人工智能公司的财务风险分析及对策 思考-以科大讯飞和搜狗为例

1、绪论研究背景及意义研究背景2017年3月，“人工智能(AI)”第一次出现在我国政府工作报告中。此后， 人工智能公司得到了一系列政府政策的支持，包括政府补助、政府投资等，人工 智能行业因此得到了飞速的发展，如今人工智能被越来越多的企业重视，它们期 望将 AI 技术与自身已有技术相结合以得到更大的收益。然而，人工智能公司在 获益于各种新模式新技术的同时，也面临着各方面的风险，财务风险是其中不可 忽视的关键。人工智能公司想要获得可持续的发展，必须全面了解自身的财务状 况，分析并及早发现可能出现的财务风险，提前做好准备并制定出相应的对策， 以求减弱财务风险。如何对人工智能公司的财务风险进行分析与防范控

2、制，以促 进其可持续的发展？本文认为值得研究。科大讯飞和搜狗是国内人工智能公司的 代表，本文以这两大人工智能公司为例，在相关财务数据的基础上，运用财务指 标分析法，具体从财务比率、现金流量以及“Z-score模型”对科大讯飞和搜狗 的财务状况进行分析，在此基础上分析它们分别存在的财务风险，并根据我国人 工智能公司的现状思考相应的风险防范对策。研究意义人工智能公司想要获得可持续的发展，必须全面了解自身的财务状况，分析 并及早发现可能出现的财务风险，提前做好准备并制定出相应的对策，以求减弱 财务风险。那么如何对人工智能公司的财务风险进行分析与防范控制，以促进其 可持续发展？这是本文研究的意义所在，

3、具体包括理论意义和现实意义两方面。理论意义本文的案例分析研究是建立在财务风险的相关理论基础上的，因此本文通过 对两家人工智能公司的财务指标分析、现金流量分析以及“Z-score模型”分析， 可以丰富以往关于财务风险的相关理论，提供了一些财务风险分析的方法以及人 工智能公司财务风险防范管控的建议。现实意义如今人工智能发展飞速，越来越多的企业都在积极地寻求将 AI 与自身已有 技术相结合以获得更大收益，但是在这过程中企业面临的财务风险不容忽视，因 此本文的现实意义是通过对两家具有代表性的人工智能公司科大讯飞和搜 狗的财务风险分析，来为如今发展迅速但是也面临一定财务风险的人工智能公司 一些管控风险的

4、建议，以促进它们可持续的健康发展。国内外研究现状国外研究现状关于财务风险的分析与防范，国外诸多学者作出了大量卓有成效的研究，然 而关于人工智能公司的财务风险分析与防范的研究并不是很多。 Swapan Kumar Bala 在How Can Corporate Governance Control Enterprises Financial Risk2010） 认为财务风险是企业经营过程中必须要考虑的问题，公司可以通过建立三层衡量 体系来对财务风险进行有效控制，包括股东与管理者之间的关系、控股股东与小 股东之间的关系和所有利益相关者之间的关系，以及非金融企业的财务风险框架 iGuve 在Fina

5、ncial Risk Analytics for IT Outsourcing contracts（2013 ）中认为在 潜在财务风险出现前了解并主动管理这些风险，能够对制定价格提供指导，同时 能够在高风险的情况下将必要的成本考虑进定价中。2Buyue Qian在Does a company has bright future? Predicting financial risk from revenue reports（2014） 中 认为可以利用上市公司的收益报告对它们的财务风险进行预测，探讨了一种与以 往算法不同的预测模型并进行了实验，结果表明该方法可以有效预测上市公司的 财务风险。3L

6、eunglung Chan 在Editorial for Special Issue Finance, Financial Risk Management and their Applications （2018）中认为企业财务风险是无法避免的， 只能通过一系列有效地防范措施来将客观存在的风险降低，认为高质量的风险管 理可以促进企业的可持续发展。4国内研究现状现阶段，我国多位学者对企业的财务风险以及人工智能公司面临的财务风险Swapan Kumar Bala How Can Corporate Governance Control Enterprise s Financial RiskJ Fi

7、nance and economics, 2010.Guven, Goma Financial Risk Analytics for IT Outsourcing contractsJ IEEE, 2013BuyueQian,HongfeiLiDoesacompanyhasbrightfuture?Predictingfinancialriskfromrevenue reportsJ CEC, 2013Leunglung Chan Editorial for Special Issue “Finance, Financial Risk Management and their Applicat

8、ionsJ. DOAJ, 2018.做出了大量的研究。何妍在企业财务风险的成因分析与防范对策（2015）中 认为财务风险能够在一定意义上代表市场经济活动并体现出企业的经营运行特 点，财务风险的防范管控是企业在竞争激烈的市场环境中长期健康运行的前提。 5孙新宇在企业财务风险识别与防范案例分析（2016）中认为财务风险的涵义 包括企业损失的不确定性和盈利的不确定性，并从筹资风险分析、投资风险分析、 收益分配风险分析与存货管理分析四个方面对具体企业案例的财务风险作了分 析研究。6陈聿衡在基于财务比率对科大讯飞进行分析（2018）中认为科大讯 飞作为高风险高收入的高新技术企业，财务风险主要来自于盈利质

9、量和资产周转 效率。7潘可可在人工智能企业盈利质量分析（2018）中分析了科大讯飞2013 年到 2016 年的年报，并根据能代表获利性的财务指标、获利持续稳定性的财务 指标、盈利的现金保障程度的指标以及盈利成长性的指标对其获利质量进行了研 究，最终发现科大讯飞面临盈利能力减弱、盈利持续稳定性不足等一系列盈利质 量下降问题。8从以上国内外研究成果可以看出，财务风险的分析与防范对公司的运营管理 具有不可忽视的作用，但是对于我国人工智能公司来说，具体如何进行财务风险 的分析与思考防范对策，还有待本文的进一步研究。1.3 研究方法及内容研究内容通过对科大讯飞和搜狗两大人工智能公司财务风险的分析，期望

10、知道目前人 工智能公司存在哪些财务风险，在此基础上根据我国人工智能公司现状思考相应 的防范对策，为未来国内人工智能公司财务风险的分析与防范提供参考。第一章，绪论第二章，理论基础第三章，案例分析第四章，科大讯飞和搜狗存在的问题 第五章，人工智能公司财务风险防范对策5何妍企业财务风险的成范对策J.时因分析与防代金融，2015（32）: 128-129.6孙新宇企业财务风险识别与方防范案例分析J.农村经济与科技，2016: 143-144.7陈聿衡基于财务比率对科大讯飞进行分析J.知识-力量，2018.8潘可可人工智能企业盈利质量分析以科大讯飞为例J中国市场，2018: 189-190.研究方法本文

11、以科大讯飞和搜狗两大人工智能公司为例，采用定性和定量研究相结合 的方法，根据从校图书馆查阅的有关书本杂志资料，以及从中国期刊网及知网上 下载的相关文献获得人工智能公司以及财务风险的概念信息，来作为本文的理论 基础。科大讯飞和搜狗公司的财务数据分别来源于中财网股票一栏中公开披露的 财务报表和东方财富网行情数据板块中公开披露的财务报表等公司数据。在此基 础上，运用财务指标分析法，具体从财务比率、现金流量以及“Z-score模型” 对科大讯飞和搜狗的财务状况进行分析，进而总结出它们存在的财务风险，并根 据我国人工智能公司的现状思考相应的防范对策。理论基础人工智能公司概念2017年3月，“人工智能（A

12、I）”首次出现在我国政府工作报告中，之后在 一系列政府政策、政府投资等有力的官方支持下，人工智能在人们的工作、生活、 学习中获得了飞速的发展。国家会议针对国内人工智能的发展给出了明确的指示 即不断推动人工智能与国内各大产业的发展相互融合，让企业在拥有人工智能这 一新的推动力下不断生产品质更优的产品或是为人们提供更加便捷的服务，同时 企业本身也能通过合理地应用人工智能给自身带来更大的收益。因此如今各行各 业都在积极地发展“AI”技术，尤其是对于需要大规模劳动力的制造行业、零售 行业、汽车生产行业等，人工智能公司得以不断涌现。财务风险相关理论财务风险概述一般来说，风险指的是未来结果的不确定性，而在

13、企业的一系列经济活动中， 风险又可以分为由于企业内部因素产生的不确定性和外部因素的不确定性。财务 风险是指在公司在日常运营过程中受到各种各样不确定性因素变化的影响，使得 公司的正常运营状况出现不良好的波动，进而导致公司实面临经济损失甚至破产 的可能性。但是，与不确定风险不同的是，财务风险的可能性是可以估量的，即 公司管理人员可以通过预先估计各项决策的风险程度，并在此基础上科学地防范 管控这些风险。此外，企业面临的财务风险与获得收益可以说是对等的，即一项 经济活动的预期获益愈高，其背后隐匿的财务风险也必定愈大。企业想要不断提 高自身市场竞争力和获益能力，以获得可持续的健康发展，必须要充分分析可能

14、 面临的财务风险并加以控制防范。财务风险类型现阶段，企业主要包含以下三种财务风险。一是投资风险，它是企业有了投 资行为后由于各种不确定的因素而导致投资得到的收益与预先估计不相符的风 险；二是筹资风险，它是企业在筹集所需资金的过程中，由于市场利率和汇率的 变化、企业的决策的变动、财务杠杆影响等因素使得企业最终获得的筹资收益与 预期不相符的风险；三是经营风险，它是企业在经营运行的过程中，由于一些不 确定的因素使得企业资金运行出现问题，进而导致企业的市场价值发生变动。财务风险特征根据财务风险的具体含义，可以将其特征总结为这四个方面：客观性、不确 定性、相对性以及全面性。财务风险具有客观性，即财务风险

15、不会因为个人意志 而转移，它无法被消除，它是客观存在的；财务风险具有不确定性，即财务风险 虽然可以被人们通过各种方法得到前期评估或是管理控制，然而由于它存在着若 干变化多端的影响因素，因此财务风险是难以准确衡量；财务风险具有相对性， 是指财务风险会随着各类影响因素的变化而变化；财务风险具有全面性，即财务 风险普遍存在于一切经营活动中。降低财务风险的方法做好财务风险前期防范工作企业想要有效降低财务风险，首先要做好财务风险的前期防范工作，包括对 企业所处的市场环境以及市场环境可能出现的变化进行全面的分析，总结出它们 可能对自身产生的影响，并根据这些影响来完善企业的财务管理机制，从而对财 务风险起到

16、有效的规避。科学优化内部资本结构企业的内部结构是否科学，对企业的发展至关重要。企业管理者应根据企业 运营过程中的实际情况，发挥企业各部门的作用，做好各环节的工作，并结合我 国实际的市场环境科学安置资金，使其能真正满足企业需要，进而为企业的发展 创造低财务风险的良好环境。建立有效的财务风险预警机制企业通过深入分析日常财务活动及各类财务报表信息，设置合理的财务风险 预警指标，确保这些预警指标包括企业的的经营状况、投资状况、融资状况等， 在此基础上建立起有效的财务风险预警机制，从而使企业的财务风险得以防范管 控。案例分析公司简介科大讯飞简介科大讯飞股份有限公司于 1999年成立，2008 年5 月在

17、中国深圳证券交易所 上市，是一家专门专门生产开发有关人工智能语音技术的企业。它是国内人工智 能行业中最具代表性的企业。自2013 年人工智能技术开始在各个行业中被广泛 应用，2017 年人工智能开始得到政府的大力支持，科大讯飞因此得到了高速的 发展，其极具代表性的产品讯飞语音被深入广泛地应用于各个行业。近年来， 科大讯飞销售规模不断扩大，在国内各大语音市场上占比均在 50%以上，其智能 语音核心技术更是在全球范围内数一数二。搜狗简介搜狗原本隶属于搜狐公司，并不是一个独立的公司，主要负责搜狐的搜索有 关业务。2010 年 8 月开始搜狗才成为独立的公司，并在 2017 年 11 月正式在纽 交所

18、上市，开盘股价为每股13 美元。搜狗公司从用户的需求出发创造出了一种 人工智能的新算法，并将其全面应用到了搜狗的各个搜索服务中。这种新算法可 以说是人工智能应用领域的一大突破，其中，搜狗搜索和搜狗输入法也因此成为 国内搜索和输入法领域中的佼佼者。财务风险分析了解了科大讯飞和搜狗公司概况后，下面主要从财务比率、现金流量以及 “Z-score 模型”这三个方面来分析它们近几年的财务状况，判断它们是否存在 财务风险。财务比率分析资产负债分析（1）资产结构分析 对企业的资产结构进行分析，可以计算企业的流动资产率和非流动资产率， 尤其是流动资产占总资产比重，它可以帮助我们确定企业的资产结构是属于中庸 型

19、、保守型还是风险型，进而了解到企业的财务风险水平。表3-1科大讯飞和搜狗2015-2018年资产结构数据表科大讯飞搜狗年份流动资产率非流动资产率流动资产率非流动资产率201556.81%43.19%84.86%15.12%201653.12%46.87%68.58%31.42%201754.29%45.70%74.01%25.97%201850.73%49.27%83.53%16.45%数据来源：科大讯飞和搜狗2015 年2018 年年报从表中可以看出,近四年来科大讯飞的流动资产和非流动资产占总资产的比 例总体变动不大，流动资产占比总是大于非流动资产占比，说明科大讯飞属于保 守型资产结构，资产

20、流动性较好，但同时非流动资产占比略有下降，表明其盈利 能力有一定的降低。因此科大讯飞的风险水平和盈利水平都较低。近四年来搜狗公司的流动资产占总资产比例下降后上升，非流动资产占比上 升后略有下降，且相比科大讯飞，搜狗的流动资产率较大，表明其资产流动性要 强一些，但非流动资产占比较小，说明搜狗的经营稳定性较弱，存在一定的营业 风险。（2）负债及权益结构分析此项分析是根据流动负债率和非流动负债率来判断企业是否存在偿债风险， 根据自有资金负债率和负债经营率来判断企业是否存在资金利用能力不足风险 和经营风险。由于搜狗公司于2017 年在美国上市，很多财务数据没有公开披露，因此这 里仅列出科大讯飞公司的数

21、据表格进行分析。表3-2 科大讯飞2015-2018年负债及权益结构数据表指标2015201620172018流动负债率85.75%78.90%83.43%81.96%非流动负债率14.25%21.10%16.57%18.02%自有资金负债率28.62%44.26%67.75%86.35%负债经营率4.08%9.34%11.23%15.56%数据来源：科大讯飞2015 年2018 年年报根据上表中的数据能够发现，科大讯飞 2015-2018 年的流动负债率波动起伏 但总体变化不大，基本在 80%左右变动，始终处于较高的比例，而非流动负债率 占比较低。表明企业对短期资金依赖性较强，存在一定的偿债

22、风险和盈利风险。 再看自有资金负债率近四年来逐年增长，说明债权人得到的保障较小，企业可能 面临借款方面的风险。负债经营率近三年来逐渐上升，但增长幅度不大，总体偏 低，说明科大讯飞有较好的经营独立性，但是也表明其产品的获利性较弱，并且 存在资金利用能力不足的风险。3.2.1.2偿债能力分析 此项分析主要是判断企业是否存在偿债方面的风险，我们可以获取企业近四 年的流动比率、速动比率、产权比率以及资产负债率等财务指标来进行判断。因为搜狗于2017年在美国上市，很多财务数据没有公开披露，因此这里分别 列出科大讯飞和搜狗的数据表格进行分析。（1）科大讯飞偿债能力分析表 3-3 科大讯飞 2015-201

23、8 年偿债能力数据表名称2015201620172018流动比率2.982.191.611.34速动比率2.781.961.411.16资产负债率0.220.310.400.46产权比率0.250.400.620.75数据来源：科大讯飞2015 年2018 年年报从表中流动比率和速动比率和变化情况来看，2015-2016 年科大讯飞的流动 比率均在2 以上，之后两年逐年下降，均在2以下，2018年下降到 1.34，即科 大讯飞每 1 元的短期借款至少可以得到 1.34元的流动资产来偿还；速动比率近 四年呈下降趋势，但幅度都不大，说明科大讯飞的资产流动性和短期偿债能力较 为稳定，风险较低。从表中

24、资产负债率和产权比率的变化情况来看，2015-2018 年科大讯飞的资 产负债率总体呈上升趋势，2018 年上升到46%，低于国际上划定的企业资产负债 率“标准线”50%；产权比率近四年来呈上升趋势，因此可以看出科大讯飞长期 偿债能力有一定的增强，有较为充足的资本来偿还债务，比较符合债权人的立场。因此，根据上述对科大讯飞的偿债能力分析，可以说科大讯飞在借入资金和 长期偿债方面风险较低。（2）搜狗偿债能力分析表 3-4 搜狗 2014-2017 年偿债能力数据表名称2015201620172018流动比率1.021.002.722.68资产负债率0.730.680.310.31产权比率2.662

25、.160.450.45数据来源：搜狗 2015 年2018 年年报根据上表能够发现搜狗在 2015 和 2016 年的流动比率均在 2 以下，2017 年 和 2018 年均在合理的最低比率 2 以上，说明其流动资产占有较多，短期偿债能 力较弱，容易面临风险。搜狗 2015年和 2016 年的资产负债率均在国际资产负债 率“标准线”50%以上，2017 年和 2018 年降到 50%以下，2018 年为 0.31；产权 比率在 2015 年和 2016 年均在 200%以上，2017 年和 2018 年骤降为 45.45%，下 降幅度大。这两个比率的变化说明搜狗偿还长期债务的综合能力有一定的提

26、升， 处于低风险低报酬的财务结构。因此，根据以上对搜狗偿债能力的分析，可以看出其面临一定的短期偿债风 险和盈利风险。获利性分析 此项分析能够判断企业是否存在获利能力不足的风险，我们可以通过获取企 业近三年的销售毛利率、销售净利率、总资产报酬率等指标并根据它们的变化浮 动情况来进行判断。表 3-5 科大讯飞和搜狗 2016-2018 年获利性分析表科大讯飞搜狗20172018名称2016201720182016销售毛利率50.52%49.66%50.03%54.16%49.65%38.31%销售净利率14.96%8.80%7.81%8.50%9.05%8.79%总资产净利率5.28%4.03%4

27、.32%11.95%8.91%7.10%净资产收益率6.86%5.63%6.8%40.18%15.30%10.32%数据来源：科大讯飞和搜狗2016 年2018 年年报根据上表能够发现，科大讯飞 2016-2018年的销售毛利率总体在 50%上下波 动，幅度较小；销售净利率和总资产净利率总体均呈下降趋势，净资产收益率先 下降后上升，在 20118 年为 6.8%，总体上这三年里科大讯飞的这四项指标呈下 降趋势，获利能力减弱。再看搜狗，近三年来搜狗的销售毛利率呈下降趋势，幅 度比科大讯飞大一些；销售净利率先上升后下降，总资产净利率和净资产收益率 在这三年里均呈下降趋势。综上，科大讯飞和搜狗存在获

28、利能力不足的风险。营运能力分析此项分析能够判断企业是否存在运营状况不良的风险，我们可以获取科大 讯飞和搜狗近四年来的应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率等财务指标 来进行判断。表3-5科大讯飞和搜狗2015-2018年营运能力数据表科大讯飞搜狗年份应收账款周转率总资产周转率应收账款周转率总资产周转率20151.910.3726.971.5720162.060.3519.111.4120172.500.4616.440.9820182.660.5510.560.81数据来源：科大讯飞和搜狗2015 年2018 年年报从表中可以看出 2015-2018 年科大讯飞的总资产周转率偏低，虽然呈上升

29、趋 势，但增幅很小，说明其应收账款回收的速度较慢，流动性低，资金较多的积压 在应收款项上。相比起来，搜狗近三年的应收账款周转率虽然呈现下降趋势，但 均高于科大讯飞。说明搜狗的应收款项回收情况好于科大讯飞，资产流动性较好， 但逐年降低的趋势也说明其面临一定的风险。再看另一项指标，科大讯飞和搜狗 的总资产周转率均偏低，且总体均呈下降趋势，说明它们的资产创造收入的能力 较弱、经营效率偏低，有较多的资产没有得到充分利用。综上，科大讯飞和搜狗 面临一定的营业运行风险。现金流量分析 现金流量分析是指企业各项项目在筹资、建设、投产运行到关闭整修的周期 内，现金流出和流入的资金活动的分析，能够使我们获取到企业

30、获取现金的能力、 偿债能力、收益的质量、投资活动和筹资活动等情况，判断企业是否面临财务风 险。由于搜狗于2017 年在美国上市，很多财务数据没有公开披露，因此下面分 别选取科大讯飞和搜狗的相关指标进行分析。科大讯飞现金流量分析（1）流入流出结构分析表 3-6 科大讯飞 2015-2018 年现金流入流出比例表名称2015201620172018经营活动流入占比49.8%71.9%73.3%81.1%投资活动流入占比1.5%9.3%1.9%5.4%筹资活动流入占比48.7%18.8%24.8%13.5%经营活动流出占比57.0%63.9%69.4%67.0%投资活动流出占比38.7%27.4%2

31、2.9%23.4%筹资活动流出占比4.3%8.7%7.6%9.6%数据来源：科大讯飞2015 年2018 年年报根据上表能够发现，在 2015-2018 年在全部现金流入中，科大讯飞的经营活 动占比逐年增加，占比最大；筹资活动总体占比逐年减小；投资活动占比一直是 最小的。流出方面，经营活动占均在50%以上，投资活动占比逐年下降，筹资活 动是占比最小的。由此说明近四年来在科大讯飞全部的现金流入和现金流出中， 经营活动是主要方面，这表明其运营结构是较合理的。（2）流入流出比例分析表 3-7 科大讯飞 2015-2018 年现金流入流出比例表名称2015201620172018经营活动流入流出比1.

32、241.091.071.16投资活动流入流出比0.060.330.080.22筹资活动流入流出比16.22.093.321.35根据上表能够发现，2015-2017年科大讯飞经营活动现金流入流出比逐年下 降，在2018年略有上升；投资活动现金流入流出比近四年均在1以下，占比最 小，表明科大讯飞目前处于发展期；筹资活动流入流出比近四年来总体呈下降趋 势。科大讯飞作为高投入和高风险的高科技企业，在经营方面需要足够的资金来 支撑，因此净利润中需要有足够的经营现金流量净额来保证运营资金链的稳定性 但是经营活动流入流出比较低且呈下降趋势，表明科大讯飞在资金周转方面存在 一定的风险。3.2.2.2搜狗现金

33、流量分析表3-8 搜狗2015-2018年现金净流量数据表 （单位：亿元）名称2015201620172018经营活动现金净流量2.061.511.821.45投资活动现金净流量-0.76-0.96-4.07-6.51筹资活动现金净流量-1.000.406.190.10数据来源：搜狗2015年2018年年报从上表可以看出，2015-2018年搜狗的经营活动现金净流量总体变化幅度不 大，均为正数；投资活动现金净流量近四年来均为负数，且呈下降趋势；筹资活 动在2015为负数，之后三年均为正数，在2016年和2017年有所上升，2018年 下降幅度较大。搜狗在2017年于美国上市后，近年来处于发展的

34、高速期，需要 扩大产品的市场份额，让产品迅速占领市场，因此搜狗在公司运营中需要扩大投 资来增加产品占比，但是只依赖经营活动现金净流量是不够投资所需的。因此根 据以上分析，搜狗面临着营运资金难以筹集的风险。“Z-score 模型”分析“Z-score模型是由纽约大学斯特恩商学院教授Edward Alt man在1968 年提出的一种反映企业面临的财务风险并预测企业破产的可能性的多变量预警 模型。模型公式为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5。其中流动资本占总 资产比重为X1，留存收益占总资产比值为X2,息税前利润占总资产比值为X3， 股东权益占总资产比值为X4,销

35、售收入占总资产比值为X5。这一模型的判断准则为：ZW1.8,企业有很大的破产危险；1.8VZV2.99,企业处于灰色区域，财务状况非常不稳定；Z22.99，企业处于安全区，财务风险低，财务状况良好。3.2.3.1科大讯飞“Z-score模型分析表3-9科大讯飞2014-2018年“Z-score模型”数据表指标20142015201620172018XI0.500.570.530.540.51X20.190.150.160.140.15X30.080.060.050.040.04X40.750.780.690.600.54X50.340.300.320.410.52Z1.921.861.761.751.78数据来源：科大讯飞2014 年2018 年年报从表中可以看出科大讯飞在2014和2015年的Z值均处于1.8和2.99之间， 属于灰色地带，但这两年的 Z 值呈下降趋势，表明科大讯飞的财务风险越来越明 显。到2016年的Z值跌至1.76, 2018年为1.78，均低于1.8，根据“Z-score 模型”的判断准则，科大讯飞近两年已经处于破产区，财务风险很高。3.2.3.2搜狗“Z-score模型”分析表3-10搜狗2014-2018年“Z-sc