國雙科技祁國晟：AI結合應用場景，每個領域都能撐起一家上市公司 | 新龍榜

撰寫 | 彭晨 李喆

摘要：國雙科技，國內第一家IPO大數據公司，卻異常低調，難以被外界看清，愛分析專訪其創始人祁國晟，帶你了解國雙業務布局及擴張邏輯，其短期虧損換取長期市場空間的發展策略，國雙在AI與實際應用場景結合上的探索，以及祁國晟對大數據行業的判斷與洞見。

數據概念興起後，出現了一系列大數據概念股，但其中真正的大數據公司卻少之又少。一方面，很多大數據公司的盈利模式還有待市場驗證，另一方面，2B企業發展本身就會慢於2C公司，收入規模很難出現指數級增長。

因此，到目前為止，國內很少有大數據創業公司登陸資本市場。

去年9月，國雙科技登陸納斯達克，成為中國首支赴美上市的大數據公司，整個行業為之一振。連續三年90%的複合營收增速，高達85%的毛利率，國雙科技交出一份不遜於美國科技公司的成績單。

奇怪的是，國雙科技在過去十年一直默默無聞，其創始人祁國晟更是在敲鐘之後才被眾人知曉，其低調的行事風格與很多創業者形成鮮明對比。

作為80後創業者，祁國晟既不是連續創業者，也沒有華麗的工作履歷，創業時還是名大四學生。自幼喜好電腦，中學就開始做網站，保送清華大學後，祁國晟將更多精力投入到研究行業，在畢業之前就創立了國雙科技。創業初期經過不斷的摸索、修正商業模式，最後確定以數字營銷為切入點。

祁國晟認為，消費互聯網的打法不適合2B行業，依靠資本力量很難做大，大數據公司要回歸商業本質，以解決產業內問題為核心。高舉高打，走大客戶戰略，服務行業最有價值的客戶。他認為，大數據公司應將更多資金投入到銷售與研發上，跑出利潤並不是他現在所關注的重點。

近期，愛分析與國雙科技創始人祁國晟進行了一場深入溝通，聊聊國雙科技的業務布局、未來戰略、運營效率以及他對大數據行業發展現狀及未來前景的看法。

業務和戰略

愛分析：國雙從數字營銷起家，SEO、SEM是最早業務，以此為切入點的初衷是什麼？

祁國晟：從數字營銷切入，來自兩點考慮。

從業務邏輯來講，數字營銷規模比較大，標準化程度高，回報也立竿見影，還能夠快速複製。

從長遠規劃來講，數字營銷可以做一門數據生意，第一，它比較新，沒有傳統產業的條條框框；第二，在這個產業中，很多數據我們可以直接去收集。

愛分析：從數字營銷進入新媒體、政府、司法、運營商等領域，這些業務布局當時是如何考慮的？

祁國晟：我們相信，隨著社會生產力發展會出現一群人，他們分布在各個行業，有良好的教育背景，但是因為工作性質經常會面對許多重複性數據工作。我們的思路是找到規模化行業中的這群人，給他一個簡單的工具，把大量的重複勞動變成機器自動化。

數字營銷顯然是這樣一個行業，電視台變成新媒體之後也一樣，政府連接互聯網之後，也希望通過互聯網來做民意調查、收集民情。這些產業比較有規模，我們積累的技術也能夠幫到產業中每天要跟數據打交道的這群人，所以我們選擇去做。

我們以後還會繼續拓展新行業，通過我們公司多年積累的大數據能力和數據分析能力，為行業客戶提供服務。

愛分析：相當是把積累起來的數據能力在不同地行業延展？

祁國晟：對，就是在不同的行業做延展，只不過這個延展會越來越深。我們最初進入的數字營銷領域，只要是個互聯網人就能聽明白，但是後來的法律領域，如果沒有一些法律從業經驗，光有點互聯網知識已經不夠了，這要求團隊人員足夠行業經驗，才能用好我們的技術，這對於企業的資源整合能力是一個挑戰。

愛分析：現在進入的五個行業，未來會重點發展哪個？

祁國晟：這些行業都挺重要。數字營銷不用講，媒體、電視台新媒體化也有很大的想像空間，整個司法領域尤其是在知識產權上要求更加公開透明，它們與計算機、人工智慧將進行深度整合，這對我們是個機會。

中國今年有很多新的機會，比如網路安全、工業4.0，現在硬體有了，但是數據分析方面的技術還比較缺，比如很多感測器收集到大量數據，但是這些數據還是簡單地停留在「頭痛醫頭、腳痛醫腳」的狀態，沒有很好的利用，這方面國外做得非常好，國內這樣的公司很少，我們今年也在這些領域探索。

愛分析：國雙將在哪個行業做得更大一些的？

祁國晟：司法增長比較快。

愛分析：司法這邊的大型客戶是什麼概念？

祁國晟：美國有專門做知識產權的法律服務公司，可以想像它的商業機會。法院、律所、公司、企業，都可以是我們服務的對象。

愛分析：知識產權領域專業性很強，做這樣的東西需要很強知識儲備，國雙是交給客戶自己實施，還是幫助客戶實施？

祁國晟：北京知識產權法院跟我們一起在開發這個平台，我們已經建好從法院、律所到研究機構的生態。

愛分析：還會進入新的領域？

祁國晟：我們研發團隊正在做四、五個新項目，很多是全新的領域，現在能看到的比如數字營銷、政務、新媒體、司法都是已經成功的項目。

愛分析：新項目如何權衡是否立項？

祁國晟：立項過程要很長時間，這個東西到底有沒有用，有用的原因是什麼，客戶為什麼願意付費，能不能撐起一家上市公司，都要考慮清楚。

愛分析：國雙與騰訊雲最近進行戰略合作，主要是在哪方面？

祁國晟：雙方的合作將首先探索如何共同有效利用騰訊深厚的技術底蘊，以及國雙的大數據、機器學習平台來專註於為司法領域提供產品和解決方案。

例如騰訊的語音識別技術做得不錯，但是這個技術在中國落地需要深入到服務場景才可能成功賣掉，因為大部分甲方沒有這個能力做整合，他們買的還是解決方案。

我們與騰訊雲合作其實是最合適的，騰訊微信有海量樣本，很合適干語音識別這種成熟技術，我們沒有必要再去開發，但是在自然語言識別我們做的時間長，對司法的理解和解決方案實踐程度很深，所以整合就可以了。

愛分析：會給騰訊付費？

祁國晟：共同打包銷售。

我把騰訊的產品打包到我的解決方案中，然後也幫它在這個領域裡優化它的產品，因為這些技術都是特定場景下的應用，必須要在那個特定應用場景下做優化才有意義。

運營與財務

愛分析：國雙主要的客群都是大客戶，觸達這些大客戶，並維持客戶關係的優勢是什麼？

祁國晟：有一件事我們想得很明白，就是產品能不能真正解決問題。

我們跟有些公司不太一樣。中國的資本富餘，造成很多創業者可能會先做一個投資人認為好的產品，投資人投錢後，再考慮產品是不是能夠解決客戶問題，所以有些東西客戶不一定真的需要。

但我們很多年都沒有拿投資人的錢，想法很簡單，產品一定要能夠解決客戶問題。因為只有客戶覺得有幫助，他才會跟你互動，才能優化產品，持續維持客戶關係。

愛分析：這些大客戶的個性化需求怎麼解決？

祁國晟：如果產品本身可配置空間很大，就不需要研發人員定製，而是客戶服務人員用這個已經高度靈活化的產品幫助客戶配置一個解決方案。這是做配置，配置和定製還是有一些區別。我們的配置人員就在300人銷售團隊中。

愛分析：美國SaaS公司更多以中小客戶為主，客戶基數大很多，保證了投入和產出比較健康。國雙前20個客戶佔大概60%營收，客單價六七百萬，一個客戶流失對整個業務影響非常大，這個問題怎麼考慮？

祁國晟：會有一定影響，但我們現在還比較健康，因為我們沒有一個大客戶佔比到6-7%。

我覺得在中國市場做大客戶比較有空間。我們的系統是跟客戶自己能力成熟度有非常大關係，如果它自己的能力成熟度比較高，那用我們的東西就會用處很大，如果本身不夠成熟，我們能幫到的地方不是特別多，所以小客戶對我們來講意義不大。

愛分析：大數據應用場景需要大量數據，這裡有兩個問題，第一，他們願不願意把這些數據交出來，第二，把數據做成產品，國雙怎麼考慮這兩個問題？

祁國晟：雲計算客戶都會把數據交給我們，因為客戶知道我們是在服務它，就像客戶請諮詢公司，病人去看病，你跟醫生講你發生了什麼，醫生才能對症下藥。所以這些數據天生就會有。

另外，數據可以脫敏，我們要做的是從技術、管理、品牌的可信度層面讓客戶相信我不會把它的數據賣出去，這是最重要的。服務一、二家客戶深度了解這個行業之後，基本能形成客戶數據處理的標準。

愛分析：國雙現在銷售團隊有300人，客戶只有400家。為什麼需要這麼大的銷售團隊？

祁國晟：300人銷售團隊里有很多是服務人員，包括前、中、後端銷售人員。

愛分析：研發人員偏產品開發？

祁國晟：對，我們沒有為客戶服務的研發，也沒有駐場。

愛分析：國雙銷售費用比國外公司低，不到40%，如何能夠做到？

祁國晟：國外銷售費用高是因為競爭太激烈，銷售費用不高就沒有機會拿到單子，所以這個行業有那麼多SaaS公司賠得很厲害。

對於我們來說，銷售費用低是好事也是壞事，第一，客戶教育是個問題；第二，缺少人才，因為這個行業對於人才要求很高，第一要願意做客戶服務，第二要懂客戶，對行業有點了解。

愛分析：一般來說，營銷費用會隨著收入增長而逐漸攤薄，但是如果人力成本佔比固定，始終在40%左右的話，長遠來講會損耗利潤空間。怎麼看待這個問題？

祁國晟：這一點SaaS公司是一樣的，以Salesforce為例，它的銷售成本主要是獲取新客戶，維護客戶的成本比較低，未來隨著老客戶客戶佔比增多，銷售成本佔比一定會下降。

國雙也是一樣，我們現在銷售費用佔比下降已經比較明顯，對我來講這不是一個特別好的情況，我希望可以花更多的錢在銷售上，因此現在不斷向新領域推廣。

愛分析：正常情況下，如果每年保持50-70%的增速，銷售成本佔比多少合適？能降到什麼程度？

祁國晟：能降到20%左右。如果增速慢了，它就會降得很快。

愛分析：我們從兩個維度去討論創新，一個是新項目的研發投入，第二個是申請專利數，有對比過國外同類別的公司是怎麼做嗎？優秀的公司能做到什麼程度？

祁國晟：美國技術領域已經高度專業化，所以很少有新公司有機會做全新的事情，這個很難比較。在美國，大家都在垂直領域內取代，然後新晉者最後又被大公司收購，這是美國市場的特徵。

在中國完全不存在這樣的情況，我們重視專利，重視研發新的東西。

愛分析：您是如何定義研發驅動公司的創新能力？

祁國晟：很困難，因為沒有人能清楚創新能否成功，或許有一些指標，一個是研發投入比例，第二個是公司新業務發布的周期，但是問題也很大，很多公司R＆D佔比不低，但是R＆D里的人都在服務客戶，你是很難去看出在新項目上投入多少。

愛分析：400人研發團隊中，有多少在做新項目？

祁國晟：基本上都是在做新的，要麼是為現有的做升級，要麼就是做全新的。

愛分析：全新項目佔比是多少？

祁國晟：超過一半。我們現在1700多項專利申請，去年超過500項，我們的專利是很強的，這個領域的專利基本上都在我這裡。

愛分析：研發投入占營收38%，這個比例還是比較高的，有多少投入到新項目里？

祁國晟：我覺得應該是2/3。

愛分析：什麼時間點會開始做利潤？

祁國晟：利潤不是現在首先考慮的問題，我們不做新業務就有利潤。只要我們認為技術可以嫁接行業專家，有可能在一個行業裡面做出有規模的新應用，會繼續去干。

行業和市場

愛分析：企業在數字營銷上的投入占企業預算多大比重？

祁國晟：在美國是7-8%，中國現在只有1-2%。

愛分析：這個費用就與廣告監測差不多？

祁國晟：我覺得廣告費監測連1%到2%都拿不到，有0.1%都不錯了。

愛分析：中國現在廣告費用大概在2000億左右，這個空間可能大概未來在200億左右的空間？

祁國晟：差不多這樣一個數字。

愛分析：這個領域現在來看主要的競爭對手有哪些？

祁國晟：4A廣告公司是一個競爭對手，中國人普遍喜歡買服務不喜歡買軟體，理所應當地將跟營銷、公關服務包給4A公司。

4A公司不太願意讓國內出現獨立第三方全過程數字監測機構，這對他們的短期利益有影響，但是現在數字化時代使得越來越多的客戶覺得需要把握自己的數據，這個時候這些4A廣告公司也會有更多的合作態度。

愛分析：國內外現在做營銷和數據分析相關的公司，目前來看都沒有跑出特別大的公司？

祁國晟：這個很正常，因為單憑Marketing這個領域做出100億美金的公司並不可行。另一個原因是國外有巨頭，任何一個公司大到一定程度就被巨頭拿走。國內不一定，但這就不能只做Digital Marketing這一件事情。

愛分析：「大數據」概念起來也有五六年時間，現在來看整個大數據公司的營收水平都挺一般，2016年有超過1億的都非常少，這裡的原因是？

祁國晟：首先，我覺得大數據不是一個產業而是一個應用。大數據只不過是信息產業在不同時代的體現，其實本質上還是計算機互聯網的發展，只不過這個產業在當下的時代體現了大數據的特徵，體現了移動互聯的特徵，體現了UGC的特徵。

有很多公司說是大數據公司，其實做的事情本質上和過去沒有區別，它並沒有解決產業內問題，所以很難做好。

中國過去很多投資人成功地投資了很多消費互聯網企業，消費互聯網企業有一個特點，資本對它的幫助極大，但是2B行業資本能夠起到的作用非常有限，如果沒有客戶真正需要的東西，投再多的錢也成長不起來。

而且消費互聯網企業最有用的一招——免費拿客戶，我認為在2B領域裡一點意義也沒有，在消費互聯網領域免費拿客戶至少還能培養使用習慣，如果服務真的做得比較好的話能輸出品牌價值，品牌價值一旦建立企業就成功了。

但是在企業服務領域，真正有價值的客戶根本就不可能通過免費拿到，做企業做到一定程度的人都明白一個道理，如果你對我很重要，你不拿我的錢我都不敢用你的東西。

所以，大量的資本注入這個不成熟的蠻荒領域，其實對於這個產業的發展是有害而無益，造成一些企業家偏離產品方向，它原來靠從客戶掙來的一分錢活命，現在突然發現花客戶這一分錢活命的精力可以從投資人這裡拿一塊錢，它就會不去做從客戶那裡掙到一分錢的事情。

愛分析：您說資本不是企服公司發展的核心因素，在您看來什麼是核心因素？

祁國晟：我覺得最重要的是解決客戶問題。企業服務領域很難拉起一幫人馬乾兩個月就做出有用的解決方案和有用的工具，因為企業領域中大客戶，每一個工作環節、決策環節都已經經過幾十年磨礪，很難短平快做出顛覆性應用。

比如我們做司法，要有十幾年專業的法官或者律師團隊，要有很多年積累的技術，還要有一定的社會名望，客戶才會願意讓你做測試。消費互聯網用錢換時間的方法在企業級服務這個領域裡面行不通。

愛分析：國雙也涉足AI領域，您如何理解AI技術應用？

祁國晟：我覺得沒有什麼高深的AI技術，只有有用的AI技術。

深度學習其實本身很難變現，特別大的互聯網公司把它作為用戶體驗優化升級的技術，這是有用的。但是這個技術變現非常沒有意義，將AI應用在司法領域還是得搞知識圖譜，需要法律專家、工程師，所以大家現在講的深度學習沒有意義。

愛分析：通用類AI有沒有價值？

祁國晟：我覺得沒有價值，這些技術在學校里找個研究生都能搞，準確度可能90%和89%的差別。

愛分析：語音識別、自然語言處理、圖象識別這類通用類AI技術的價值呢？

祁國晟：自然語言我們做得很好，是殺手級應用，但是自然語言分領域，如果單做通用自然語言識別，你識別率憑什麼比別人多1%，多了1%有什麼意義，這個問題到現在還無解。

但是如果在特定場景能夠解決特定問題就很厲害了。以圖像識別為例，以色列有公司在安防場景里解決移動的、不是特別清晰的、非正面的人臉圖像，這個東西在安防領域可能就非常有價值，解決有和無的問題就變得非常有意義。

上市和股價

愛分析：國雙IPO之後股價漲了一波很快又跌回來，其他大數據公司Tableau、 Hortonworks也經歷了股價大起大落，裡面的原因是？

祁國晟：我覺得有幾點。第一，Tableau, Hortonworks這些公司，本來就太貴。當初這些公司剛出現時，資本看中它們的高增速，就給出了比較高估值，但是增長同時看不到未來成本下降的機會，那麼公司就不應該被高估，估值必然會修復。

回到國雙的情況，我覺得幾個原因。

第一，資本市場存在情緒化，一般來說公司剛上市時炒得比較高，該下來的時候總是會下來，我們也不是非常在意這件事。

第二，與中美關係有關，特朗普上台以後，大家對於我們這樣的公司都有疑慮，我們的投資人既有亞洲的也有美國的，比如索羅斯、高盛、迪士尼，他們對於政治因素非常敏感。

愛分析：現在國內不管是對數據安全還是信息安全都很敏感，國雙服務的客群除了有外企，也有政府、司法部門和電信運營商，這一塊怎麼考慮？中概股回歸潮會不會對國雙有影響？

祁國晟：阿里、百度、騰訊也是海外上市，所以我覺得這沒有什麼問題。中概股回歸很多還是考慮差價，我覺得這個不是我們現在考慮的，而且在一些特別的領域如果真要服務的話，也可以成立合資公司在A股和資本市場對接，不一定要公司回歸。

愛分析：美國市場對SaaS公司估值，你覺得多少倍合理？

祁國晟：對美國市場來講，每年有30%增長，就是當年的7倍了。我們是被低估的，現在更加被折得厲害，因為特朗普上台有一些不確定性，同時我們國內第一個上市，有折價很正常。

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