爱分析在 2026 年 7 月发布的报告中测算，中国数字员工市场规模将从 2025 年的 74.7 亿元猛增至 2030 年的 2098.4 亿元，复合年增长率高达 94.9%。这种爆发的底层逻辑，被该机构归结为 " 数字员工从降本工具到新型劳动力的质变 "。

金智维的招股书里，也把 AI 数字员工定义为 " 整合 RPA 及 AI 技术（如 OCR 、ASR 、NLP 及大语言模型）的虚拟劳动力，能够替代人类完成企业及政府部门中规则化、重复性和跨系统的操作任务。"

当数字员工被定义为 " 劳动力 " 之后，其内涵和外延就完成了一次全面的升级，天花板变得更高，机构进行相关布局的必要性也大幅度提高。

以往，信息科技等预算都会被归入企业 IT 信息化支出的类目。而当信息技术的 " 人力属性 " 出现后，其赛道就会从 IT 信息扩展到人力资源。

这个逻辑无疑是相当性感的：如果数字员工作为商品，真的能像 " 人 " 一样被编入企业编制，那它面对的就不仅只是一个软件市场，而是整个劳动力市场。

在这样的叙事中，金智维这家公司凭借多年产业积累，成长为该赛道的头部玩家。

创始人廖万里 1993 年毕业于杭州电子工业学院计算机及应用专业，随即进入中国农业银行珠海分行科技部门，做了近八年核心技术人员。离开农行后分别在宇信易初、铭太信息、宇信恒升、金证科技等金融 IT 公司任要职。

2016 年 3 月，他在珠海创立了如今的金智维。

银行核心系统出身，是金智维的一大关键特性。

2019 年建设银行全球招标中，金智维与 UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere 等国际同行同台竞技，最终 K-RPA 以第一名中标。此后，工商银行、进出口银行、中国银行多个省级分行、交通银行信用卡中心等陆续成为其客户。

截至今年 6 月底，金智维已为超 270 家银行提供了服务，金融服务行业收入长期占其总收入的约七成。

但在光鲜履历的另一面，是财务上持续的压力。

2026 年上半年，金智维收入 6513 万元，同比增长 41.7%。但如果放在更长的时间范围看，这家公司过去三年的增长轨迹几乎是平的。2023 年至 2025 年，公司营收分别为 2.17 亿元、2.43 亿元和 2.56 亿元，两年复合增速仅约 8.7%。

相比之下，同期中国企业级 AI 解决方案市场的复合增速达到 37.1% ——企业们将更多钱投给了数字员工之外的 AI 产品。

其利润端的表现远不如收入端。2023 年至 2025 年，金智维净亏损从 6257 万元逐年扩大至 3.46 亿元，三年累亏 5.3 亿元。2026 年上半年继续亏损 1.09 亿元。

即便剔除可赎回优先股等金融工具的公允价值变动等因素，其调整净亏损也从 2024 年的 295 万元重新扩大至 2025 年的 2713 万元，2026 年上半年进一步扩大至 5682 万元。

压力大

要理解金智维为什么增收不增利，需要先看清楚其收入结构。

2025 年，金智维项目制收入 1.97 亿元，占总收入 76.9%，其中定制开发及部署服务接近总收入的一半，达到 1.27 亿元。

此外，其订阅制收入从 2024 年的 5873 万元降至 2025 年的 4300 万元，占比降至 16.8%。项目制毛利率 44.2%，订阅制毛利率 75% ——前者不到后者的六成。

这是一个关键的结构性问题。

在这家公司的语境下，项目制更多是 " 一单一议 " 的定制化服务。在这种模式下，每个客户都需要实施团队驻场做需求调研、流程配置、场景调试和现场验收。营收扩张高度依赖人员扩张，边际成本极难摊薄。

数据印证了这一点。2025 年，金智维外包部署成本增长 139% 至 2858 万元。2026 年上半年，金智维 905 名员工中，交付及运维人员达 373 人，超过了 342 名研发人员。

这样的业务模式，会大大加大成本项的支出。

首先，每拓展一个新客户，公司都需要匹配相应的实施和运维人力，这些人的成本是刚性的，很难随规模增长而被摊薄。

其次，项目制也会导致费用端压力增大。2026 年上半年，销售及分销开支从上年同期的约 2921 万元增至约 5996 万元，涨幅 105.3%，远超同期 41.7% 的营收增速。销售费用占营收的比例，从 2023 年至 2025 年的 29% 左右，骤升至 92.1%。

为了维持项目的有效运营，研发开支也需要同步加码。2023-2025 年，金智维研发开支从 5538 万元增加到 7877 万元。2026 年上半年继续增长 34.5% 至 4253 万元，占收入百分比也高达 65.3%。

主营业务的低毛利和高支出，意味着资产负债表上必然会体现出压力。

截至 2026 年 6 月底，金智维账面现金仅约 0.72 亿元，而可赎回优先股相关负债高达 21.26 亿元。这些负债源于融资时与投资者签署的对赌安排——如果 IPO 未能完成，投资者有权要求公司赎回其股份。

这意味着如果 IPO 再次受阻，公司将面临更大的流动性压力。上市已经成为金智维能够持续经营的一条必由之路。

但即便是最终可以完成上市，金智维的发展症结仍然难以在短期内打开，这是由数字员工这个赛道目前的发展阶段所决定的。

试验场

尽管许多企业宣称数字员工 " 节约人力 " 或者 " 效率提升 "，但这些效果大多并无统一标准，也鲜有企业在财报中，能够将其拆解为可量化的利润贡献。

如在金融场景中，数字员工的价值标准有众多表述：

工商银行和中信银行采取了 " 人年 " 的计量单位，前者认为 "AI 数字员工年承担工作量相当于 5.5 万人年 "，后者则表示，智能模型增效超 1.7 万人年；

江苏银行使用了 " 工时 " 的概念，其 2026 年半年报披露，全行各类 AI 相关应用已累计替代 120 万工时；

招商银行则在年报中宣称，"AI 节约人工效能超 1556 万小时 "。

无论是哪种表述，最终各大银行都没有将降本成果最终归总到真金白银的数字上来。

缺乏足够统一的评估框架，意味着企业的采购决策更多是 " 受时代浪潮的驱动 "，主要动机是不想在行业 AI 的竞赛中落后，还没有发展到真实的效率验证和价值驱动阶段。

这种采购模式对于供应商来说问题也会比较多，出了需要面对更大的议价压力之外，一旦产品并不符合预期，或者无法产生商业化效果，企业很容易退出使用并保持观望、等待升级。

金智维的客户留存率就从 2023 年的 74% 降至 2025 年的 66%，今年上半年进一步下滑至 60%。客单价从 38 万元一路降至 15 万元。

这些指标放在一起，勾勒出的图景是：AI 项目上了线，但客户没有看到足够的回报，于是选择不再续约，或者要求供应商降低报价。

并且，这并非是金智维一家公司的困境。

毕马威在 2026 年 6 月发布的全球技术报告显示，88% 的受访企业已开始将 Agentic AI 融入系统，但仅有 24% 的企业能在多个 AI 用例中实现投资回报。

Gartner 发布的 2026 上半年 CIO 报告显示，83% 的 CEO 正在加大 AI 投入，59% 的 AI 项目未能进入生产环境。在接受调查的 11000 名 CIO 中，71% 表示难以筛选出能带来可量化成果的 AI 应用场景。

换言之，大家都觉得数字员工是个好东西，但没几个企业真正用它省了钱，甚至不能算清楚它到底省了多少钱。

看起来赛道潜力无穷，实则基本上所有入局者都在摸索中前进。在这种环境下，客户不可能将所有数字员工都交给某个强大的供应商去提供，行业会相对分散。

弗若斯特沙利文数据显示，2025 年金智维在 AI 数字员工解决方案市场的份额虽然排名第一，但也仅为 3.3%，而第二、第三名分别为 2.9% 和 2.1%，前五大厂商合计份额约 11.3%。

可以看出，这是一个高度分散、准入门槛不高、远未形成统治级壁垒的早期市场。

如果未来整个行业的智能水平出现大幅度升级，包括金融机构在内的大量机构才会再次 " 相机而动 "，而在此之前，机构们会对供应商的产品保持相对冷淡的态度，与其说是在购买数字员工产品，更像是在面向未来做一种必须要做，但又相对谨慎的 " 战略配置 "。

对金智维这样的供应商来说，这是行业发展早期的战略机遇期，但同时也是一种持续的煎熬。

结语

一家公司所面对的难题，本质上是在一个即将到来的 AI 时代，各个赛道都在从概念的狂欢，逐渐走向具体商业活动真实验证过程的典型样本。

AI 已经成为在各个行业中都有很强未来确定的战略方向，但战术打法普遍还远未成熟。

探索者们可以获得资本关注，登陆资本市场，甚至获得大量的客户订单，但即便如此，大家也都在产业发展的早期阶段，数字员工和金智维就是其中的典型代表。

对于资本、客户来说，现阶段层出不穷的各类 AI 产品都有类似的共性，它们面向未来，必然会有足够的发展机遇，但时间永远都会是衡量一切发展和利益的关键标尺。