公司代码：688500 公司简称：慧辰资讯
北京慧辰资道资讯股份有限公司
2020 年年度报告摘要
一 重要提示
1 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规
划，投资者应当到上海证券交易所网站等中国证监会指定媒体上仔细阅读年度报告全文。
2 重大风险提示
公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险，敬请查阅本报告第四节“经营情况讨论与分析”中“风险因素”相关的内容。
3 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，
不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
4 公司全体董事出席董事会会议。
5 普华永道中天会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。6 经董事会审议的报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
公司拟向全体股东每10股派发现金红利1元（含税）截至2020年12月31日，公司总股本为74,274,510股,以此计算合计拟派发现金红利7,427,451元（含税）。本年度公司现金分红占2020年度合并报表中归属于上市公司普通股股东的净利润比例为10.08%。
公司2020年度利润分配预案已经公司第三届董事会第七次会议审议通过，独立董事发表了明确的同意意见，尚需公司2020年年度股东大会审议。
7 是否存在公司治理特殊安排等重要事项
□适用 √不适用
二 公司基本情况
1 公司简介
公司股票简况
□适用 □不适用
公司股票简况
股票种类 股票上市交易所 股票简称 股票代码 变更前股票简称
及板块
A股 上海证券交易所 慧辰资讯 688500 不适用
科创板
公司存托凭证简况
□适用 √不适用
联系人和联系方式
联系人和联系方式 董事会秘书（信息披露境内代表） 证券事务代表
姓名 徐景武 刘红妮
办公地址 北京市朝阳区酒仙桥中路18号国投创 北京市朝阳区酒仙桥中路
意信息产业园南楼1层 18号国投创意信息产业园
南楼1层
电话 010-53263048 010-53263048
电子信箱 dmb.hcr@hcr.com.cn dmb.hcr@hcr.com.cn
2 报告期公司主要业务简介
(一) 主要业务、主要产品或服务情况
公司是一家数据分析服务提供商。公司主要为企业和政府机构提供基于客户内外部多维数据（包括消费者态度与行为数据、行业数据等）的经营管理分析与应用产品、行业数字化分析应用解决方案等服务，是以数据分析应用技术为核心的科技创新型企业。
基于对垂直领域的深刻理解以及在数据科学领域多年的技术积累，公司将数据科学技术和垂直领域专业分析方法模型进行了有效融合，通过优化传统算法模型解决成熟行业客户的实际问题，并通过数据模型的迁移与相关数字化应用，快速开拓全新业务场景，体现了较强的技术独特性和创新性。
凭借专业的技术能力、应用落地能力和多年积累的服务经验，公司产品服务覆盖众多商业领域，广泛应用于汽车、TMT、快消、医疗等多个领域，获得大量优质客户，包括华为、长安汽车、湖北泰跃、阿斯利康等国际知名企业，以及中国移动、中粮、一汽集团、中国烟草、中国融通集团等大型国企。在政府与公共服务领域，公司的数据分析与数字化应用能力也在智慧旅游、生态环保、农业数字化等领域为多地政府相关部门提供服务。
(二) 主要经营模式
1、生产模式
公司主要为企业、政府机构提供基于多维度数据的业务分析与应用产品以及行业数字化应用解决方案，因此公司的生产模式主要围绕数据获取、数据融合、数据分析和数据应用来进行。
数据获取。公司获取数据的主要途径包括客户提供的数据（包括产品数据、销售数据、渠道数据、广告数据、用户数据与客服数据以及政府各委/办/局的相关数据）、公司向供应商采购的数据（主要包括消费者态度数据、行为数据、渠道类数据、舆情监控数据和行业特性业务数据）以及公司自行采集数据（主要包括消费者态度数据、行为数据以及所部署的数字化应用采集的相关生产过程数据）。
数据融合。通过数据融合技术，公司实现了对多维数据的预处理和标签化操作，为数据后续的分析和应用奠定了基础。
数据分析。在融合数据的基础上，通过对数据科学技术和垂直领域专业分析方法模型的融合应用，完成两类业务服务：（1）数据驱动的数据分析服务：实现对相关业务场景的深入分析，发现深层业务问题并提供策略建议；（2）行业化数据智能应用解决方案：针对行业性数据应用需求，提供基于数据的智能解决方案。
数据应用。公司基于本地化软件系统和云端的产品服务，完成从数据体系的设计整合、专业分析模型生成到最终场景化的智能应用的全流程服务。
2、采购模式
在经营过程中，公司对外采购内容主要包括两类：数据分析服务所需的数据与其他非数据类内容（如云计算环境、软硬件设备与其他服务等）。其采购流程也相应分为数据服务类采购和非数据服务类采购两种。公司通过供应商管理（经过比价入库等）实现供应商能力与资质的有效审核和甄别。
（1）数据服务类采购
公司主要通过外部数据供应商采购分析中必要但客户方未提供的相关数据，主要采购消费者态度数据、行为数据和渠道类数据等，公司会在合同中与数据供应商就数据的合法合规性进行约定。
（2）非数据服务类采购
非数据服务类采购，主要针对公司业务运营中除了数据之外的其他业务资源的采购。包括办公场地与设备、运营与业务服务所需的云计算环境、软硬件设备、固定资产、网络资源、公司市场宣传、资质与知识产权申请等相关服务。
3、销售模式
公司主要采用直销方式对客户产品、服务及解决方案进行销售。日常通过进入客户供应商采购名册、参与竞标等方式获取业务合同。
4、研发模式
公司的产品和技术研发以数据分析应用市场需求为导向，结合数据分析相关领域技术发展趋势的预测以及竞争对手技术业务能力分析来进行。
公司采用产品管理团队和产品开发团队相结合的模式来进行自主研发。产品管理团队由公司技术总负责人和各部门负责人组成，主要负责对研发项目过程中所有重大事项进行评议审核，对研发开发的关键节点和重大变更进行决策；产品开发团队则主要由研发实施相关的业务部门、技术部门（模型研究、算法建模、应用开发与测试运维支持等）核心成员组成，主要负责承接公司产品管理团队下发的任务，对所辅助的研发内容实现技术定义、开发、交付、维护、服务的具体实施。
5、盈利模式
公司以提供基于数据的业务分析与应用和行业应用解决方案等产品与服务来进行盈利。
6、公司主要经营模式在报告期内的变化情况
公司主要经营模式及影响经营模式的关键因素在报告期内保持稳定，无重大变化。
(三) 所处行业情况
1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司主要为商业客户和政府机构提供数据分析和基于数据分析的解决方案，上述产品或服务是公司主要的收入和利润来源，主要涉及数据服务行业和咨询行业。
公司核心业务模式、核心技术与主要产品或服务均与数据分析相关，因此根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引（2012 年修订）》分类，公司业务属于“I 信息传输、软件和信息技术服务业”中的“I64 互联网和相关服务”；根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所处行业属于 I64 互联网和相关服务-6450 互联网数据服务，所处细分行业为数据分析行业。
数据分析作为一个跨学科的交叉科学技术，基于量化指标，以数据为驱动基础，通过自动分
的价值来产生业务效益，有着明确的市场特征，不受特殊因素制约。从横向看其可服务任何具有数据与量化分析需求的行业，从纵向看可深入具体业务的深层场景。
数据分析行业，作为一个相对细分的垂直技术领域，其应用场景与可分析的数据资源紧密相关，早期服务主要分散在具有较多数据资源的行业/企业（如世界 500 强大型企业）的专业需求场景（如消费者研究、产品设计、渠道优化等等），对相关专业服务公司的能力要求很高。2020 年 4月，随着数据被确认为中国国民经济生产的重要生产要素，中国已经正式进入大数据时代，历经各行业大数据系统的建设与投入应用,各行业数字化的趋势加速发展，预示着未来将进一步产生多维、大量的数据资源。此时，如何对数据这种原材料进行加工应用，成为各行业面向未来竞争的广泛而长期的诉求。而基于专业数据分析实现数据深入的应用，是实现数据价值的一种有效方法。因此近两年来，数据分析的业务范围（从商业进入到政府/工业/物联网等）与可服务场景（从营销到供应链、生产等）进入快速扩展，相关各行业的细分服务需求在迅速增加，而数据分析师也成为一个新兴的职业。2021 年 3 月,Gartner 发布数据与分析的未来技术趋势，进一步昭示数据分析技术与服务将成为未来重要的数据应用服务场景。由于相关领域的专业性较强，需要对领域深入认知与数据科学技术的深入结合的积累，所以当前虽然国内需求日益旺盛，但具备相关综合能力的大型/专业公司较少。而国外由于数据基础前期优势与数据分析市场发展更成熟，已经出现了许多专业服务商。以美国为例，聚焦商业消费者体验场景数据分析的 Qualtrics,服务政府/商业大客户专业大数据分析服务的 Plantir，代表了美国相关数据分析服务的较高水平，近两年迅速获得了商业市场与资本市场的高度认可。
数据分析行业的技术门槛，包括两个层面：一方面是以数据科学技术与行业认知深入结合构造的数据分析算法模型。首先要将行业的专业理论/分析方法，通过数据与机器学习等数据科学算法，构建相关的数据化技术模型，实现行业知识体系与逻辑的自动化分析认知。相关模型并非只依赖数据科学技术算力，其必须真正抽象融合了所分析场景的特点、专业认知与业务理解，才实际具有分析的深度和更好的可解释性，同时还必须经过不断的反馈优化完善，才能达到更高的精度。这样兼具效率与业务深度的数据分析模型才具有良好的应用效果，真正发挥数据的价值。另一方面是分析中对数据综合运用的技术体系。因为实际分析的数据来源多样，规模特性各不相同（如大数据与小数据），各有其优势与不足。如何针对业务场景要求，在相关的产品技术系统中有效融合，使用多源、异构的数据（如不同阶段的不同数据与分析模型有机融合）分析与应用方式，以尽量低的成本与高效的方式完成数据分析，也是数据分析技术在实际客户服务中的重要技术要求。
2. 公司所处的行业地位分析及其变化情况
2020 年 4 月，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》已经
明确提出数据成为国民经济生产的重要要素。2021 年 3 月《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中，数字经济与数字化应用作为国民经济发展新方向，未来必然在各行业产生巨量的大数据资源内容，而各行业未来的数字化趋势，迫切需要通过专业
数据分析服务实际发挥数据的价值。而 2018 年 1
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