[中报]每日互动(300766):2023年半年度报告
原标题:每日互动:2023年半年度报告 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人方毅、主管会计工作负责人朱剑敏及会计机构负责人(会计主管人员)潘德女声明：保证本半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 所有董事均已出席了审议本次半年报的董事会会议。 公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号——创业板行业信息披露》中的“互联网营销及数据服务相关业务”的披露要求： 1、宏观环境风险 公司所处行业与国家内外部政策环境、经济形势紧密相关。当前正值我国社会、经济转型升级的关键时刻，国内外经济形势复杂多变，受到宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。未来若宏观经济形势出现较大变化，进而可能对公司的业务产生影响，短期内将给公司带来一定的经营压力。 基于上述分析，公司将积极应对其可能对公司产生的影响，提前储备人、财、物等资源，深化精益管理、强化技术研发，主动适应环境变化，积极应对经济形势和产业发展，为公司长期持续发展提供更加有力的支撑。 2、数据安全风险 在业务经营过程中，公司根据业务需要积累了终端设备的相关数据，覆盖了大量移动终端和活跃用户。如果公司受到互联网上的恶意软件、病毒的影响，或者受到黑客攻击，将会影响公司信息系统正常运行，或者导致公司信息数据资源泄露、损失。此外，《数据安全法》《个人信息保护法》等数据安全和隐私保护相关法律法规颁布后，行业在执行过程中仍需结合具体业务场景进行充分实践，如果数据合作方、客户等基于自身原因，造成了用户信息的不当使用，可能会损害公司的市场声誉，甚至可能会对公司的业务开展造成不利影响，进而影响公司的经营业绩。 公司所积累的数据资源都是在开展正常业务流程中所形成的合理合规的数据沉淀，数据积累均经过用户授权，且是保证业务正常开展所必须的、合理的、最小化的数据。对于积累的数据，公司建设了数据管理中心机群，采用了防火墙、数据加密等技术，以保障数据资源存储、使用的安全性、可靠性。同时在开展大数据服务的过程中，公司均采取了严格的数据保护机制，通过对数据进行脱敏、筛选、匿名化等处理，并以大数据建模的方式形成了加密的、独有的标签体系，同时不断探索大数据联合计算平台（中立国）等数据安全及隐私保护领域的创新技术和创新模式,实现数据不流转数据价值流转，同时确保数据使用的最小必要原则。公司持续完善安全管理相关制度，进一步强化内部控制管理制度，在管理体系建设、流程管控、数据安全等体系进行完善落实，充分保障用户的数据安全。同时，公司密切关注行业监管动态，积极与相关部门保持紧密的沟通，共创移动互联网的健康发展。 3、业务违规风险 公司从事的效果广告等业务属于互联网广告形式，受《中华人民共和国广告法》《互联网广告管理暂行办法》等相关法律、法规的监管。根据相关监管规定，若广告发布、经营企业违反相关规定，则将可能受到包括罚款、停止相关广告投放、吊销营业执照等处罚。随着公司业务规模的扩大，如因广告内容审核失误等原因违反上述监管规定，会导致公司受到罚款、行政处罚，或导致公司形象受到损害、广告客户流失和广告收入下降等。公司将密切关注上述行业监管政策的动态，所有业务的开展均严格遵照国家相关法律法规，建立并不断完善内部控制体系建设，有效防范上述风险的发生。 4、品牌形象受损和知识产权被侵权的风险 公司拥有的商标、专利、软件著作权等无形资产以及对外宣传时使用的宣传册、幻灯片等都是公司的重要资产，对公司未来的发展至关重要。公司在发展过程中，已积累起一定的市场口碑和行业声誉。如果公司产品、商标被他人仿制、冒用，会对公司的日常经营和市场声誉造成负面影响。 公司一贯重视品牌形象和知识产权的保护，未来将持续加大知识产权保护力度，针对侵权行为，及时采取法律行动，维护公司合法权益。同时，完善公司知识产权战略布局、实施策略及管理流程。 5、核心技术人员和技术人才流失的风险 公司为技术创新型企业，自成立以来一直重视技术开拓、产品研发以及研发团队的建设，通过不断实践和积累，公司已经研发并储备了多项核心技术和自主知识产权，培养、积累了一批高素质研发人员。当前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心人员稳定对公司的发展尤为重要，如果未来在人才的市场竞争中公司出现核心技术人员和技术人才大量流失的情况，将对公司经营产生不利影响。 公司将持续加大对核心技术人员的引进力度，不断壮大核心人才队伍；重视员工培养，定期组织各类型的培养计划与技术分享活动；加强企业文化建设，增加企业凝聚力，并通过包括薪酬、员工福利、股权激励在内的激励措施来稳定和扩大人才队伍，激发员工的积极性与创造性；加速组织变革与赋能，有效促进公司健康、快速发展。 公司计划不派发现金红利，不送红股，不以公积金转增股本。 目录 第一节 重要提示、目录和释义 ....................................................... 2 第二节 公司简介和主要财务指标 .................................................... 9 第三节 管理层讨论与分析 ........................................................... 11 第四节 公司治理 .................................................................... 36 第五节 环境和社会责任 ............................................................. 39 第六节 重要事项 .................................................................... 41 第七节 股份变动及股东情况 ......................................................... 54 第八节 优先股相关情况 ............................................................. 58 第九节 债券相关情况................................................................ 59 第十节 财务报告 .................................................................... 60 备查文件目录 1、载有法定代表人签名的2023年半年度报告； 2、载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖章的财务报表； 3、报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿。 以上备查文件的备置地点：公司董事会办公室。 释义
第二节 公司简介和主要财务指标 一、公司简介
1、公司联系方式 公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期是否变化 □适用 ?不适用 公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期无变化，具体可参见2022年年报。 2、信息披露及备置地点 信息披露及备置地点在报告期是否变化 □适用 ?不适用 公司披露半年度报告的证券交易所网站和媒体名称及网址，公司半年度报告备置地在报告期无变化，具体可参见2022 年年 报。 3、注册变更情况 注册情况在报告期是否变更情况 □适用 ?不适用 公司注册情况在报告期无变化，具体可参见2022年年报。 四、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据
1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用 公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用 公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 六、非经常性损益项目及金额 ?适用 □不适用 单位：元
□适用 ?不适用 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况。 将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项 目的情况说明 □适用 ?不适用 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经 常性损益的项目的情形。 第三节 管理层讨论与分析 一、报告期内公司从事的主要业务 （一）主要业务及经营模式 公司作为专业的数据智能服务商，致力于用数据让产业更智能，定位于在充分“数字化”的领域里、做“数智化”的 1 工作、实现“数治化”的目标 。公司将深厚的数据能力与行业知识（Know-How）有机结合，构建了移动开发、用户增长、 品牌营销和公共服务等多领域的数据智能服务生态，并将公司深厚的数据治理能力产品化，打造了 DiOS 数据智能操作系 统，对内增能提效驱动业务的同时对外输出数据治理能力。 公司的业务逻辑分三层（D-M-P，Data-Machine-People ）： 底层“D”是指数据积累，基于公司在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，源源不断地为顶层 业务提供数据支撑。 中层“M”是指数据治理，包括对数据的归集汇聚、资产化管理、精细加工，然后提供给上层业务系统以数据服务的 能力，同时，公司将其产品化，打造了 DiOS 数据智能操作系统，包括技术中台、数据中台和智能中台，对内增能提效驱 动业务的同时对外向客户输出数据治理能力。 上层“P”是指数据应用，结合数据模型与行业专家知识，在商业服务、公共服务领域打造了产品化的、规模化盈利 的数据智能应用。 “D-M-P”三层的关系，就是数据智能的“马-鞍-人”，人凭借丰富的经验和上乘的马鞍才能驾驭好千里马。（图表 1） 图表 1 公司各板块业务聚焦深耕，核心产品创新迭代，服务体系日臻成熟，市场拓展有序推进。公司持续巩固大数据基础， 并通过 DiOS 数据智能操作系统强化数据治理能力，对内增能提效驱动业务的同时对外输出数据治理能力。公司业务实现 结构性优化，业务更具韧性，凭借技术和数据的能力，不断为客户和社会创造更多价值。 1 方毅先生在 2020年 6月“西溪论数”大会上提出数字治理三阶段：数字化、数智化、数治化。在整个数字治理过程中，可分为三个阶段：数字 化、数智化和数治化。数字化是要做好数据采集自动化，存储结构化以及运用在线化。数智化是数据智能化。数治化是数字治理结合业务场景和管 公司业务分类具体如下（详见图表 2）： 图表 2 （二）主要业绩驱动因素 1、把握行业机遇，保持战略定力 报告期内，面对错综复杂的宏观经济形势和前所未有的行业发展机遇，公司持续保持战略定力，聚焦数据智能主业赛 道不断发力。目前，经济运行在阶段性调整之后处于持续恢复状态，中共中央政治局召开会议指出：在平稳转段后，经济 2 恢复是一个波浪式发展、曲折式前进的过程。这与公司基于自身数据能力对宏观和行业的洞察基本吻合 。在消费信心尚待 全面恢复期间，基于对行业变革的敏锐感知和对未来发展的深刻洞察，公司继续保持战略定力，在提升原有产品影响力的 基础上，强化对新技术、新产品的研发，抓住行业发展带来的历史机遇，拓展更加广阔的空间。 在复杂的宏观情况下，行业迎来发展良机，数据要素市场化改革不断提速，数据智能行业发展跑出加速度。《个保法》 《数据安全法》等相关法律法规的出台，给整个行业构筑了“车道线”“红绿灯”，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要 素作用的意见》（即“数据二十条”）等顶层设计为行业发展踩下油门。“数据二十条”构建了数据要素基础制度的四梁八柱， 并创新性提出数据产权“三权分置”，促进数据要素有序流转从而实现市场化；今年2月，中共中央、国务院印发《数字中 国建设整体布局规划》，地方纷纷做出探索实践；3 月，国家数据局组建，统筹推进数字经济、数字社会规划和建设等；7 月，国务院任命国家数据局首任局长，数字经济发展、数据要素市场化改革进入新阶段。 同时，以大模型为代表的人工智能技术掀起新一轮革命，为数据智能行业注入新活力。大模型的基础要素由算法、算 力和算料（数据）构成，其中算料是训练大模型的重要资源。目前，高质量数据是大模型发展的稀缺要素，直接影响大模 型在垂直行业的落地效果。结合优质数据的大模型在产业化落地过程中将衍生更多垂直场景需求，为行业带来新的增长空 间。 2、修炼扎实内功，构建服务闭环 每日互动作为专业的数据智能服务商，已经构建了“数据积累-数据治理-数据应用”的服务生态闭环。 在数据积累端，公司 SDK累计安装量突破 1,000 亿，再创新高，数据资源积累日益丰富。同时围绕“让数好用 把数 用好”，通过与客户共创，公司用户运营平台能力升级，帮助客户把数据用起来并沉淀数据资产，高效驱动客户全链路智慧 化运营，增强客户黏性。报告期内，用户运营平台日活跃用户已突破9,000万，进一步夯实公司数据底盘。 在数据治理端，公司构建的 DiOS 数据智能操作系统对外输出治数能力，通过结合客户应用场景驱动业务成长，目前 已在城市治理、移动互联网、品牌营销、数智交通等领域落地应用。报告期内，DiOS 数据智能操作系统通过技术优化，进 一步推动平台的轻量化改造，覆盖更多数据应用场景。同时公司自2015年开始使用向量化技术，在数据深加工处理过程中， 不断迭代升级数据向量化技术，并在此基础上强化向量数据库等技术的运用，满足业务智能化需求。 在数据应用端，报告期内，受消费端渐进复苏的延滞影响，公司商业服务同比下滑；公共服务业务拓展高效推进，营 业收入同比稳健增长。 商业服务方面，消费情况影响品牌主的广告预算，进而影响效果广告主的投放预算，最终影响公司面向效果广告主的 增长服务和面向品牌主的品牌服务。随着消费复苏，品牌主侧已呈现恢复态势，然而传导到效果广告主端尚需时日，因此 效果广告主目前尚处观望状态，投放预算尚未调整，受此传导影响，公司品牌服务、增长服务具有延滞现象。而公司增能 服务为客户降本增效效果显著，已实现同比稳步增长。 公共服务方面，报告期内公共服务营业收入同比稳健增长，SaaS 产品粘性依旧，同时基于 SaaS 产品积累的深厚行业 知识和渠道优势，DiOS 项目制业务迅速铺开，客户需求和合作意愿强劲。公司持续强化公共服务的新产品研发和交付能力， 数据智能驱动的协同管理、精准宣防等新业务场景进一步满足客户多方面的需求，为未来发展积蓄动力。 3、布局行业生态，蓄力未来动能 随着数据要素价值化改革的全面提速，公司不仅关注内生发展，而且更加注重生态协同，持续探索数据要素安全流通 的模式创新与数据智能的应用实践。 在行业基建方面，公司积极推动建设的浙江省大数据联合计算中心被广泛接纳，进一步激活数据要素潜能、释放数据 要素价值，为公司也为行业增长提供支撑。目前，浙江省大数据联合计算中心已落地营销、金融等多个行业场景，公司基 于此打造的成功案例获得行业和客户的高度认可，为公司的长期发展提供有力支撑。 在技术储备方面，公司在可控大模型的基础上，探索相关技术与公司现有产品和服务体系之间的融合，为用户提供更 好的产品及服务质量，推动各行业和政府部门的数字化升级以及数据要素价值的释放。 在数智交通领域，公司联合生态伙伴引入大模型理念与方法，通过将交警部分路口现有的准确小数据作为 Y 值，精调 以互联网交通大数据为基座的模型，最终生成服务于全域路口、路段的实战应用。同时用大数据思维和系统性思维协调交 通，助力绿波带成网建设，推动城市达到全域绿波，全面提升交通效率。 在公共安全领域，公司通过对客户研判经验总结提炼，依托大语言模型技术和深度学习模型训练生成本地知识库，实 现智能线索扩线指引、结果智能解析、研判报告自动生成等，赋能研判全生命周期管理。客户通过“对话式生成结果”，有 效实现自动研判，提高研判效率。 在数智营销领域，公司结合“行业知识”对大模型进行特定的训练，让大模型听得懂“行话”。经过公司行业知识库和 历史经验精调后的大模型，能够快速输出匹配的洞察结果和人群方案，更精准地在公司流量池中进行相似人群的扩量，将 “对话式生成”的目标人群一键对接多种媒体平台，高效完成广告投放，大幅提升营销效能。 （三）公司所属行业发展情况 近年来，数字经济成为全球经济发展的新引擎，我国数字经济在政策扶持和市场推动下实现了跨越式发展，规模稳步 扩大，数字经济规模已经连续多年位居世界第二。在相关政策的大力推动下，我国大数据产业生态日趋成熟，《个保法》 《数据安全法》等的出台，给整个行业构筑了“车道线”“红绿灯”，为数据智能行业发展画出了“红线”，而公司参与建设 的浙江省大数据联合计算中心相当于为行业修建了封闭的“高速公路”，进一步为数据智能行业发展明确了场景。同时， “数据二十条”等顶层设计的推出，更是为数据要素发展和商业探索扫清了制度障碍，踩下了加速的“油门”。 1、顶层设计深化推进，数安港乘“数”而上 近年来，数字经济在政策扶持和市场推动下实现跨越式发展。2022年 1月，国务院正式印发《“十四五”数字经济发 展规划》,进一步明确了“十四五”期间推动数字经济健康发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。 2022 年 12 月印发的“数据二十条”从法治层面构建了数据要素基础制度的四梁八柱，提出建立公共数据、企业数据、个 人数据的分类分级确权授权制度，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、 数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”，在保障安全前提下，推动数据处理者依法依规对原始数据进行开发利用， 支持数据处理者依法依规行使数据应用相关权利，促进数据使用价值复用与充分利用，促进数据使用权交换和市场化流通。 其中，推进公共数据开放利用，已成为推进国家治理体系和治理能力现代化的重要手段，也是推动数据这一生产要素更好 发挥其价值的必由之路。 报告期内，中共中央、国务院于 2023 年 2 月印发《数字中国建设整体布局规划》，明确提出了“2522”框架布局和实 施保障包括推动数字技术与经济、政治等建设“五位一体”深度融合；3 月，十四届全国人大一次会议提出要组建国家数 据局，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。由此，各省市也纷纷加大数字经济布局力度，陆续出台相 关规划、行动计划、指导意见等，持续推动数字经济战略政策落地实施，数据要素市场化相关基础设施也相继建立。政策 指引和基建支持为数字化改革铺平了道路，数据要素市场有望进入发展快车道。 作为数字经济大省、强省，浙江早在 2017年就启动了数字经济“一号工程”，在全国率先开始实施数字化改革，近年 来更是深入实施数字经济创新提质“一号发展工程”，强力推进数字经济高质量发展。2022 年 5 月，中国（温州）数安港 正式建立，建设浙江省大数据联合计算中心、浙江大数据交易中心温州基地、全国首家数据资源法庭、全国首家大数据专 业仲裁院等，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面工作，为数据要素更大规模的流通奠定了良好基 础。公司作为大数据联合计算模式的首倡者，深度参与到浙江省大数据联合计算中心等项目的建设中。中国（温州）数安 港成立一年多以来，已在全国率先形成数据产业全生态合规体系，集聚中国电子、联仁健康、每日互动、安恒信息等世界 500 强、独角兽生态企业等78 家，并与上海、深圳、贵阳等七家数交所达成战略合作协议。通过数据要素全生态的探索， 中国（温州）数安港让数据要素“活起来、动起来、用起来”，加速推动数据资源“变现”。 2、营销市场高质发展，数字政府加速建设 随着经济逐渐复苏，消费信心和商业活跃度逐步提升，广告主的投放策略走向高质量精细化运营。消费虽受阶段性影 响但已呈现良好恢复势头，而消费端传导到广告端具有延滞现象，根据CTR媒介智讯数据显示，2023年Q1中国广告市场整 体花费同比下跌 4.5%，较去年同期跌幅略有收窄。同时，信息技术迭代正驱动广告营销行业升级。在复苏和变革的当下， 广告主的投放策略也发生质的改变，从原来传统的追求规模扩张的模式，走向基于大数据精细化运营的“品效合一”高质 量发展，也更加注重数据的合规使用。因此，大数据联合计算模式、向量化技术等相关技术和解决方案的应用，逐渐被行 业接受和欢迎。具备更精细化、效率化和数智化的营销技术和可实现安全计算环境的广告营销服务商更能满足广告主日益 提升的需求，获得更多市场机会。 随着数字化经济的发展和政府治理能力提升，政府数字化进程正不断加速，数字政府行业市场规模逐步提升。《关于加 强数字政府建设的指导意见》《数字中国建设整体布局规划》等一系列政策文件的出台，不仅给出了数字政府建设的时间表、 路线图、任务书，也明确提出“数字中国纳入党政干部考核评价参考”，推动数字政务领域稳步发展。从中央到地方数字政 府相关政策的密集出台，极大增加地提升了各地数字化建设的积极性。在当前经济运行存在不确定因素，财政收支矛盾依 然突出的情况下，我国数字政府业务场景建设项目从“十四五”以来已增加至数万个，数字政府应用场景需求巨大，数字 化发展红利仍在逐步释放。 3、人工智能技术革命，应用场景融合衍生 人工智能作为数字经济发展的底层核心技术之一，是数字经济发展的重要战略抓手，而以大模型为代表的技术落地意 味着人工智能开启发展新范式。 大模型竞速正从通用模型向垂类模型拓展。大模型是传统人工智能的集大成者和新业态的创造者，一方面，它降低了 人工智能应用门槛，以 ChatGPT、文心一言等为代表的通用大模型表现出了强大的逻辑推理能力，并能够很好地处理复杂 任务，极大地提升效率；另一方面，它驱动了产业应用创新，大模型的需求正逐渐从通用基础能力建设向垂直领域拓展， 行业化、企业化、垂直化、小型化、专有化的产业大模型正推动生产力实现飞跃式进展。 模型发展的稀缺要素。大模型通过样本数据学习获得领先效果，依托“预训练+精调”等开发范式加速应用落地，因此算法 模型从技术理论到应用实践都依赖于大规模的训练数据。特别是随着算法趋向开源、算力大幅提升，数据将发挥更重要的 作用，尤其垂直领域的高品质数据更具竞争力。数据是直接影响大模型在垂直行业落地效果的关键，而垂类数据通常由政 府和行业机构掌握，相比于模型和算力，垂类数据稀缺性明显。 基于此，数据要素市场将通过各类市场主体的开放合作，使得大模型能通过不断学习各专业领域的行业高质量数据， 并结合行业细分需求、行业知识（Know-How）进行精调，最终在广告营销、交通、金融、医疗、公共服务等场景快速适 应并实现智能化升级，形成新兴商业模式。 （四）公司所处行业地位 公司作为专业的数据智能服务商，致力于用数据让产业更智能，以深厚的数据能力与行业知识（Know-How）有机结 合，为商业主体和政府部门提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案，赋能各行业数字化升级。 1、数据智能赛道“领航鲸” 公司诞生于移动互联网时代，是国内第三方推送市场的早期进入者，将开发者业务做到极致。2012 年，公司全面开放 其核心竞争力——推送技术,面向开发者提供专业的手机推送解决方案——“个推 SDK”，成为国内该领域的领跑者和最 专业的推送技术服务商。在“个推 SDK”的基础上，公司不断丰富开发者服务产品矩阵，推出数智化用户运营平台等产品， 为客户提供便捷、稳定的技术服务与智能运营解决方案，全方位满足开发者的多样化需求。截止报告期末，开发者服务 SDK累计安装量突破 1,000亿，其中智能 IoT设备 SDK累计安装量超 3亿，日活跃独立设备数保持稳定，继续保持行业领 先地位。 进入大数据时代，数据成为新型生产要素，公司敏锐把握行业先机，深耕数据智能行业。公司聚焦数据智能赛道十余 年，为互联网、品牌、政府等客户提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案。早在2014年，公司便设立首席数据官，负 责数据合规安全、数据资产管理、数据平台建设以及数据应用开发等事项，是国内最早设立首席数据官的企业之一；目前 数据智能领域前瞻技术之一的向量化技术，公司早在2015年就开始使用，用于深加工处理数据，满足业务智能化需求。通 过持续积累海量动态数据，深度萃取数据价值，实现垂直领域落地应用，进而构建了“数据积累-数据治理-数据应用”的 服务生态闭环。以开发者服务为基础，公司不断夯实数据底层，强化数据能力；同时，公司通过构建数据智能操作系统 DiOS，将数据挖掘、萃取和治理能力向各行各业输出，帮助客户将数据资源打造成为数据资产，并进一步释放数据要素价 值；而通过将深厚的数据能力与行业知识（Know-How）有机结合，公司为互联网运营、用户增长、品牌营销、金融风控、 交通等各行业客户以及政府部门，提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案，助力各行业数字化升级。 迈入大模型时代，公司全面拥抱技术变革。公司使用数据编织技术，实现行业知识库和每日互动大数据标签特征库的 打通。结合公司数据能力的大模型在产业化落地过程中不仅支持使用自然语言进行对话式交互，更能满足更多垂直场景需 求，目前已应用于营销、公共安全、交通等领域。 2、行业健康发展“推动者” 作为大数据行业全链条的参与者和数据安全的倡导维护者，公司一直积极助推行业有序、健康发展。早在2019年“网 安周”上，公司就提出了数据治理“三原则”：严把数据采集入口、划清数据流转边界、守正数据运用场景，这与随后“数 据二十条”提出的“三权分置”一一契合。建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据 产权制度框架，为实现审慎对待原始数据流转、鼓励数据开发利用、引导数据产品交易、释放数据要素价值奠定制度基础。 此外，公司还积极牵头和参与行业规范和标准的研究与制定，引领行业健康、持续发展。近年来，公司牵头起草、参 与编写了《信息安全技术 移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求》《网络安全标准实践指南移动 互联网应用程序（APP）使用软件开发工具包（SDK）安全指引》《信息安全技术 移动互联网应用程序（APP）个人信息 安全测评规范》等多个国家标准和指引规范。其中，由公司牵头起草的《信息安全技术 移动互联网应用程序（App）软件 开发工具包（SDK）安全要求》为国内首份关于 SDK安全的国家标准。 同时，公司积极参与行业健康生态共建，推动数据智能行业健康、绿色发展。2020 年 6 月，在“西溪论数”数据智能 高峰论坛上，公司联合数十家产业代表发起了数据智能领域首份行业宣言《西溪数据宣言》，为推动行业的健康发展提供了 重要支撑。2021年，中国信通院面向移动互联网推出新一代 ID 体系“卓信 ID”，凭借其“匿名授权、定期变更、中心生 成”等特点，致力于为行业提供一套符合信息安全规范、保护个人隐私、打通各方生态的全新设备标识体系。公司作为官 方认证服务商，助力推动“卓信 ID”在精细化运营、广告投放、广告监测等不同场景的商业化落地，为行业内各方角色提 供更加系统完善的解决方案，促进移动互联网生态繁荣。2022年，公司积极参与中国信通院发起的“绿色 SDK产业生态共 建行动”，推动建立开发流程规范、管理机制健全、业务安全可靠的绿色产业生态。2023 年初，公司联合中国信息通信研 究院，与工信部中小企业发展促进中心、中国互联网协会、电信终端产业协会、移动互联网各平台企业等共同举办“APP 开发者个人信息保护培训宣讲会（个推站）”，为 APP 开发者带来更深入的合规解读与指引，促进行业合规、有序、健康可 持续发展。 3、数据要素改革“先行者” 作为数据要素市场的早期参与者，公司凭借扎实的数据基座、深厚的数据治理能力、丰富的行业落地经验，已形成强 有力的竞争实力。在破局数据要素市场化与数据安全治理等方面，公司近年来取得显著进展。 公司坚持“自数-治数-置数”发展战略，持续深耕数据要素市场。“数据二十条”强调要建立数据资源持有权、数据加 工使用权、数据产品经营权的三权分置的产权运行机制，正是公司“自数-治数-置数”战略发展的方向。具体来说，“自数” 指的是，公司通过盘活自有数据来释放自身的数据资源价值；“治数”指的是，公司运用沉淀的数据智能行业经验，开发 DiOS 数据智能操作系统，面向产业输出数据治理能力，助力行业客户和政府组织打造数据资产、释放数据价值；“置数” 则凭借公司的加工治理能力、行业知识（Know-How）、运营经验沉淀等，推动数据要素在数据持有方和需求方之间交易流转、 融合融通，实现数据价值增值。 同时公司积极参与数据安全等行业基础设施建设，推动数据要素融合融通和安全流转。公司首倡大数据联合计算模式， 破解当下数据要素市场参与者“不会共享、不敢共享、不愿共享”的难点，推动公司充分释放数据资产价值、输出数据治 理能力、参与数据加工贸易，为数据要素市场化提供实践经验。2022 年 5 月，中国（温州）数安港正式建立，公司积极推 动其重要基础设施——浙江省大数据联合计算中心的建设，为行业提供安全、中立、可信的大数据联合计算解决方案，构 筑数据流通的安全基座。在大模型时代，浙江省大数据联合计算中心也为垂直行业进行大模型的训练提供了安全可控的闭 环容器，推动大模型在算法应用和数据安全层面实现可控。 公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号——创业板行业信息披露》中的“互联网营销及数据服务相关 业务”的披露要求： （1）互联网营销收入整体情况（增长服务） 单位：元
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1）增长服务其他数据 A.展示量、点击量等数据：
作平台返回数据统计。 B.营业成本构成： 单位：元
D.平台交易金额：
2）开发者服务其他数据 A.直接类客户和代理类客户情况： 单位：元
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A.直接类客户和代理类客户情况： 单位：元
合同，因而直客客户数量有所下降，但公共服务收入同比持续增加。 B.营业成本构成： 单位：元
A.直接类客户和代理类客户情况：
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A.直接类客户和代理类客户情况 单位：元
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（一）持续合规积累动态数据的能力财务费用 公司拥有强大的数据积累能力，在合法依规的前提下，公司不断巩固并提高移动端热数据的积累能力。数据资源是互 联网时代的新生产要素，公司持续积累动态数据，并对数据进行深度洞察，源源不断的为上层业务提供言之“有据”的支 持。截至报告期末，开发者服务 SDK累计安装量突破 1,000亿，其中智能 IoT设备 SDK累计安装量 3亿。 （二）精细萃取深度数据价值的能力 为解决各行业在落地数据智能体系过程中面临的困境，公司将十多年来沉淀的数据治理能力和经验产品化，打造 DiOS 数据智能操作系统。正如操作系统是人与软硬件之间的媒介，能够让人更快捷方便地操作软硬件，DiOS数据智能操作系统 就是人与数据之间交互的媒介，提供了操作多元异构数据的工具，能帮助客户方便地把来自各个业务系统的数据融合在一 截止报告期末，公司每日实时处理和新增的数据量超过 50TB，已形成 5,000余种数据标签，直接参与计算的特征参数 累计超过 1.7 亿，打造了大规模图神经网络以及深度学习模型，广泛应用于公共服务、增能与风控服务等领域，更是用于 大模型精调的珍贵算料，为可控大模型在垂直领域的应用储备了优质的算料资源；DiOS数据智能操作系统已在品牌营销、 城市治理、数智交通等领域落地应用，为各垂直行业的发展提供数字化动力，助力数据要素市场化改革。 （三）结合专家知识赋能行业的能力 公司在业务开展过程中提炼出大数据应用方法论“数据炼造五步法”——即“采集数据-端详数据-数据扩量-数据运用 -反馈归因”，经过充分打磨与复用，该方法论日臻成熟。同时，公司拥有一批来自于相关垂直行业的资深专家，这些专家 将行业知识（Know-How）与公司的数据能力和方法论有机结合，与各垂直领域的客户协作共创，在垂直领域不断探索深 化数据智能的落地应用。同时，在面对新领域、新挑战时，公司能够快速结合在已有业务中沉淀的经验优势，与新领域专 家知识高效融合，携手客户共创应用。 三、主营业务分析 近年来，宏观环境面临世界格局变化以及国内经济压力叠加的复杂局面，受到多种不确定性因素的影响。在此背景下， 新一轮科技革命和产业变革为各国带来新的发展机遇，数字经济对经济发展的稳定器、加速器作用更加凸显。伴随数字经 济的发展趋势，公司坚持专业的数据智能服务商这一战略定位，围绕 Data-Machine-People的业务逻辑，强化巩固大数据积 累，不断深化大数据治理，深耕拓展大数据应用。 报告期内，大数据行业发展与变革持续深化，数据要素改革不断提速。国家组建国家数据局统筹推进数字经济、数字 社会规划和建设等，随后发布《数字中国建设整体布局规划》，搭建整体建设框架，各地方也纷纷做出探索实践，数据要 素市场化相关基础设施建设深化推进，数字经济发展进入新阶段。随着国家对于建设数据要素市场的越发重视，公共数据 授权运营加速发展，产业数据集聚能量，在“数据二十条”提出的三权分置设计框架下，公司将保持好战略定力，充分发 挥自身在数据积累、技术创新和行业知识（Know-How）的优势，抓住数据要素市场发展的历史机遇，拓展更加广阔的空间。 （一）开发者服务升级迭代，数智运营驱动提效 报告期内，公司开发者服务持续深化推送业务场景；完善已有的产品矩阵，持续深化消息推送、一键认证等产品能力， 升级迭代一站式 SaaS平台；数智化用户运营平台服务升级，公司通过整合自身数据能力、产品工具、运营经验等驱动客户 运营效果升级，为客户提供更加高效、科学的运营策略，进一步夯实公司数据基础。截止报告期末，开发者服务 SDK累计 安装量突破 1,000亿，持续保持行业领先地位，其中智能 IoT设备 SDK累计安装量超 3亿。报告期内，开发者服务的 SDK 日活跃独立设备数保持稳定。 1、产品迭代，深化推送业务场景 报告期内，公司加快迭代现有产品功能，消息推送产品“个推”持续拥抱厂商特性，通道能力不断夯实，为客户提供 3 多链路触达体系，提升消息到达率，助其打破用户触达壁垒。同时，公司持续深化推送业务场景，围绕“五合适 ”深挖 “时间+用户+内容”，利用个推大数据智能判断消息的最佳下发时间点，通过模型圈人等功能精准匹配目标人群，并根据 主题自动生成优质文案内容，实现时间、内容与用户的最佳匹配，目前已在视频、音乐、社交、出行、电商等多个行业取 得明显效果，能促成推送消息通道的利用率、消息点击率和用户转化的同时提升。同时，公司一键认证产品“个验”积极 拓展产品优势特性，不断优化耗时、性能和用户体验，进一步完善 SDK接入流程。 此外，公司依托在互联网领域沉淀的产品能力，进一步拓展智能家电、智能汽车等 IoT 领域业务。公司与创维旗下酷 开网络成立深圳市爱易迅数据有限公司深耕 OTT领域，实现智能电视与手机之间的跨屏打通，进一步在智能家庭的用户体 验、广告触达等方面进行探索。同时，与上汽乘用车、比亚迪 DiLink、零跑汽车、联友科技等头部智能汽车制造商、汽车 操作系统提供商开展深度战略合作，在用户智能触达、用户数据沉淀和分析、车主群体画像、汽车品牌营销等场景进行了 丰富的探索和应用尝试。 公司持续创新服务模式，通过整合在开发者服务领域里众多单一领域的优势服务商，以能力整合、优势互补等方式， 快速为开发者提供更丰富、更深入的解决方案。该模式不仅能帮助公司快速提升多样化服务能力，增强公司产品的覆盖广 度和深度，还能为公司开拓更广阔的增值服务市场。公司目前已集成了多种形式的商业化变现模式，后续将集成更多的服 务提供商和优质服务，持续完善开发者服务生态。 2、6R模型，用户运营提效升级 为助力更多客户实现精细化运营与创新发展，公司面向移动互联网领域专门打造了一整套的数智化运营解决方案，并 创新性地提出了“6R 模型”（图表 3），为客户实现从“获客”到“激活”再到“变现”的用户全生命周期管理闭环。公 司将数智化运营经验落地创新产品，推出用户运营平台，帮助客户提升产品运营效率和效果。SaaS 生态平台打造“开发”、 “运营”双视角平台，内外赋能，打造产品开发运营全周期的 SaaS服务生态。 图表 3 注：“6R”分别是 Recruitment（拉）、Reproduction（推）、Retargeting（回）、Retention（忆）、Revenue（收）、Reservation（留），共同构成从获客 到激活再到变现的 App用户全生命周期管理闭环。获客：全渠道获得新用户，并促使和激励新用户进行口碑传播与社交分享，从而再获取新的用户、 分摊获客成本；激活：面临用户沉默、卸载等情况，进行沉默用户激活或流失用户召回，并通过提供个性化的内容等方式促使用户主动记起并再次 登录和使用 App；变现：解决 App在获得流量之后的变现问题，即如何更高效率地分析人群，进行定向投放，获得高收益，同时避免用户体验承压， 让用户始终愿意留存在 App。 公司将自身深厚的数据治理和分析应用能力融入数智运营服务，帮助 APP 打通运营链路上各环节，用数据驱动 APP 运 营效率大幅提升。用户运营平台支持多源数据的集中打通和分析，帮助 APP 实现用户数据的高效整合与管理；并根据实际 业务场景与客户共创，结合公司海量数据标签优势和数据应用经验深入扩展行业标签模板，降低客户的使用门槛，赋能客 户快速搭建贴合行业的数据分析和标签体系，帮助客户实现更深入的用户洞察；在此基础上，APP 可直接调用标签模板和 模型能力，快速应用到具体的业务场景和运营场景中，高效完成高潜付费用户的智能挖掘以及高流失风险用户的精准预测 等，帮助客户快速获取高价值用户，实现运营效果升级；此外，用户运营平台还打通了个推消息推送等多元渠道，可实现 一键触达用户。用户运营平台在付费转化和沉默促活场景已有明显效果，并能够通过后效分析功能了解触达效果，实现 “用户洞察-用户圈选-用户触达-后效分析”链路闭环，有效驱动开发者在多场景下进行精细化运营。 用户运营平台不仅能够帮助APP 实现运营效果升级，还能帮助APP 更好地沉淀数据资产和运营经验，让 APP 的数智运 营体系能够持续完善、数智运营能力不断进阶。目前，用户运营平台已服务于工具、电商、游戏、出行、社交、本地生活 等行业，日活数突破9000万，数据资产积累日益丰富，进一步夯实数据底盘。 报告期内，公司开发者服务业务实现营业收入2,673.79万元，开发者服务产品矩阵不断夯实，服务能力持续提升，为 公司提供了坚实稳健数据底盘。 （二）治数能力持续强化，“DiOS”内外赋能 随着数字产业化和产业数字化不断发展，企业以及政府单位对大数据的平台建设、管理和应用产生了巨大的需求。公 司基于自身强大的数据挖掘、萃取和治理能力，打造了数据智能操作系统DiOS。DiOS秉承“让数好用，把数用好”的使命， 对内增能提效的同时对外输出数据治理能力（图表 4 ）。报告期内，公司在可控大模型前提下，通过将大模型与自身数智能 力结合，帮助垂直领域客户更好地解决具体的业务问题，进一步降低客户用数门槛。 图表4 1、对内提效，驱动业务持续生长 报告期内，DiOS数据智能操作系统定位数据产品底座，为数据研发分析提供环境、工具和敏捷应用，实现数据调度、 数据建模、数据开发、可视化等重点数据处理场景的大幅提效，以满足内部数据工作人员日常工作的绝大部分使用场景， 并通过接入大模型能力，进一步促进内部生产经营效率的提升。同时公司在数据深加工治理过程中，不断迭代升级数据向 量化技术，并在此基础上强化向量数据库等技术的运用，满足业务智能化需求。 此外，在 DiOS 为品牌服务、城市治理和数智交通等业务提供底层能力支持，驱动业务向上和场景落地。其中，在品 牌服务领域，通过产品化落地数据智能五步法，帮助品牌主完善和治理数据资产，深入挖掘一方数据，搭建购买预测模型， 提升转化率；在城市治理领域，对人口、空间、时间等数据之间的关联分析和网格化管理，实现精密智控；在数智交通领 域，对高速交通相关数据进行整合和治理，形成数据资产，并通过对数据资产的实时分析和高效计算，助力高速公路领域 的数智化升级。 2、对外增能，赋能客户数智创新 报告期内，DiOS在产品性能、设计和操作等方面进行了创新迭代。公司通过优化 DiOS 现有的技术架构和技术选型， 重点适配国产信创厂商的数据库、大数据平台、操作系统、服务器硬件等，助力信创国产化改造，帮助客户提升数智化赋 能效率。同时，DiOS加强产品安全特性建设，支持大数据联合计算平台，加强在数据治理、数据流转等环节中的安全保障。 此外，公司还进一步推动了DiOS的轻量化改造，通过优化现有平台技术栈和产品功能交互，降低其使用复杂度和技术复杂 度，以覆盖更多中小规模数据场景。此外，公司还将大模型融入到DiOS产品中，将公司在治数、用数方面的经验和能力以 及元数据等输入给大模型学习，并进行专门调优，推动大模型进化成为一个数据治理、加工和应用方面的超级专家，让更 多的行业客户和中小企业能够极其便捷地挖掘数据价值，实现数智普惠。 报告期内，DiOS在相关领域进一步深耕，对内增能提效驱动业务，对外输出数据治理能力，帮助政府和行业客户更高 效地治理和使用数据，持续推动公司在商业服务、公共服务的应用场景中不断拓展深耕。 （三）增长服务技术升级，资源整合模式优化 报告期内，公司增长服务基于投放平台，持续提升流量平台的投放效率与运营能力，充分发挥公司数据萃取、分析挖 掘能力，为现有客户提供 App全渠道拉新与促活服务的同时，聚焦行业客户细分营销场景拓展新客户，致力于提供智能高 效的全链路营销服务。 1、增强功能，进一步完善投放能力 增长服务投放平台稳定投放平台程序化流量，不断提高投放能力，持续优化性能和模型结构，加强流量分析、冷启动 策略和效果归因分析等功能，并完善动态出价系统。同时，RTA 性能开放赋能外部客户，满足客户精细化运营的需求。公 司依托全网大数据进行流量分析，通过多维度的用户洞察和价值评估，结合业务场景，利用联合建模技术，提供定向的出 价模型，挖掘流量最大价值，并运用灵活策略助力客户智能投放，对广告效果归因分析，为客户寻找到出价和广告效果的 最佳平衡关系，降低投放成本，提升运营转化率。公司利用机器学习等能力，加深对流量的识别和应用，通过面向不同媒 体定制不同出价策略等方式，不断优化投放效果。 2、强化运营，高效率提升触达转化 公司为客户提供更好的、符合目标受众的广告策略，将运营平台与投放平台进行融合，进一步提升系统易用性和投放 效率。公司用数据驱动个性化创意以实现智能投放，深入解读细分行业的营销痛点，并打造符合行业特性的解决方案，赋 能细分行业全链路营销场景，为客户提供更加全面、高效、可靠的服务，帮助客户打破增长瓶颈，提升转化率。公司深挖 用户人群场景，通过不同策略实现用户精准化增长，帮助客户优化用户结构，满足客户缩减投放营销成本、提高营销效率、 提升转化率等需求。 报告期内，公司增长服务实现营业收入1,903.21万元，同比下滑。由于消费复苏传导至客户预算的过程具有延滞性， 以及部分客户报告期内实行降本增效，从而影响客户推广预算。随着消费渐进复苏，客户数智化投放需求逐渐释放。公司 通过深入解读客户需求，不断持续提升投放能力，用数据驱动实现智能投放，为客户提供高质量服务。 （四）增能服务强势赋能，风控服务有机发展 报告期内，增能业务通过大数据增能客户提升其商业化变现能力，助力打造良性广告营销生态。金融风控业务结合合 作伙伴的渠道开拓能力以及全周期产品研发能力，为合作伙伴输出“数据中间件”，延伸打造金融服务领域的服务平台。 1、增能服务，助力客户商业化变现 公司以深厚的技术积淀与出色的创新实力为媒体平台等客户的商业化场景强势增能，迭代升级数据向量化技术，并利 用机器学习、深度学习模型和技术，建立用户向量库，助力提升模型能力，将数据挖掘、信息提取等能力赋能给客户，目 前已应用于多个头部媒体平台客户。公司针对不同行业定向构建相关特征和标签，深入赋能媒体平台。同时，公司在数据 安全和隐私保护领域不断进行技术探索和创新，通过多方安全计算，在保证不同参与方数据不出库的安全前提下进行联合 建模，开发各方数据价值，实现了数据跨平台跨场景的互联互通。 2、金融风控，提供“中间件”合作发展 基于公司海量的数据资源积累、成熟的数据建模能力，公司联手行业合作伙伴进一步创新服务产品、拓展服务场景， 利用大数据、人工智能、云计算等前沿技术为金融行业提供智能分析决策服务和全周期整体化产品解决方案。相关服务和 解决方案已在多家大型国有银行、商业银行以及大型持牌消金机构等落地应用，打造了客户信赖的产品服务体系，并于所 在市场积累了优质的渠道资源，树立了可靠的品牌形象，帮助金融机构的普惠金融业务提升转化、控制风险。 报告期内，公司增能与风控服务实现营业收入3,258.29万元，同比实现稳定增长。公司通过战略预判积极深化向量化、 大数据联合计算等创新技术，不仅加快了服务在各场景的合规落地，服务能力也实现了进一步的增强。 （五）品牌服务场景深化，数据驱动精准研判 数据驱动的品牌营销市场日趋成熟、行业分工日渐清晰（图表 5）。报告期内，公司专注于以第三方 DMP 为核心的数 据服务体系，为广告主提供消费者人群洞察、广告智能化投放、营销归因分析等服务，提升营销效率，以“人”为核心， 驱动营销决策创新升级。 图表 5 注：目前整个数字营销生态图谱中，主要有六方参与者：品牌主（甲 1）、4A 公司（甲 2）、DSP供应商（乙 1）、媒体方（乙 2）、第三方 DMP（丙 1）、广告监测方（丙 2）。品牌主是整个广告投放的需求方，4A 公司为品牌主提供广告服务，DSP 是为广告主和代理商提供多渠道流量来源管理的 平台，媒体是整个链条中的流量供应方。投后监测虽然能对整个营销闭环起到非常重要的作用，但 DMP 前验才是当今数字营销行业中最为稀缺的 角色，只有找到第三方做好投放前期的数据验证，品牌主才能实现更加完整的用户洞察，从而筛选更加优质的广告流量，避免营销预算的浪费。为（未完）  |