泉果基金调研汉得信息lg...

根据披露的机构调研信息2025年4月22日，泉果基金对上市公司汉得信息进行了调研。

基金市场数据显示，泉果基金成立于2022年2月8日。截至目前，其管理资产规模为168.38亿元，管理基金数6个，旗下基金经理共5位。旗下最近一年表现最佳的基金产品为泉果思源三年持有期混合A（018329），近一年收益录得11.69%。

截至2025年4月22日，泉果基金近1年回报前6非货币基金业绩表现如下所示：            

附调研内容：　　公司于 2025 年 4 月 22 日（星期二）晚上 20：00 举行 2024年年度报告、2025 年第一季度报告交流，本次业绩说明会采用电话会议的方式举行，主要内容如下：　　1、公司 2024 年年度报告、2025 年第一季度报告基本情况交流介绍：　　2024 年，公司在复杂多变的市场环境中稳步前行，经营业绩取得显著进展。全年实现营业收入 32.35 亿元，同比增长约 8.57%，成功实现归母净利润与扣除非经常性损益后的净利润扭亏为盈，同比增长分别为 842.28%和 264.61%。自2024 年起，公司高度重视内部运营的健康状况，通过严格把控项目收款与质量，有效改善了现金流状况，为公司的可持续发展奠定了坚实基础。　　从收入结构来看，自主软件业务（产业数字化+财务数字化）成为公司的主要收入来源，全年实现收入 17.74 亿元，同比增长 16.17%，其中产业数字化领域增速尤为突出。相比之下，传统业务基本保持稳定，符合公司 2024 年的经营战略布局。回顾 2023 年，公司在实施的内部改革虽对当年业绩产生了一定的短期冲击，但从 2024 年及 2025 年一季度的经营成果来看，改革成效显著，有力地推动了公司的转型与高质量发展。　　2024 年，公司将利润和现金流作为核心经营目标，年初设定的利润目标约为 2 亿元，最终实现 1.88 亿元的归母净利润，如剔除股权激励费用 7,723.35 多万元的影响，实质经营性利润超出年初公司设定的目标。净利润的有效提升主要得益于主营业务的毛利率提升，2024 年整体毛利率达到32.92%，较上一年度增加 6.12 个百分点，业务毛利率恢复至正常健康水平。这一提升主要得益于自主软件业务毛利率的持续上升。同时，公司延续了 2023 年的改革政策，在费用控制方面取得了良好效果，销售费用同比下降近 19.3%，充分体现了公司坚决执行年初制定的经营策略，措施得力有效。　　业务运营逐步回归健康状态。这些成果的取得，得益于 2023年底管理改革所形成的有效机制，以及产品能力的协同提升，为公司在 2025 年的持续发展奠定了坚实基础。　　AI 相关业务在 2024 年实现收入近 7800 万元，达到了年初制定的计划目标，较 2023 年实现了大幅增长。增长的主要原因包括 AI 中台业务的拓展、智能体订单的增加，以及客户将AI 技术与原有数字化系统升级改造相结合所带来的业务增量。　　2023 年是公司发展历程中极具挑战的一年，呈现出“能力提升”与“经营受挫”并存的局面。在 AI、PaaS 平台等技术领域，公司通过积极与市场对标和加强客户沟通，技术能力得到了显著提升，团队的自信心也得到了增强。然而，从经营业绩来看，这一年公司面临着较大的压力，四季度的内部改革虽然带来了短期的阵痛，但也促使公司对自身的经营管理进行了深刻反思。经过深入的总结和分析，公司在 2024年明确了未来的发展方向，坚定了既定的战略目标，并着力弥补经营管理方面的不足，经过公司上下努力，成功实现既定的目标。　　进入 2025 年一季度，公司实现营收约 7.42 亿元，整体经营态势保持平稳。由于 24 年同期产生一笔近 2000 万元的子公司重估值带来的账面投资损益，归母净利润有所下滑。　　扣除非经常性损益的净利润表现正常，同期增长 27.32%，且现金流状况持续改善。在分项业务方面，传统业务收入有所下降，这是公司为了适应 AI 市场的快速发展，主动将传统业务资源向 AI 领域倾斜的结果；自主软件业务则保持了正常的增长态势，与去年同期基本持平。值得关注的是，一季度公司毛利率表现出色，较去年同期增加 3.29 个百分点，其中自主软件业务，特别是产业数字化部分，依然是毛利率提升的主要驱动力。　　在 AI 业务领域，公司于 2025 年 3 月发布了全新的 AI产品和服务体系，涵盖平台应用、行业垂直模型、代码模型以及咨询、培训等多元化服务，能够满足企业在 AI 升级过程中的复杂需求。目前，AI 业务的商业机会在 3 月份显著增多，尽管订单转化率仍有待提高，但商机储备和售前工作基础良好，一季度 AI 项目实现收入约 3300 万元。　　AI 业务在一季度取得了超出预期的进展，尽管订单转化需要一定的周期，但商机量较春节前增加了约 2-3 倍。春节后，市场对 AI 的需求呈现出高涨的态势，公司在三月底举办的以 AI 应用场景为核心的用户大会，有效地推动了客户的决策进程，在二、三季度有望将迎来订单和收入的增长高峰。　　在出海业务方面，公司实现了从服务出海向产品出海的突破。2024 年，公司的 AI 产品和 PaaS 平台在海外市场获得了认可并实现了订单落地，尽管目前规模较小，但具有重要的战略意义。2025 年，公司将继续加大在海外市场的投入，巩固现有成果，为未来的市场拓展创造更大的空间。　　在 2025 年，强调恢复经营健康度是首要任务，盈利能力和现金流健康度仍是重点目标。在此基础上，公司将持续优化业务结构，确保传统业务的质量，重点发展 AI 和 PaaS 平台两大战略业务，提高其在收入中的占比，以适应未来市场的发展趋势。公司已成功克服转型过程中的困难，通过实施有效的战略调整和资源优化，在经营业绩和新业务拓展方面均取得了积极的成果。随着公司持续推进战略转型和业务升级，未来发展前景广阔，值得期待。　　提问 1：2024 年汉得信息的主要财务指标表现如何？　　2025 年第一季度，汉得信息的经营状况如何？　　答：2024 年，公司总体上稳中有进，营业收入达到 32.35亿元，同比增长约 8.57%。利润方面，归母净利润和扣非后净利润均实现扭亏为盈，并有较高的增长。此外，现金流状况显著改善，自主软件业务增速较快，达到 16.17%。2025 年第一季度，公司营收大约 7.4 亿，保持平稳态势。尽管归母净利润受到去年子公司投资收益变化的影响有所下滑，但扣费后的净利润依然保持在正常水平。现金流持续改善，其中AI 相关业务的营收大约 3300 万左右。　　提问 2：今年公司的利润率目标是什么？AI 业务增长目标是什么？　　答：公司历史最高净利润率约 16%，目前虽有差距，但目标明确，希望逐年改善，逐渐提升重回巅峰，无论今年收入实际增长多少，公司也希望实现净利润率的提升和利润额的增长。过去利润率下滑主因 2018 年后业务全面转型进入阵痛期，2023 年业绩不佳促使公司优化完善相关的管理机制，在 2024 年落地实施后效果显著。2025 年将持续优化现有制度，我们期望通过转型后的自然回升和强化管理，使得利润率在今年有所提升，并且在后续年份持续优化和改善。　　鉴于业务刚起步基数较小，且市场需求趋势不错，公司希望2025 年 AI 相关业务收入在 2024 年的基础上有 2 倍以上的增长，目前一季度已达 3000 多万，超过了去年上半年 2500万的收入。从当前的商机情况来看，公司对对二、三季度进一步增长有信心，若上半年收入过亿，全年目标完成及超额完成可能性大，半年度视情况再决定是否要调整计划指引。　　提问 3： 目前 AI 业务增长良好，但传统 ERP 业务收缩影响总收入增长。从长远看，到 2026 - 2027 年，AI 业务在什么阶段能成为支撑公司收入增长的主要动力？在产品和销售层面，还需采取哪些措施助力达成这一目标？　　答：企业在数字化建设中，更倾向采用 ERP、工业软件与 AI 结合的组合式解决方案解决问题，AI 虽增长迅速，但无法脱离数字化基础独立发展。公司判断，当前正处于业务数字化向智能化转型的过渡阶段，预计 2027 年左右，AI在企业 IT 建设中的比重将超过数字化转型，成为市场主流，最晚可能延至 2028 年。今年，AI 应用主要集中于头部企业，其他企业多为关注和小范围尝试；明年，中等规模企业将逐步加大投入。基于此趋势，汉得未来两到三年将聚焦做好技术研发、产品布局、市场拓展等准备工作，确保在 AI发展浪潮中紧跟市场趋势，占据有利地位。　　提问 4：整个 ERP 行业产品以及包括实施这个大的方向上的一些变化，　　答：企业数字化转型的历史进程中，ERP（企业资源计划）系统的内涵与外延正经历深刻变革。早期，面对企业内部分散的手工信息系统形成的“数据孤岛”困境，ERP 系统凭借其强大的集成能力，通过标准化流程整合财务、供应链、生产制造等核心业务，成为企业信息化建设的核心枢纽。这一阶段，ERP 系统的核心价值在于打破信息壁垒，实现数据的跨部门共享与业务流程的协同优化。随着企业数字化需求的不断深化，大约在 2015 - 2016 年间，市场出现显著转变。　　企业逐渐意识到过度依赖单一系统承载所有业务功能，不仅导致系统架构臃肿、运维成本攀升，更因业务模块间的强耦合性，使得系统稳定性与灵活性受到严重制约。特别是对于拥有多层级组织架构、数百个子公司的大型企业集团，单一ERP 系统的管理模式暴露出明显局限性。在此背景下，“业务解耦”成为新的行业趋势。企业逐渐认识到，不同业务场景需匹配专业化解决方案：如数字营销领域，基于互联网架构的平台更适合构建敏捷的电商生态。这些专业系统在完成业务处理后，仅将关键财务数据同步至核心 ERP 系统，形成“核心管控 + 专业执行”的新型架构。这一转变也推动了企业 IT 建设从“ERP 主导”向“业务数字化”的战略转型。　　市场格局的演变促使公司主动调整业务重心。随着龙头企业ERP 建设高峰期的结束，其需求重心向工业软件、财务数字化、AI 技术等领域转移。为顺应这一趋势，公司战略性收缩传统 ERP 业务资源，转而聚焦新兴数字化解决方案的研发与服务。与此同时，国产 ERP 厂商的崛起进一步加剧了市场复杂性，各厂商在业务边界与技术路线上尚未形成明确共识。　　值得注意的是，企业对 ERP 系统的替换策略也并非采取采取“整体替换”的激进模式，而是选择保留核心 ERP 模块，逐步替代外围功能模块。这种渐进式升级不仅降低了系统迁移风险，也为国产软件厂商提供了差异化竞争的切入点。也有部分头部企业选择自主研发路径，这一趋势进一步模糊了ERP 系统的行业定义边界。站在数字化转型的新节点，ERP 系统正从单一的业务管理工具，演变为企业数字化生态中的核心枢纽。其功能范畴的收缩与业务边界的重构，既是企业数字化需求升级的必然结果，也为整个行业带来了新的发展机遇与挑战。对于汉得而言，在动态变化的市场环境中精准把握技术演进方向，将成为赢得未来竞争的关键所在。　　提问 5：2024 年 AI 收入，老客户对 AI 产品是不是接受度会更高？　　答：尽管尚未进行精确的量化统计，但从业务发展的实际情况来看，在公司的收入构成中，老客户的贡献占比超过90%，甚至可能达到 92%至 93%，无疑占据主导地位。这一现象并非源于老客户的需求天然高于新客户，而是公司基于自身发展战略所形成的业务开拓策略所致。公司在长期深耕ERP 领域的过程中，积累了大量具备较强 IT 付费能力且信任度极高的优质客户资源。经过多年合作，公司与这些客户建立了深厚的信任关系，彼此对业务需求、运营模式和服务标准都有着充分的了解。基于此，在拓展新业务时，始终将老客户作为首要目标群体。这些老客户不仅具备充足的业务需求，能够为新业务提供广阔的市场空间，而且由于前期合作所形成的良好基础，能够有效降低业务推广的沟通成本和信任建立成本。在新客户拓展方面，汉得主要依托合作伙伴的推荐机制。近年来，与大模型厂商、互联网企业的合作成为公司获取新客户的重要渠道。公司凭借自身在应用软件研发和专业服务方面的核心竞争力，为合作方提供坚实的项目落地支持，从而保障客户服务质量，提升合作口碑。随着合作的深入，合作方基于过往项目的良好反馈，会在后续业务中优先推荐公司，形成了稳定的新客户引入渠道。　　提问 6：从商业模式视角分析，现阶段公司运营仍以项目制为主导。其中，产品化程度较高的项目，其毛利率显著高于公司整体平均盈利水平。基于当前市场环境与业务发展趋势判断，未来三至五年内，公司商业模式或将持续保持这一基本形态？　　答：从业务模式的盈利性角度来看，产品化业务的毛利率通常处于较高水平。然而，在短期内，其对净利润率以及净利润的实际贡献，未必能超越项目制业务。这主要是因为产品化业务在前期研发、市场推广等方面需要投入大量资源，成本回收周期相对较长。若企业仅仅专注于产品研发，而忽视配套服务的提供，极有可能在激烈的市场竞争中陷入困境。鉴于此，公司在推进产品化的进程中，采取了稳健且贴合市场实际的策略。公司期望通过逐步培育王牌产品，实现业务重心从服务向产品的转移，最终达到以产品为主导、服务为辅的理想业务结构。即便在最不理想的情况下，产品收入仅占总收入的一部分，服务业务在未来 5 至 8 年内仍将是公司业务的重要组成部分。实际上，只要对服务业务进行有效的成本控制和管理，虽然其毛利率相对较低，但其净利润率仍能保持相对稳定。回顾过往业绩，曾在服务业务板块实现过 15%至 16%的净利润率，这一水平与国外许多同类型服务企业相当，说明服务业务并非如部分人所认为的那样缺乏盈利能力。尽管如此，公司仍将积极推动产品化进程，因为产品化业务在未来具有更大的增长潜力和市场空间。不过，公司在转型过程中不会采取激进的策略，而是会根据市场动态和客户需求的变化，稳步推进业务模式的调整与优化。当然，未来市场环境可能发生变化，公司也会根据实际情况对业务策略进行相应的调整。　　提问 7：伴随 AI 大模型能力持续迭代升级，本年度客户需求较去年呈现何种差异化演变趋势？基于底层模型技术的不断突破，公司下半年是否计划推出具有市场竞争力的重磅产品？其三，在大模型驱动下，公司在 AI Agent 等前沿技术领域将取得哪些实质性进展，以及未来三至五年内 AI业务的整体发展战略与规划布局？　　答：大模型技术的持续迭代，与当前市场空间的变化尚未呈现出紧密的强相关性。从企业客户的接纳程度来看，绝大多数企业客户在去年才初步关注 AI 领域。今年年初，DeepSeek 等新技术的涌现，让企业对 AI 的探索热情有所提升，但由于市场仍处于培育阶段。在行业应用方面，大消费领域凭借其较早拥抱互联网、数字化转型进程较快的优势，在 AI 应用上先行一步，率先在多个业务场景中开展实践。而工业领域的 AI 应用则相对滞后，这并非源于工业企业思想保守，而是由于工业生产流程复杂、产业链条较长，使得 AI技术的落地实施面临更多挑战。不过，今年以来工业端供应链管理的 AI 需求开始逐步释放。值得注意的是，工业领域的AI 应用远比大消费领域复杂，不能仅仅依赖大模型或 AIGC技术，而是需要采用组合式的应用方案，例如要将传统机器学习与多模态等新技术有机结合，实现更多原本难以达成的目标。　　在企业自身的产品与技术发展规划上，公司在 AI 领域持续深耕。去年开始布局智能体（Agent）业务，今年在此基础上不断丰富智能体的种类和功能。今年 3 月发布的得灵体系中，智能体的数量已显著增加，且随着与客户的深入探讨和项目的不断落地，智能体的数量仍在持续增长。　　今年公司将重点探索自主智能体（Agent）的研发与应用。公司认为，相较于单体智能体，自主智能体更具现实意义和应用价值。它能够依据设定目标，自主规划并执行一系列动作，并根据执行结果灵活调整后续步骤。以制造业的紧急插单场景为例，传统模式下需要经验丰富的计划员进行复杂的协调工作，而自主智能体则可以在接收到紧急插单目标后，自行完成库存查询、供应商协调、产线排程调整等一系列任务，极大地提高了工作效率和决策的科学性。尽管研发自主智能体存在一定难度，但公司凭借在行业内丰富的经验和技术积累，有信心在该领域取得突破。　　此外，公司还计划推进 MCP 相关业务。这一业务的开展需要与众多大模型厂商紧密合作，目前公司已与部分厂商进行了深入交流与探讨。虽然 MCP 的商业模式和发展路径尚未完全明晰，但公司认为这是未来的重要发展方向，并已做好充分准备积极推进相关工作。　　在开发工具的智能化升级方面，公司在去年的用户大会上展示了编程开发中 AI 的深度介入成果，例如在低代码平台上，系统能够识别用户手绘草图，并自动生成相应的系统界面。公司计划在下半年进一步加大在开发工具中融入 AI 元素的力度，通过对话式或手绘式等交互方式，让开发工具能够更智能地满足用户需求，为用户提供更加便捷高效的开发体验。由于 AI 技术发展日新月异，公司将密切关注技术动态，及时调整和优化自身的发展战略，以适应市场变化并保持竞争优势。　　提问 8：AI 项目商业模式与利润情况如何？如果客户去做 AI 升级，是怎么样的一个收费模式，同时老客户的粘性如何？　　答：从业务形态与商业模式来看，AI 领域与传统 IT 产业类似，均涵盖产品与服务两大核心板块。同时，AI 业务具备独特的衍生价值：由于 AI 运行需消耗计算资源，由此衍生出资源入口分润的商业模式，未来随着技术发展，基于模型调用的 MCP 模式也具备潜力——通过将 AI 能力部署于 MCP服务器，依据调用量进行计费，有望成为新的盈利增长点。　　随着 AI 与互联网的深度融合，商业模式创新空间将进一步拓展，但当前各类创新模式仍处于探索阶段，成熟度有待提升。　　在盈利表现方面，AI 业务目前展现出良好的利润空间。　　一方面，公司凭借先发优势，构建了完善的 AI 开发工具体系，显著提升了应用团队的开发效率；另一方面，企业客户对 AI 项目的价值认知更为清晰，相较于传统 ERP 项目，AI应用带来的收益可量化程度更高，客户付费意愿较高，为利润实现提供了有利条件。　　针对存量客户的 AI 升级需求，业务场景呈现多元化特征。部分需求属于全新业务拓展，如在私域电商领域新增 AI导购、智能客服功能，本质上是数字营销业务的延伸，这类需求更倾向于增购模式；另一部分则涉及对传统业务功能的智能化改造，例如将财务人工审核或简单 RPA 流程升级为 AI智能审核系统。对于此类需求，若公司具备成熟产品，将采用产品销售结合定制化改造收费的模式；若尚无标准化产品，将以服务项目形式推进。　　值得注意的是，存量客户的高粘性成为业务推进的重要基础，客户出于系统兼容性与服务延续性考量，更倾向于选择原有供应商进行 AI 升级。同时，市场中也出现新的业务机会：部分企业因原有供应商缺乏 AI 技术能力，在互联网合作方的推荐下，转而寻求公司提供 AI 改造服务，这表明公司的技术整合能力与行业解决方案优势正在获得市场认可。　　提问 9：最容易落 AI 场景的行业客户，这情况如何？　　答：回顾 2024 年 AI 业务布局，大消费领域在客户构成中占据显著份额。以智能体（Agent）相关业务为例，大消费行业客户数量约占整体客户总量的 50%。不过，部分客户的需求范畴超出传统智能体应用边界，涉及知识库管理、智能数据分析等领域，若将此类业务剔除，聚焦纯粹的业务智能体应用，营销场景则成为最主要的落地领域。进入 2025 年，AI 应用呈现出全行业覆盖的态势。供应链管理、财务管理、工业制造等领域的客户需求同步增长，各行业在 AI 技术探索上形成齐头并进的格局，已难以单纯以“热门”或“冷门”界定特定行业的应用热度。这一现象的形成，除行业自身数字化基础差异外，更与企业自身属性密切相关。作为服务于头部企业客户为主的供应商，现在 AI 技术已成为行业公认的发展趋势，这些头部企业无论所处行业如何，均倾向于率先布局 AI 应用，以巩固竞争优势，由此推动了 AI 技术在各行业的均衡发展。　　

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