20161026-安信证券-浙大网新-600797.SH-剑指人工智能之巅_开启网新中兴之路_19页_1mb
报告摘要
浙大网新(600797.SH)人工智能战略与业务转型总结
核心内容概述
浙大网新作为浙大系唯一IT资产证券化平台,依托浙江大学的学术资源和技术积累,正积极转型为人工智能2.0时代的领军企业。公司通过剥离传统业务、注入优质资产、优化业务结构,实现了轻装上阵和业绩增长。同时,公司与浙江大学深度合作,打造人工智能技术云平台和产业孵化平台,布局大交通、大金融、大健康三大垂直行业应用,推动智能化升级。
主要观点与关键信息
1. 公司转型背景与路径
- 公司背景:浙大网新成立于2001年,借壳上市,是浙江大学的IT资产证券化平台,依托浙江大学的综合应用学科优势,提供从咨询规划到云架构的全套IT解决方案。
- 转型路径:
- 2012-2015年:通过甩包袱、调结构、注资产,剥离传统IT分销和软件外包业务,注入智慧人社、智慧交通等优质资产,实现扭亏为盈。
- 2016年:提出打造人工智能2.0时代领军企业的目标,布局AI技术平台,重点发展大交通、大金融、大健康三大垂直行业应用。
2. 人工智能布局与生态建设
- 引人才:与浙江大学合作,组建顶尖AI团队,设立联合研究中心,由国家工程院院士潘云鹤、陈纯坐镇,推动AI技术研发。
- 筑生态:
- 依托紫金众创小镇,搭建AI产业生态,吸引创新项目和创业公司。
- 借助杭州“东方硅谷”建设,以及国家“双创”战略,推动AI技术与产业融合。
- 初始条件成熟:公司具备人工智能发展的基础设施、大数据平台及核心算法储备,包括IDC、大数据技术平台和AI相关产品如龙诺法智能翻译系统、AlphaGu量化策略软件等。
3. 板块智能化升级
-
大交通:
- 公司通过收购网新电气,完善大交通板块,提供智慧高铁视频监控、信号系统、客服系统等解决方案。
- 国家重视高铁安全,推动安全防护工程,公司有望受益。
- 电子车牌推广将带来城市交通智能化升级,公司已布局相关技术。
-
大金融:
- 从软件外包向智能投顾转型,已开发AlphaGu、wequant等量化策略产品。
- 借助大数据和算法优势,布局智能投顾,满足长尾理财需求。
- 国内理财观念转变,推动智能投顾发展。
-
大健康:
- 子公司网新恩普专注社保信息化,推出医快付APP,实现医保移动支付。
- 与浙江大学合作,布局医疗人工智能,推动智能诊断和个性化诊疗。
- 医保移动支付将改善就医体验,成为医疗消费入口级产品。
4. 盈利预测与投资建议
- 盈利预测:预计2016-2017年每股收益(EPS)分别为0.33元、0.41元,业绩高速增长。
- 估值数据:2016年市盈率(PE)为52.3倍,市净率(PB)为7.2倍,净利润率由8.1%提升至8.2%。
- 投资建议:维持“买入-A”评级,6个月目标价为23元。
5. 风险提示
- 人工智能业务发展不及预期。
财务数据概览
| 指标 | 2014 | 2015 | 2016E | 2017E | 2018E |
|---|---|---|---|---|---|
| 营业收入(百万元) | 4,704.5 | 5,269.2 | 3,688.4 | 4,610.6 | 5,763.2 |
| 净利润(百万元) | -157.0 | 212.9 | 300.3 | 376.2 | 448.2 |
| 每股收益(元) | -0.17 | 0.23 | 0.33 | 0.41 | 0.49 |
| 市盈率(倍) | -100.0 | 73.7 | 52.3 | 41.7 | 35.0 |
| 市净率(倍) | 10.2 | 7.6 | 7.2 | 5.1 | 4.5 |
| 净利润率 | -3.3% | 4.0% | 8.1% | 8.2% | 7.8% |
| ROIC | -4.5% | 14.4% | 20.6% | 29.2% | 25.5% |
财务指标分析
- 毛利率:从14.8%提升至24.0%。
- 营业利润率:从-4.9%提升至9.7%。
- 资产负债率:从63.6%下降至28.3%。
- 流动比率:从1.10提升至2.83。
- 速动比率:从0.84提升至2.44。
- 利息保障倍数:从-0.76提升至72.39。
投资建议
- 评级:买入-A,未来6个月目标价23元。
- 投资逻辑:公司具备AI技术储备和行业应用潜力,未来有望受益于人工智能发展及三大垂直行业智能化升级。
风险提示
- 人工智能业务发展不及预期,可能影响公司整体战略实施效果。
总结
浙大网新正通过人工智能战略,实现从传统IT企业向AI领军企业的转型。依托浙江大学的技术资源和紫金众创小镇的产业生态,公司布局大交通、大金融、大健康三大领域,推动智能化发展。同时,公司具备良好的财务改善趋势和盈利增长潜力,受到市场看好,但需警惕人工智能业务发展不及预期的风险。
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