证券代码： 300229 证券简称：拓尔思
拓尔思信息技术股份有限公司
投资者关系活动记录表
编号： 2024-001
投资者关系活动
类别
特定对象调研 □分析师会议
□媒体采访 □业绩说明会
□新闻发布会 □路演活动
现场参观
□其他
参与单位名称及
人员姓名
东方财富证券： 向心韵； 上海玖鹏资管： 陈虹宇； 国泰君安证券：周武
林；中信建投证券：王嘉昊；浙商证券：李佩京；中航证券：卢正羽；
首创证券：李星锦、傅梦欣； 溥泓资本： 史霞丽； 申万宏源证券：杨鹏
仁； 中国东方资产管理：刘蒙；华福证券：韩阿康；中信证券： 薛豪舵；
长盛基金： 杨睿琦； 明睿（北京）资本：李志国、尚方建； 国新国证基
金： 卫湛松； 兴业证券：张灿； 广发证券：张磊、陈武超；国元证券：
耿军军；上海证券：章锋；中邮证券：陈昭旭；进门财经： 朱传震；梅
山金服： 王昭贶。
时间 2024 年 1 月 17 日 14:30-16:00
地点 拓尔思信息技术股份有限公司会议室
上市公司接待人
员姓名
副总经理、董事会秘书李党生先生
金融和产业大脑产品中心总经理周宁捷先生
投资者关系活动
主要内容介绍
一、 公司副总经理、董事会秘书李党生先生就公司业务发展情况、
近期经营情况及未来战略规划进行介绍，带领与会投资者参观公司总
部一层展厅。
二、参会机构提问及回答
（一） 请问数据资产入表后，公司这方面有哪些受益点？回答： 2024 年 1 月 1 日， 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》
正式施行，公司将严格按照有关规定进行相关会计处理。 数据资产入表
有利于在财务报表中体现公司在数据资源方面投入的真实价值与业务
贡献，有利于公司加大在挖掘数据价值方面的投入，推动数据要素为公
司创造更大的价值回报。
目前，公司通过三大经营性数据资产平台（数家-媒体资讯、网察
-舆情、数星-产业大脑）积累了具有高商业价值的大数据资源， 拥有来
自境内外、 各行业数据资产总量超 2000 亿条，具备日均亿级的数据获
取能力。 2023 年 6 月至今，公司已相继推出媒体、金融、政务、舆情等
行业大模型，并已同北京、上海、深圳、郑州、贵阳、浙江等省市的大
数据交易所建立起合作关系，上架多款数据服务类产品。公司将持续强
化数据要素底座基础，加强数据治理能力建设， 丰富数据要素的流通与
变现渠道。
（二） 目前公司定增进度如何？
回答： 2023 年 12 月 8 日，公司本次向特定对象发行股票事项已获
深圳证券交易所受理。最终能否通过深圳证券交易所审核，并获得中国
证监会同意注册的决定及其具体时间尚存在不确定性。 公司将积极推进
再融资相关事项，如有最新进展情况将及时履行信息披露义务。
（三） 请问公司在金融科技方面能够为客户提供什么服务？
回答： 在金融数字化转型领域，公司可提供智能风控、智慧监管、
智能审查、精准营销等系统及服务，面向零售客户服务、经营降本增效、
风险管控、金融监管等应用领域，为相关金融机构客户提升数字化经营
能力、营销风控能力，探索未来金融智能化服务模式。
在行业大模型方面，公司已推出金融大模型，主要覆盖智能风控、
智能客服（消费者保护）、智能投研、自动业务批处理等业务场景。在
自动业务批处理中包括三大主要功能：其一，合同审批助手， 利用大模
型重构合同合规性、合同指标抽取、合同范本比对等相关功能，有效提
升合同审批效率；其二，消保审查助手， 利用大模型技术提供多模态营
销内容、产品介绍、制度规范等信息的自动化审查，结合机构内部制度，自动化生成审查意见；其三，内控审计审查助手， 利用大模型技术智能
化整合内部审计审查信息、监管法规、处罚等数据源，形成审计成果和
知识库、方案库等审计重要信息库， 支持审计成果知识信息经验一键审
查，自动化生成内控审查意见。
（四）公司数字政府业务进展情况如何？
回答： 在数字政府领域， 公司形成了产品+云服务+解决方案的业务
体系，主要面向各级政府和职能部门提供政府网站集约化、智慧监管、
政务舆情、产业招商、数字机关等领域政务应用的解决方案、软件产品
及数据服务。通过海云集约化智能门户平台、海策政策大脑等 TRS 数字
政府一体化平台，帮助用户进行数字技术驱动社会治理的前沿实践，赋
能政府服务和社会治理的数字化创新。
2023 年，公司基于海量的公文、政策文件、政务办事指南等数据作
为专业训练数据，打造了政务专业大模型，主要功能覆盖公文辅助写作、
政策分析和新一代政务互动等业务场景。拓天政务大模型在公文写作过
程中支持生成横跨多专业领域的内容建议、改进文章结构等，在政策分
析方面支持对政策进行多角度解读并自动生成总结，还可在政府网站智
能问答、办事 APP 实时咨询、政务服务大厅机器人引导等场景进行问答
互动。
公司深耕政府行业二十余年，始终致力于数智融合的数字政府创新
建设，覆盖 80%中央和国务院机构用户， 60%省级政府用户和 50%地市政
府用户。
（五）大模型落地应用过程中，存在哪些难点、痛点？
回答： 从实际应用角度看，大模型行业落地仍需在内容合规可信、
模型安全可控、训练数据质量、 业务深度融合和项目成本收益五个方面
重点关注和探讨。 数据决定了大模型的智力边界，高质量数据是大模型
效果的核心，而千亿大模型部署成本、推理成本、并发成本太高，百亿
参数+高质量的大规模数据集训练是企业落地较好的选择。
在公司拓天行业大模型推出后，得到了广大媒体、金融、政务、舆
情用户的关注。目前，拓天媒体大模型、金融大模型已在多个行业客户中得到试用和成功应用。 拓天行业大模型通过中文特性增强、向量数据
库等技术提升内容生成质量，通过问答 AIGC、 Copilot 副驾驶、 AI Agent
三种形式与核心业务系统集成，通过私有化部署能够有效保障安全与行
业场景适配。
附有清单（如有） 无
日期 2024 年 1 月 18 日