AHP 得分——剔除流动性溢价因素后,合合信息 2.46 分,位于总分的 40.3%分位。合合信息于 2024 年 9 月 5 日招股,将在科创板上市。剔除流动性溢价因素后,我们测算合合信息 AHP 得分为 2.46 分,位于科创体系 AHP 模型总分 40.3%分位,处于中游偏下水平。考虑流动性溢价因素后,我们测算合合信息 AHP 得分为 2.47 分,位于科创体系 AHP 模型总分的 42.5%分位,位于中游偏下水平。假设以 90%入围率计,中性预期情形下,合合信息网下 A、B 两类配售对象的配售比例分别是:0.0336%、0.0289%。
布局 C 端产品与 B 端服务,拥有庞大的全球用户基础。公司为全球 C 端用户和多元行业 B端客户提供数字化、智能化的产品及服务,是行业内少有的在 C 端产品与 B 端服务同时拥有完善布局矩阵的企业,也是行业内少有的在人工智能、大数据两个领域均具有行业领先的核心自主研发技术的科技企业,核心技术领域均处于行业领先地位,早在 2012 年即被谷歌评为“全球顶尖开发者”。在 C 端产品方面,主要为面向全球个人用户的 APP 产品,包括扫描全能王、名片全能王、启信宝 3 款核心产品。截至 2023 年底,上述 3 款 APP 在 App Store 与 Google Play 应用市场的全球用户累计首次下载量合计超过 9.4 亿。2022 年,中国商业信息查询 C 端市场中启信宝的市场占有率约为 7%。在 B 端业务方面,主要为面向企业客户提供以智能文字识别、商业大数据为核心的服务,形成了包括基础技术服务、标准化服务和场景化解决方案的业务矩阵,已覆盖了银行、证券、保险、政府、物流、制造、地产、零售等行业的众多头部客户,涵盖超过 130 家 2023 年的世界 500 强公司。
行业空间广阔,积极拓展多元应用场景。公司兼具有成长潜力的 C 端业务、稳定盈利的 B端业务,二者在研发、营销投入方面的协同性高。2022-2027 年,中国智能文字识别服务市场、商业大数据行业市场规模 CAGR 分别达 27.3%、20.7%,预计 2027 年市场规模将达 168.9 亿元、1,040.9 亿元。智能文字识别、商业大数据行业目前下游集中在电信、金融、物流运输等领域,正逐渐向政务、工业、公检法等领域广泛渗透,应用场景不断丰富成熟。
在 B 端业务方面,公司计划扩大行业的覆盖度,继续解锁更多不同潜力行业的新客户,丰富客户类型。目前,公司的商业全景数据库服务拓展了政府及教育等其他领域的客户,也计划进一步推动销售团队对不同行业客户痛点的深度挖掘,提高在优势行业的渗透率,扩大多元行业覆盖度。
21-23 年营收、归母净利不及金山办公,毛利率和研发投入占比双双低于可比公司均值,但业绩复合增速领先。我们选择金山办公、福昕软件作为可比上市公司。2021-2023 年,公司营收、归母净利低于可比公司平均,但高于福昕软件,综合毛利率不及可比公司,研发支出占营收比重低于可比公司平均。期间,公司营收、归母净利复合增速领先可比公司。
2024 年 1-6 月,公司经审阅营业收入、归母净利同比分别增长 21.85%、18.15%。截至2024 年 9 月 4 日收盘,可比公司金山办公的市盈率(TTM)为 56.08 倍,其所属行业 I65软件和信息技术服务业近一个月静态市盈率为 38.85 倍。
风险提示:
1)市场竞争加剧的风险:未来的市场进入者预期将不断增加,行业整体竞争未来将呈现逐步加剧态势。
2)数据安全及个人隐私保护相关风险:如果受到恶意软件、计算机病毒、黑客攻击等影响,公司存储的信息数据资源可能被泄露或受到损失可能对公司市场声誉及经营业绩造成不利影响。
3)海外经营风险:如果未来公司未能完全遵守产品销售地的法律或法规,则可能面临相应的处罚,进而影响其在当地的经营。
4)公司 C 端产品被消费者投诉的风险:未来若出现公司未能及时解决消费者投诉等事件的情况,将对公司产品的口碑和销售情况造成不利影响。
目 录
1. AHP 分值及预期配售比例 .......... 4
2. 新股基本面亮点及特色 .......... 4
2.1 国内知名的人工智能及大数据科技企业,拥有庞大的全球用户基础 .......... 4
2.2 AI 及大数据技术行业领先,研发与落地应用相辅相成.......... 5
2.3 行业空间广阔,积极拓展多元应用场景 .......... 6
3. 可比公司财务指标比较 .......... 7
3.1 业绩规模不及金山办公,21-23 年复合增速领先 .......... 7
3.2 毛利率、研发支出占比低于可比公司均值 .......... 8
4. 募投项目及发展愿景 .......... 8
5. 风险提示 .......... 9
附录 1:网下配售方案 .......... 11
附录 2:AHP 模型分值划分标准 .......... 12

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