，就是增长部分，投放广告也算在增长部分中，更多是会给他做一个平台，或者用我们的平台来做投放，我们将能力赋能给他；2）我们对账期和收款的把控、对合同的风险性都做了非常好的梳理，更多的是对每个客户进行授信；3）我们对公司的安全管理、数据的法律风险都进行了全面的梳理和反思，我们继续坚持每季度至少一次高管在白板上写我们到底会怎么死，虽然当时想到了，但没有重视起来，淘集集这件事情也确实让我们踩了个大雷。

Q：是否考虑过做一个平台，让开发者帮我们开发，通过平台化的方式加速整个数据智能的落地？

因为每个人的精力和能力是有边界的，我们的核心业务肯定会自己做，比如面向开发者的服务以及公共服务中做得很深的社会治理结构，尤其是政法口的东西，但更多开发出来的，比如我们投资了有数金服，它给经济领域的”最多跑一次”改革和“亩均论英雄”提供服务，类似这样的我们就把数据能力开放给他，让他们跟我们合作。

在金融风控领域里面，我们今年投资了云征信，这是一家很棒的、快速崛起的公司，他们在跟银行的合作和垂直领域里扎根非常深，我们原来做了一个产品“个征”，思考过后我们把自己的产品定位在数据中间键，将其做成好的特征层，由它们跟业务方做深度的整合与合作。

我们相信我们不可能在每一个领域都做到最强，所以我们会有梳理，我们内部有一个“网播田野”的方式——如果是我们的菜，我们就深度地把它做透、做精，如果不是我们的菜或者是我们没有那么专注的领域，我们就开放给合作方，合作方有两种，一种是纯开放方式，另一种是通过战略投资的方式做小股东，这样能够建立非常好的互信，以更加深度融合的方式去开展业务。

Q：如果做平台的话，怎样建立一套机制保障平台的数据是能够有序安全地使用的？

数据的采集使用中是没有问题的，但如何跟合作伙伴之间在运用的过程中不发生越界是极其重要的一个课题，我们今年成立了一家公司——浙江省数据安全服务有限公司，这家公司非常特殊，是由我们来设计推动，大股东是浙江省国资委下面的杭钢（杭钢下面原来有一个大数据管理有限公司），二股东我们邀请了安恒信息（科创板上市的安全公司），我们自己做三股东，扮演一个参与的角色；

这家公司非常重要的是起到了大数据“中立国”的作用，所以我们跟客户之间、跟合作伙伴之间合作的时候，就把我们的数据和客户方的数据共同搬到这家国资背书、安全公司管控的中立国上计算，最后把它的结果拿出来，但是原始数据不发生交易，这就是我们讲的“数据可用不可拥，安全可见就可验”，有别于各地所实现的数据交易市场，我们认为数据在没有完整授权链的情况下，轻易改变它的使用场景和使用对象是不合法的，所以我们非常注重法律的合规性，同时有效地发挥数据价值。

Q：公司在投资方面是怎样考虑布局的，日后有没有整合进上市公司体内的打算？

我们公司大概六七百人，体量不大，能力也是在成长过程中，所以我们对自己有非常清晰的定位，战略投资方面最早的时候就定了6个字——专得注，长得开。如果我们不专注于自己的主赛道，就会过早地把能量释放掉，但在发展过程中我们也必须能够长得开，所以我们清晰地梳理哪些是我们必须完全在本体里面创造的，哪些是我们可以赋能和增能给战略合作伙伴的，以及哪些是可以先养起来等时机合适再并购进来的；

目前投资项目包括：1）将大的战略投资放在了宏路数据，它更多的是第一方品牌广告的数据打理方，现在我们互相在业务上以及服务于客户的数据闭环都做的非常好；2）政务方面投资了浙江有数金服，它给政府的”最多跑一次”改革和“亩均论英雄”等提供了很好的服务，包括这次疫情结束之后的复工复产，我们都是通过支撑他们来给全国和全省的图提供服务；3）数据安全服务有限公司，我们与国资合作，为整个行业都提供了非常好的平台；4）在金融领域方面的战略部署上投资云征信；5）投资了杭州迦智科技，其创办人是浙大的熊蓉老师，是机器人足球比赛冠军团队的教导员，多年来在机器人方面做得非常精细，虽然跟数据智能看起来远一点，但是我们希望能够在产业数字化中伸一只眼睛，所以这里面有非常好的协同；

以上是主要的几个投资，未来我们还会在数据智能的各个垂直领域里变现，在数据智能的关键技术和技术设施上投放，所以整个会围绕着DMP的三层结构，与能够补强我们的企业沟通和合作。最近我们在看一些在公共领域比较大型的公司，他们有非常好的数据源、资本背景、模式，只是在数据治理和灵活运用数据方面的思想还没跟上来，不过他们的意愿非常强烈，所以我们可能会共谋新合作。

Q：公司组织架构调整有什么新的变化？

公司内部组织架构主要分为四块：1）决策层，包括董事会、董事会下面的各种委员会、总经办；2）专注于业务的收入驱动，包括互联网服务事业群、公共服务事业部、风控服务事业部、品牌服务事业部这四个赚钱的部门；3）后方支持部门包括财务部、内控部、人力资源、行政、市场、风控等部门；4）支撑公司整体的战略实施，包括技术与数据部、西湖数据智能研究院、战略投资部。以上是今年我们做的梳理，没有大的变化，更加聚焦于DMP三层结构的战略。

Q：阿里、腾讯和运营商在大数据市场也有布局，市场的竞争格局以及公司的竞争策略和核心竞争力是什么？

我们体量还很小，而大数据从国家层面以及全球范围来讲未来一定会长成超级巨无霸的行业，所以我们不用太担心两个石头扔到天上会撞到一起，我们对于竞争关注的非常少，更加关注于如何在广袤的蓝海市场找到为产业真正增能的服务，所以“数据让产业这个更智能”是我们非常重要的一个服务。在很多领域里面我们也成为了非常好的榜样，使得之后更多同行能够进来，当我们成为行业里的非常对标、所有人都想踩我们的时候，实际上是一个非常高的荣耀；

我们更多的是专注于自己产品的快速迭代，将底层D的数量继续夯实、将M的能力加强、将行业里的P做得更深。在包括公共服务在内的若干个领域里实际上是领先者，互联网公司服务于公共服务，我们可能会是跑的最好最精的几个典范之一，虽然有很多跟随者，但从前面的两年半来看并不影响我们的发展，并且更加助力于我们在行业里的地位，甚至在若干个领域里面我们正在介入起草国家和行业的标准，这是非常值得我们开心和荣耀的事情。独木不成林，我们不可能做成一份单独的盆景，只能跟行业共同成长形成一个非常美丽的风景，只有在一个很好的生态系统当中，我们自己才能够得到更好的成长，说不定别人打好了，我们也可以战略投资一下，或许也有并购对象，以上是我们对于竞争的理解。

就BAT而言，我认为每一个时代每一个阶段都有它自己的赛道，一定会有老树倒下，新树成长，也有老树开新枝，有各种可样的可能，所以核心是大家把自己做好。运营商方面，我觉得是非常好的创新，刚才也提到我们高管当中也有运营商工作多年之后加入我们的，所以我们更多是会和运营商的产品做嫁接和服务，并不提倡正面竞争，因为市场很大、正在快速崛起，对于竞争我们不太担心。

Q：能否拆解一下一季度各个业务版块的推进的情况？

开发者服务、增长服务、风控服务以及品牌服务，这些业务服务的客户受疫情影响不能正常出工，使得我们公司的业务开展困难，合同签订以及执行结算方面有滞后，现金流和收入都一定程度的受到了影响，与此同时疫情刺激客户快速开展互联网业务，这有利于我们公司的挖掘客潜在客户，给我们带来了机遇，所以虽然客户的原因给我们带来了一定影响，但也有机遇存在；

公共客户服务方面，客户忙于疫情使得公司的业务开展困难，财政预算方向有所调整，更多的投入了疫情管控以及疫情过后企业恢复生产以及百姓生活方面，所以在信息化建设方面的预算会骤减，影响了我们公司的收入，但同时我们公安大数据在公共业务上的价值凸显，获得了中央以及各个地方政府的广泛认可，为后续业务发展奠定了良好基础，每个模块的具体数字目前不方便透露。由于很多客户没有开门，一些客户总部在国外，国内的着急推进但法律流程上会慢一点，所以一季度的时候很多业务是延后的概念，并不是取消订单的逻辑；

公共服务方面，疫情结束后会是非常重要的重塑的过程，原有的模式到后面的过程仍在思考，中国疫情治理如此有效，其中大数据发挥了极大作用，如何整理和总结大数据在公共服务商业上的深度应用成为了现在所有政府打完这场战役之后深度总结和思考的新方向。随着几个新基建（尤其是信息化和IDC部分）加大投入，大数据平台上可能会有海量投入，可能在各地的两会陆续召开之后会有更加明确的信息和信号，我们也在更多的关注整个经济大环境以便对我们后续走势和战略战术细节进行调整；

还有一个非常值得大家关注的是风控领域，期间我们的竞争优势凸显，由于大家未开工、坏账率升高，单一客户（包括银行、次贷、消金）放贷的量显得比较保守，但我们接触和接入了更多优质的客户，所以优质客户的数量在大规模的成长，单一客户的客单价在变小，可以期待在经济逐步回暖的过程中客单价和客户数平方成长。

Q：公共服务有些部门涉密程度较高需要列装资质如何应对？应收账款周转比以往明显高一些是什么原因？

涉及到数据密集的各方面我们都按照政府相关规定，同时我们也会在合适的时间申请一些涉密资质各方面的东西。实际上我们很多的服务是在政府内网里进行开展，所以我们更多的是输出M和P，把我们的D搬进去，它的D是不会出来的，所以这方面请大家放心，我们合规性做的非常好，关键岗位上都是党员在服务。公共服务方面，2019年我们To G业务成长的非常快，增长业务这块反倒有所下降，所以相对来讲占比就会更高，2020年这部分依旧会持续地快速增长。

Q：目前小非股东的退出意向是怎样的，会不会考虑引入一些适合公司的战投？

我觉得这是非常自然和正常的一个过程，我们公司的投资人结构是比较典型的互联网公司，从天使轮开始到后面A轮B轮C轮都在做。我们的合伙人从天使轮开始投资到最后成为了合伙人，像中经合和赛富这样专业的投资机构会有合理的退出时间的要求，像新浪、百度这样非常好的战略投资从A轮开始一直陪伴我们到现在，中间我们做“个信”的时候，大家都起到了非常好的协同作用，尤其是这几个互联网的战略投资人，我们之间的协同非常的好，所以他们会考虑长期持有，对于个别的小额回个本、或者卖掉一小部分、或者完成一些重要的KPI考核等等我觉得都是很正常的过程。

我们希望从原来早期的投资人逐步借助这次解禁的过程更换和刷新一批新的、在我们下一阶段更好协同的战略投资者，所以我们也非常欢迎对我们业务上有协同，或者资本上对我们的成长性和节奏有更好理解的投资人来投资。一级市场资本非常多，公司也非常多，大家总是有自己的性格和自己的成长方式，这是一个双向选择的过程，所以我们每次投资人的沟通会更多是以非常自然、透明、开放的状态，在合规的情况下与大家深度地聊每一项的业务和我们的思考，更多的把我们真实的想法以及未来发展过程中我们遇到的困难困扰、我们看到的机会、以及我们的能力所及与客户沟通。最近也有不少非常好的战略投资人来跟我们交流，包括今天线上的许多投资人，基于互相充分透明的认知的情况下，我们欢迎更多有识的投资人投资我们，谢谢。

Q：公司推送业务当前的发展状况如何？

推送业务是开发者服务的一部分，之前推送指通过SDK的方式把消息下发到手机的通知栏中，2019年下半年以来，尤其是2020年以来，我们对推送以及产品层面的理解更加广泛化，一种是通过手机通知栏推送，另外也打通了微信公众号的推送，客户将相应公众号的ID发给我们，我们可以通过多个渠道下发消息，手机APP的通知栏和微信都可以。最开始我们在推送业务上扮演了快递的角色，慢慢地积累了大量数据后对每一个用户都有了更深的认识，包括对内容以及交互时间的偏好，这些逻辑融合在我们所有的开发者服务中。

Q：公共服务是定制化服务吗，还是标准化的产品包呢？

2019年80%的公共服务收入来自于产品化账号，没有定制化的成分，续约率达到90%，覆盖全国范围内区县级以上政府1080个；

风控分为金融风控、非金融风控两类：1）金融风控主要针对银行、消费者金融公司解决放贷风险的问题，因为其本身利差较大，主要是为了解决坏账率的问题，会采用多家供应商的数据，只要数据源有差异值，能够对效果有提升，那么就是最有效的数据，就会长期调用数据的接口以查询相应的参数，我们这里会返回给其参数值。该服务有标准化产品，也有针对某一特定客户进行定制化服务，我们会采用联合建模的方式，相应单价会更高；2）营销风控，营销一方面要获客，一方面要控制风险，营销也有一个峰值去看是否要像这样的客户投放广告。

金融风控主要针对个人用户，也提供针对企业用户的服务，特别是疫情后国家降低存款准备金率希望将钱给到需要的企业，银行贷给小微企业就需要更多的数据进行支持，比如典型的评估企业的复工率等。

Q：2019年Q4净利润环比增长80%是因为什么原因？

2019Q4各个业务都有回升，其中最大是增长服务，其他业务稳健增长。

Q：增长服务下滑程度较大，是什么原因造成的？

用户是有所拓展的，下滑的主要原因在于：1）前两年移动互联网公司关心的指标是DAU、MAU这种相对来说比较初级的统计数据，随着创投退潮，开始越来越关心公司的盈利能力，所以光是活跃是不够的，要让用户看广告并且赚到钱，这样才算是有效的活跃，相应的考核指标就不只是拉活多少用户，还要考虑转化率，所以推送通知栏这种促活方式就不是那么强势；2）整个广告行业预算在减少。