在港股科技股回暖的浪潮下，又一家硬核科技公司站在了IPO的门口。

　　12月15日，珠海金智维人工智能股份有限公司（以下简称“金智维”）向港交所递交了招股书，计划在香港主板上市。

　　作为一家国内最早探索RPA（机器人流程自动化）的公司之一，金智维不仅是中国最大的AI数字员工解决方案提供商，更是在金融领域连续三年市场份额排名第一，其业务不仅覆盖了中国六大国有银行，还有超过90%的证券公司。

　　2022 年至2024年，金智维收入分别为2.03亿元、2.17亿元和 2.44亿元。

　　2025年，金智维推出了Ki-Agent 企业级智能体平台，试图将过去多年RPA 项目的流程经验、组件能力与行业知识，沉淀到智能体产品中。

　　接下来，就让我们拆解一下这家“AI数字员工”龙头的成色。

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　　不只是RPA，更是“会思考”的数字员工

　　如果说，传统软件解决的是“记账”的问题，那么RPA解决的，是“干活”的问题。

　　在银行、证券等机构内部，长期存在大量高度重复、但又必须严谨执行的跨系统操作：从A 系统下载报表、粘贴到 B 系统、再发邮件；或是围绕审批、报送、核对展开的一连串流程。这些工作并不复杂，却高度依赖人工执行，既消耗人力，也容易出错。

　　金智维最早切入的，正是这一类场景。

　　通过K-RPA 平台，它把人类的键盘、鼠标操作“复制”给软件机器人，让“数字员工”可以 7×24 小时稳定执行任务，覆盖信用卡审批、监管报送、资料核对等金融核心流程。

　　但随着大模型的成熟，单纯“按规则执行”的 RPA，开始显得不够用了。这背后的一个关键是AI价值边界的增长，即AI正在从单一的被动工具，开始向“全流程自动化解决方案”转变。

　　过去的AI 解决方案，大多是“单点工具”：文档识别只负责把图片转成文字，语音识别只做转写，流程自动化只按既定脚本执行。每个工具各自提效，但流程之间仍需要人来串联，AI 并不对整体结果负责。

　　而今天的AI，已经不止于获取信息。它开始理解业务语义，判断下一步该做什么，协调多个系统协同执行，并最终把一个端到端的业务流程跑完。

　　这也意味着，智能体不再完全依赖事先写死的规则。它可以理解自然语言指令，根据目标拆解任务、调用工具，并在执行过程中动态调整路径。

　　随之而来的变化是，智能体正在逐步取代零散的“点式自动化”，成为企业中理解意图、调度资源、推动流程闭环的统一入口。

　　正是在这一背景下，金智维在今年推出了Ki-Agent 企业级智能体平台。

　　从早期的K-APA，到如今的 Ki-Agent，金智维主要做了以下三件事：

　　第一步，是把“执行”细化成具体的模块。

　　依托多年RPA 项目积累，金智维将大量常见业务动作拆解为可复用的执行单元。截至 2025 年 6 月，公司沉淀了超过 4600 个自动化函数、1000 多个机器人产品，覆盖办公软件、数据库及各类行业系统，基本囊括了绝大多数典型工作场景。

　　这意味着，Agent 在执行层面，并不需要“即兴发挥”，而是可以直接调用成熟、稳定、经过验证的能力模块。

　　第二步，是把AI 能力“拆开”，而不是封装成一个黑盒。

　　金智维没有简单地把大模型接入流程，而是将AI能力以组件形式嵌入平台。截至 2025 年 6 月，公司自研了 102 个 AI 组件，涵盖 NLP、CV、OCR 等方向，能够处理合同、发票、身份文件等非结构化数据。

　　这些组件让智能体具备了环境感知、目标感知和动态决策能力，再与RPA 的确定性执行结合，形成“决策—执行”协同体系：模型负责判断与规划，RPA 负责精准落地。

　　第三步，是让智能体真正“懂业务”。

　　为此，金智维对大模型进行了行业化训练：在开源模型基础上微调，并注入自有行业知识库。截至目前，这一知识库包含10000余条结构化场景规则、1000余个行业组件，覆盖金融、政务等高专业度语境，有效降低了模型幻觉率。

　　更关键的是，这些知识并非抽象文本，而是来自多年RPA 项目的流程沉淀。它们明确描述了场景名称、操作步骤、涉及系统与目标结果，为智能体提供了一条稳定的“流程基线”。

　　这意味着，Agent并不是在一片空白中自由推理，而是在已被验证的流程空间内进行规划与优化。就这样，金智维完成了从金融RPA龙头到“企业级 AI Agent 平台”的转身。

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　　年入2.44亿，金融收入占比近80%

　　虽然智能体的故事足够性感，但落到商业化层面，其对金智维的价值仍未显现。

　　2022 年至 2024 年，金智维收入分别为2.03亿元、2.17亿元和 2.44亿元，三年复合增速仅为9.5%。进入 2025 年，上半年收入从去年同期的 5548 万元下滑至 4598 万元。公司在招股书中的解释是，部分经常性项目的验收节奏出现延后。

　　这并非偶发波动，而与其商业模式结构密切相关。

　　金智维目前的收入主要来自两种模式：项目制与订阅制。其中，项目制更多面向定制化程度高、流程复杂的客户；订阅制则主要覆盖对数据安全和长期稳定性要求较高的客户。

　　从结构上看，公司仍然高度依赖项目制。截至2024 年，项目制收入占比为 69.7%；订阅制收入占比虽然在过去两年从 20.4% 提升至 24.1%，但仍未成为主导。

　　不过，订阅制占比的提升，确实改善了公司的财务质量。随着标准化程度提高，公司毛利率从2022 年的 42.1% 提升至 2024 年的 53.4%；同期，经调整净亏损也从 2903.5 万元大幅收窄至 295.3 万元。

　　但增长的另一面，是客户单价的持续下行。

　　2022 年至 2024 年，金智维的付费客户数量从 384 家增长至 686 家，但平均单个客户贡献收入却从52.86万元下降至35.57万元。

　　对比之下，其获客成本也有所下降。公司在招股书中披露，其获客成本已从2022 年的 29.13 万元降至 2024 年的 22.52 万元。

　　回过头来看，公司增长相对缓慢，与其特殊的客户结构有很大关系。

　　截至目前，公司约80% 的收入来自金融服务行业。招股书显示，公司已服务超过240 家银行（包括全部六大国有银行）、130 多家证券公司，以及 170 余家其他金融机构。

　　这样的成绩，并非偶然。

　　金智维最早脱胎于A 股金融 IT 公司金证股份。在早期阶段，金证股份一度持有金智维 51% 的股份，经过多轮融资稀释后，截至目前仍持有12.14%。

　　而金证股份本身，是证券IT 领域市占率最高的本土企业之一，长期服务券商、公募基金、银行理财等“大资管”机构。这层关系，为金智维打开了金融行业的核心客户入口，也塑造了它最早、也是最坚固的护城河。

　　但同样，这条护城河也在反过来限制公司的增长边界。

　　金融行业项目周期长、定制化程度高、采购节奏保守，很难支撑爆发式增长。能否在政务、制造、能源等非金融行业复制成功经验，构建第二条增长曲线，将成为金智维未来的关键变量。

　　至少从目前的数据来看，向“企业级智能体”的升级，并未立刻转化为更快的收入增长。

　　不过，正如公司在招股书中所强调的那样，AI 数字员工仍处在一个高速成长、格局尚未固化的阶段。

　　金智维能否从“金融 RPA 龙头”，真正跃迁为“企业级 AI Agent 平台”，最终不只取决于技术路径是否先进，更取决于它能否在激烈竞争中，持续证明自身商业模式的造血能力。

　　这场转型的结果，还需要时间来给出答案。

　　文/林白

　　原文标题 : 国内最大AI数字员工公司冲刺IPO！年入2.4亿，要做“企业Agent第一股”