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>> 安信证券-美亚柏科(300188)国投集团提级管理,MYGPT大模型发布-230703
上传日期:   2023/7/3 大小:   613KB
格式:   pdf  共6页 来源:   安信证券
评级:   买入-A 作者:   赵阳,夏瀛韬
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事件概述
  公司于2023年6月28日举办2023美亚柏科“智会”生态合作大会,在大会上首次发布“天擎”美亚公共安全大模型,成为国内首个公共安全大模型。此外,国投集团副总经理、党组成员杜文民在大会的致辞中指出,“随着国投集团全面推进战略优化落地,把美亚柏科定位为国投发展数字经济产业的主体,由原来的三级投资企业,提升为由国投总部直接管理的企业,对美亚柏科提出了更高的要求和希望”。我们认为,伴随国投提级管理和MYGPT公共安全大模型的发布,公司未来发展有望进入新阶段、迈上新台阶,我们持续看好公司的成长性。
  国投集团提级管理,定位国投数字经济产业主体企业
  国投集团战略控股,美亚成为国投旗下三级子公司。2019年,公司实际控制人郭永芳、滕达及股东与国投智能科技有限公司签署《股份转让协议》,通过协议转让方式,向国投智能转让美亚柏科合计125,475,942.00股的股份,占本公司总股本的15.79%。7月完成过户登记手续,国务院国资委成为公司实际控制人。2022年,国投进一步强化控制。完成向特定对象发行股票并募集资金事项,公司控股股东国投智能直接持股比例由15.61%提升至21.08%,公司控股股东仍为国投智能,国务院国资委仍为公司实际控制人。至此,国投集团下属的国投智能成为美亚柏科第一大股东和控股股东。因此,美亚柏科成为国投集团旗下三级子公司。
  国投集团重点打造数字经济板块,提级管理赋能美亚业务发展。国投集团2023年度工作会议强调,深入实施创新驱动发展战略,加快建设数字中国。国投集团将依托国投智能重点发展数字产业,打造数字经济基础设施投资和运营平台、数字经济关键核心技术和装备战略性投资平台,助力“数字中国”建设。此次美亚生态大会上,国投集团副总经理、党组成员杜文民在大会的致辞中指出,“随着国投集团全面推进战略优化落地,把美亚柏科定位为国投发展数字经济产业的主体,由原来的三级投资企业,提升为由国投总部直接管理的企业。”我们认为,此次对美亚柏科的提级管理,将进一步强化美亚柏科在国投集团数字经济板块中的战略地位,同时有望为美亚未来的业务发展进行赋能。
  MYGPT大模型发布,打造国内首个成为公共安全大模型
  在此次的生态大会上,美亚柏科重磅发布“天擎”美亚公共安全大模型,成为国内首个公共安全大模型。“天擎”美亚公共安全大模型拥有丰富的公共安全行业知识,具备强大的警务意图识别、警务情报分析、案情推理等业务理解和推理能力,能够从海量数据中持续自我进化,实现行业知识、业务问题,解决反馈的全流程闭环进化。主要有以下几类能力:1)案件情报分析;2)警务意图识别;3)案情逻辑推理;4)业务内容生成。“天擎”大模型主要将重构两大应用场景:第一是重构电子数据取证。通过应用大模型,融合业务知识库,警务标准件和业务数据,提升大模型的取证分析能力,依托由大模型打造的“小美”MYGPT,通过一条指令,一个入口,一套流程,一种模式全面解决取证分析问题。
  第二是重构智慧警务系统。过去,警务人员想要分析调度事件,可能需要面对多个不同独立的业务系统和功能入口,并且需要专业的知识和操作技能才可完成,需要多人多系统协同配合,费时费力。现在,只需向“小美”警务智能助手发布一条指令,大模型就能准确调度各类系统进行数据深度分析,并汇总成分析报告。全流程只需几分钟,大大提升办案效率,大幅降低业务成本。
  我们认为,依托MYGPT打造的美亚“天擎”公共安全大模型,将在智慧警务行业重构取证和办案过程,实现降本增效,从而真正展示美亚柏科在垂直行业的大模型落地能力。另一方面,公司的反生成式AI产品——慧眼图像识别鉴真系统,也将从另一个维度来助力AI的安全监管。公司同时具备大模型时代的“矛”和“盾”,从一体两面持续受益于AI大模型的发展红利。
  投资建议:
  美亚柏科作为国内电子数据取证行业龙头企业、公共安全大数据领先企业、网络空间安全与社会治理领域国家队,以国投集团和国投智能战略规划为指引,以服务国家数字中国、网络强国战略为己任,致力于成为国投智能数字经济产业布局的重要支撑,打造网络空间安全与社会治理的头部企业,建设世界一流大数据企业。当前公司面临AI监管+数据要素+数据安全三重需求驱动,以电子取证和公共安全大数据为根据地业务,积极拓展新网络空间安全和新型智慧城市业务,有望实现良好的业绩增长。我们预计公司23/24/25年实现营业收入30.61/37.87/46.67亿元,实现归母净利润3.17/4.17/5.13亿元。维持“买入-A”的投资评级,6个月目标价为29.11元,相当于2024年60倍PE。
  风险提示:政府财政支出力度不及预期;宏观经济影响导致交付验收不及预期;研发进度和技术迭代不及预期。
 
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