Bairong, Inc. Class B · HKEX:6608
Bairong, Inc. Class B — H1 2026 Earnings Presentation
53 slides from Bairong, Inc. Class B's earnings presentation, September 2026
Slide 1: Best Results 未来已来，注入硅基生命力
未来已来，注入硅基生命力 Best Results 6608.HK 2026年9月
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百融AI结果云平台架构的行业类比 AWS 阿里云 微软Azure Google Cloud L1 算力基础设施 英伟达 AMD 英特尔 华为昇腾 类比 IaaS L2 通用大模型 BR-Voice BR-LLM-Proactive BR-Vision-Doc L3 领域专属大模型 语音多模态大模型 主动引导式对话大模型 文档理解多模态大模型 类比 L4 智能体构建工厂 PaaS 智能体分发商店 L5 营销Agent 客服Agent 风控审批Agent 销售管理Agent 智能招聘Agent 合同审阅Agent 质检Agent (各细分场景) 类比 Agent化 L6 的应用软件 CRM系统 营
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Slide 33: 财务表现
财务表现
Slide 34: 26H1 业绩概览
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Slide 35: CONTENTS
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Slide 36: CONTENTS
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Slide 37: CONTENTS
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Slide 39: SOTA级领域专属大模型介绍
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Slide 40: 语音多模态理解大模型BR-Voice：实时语音交互
01 语音多模态理解大模型BR-Voice：实时语音交互 极快的响应速度，交户过程中能感知到用户的副语言信息(如性别、年龄、情感等)，对话过程支持用户打断、对话轮次的检 测，模型支持多个可选音色、音色克隆、合成语音的表现力控制。 BR-Voice 技术指标 BR-Voice 技术优势 语音识别ASR任务(CER字错误率指标) 响应速度快：端到端响应可达500ms Model AISHELL2 WenetSpeech KeSpeech 语音感知能力：支持语音识别、性别识别、年龄识别、 公开 评测集 公开 评测集 公开 评测集 情绪识别、场景识别等 BR-Voice 2.30% 4.80% 3.9
Slide 41: 语音多模态理解大模型：端到端模型，比传统3段式模型更快更准
01 语音多模态理解大模型：端到端模型，比传统3段式模型更快更准 3段式模型 端到端模型 副语言特征 >98% 性别/年龄段/语气/语速/重音 理解准确率 语音 语音识别 ASR识别 情绪感知与回应 >95% LLM生成内容 生气/开心/中性/伤心/害怕/厌恶/惊讶 情绪识别准确率 TTS合成 语音 语音合成 4x 响应更快 响应速度 模型升级 更快更准 41
Slide 42: BRENEMLBSRaT Wine
01 BRENEMLBSRaT Wine BENCH-CODETTH&S8FINTERSPEECH 2026£2, #3277 sew rosultscloud.com MSM ME. SRBETWRES APSA Re (—TEOU) , RBHRESSMeH, Bama aM”, MIRCADIIET MiB; BENCH-CODETT# W277 MEMOIRS, SIASMR (BX ARE) ORE, TERE MENA, Mee BRATR’. fe Sta oR © ee— EOU= HAR ARCHRERA Briss RELA FRRVALIE apie MBATILG BR
Slide 43: OF HZEE-aMALS SREP RS OR BAe
OF HZEE-aMALS SREP RS OR BAe ERR )) [ RAIA: 2026.05.25 —7 seiptia: 2026.09.01 wHAD: KSKBRE | Vv IFATES DB v DFM ES Be SEM: MEKABS-ATSE v BARES REIS REPRSDA J V the ARS OE Pe A BR De A DR) GL ae a BERERE ALSWREPOREPOB x TMAMTWS A AMAR IRR a HERARS ALSHREPRAOEER ‘Customer contact servce—Requrements fo
Slide 44: 主动引导式对话大模型BR-LLM-Proactive
02 主动引导式对话大模型BR-LLM-Proactive聚焦引导交互进入下个 营销环节 625 总得分 时延（s） 从“被动响应”到“主动引导”的范式升级 622 2x 524 430 1.5 1.36 ROI提升 0.49 1.29 传统大模型 主动对话大模型 BR-LLM-Proactive 人工坐席 海外大模型 国内大模型 被动对话 主动对话 错失良机 引导客户 【海量规模】真实场景抽取： 基于海量线上对话，精准锚定成交关键节点 【百万沉淀】对标金牌模范： 深度学习百万级金牌销售风格，打造标准化话术模板 【千人团队】专业筛选迭代： 汇聚1000+业务专家智慧，持续优化并筛选最优解 44
Slide 45: BR-LLM-Proactive：500通AI语音对话测评，百融分数领先
02 BR-LLM-Proactive：500通AI语音对话测评，百融分数领先 BR-LLM-ProActive 回复效果得分最高、延时最低、成本最低 模型 BR-LLM-Proactive 海外某大模型1 国内某大模型1 国内某开源大模型1 国内某开源大模型2 人工座席 0分 16 64 27 40 90 33 1分 343 348 338 380 390 312 2分 141 88 135 80 20 155 总分 625 524 608 540 430 622 平均延迟/秒 0.49 1.36 0.59 13.61 1.29 ～1.5 百万token开销/元 0.07 35.65 0.8
Slide 46: BR-LLM-Proactive：某联客服客户自测数据
02 BR-LLM-Proactive：某联客服客户自测数据 在2026年6月某联客服POC测试反馈中，由客户自行筛选几百通多轮对话真实呼入业务数据，并自行完成模型效果评测 百融BR-LLM-Proactive表现远超客户预期 指标名称 客户目标值 BR-LLM-Proactive测试值 严重错误率 0.00% 0.00% 幻觉率 ≤3.00% 0.85% 问题解决率 ≥80.00% 94.00% 知识回答准确率 ≥95.00% 98.29% 交互自然度达标率 ≥95.00% 98.00% 情感识别成功率 ≥90.00% 100.00% 多轮对话保持率 ≥80.00% 96.00% 46
Slide 47: 文档理解多模态大模型BR-Vision-Doc：聚焦多语种、多版式
03 文档理解多模态大模型BR-Vision-Doc：聚焦多语种、多版式 文档解析 落地效果：真实业务场景深度优化 核心技术：应用“视觉压缩+理解”联合优化及领域自适应技术 性能提升：解析准确率 >98%（特定场景），解析速度提升 80% 95% 标注体系：硅碳协同高效标注 人机协作模式：采用“AI预标注 + 专家审核”机制，专家定义文档结构与业务语义标签 标注效能倍增：效率提升 65%，一致性（IAA）从0.75上升至达成 0.92 数据底座：海量高质量训练样本 多模态全覆盖：深挖合同、报告、扫描件等高价值文档 大量非结构化文档散落各处 亿级规模支撑：累计 >1.2 亿页 真实业务文档样本
Slide 48: BR-Vision-Doc：复杂文档解析测评
03 BR-Vision-Doc：复杂文档解析测评 复杂文档上解析准确率对比 模型 BR-Vision-Doc 国内大模型 海外模型1 海外模型2 扫描件 99.86% 98.78% 99.3% 89.15% 翻拍件 97.64% 85.97% 90.11% 76.31% 注：评测集由真实业务场景中的银行流水表、财务报表、医学检查单、简历等构成，包括扫描件和照片翻拍。 48
Slide 49: 全球领先AICC领域企业参考
o a4 > Bae wae resultscloud.com ise: SEMCAICC IME WES
Slide 50: AI语音基础模型 - ElevenLabs
01 AI语音基础模型 - ElevenLabs 我们判断：语音领域多维度的SOTA是其业务持续落地增长的先发条件。 $110 亿 $5 亿+ ~22× 最新估值 [1] 最新 ARR [2] ARR 估值倍数 [1,2] 2026.02 Series D · Sequoia 领投 2026.04，2025 年底 $3.5 亿 $110 亿 / $5 亿 ARR 语音基础模型 SOTA 四大锚点 STT 全球第一 [3] TTS 多语种覆盖最广 [4] 1 2 Scribe v2 在独立第三方 AA-WER 基准以 2.3% 误字率夺得第一，胜 Google Gemini 3 Eleven v
Slide 51: 按结果付费模式的企业级语音Agent平台 - Sierra
02 按结果付费模式的企业级语音Agent平台 - Sierra 我们判断：按结果付费模式已被高速增长的 ARR 验证期商业可行性，资本市场也越来越认可此模式。 $158 亿 $2 亿 8 个季度 最新估值 [1] 最新 ARR [2] 从 0 到 $150M ARR [4] 2026.05 Series E · Tiger Global / GV 领投 2026.05 Sacra 估算 / 公司披露 2024.02 launch → 2026.02 达 $150M 业务模式（按结果付费） 场景落地 高速增长验证按结果付费模式可行性 · "完成才付费"：[5 ] · 客服与挽留：[6 ] ·
Slide 52: AI智能客服领跑者 - Decagon
03 AI智能客服领跑者 - Decagon 我们判断：~18 个月达 8 位数 ARR，验证 AI 智能客服赛道的庞大需求空间。 $45 亿 ~$3500 万 18 个月 最新估值 [1] 估算 ARR [2] 0 → 8 位数 ARR（2024年） [3] 2026.01 Series D · Coatue / Index 领投 2025.10，Sacra 第三方估算 Decagon 官方披露增速里程碑 业务模式 场景落地 高速增长与资本市场加持 ·持续增长模式： · AI Concierge：[3 ] · 极速放量：[2 ] 全渠道 AI 客服 Agent，SaaS、教育、出行、订阅、零
Slide 53: <P Bas ee
<P Bas ee RI KSAIESOT!