同花顺案例分析

目录

1、绪论...............................................................1

1.1研究背景......................................................1

1.2研究目的和意义................................................1

2、同花顺如何通过科技走向高端金融....................................2

2.1公司概况......................................................2

2.2金融科技业务发展模式..........................................3

3、金融科技业务对同花顺整体发展的影响...............................7

3.1相关成本分析..................................................7

3.2收益分析......................................................7

3.3金融科技的风险分析............................................8

4、同花顺案例研究结论与建议..........................................9

4.1丰富业务种类，缓和证券周期..................................10

4.2整合各类型数据，挖掘潜在投资机会............................10

4.3分层提供投顾服务，提升竞争力................................10

附录.................................................................11

图1-1投资者数量（万户）.....................................11

图1-2互联网理财产品规模.....................................11

图2-1同花顺主营业务收入（万元）............................11

图2-2同花顺个人端变现渠道...................................12

图2-3同花1旗对接的基金公司..................................12

图2-4同花顺上线的基金产品...................................12

图2-5线上投顾流程...........................................12

图2-6东方财富营业收入（万元）..............................13

图2-7东方财富与同花顺营业收入（万元）......................13

图2-8东方财富与同花顺归母净利润（万元）....................13

图2-9东方财富与同花顺研发费用（万元）......................14

图3-1同花顺销售费用（万元）.................................14

图3-2基金销售结算资金（万元）..............................14

图3-3同花顺广告收入（万元）.................................15

图3-4同花顺金融服务网注册用户..............................15

图3-5同花顺软件销售及维护（万元）..........................15

表2-1同花顺业务分类.........................................16

表2-2同花顺发展历程.........................................16

1、绪论

1.1研究背景

1.1.1政策背景

近几年，国家和地方政府陆续发布了一系列产业政策，对金融信息服务行业

的技术研发和产业升级有较大的促进作用。在十三五期间，金融信息服务得到大

力发展，国家出台多项政策鼓励企业开展技术创新与产业升级。如中央全面深化

改革委员会《关于促遂人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，国务院《新

一代人工智能发展规划》、中央人民银行《金融科技（FinTech）发展观戈U

（2019-2021年）》，浙江省政府《浙江省新一代人工智能发展规划》、浙江省经

信委《浙江省电子信息产业“十三五”发展规划》，杭州市政府《人工智能产业

发展规划（2018至2023年）（征求意见稿）况上述一系列产业政策的推出，给

互联网金融信息服务行业发展带来新的机遇。

1.1.2互联网金融行业背景

随着数字化进程的推进和数字经济的发展，我国互联网基础设施建设不断优

化升级，互联网普及率及手机网民规模的不断提升。互联网所能承载的服务愈来

愈多，应用场景不断扩大，同时网民规模将持续增长，均为行业的发展带来更大

的想象空间。观察图和图1-2,可以看出我国互联网理财用户规模持续扩大，

网民理财习惯逐渐得到培养，仅2019年上半年，我国购买互联网理财产品的网

民规模达到了1.70亿，占网民整体的19.9%。

金融是现代经济的核心，自产生以来，金融就承载着大量信息和资金，其对

信息处理的功能越强大，服务于实体经济的功能就能越好地发挥。我国金融市场

的迅速发展，国内金融市场与全球金融市场的关系日趋紧密，复杂的经济金融环

境加深了投资者对专业金融信息服务软件的需求。

1.2研究目的和意义

金融市场的蓬勃发展和互联网普及规模的不断扩大为互联网金融信息服务

行业的发展奠定了庞大的市场基础；国民经济的发展和居民收入水平的不断提高,

居民理财意识和投资意识的不断增强，广大投负者对金融信息服务产品资讯信息

1

的及时性和全面性、分析工具的有效性和多样性、软件系统的安全性和便捷易用

性都提出了更高的要求。目前，同花顺公司是国内产业类别最全面的互联网金融

信息服务平台，覆盖多个金融科技领域。同花顺以金融信息IT服务起家，之后

在发展与前进的过程中经历了从PC时代到移动互联网时代，再到AI时代的变化。

与此同时，公司的业务和产品也在不断演进和升级，这背后的商业逻辑值得探索。

基于同花顺的案例，分析互联网金敲信息服务平台既有的商业模式及其演变路签,

总结龙头企业的成功经验；研究行业发展的制约因素，评价转型方向的合理性；

并且提出相应的建议，对行业未来的走向，具有较大的现实意义。

2、同花顺如何通过科技走向高端金融

2.1公司概况

同花顺前身是上海核新软件技术看限公司，成立于2001年8月24日，上海

核新于2007年2月3日收购了杭州核新100%的股权。2007年12月14日，浙

江核新同花顺网络信息有限公司整体变更为浙江核新同花顺网络信息股份有限

公司。

2.1.1主营业务

同花顺基于互联网为资本市场参与方提供各种金融市场信息服务。同花顺作

为互联网金融信息服务综合提供商，拥有业内完整的产品系列。公司产品丰富、

结构合理，能满足行业不同客户不同层次的需要。主要产品包括网上行情交易系

统的开发与维护、金融资讯与数据服务、手机金融信息服务，详解如表2-1,

从图2・1同花顺主营业务的走势可以看出，自2014年来，同花顺的经营业

绩提升到了新高度，基金代销服务和电信增值业务迅猛发展，给同花顺创下了巨

大的营业收入。股票市场活跃度快速的提升是业绩提升的一个重要因素，但是同

花顺新一轮技术进步是推动此次业绩变化的本质要点。在2014年以来，公司进

行了大规模的产品升级，创建新一代网上交易服务平台和机构版金融数据库。

2.1.2发展战略

自2009年，同花顺完成上市后，就致力于将股票为主的金融信息服务业务

发展成包括股票、基金、期货、外汇等全方面综合金融信息服务业务；将以个人

投资者为主的'业务模式，发展成个人投资者和机构投资者并重的业务模式，表

2

2-2记录了同花顺上市以来的发展历程。

2007年至2011年，互联网金融信息服务提供商的竞争战略。同花顺初创时

期的定位是提供金融信息的线上平台，为此，同花顺不断增强自身的综合实力，

从股票层而不断深入到股票、基金、期货、外汇等全方面综合金融信息服务业务。

在不断升级自身产品的同时，同花顺积极开发客户，提升用户粘性度。在激烈的

互联网金融市场竞争中站稳脚跟并保持自身的独特性，避免同质化。

2012年至2015年，大流量主导的金融服务战略。此时，同花顺作为互送网

金融信息服务综合提供商，拥有业内最完整的产品系列，公司产品丰富、结构合

理，能满足行业内不同客户不同层次的需要。为了新的利润增长点，发挥出自身

的优势，同花顺与传统金融机构合作。传统金融机构借同花顺平台进行基金销售

和其他的产品推广，同花顺通过自身的流量完成推广并获得相应的代销收入。在

这个阶段，同花顺从信息提供商渐渐转变为金融服务提供商，为之后深入的提供

金融服务和智能投顾等金融科技的发展打下了坚实的基础。

2015年至今，高端金融服务战略。同花顺持续加大对新技术和新应用的研

发投入，促进人工智能在金融信息服务领域的落地应用，进一步提升公司的核心

竞争力。2017年，同花顺智能投顾产品上线，根据建立的投资策略模型对A股

市场进行价值挖掘分析，这标志着同花顺迈入高端金融的起点。

2.2金融科技业务发展模式

金融服务的核心在于信息的快速、全面提供，作为信息高速的互联网在这方

面有得天独厚的优势。互联网金融服务平台利用大数据处理，数据挖掘等技术挖

掘并分析用户的个性特征、行为模式、社交关系等，自动评估用户的风险偏好、

信用额度、投资风格，对用户进行个性化理财服务推送。

2.2.1个人投资者端

同花顺公司对于个人投资者（C端）的商业模式是通过多渠道的引流，在网

页端和移动端沉淀海量流量，在此基础上通过提供基础收费业务、进阶产品服务，

以及提供丰富投资等多元服务而实现多渠道变现。从图2-2中的C端商业模式框

架可以看出，同花顺在流量变现的渠道上多元化，满足不同投资者的需要。变现

渠道可以分为基础产品变现，也就是线上基金销售、贵金属交易、广告投放，这

都是依靠大量的流量沉淀带来的变现营收。其次为进阶产品变现，同花顺在PC

3

端和移动端向投资者提供深度策略、线上投顾和智能投顾业务进行服务收费。

(1)线上基金销售。在投资者理财需求多样化和基金电商销售渠道放开的

背景下，公司顺应行业趋势，打造了基金为主的理财产品线上销售平台。这是公

司基于C端用户资源和自身技术实为进行了流量变现的新商业模式，也是公司从

个人股票投资服务向泛资管服务业巧进的第一步。自2014年，同花顺就深耕基

金销售板块。如图2-3和图2-4,对接的基金公司从,2014年的57家增加到2019

年123家，同时2019年新增23家券商。代销的产品从传统的基金扩展到券商的

资管产品。代销理财类产品1433种扩展到2019年的8822种。

(2)与券商合作，开户引流。同花顺2014年上线移动客户端证券账户非现

场账户功能。公司与多家证券公司展开合作，配合互联网证券环境下持续降低的

交易佣金率以及丰富的优惠活动，成功实现由C端至B端导流，并提供开户、交

易、行情、资讯、社交等一站式服务，公司在非现场开户业务中向券商收取部分

开户费。

(3)丰富投资者标的，对接贵金属业务。同花顺于2014年1月出资1000

万设立浙江国承信电子商务有限公司，并在2月通过天津贵金属交易所的现场稽

核成为津贵所221号综合会员，主要提供石油化工、煤炭、钢抽、棉花、粮食、

贵金属等大宗商品电子服务平台，以及为为投资者提供交易系统、投资王具、实

时资讯、价格行情、市场分析、行业深度研究、现货交易以及电子商务服务等业

务。公司通过提供该平台，可以获得手续费、延期费、提货费、交货费等。

(4)线上投顾业务。公司针对散户iFinD智能投顾进行是独立建议配置A

股个股，它首先需要建模对投资者的风险偏好进行分析，其次是对根据投资者风

险偏好对投资者进行相应模型的运用，期间利用到公司自身的金融数据、舆情监

控系统以及深度学习不断挖掘A股中适合投资者投资的标的。具体流程可以入

图2-5中所示，但是该平台还处在测试阶段。目前能支持的模式为AI智能助手，

语音助手支持摇一摇唤醒智能助手，通过自然语言对话，快速选股、诊股；客服、

百科，有问必答。AI语音同译可实时转写语音，支持编辑、导出，快捷生成会议

纪耍、调研报告。投研社区版块，通过智能工具生成路演、研报、观点和策略等

研究成果，帮助投资者了解分析师投研实力。

(5)创新产品。金融大师，基于人工智能与大数据，结合智能深度学习，

4

对市场活跃资金进行大数据演算，并构建出“AI大数据-机构持仓”等三大功能

系统,来揭示市场活跃资金机构动向，以洞察强势类个股活跃资金主力操盘手法,

使普通投资者也能做到先知先觉。财富先锋针对的是策略交易，主要包括有投票

池系统，通过进行大盘趋势研判和热点分析精选股票池相当于券商的策略研究团

队；智能决策系统通过添加关注的自选个股，设置买卖时机组合提示信息及提醒

方式，起到及时提醒跟踪买卖点的作用。新增的投顾小助手功能简化了以往繁琐

的指标搜索、对比等步骤，将个股诊断功能与财富先锋特色功能契合后形成宜白、

简化的个股操作助手系统。

2.2.2机构投资者端

公司在机构业务方面，重点发力金融终端，主打差异数据与高端服务，主要

依托iFinD金融数据终端和同花顺智能交易端。

（l）iFind数据终端。iFinD金融数据终端提供除基本的宏观经济、行业经济、

海外经济、公司经营、金融商品等基本数据意外，还含有特色的非结构化数据库。

该数据使用智能算法技术，覆盖金融研究所需多维数据，包括但不限于医疗、医

药数据库、电商数据库、航空航班数据库、机械报价数据库、农业区天气数据库

等，通过特色数据，帮助分析师找到隐藏投资逻辑，使分析师的投资不再局限于

财务指标。通过销售iFind终端可以获得相应的销售收入。iFind目前正在积极探

索与机构合作的机会，其中泰达宏利同花顺大数据就是2017年发行的大数据智

能投顾基金产品。其模式主要是同花顺iFind与基金公司合作开发产品让投资者

享受到智能投顾的优势。

（2）智能交易。同花顺智能交易终端可以帮助机构用户实现算法交易、融

资融券、策略交易、量化交易、新股申购等特色业务。其中算法交易提供

VWAP/TWAP/冰山三种经典拆单算法交易，可有效降低冲击成本隐藏交易计划，

还包括算法的历史回测功能。新股申购支持多账户申购一个或多个新股，一键下

单及结果查询。目前智能交易分为机构版和个人版，但是2017年mindgo推出后，

个人版和机构版整合一起，目前处于试用阶段。

同花顺在研发这些产品时，将创新技术引入已有平台产品中，加强网站平台、

iFinD终端的升级和优化。运用机器阅读、智能搜索、语音识别、自然语言处理、

知识图谱、数据可视化等人工智能技术，使得iFind金融数据终端具备了更佳的

5

交互体验，实现了基于自然语言语音交互与智能搜索服务、机器阅读研报、研

报知识图谱自动生成、企业财务数据自动生成可视化展示等功能。与此同时，进

一步优化可一键生成的基于人物、公司、产品、产业链等多维度的关系图谱，

大幅降低了用户使用门槛和用户查询、分析数据的时•间，有效提高了用户黏性，

进一步提升了产品竞争力。

2.4.1与东方财富对比

从营业收入量级来看，东方财富的营收要强于同花顺。东方财富强大的营业

收入来自于证券服务带来的营收。如图2-6、图2・7和图2・8,金融服务商受周期

影响较为明显，特别是东方财富的净利润整体变化较同花顺更为明显，说明东方

财富的整体抗风险能力偏弱。从业务上而言，东方财富的营业收入中证券服务占

据主要地位，零售业务做大依赖于成本控制及客户量的聚集的规模效应，东方财

富通过后效的成本控制，让具在激烈的零售市场竞争中保留利润空间；逋过低成

本流量渠道聚集了大批忠实客户群带来边际成本递减。

从东方财富的官网可以了解到，目前东方财富的产品主要分为东方理财、东

方财富证券、天天基金网、choice数据和东方财富期货。虽然天天基金网相较于

同花顺的基金销售端布局要早于同花顺，但是在后期发展上要落后于同花顺。同

花顺在基金端的收入远高于东方财富，这主要得益于同花顺在移动客户端发展较

快。

此外，在智能投顾和人工智能布局上，东方财富滞后于同花顺。同花顺在金

融科技的研发投入上要远远高于东方财富，如图2・9,尽管在净利润上低于东方

财富，但是同花顺仍然致力于高端金融科技的战略发展，在2014年前同花顺的

费用一直为营收的40%左右，随着营收的增加，目前保持在25%左右。目前，新

型产品包括智能交易、iFind智能投顾平台和量化回测。2016年年报可以看到同

花顺业务模式转型公告，公司将投入不超过10亿元的资金，利用自身设计的投

资产品模型系统进行资本市场投资。为了对冲投资风险，公司将投入5000元人

民币用于衍生品市场的交易以此来对冲其10亿的风险投资。可以预见，同花顺

将更快抢占智能投顾业务，更好地发挥出互联网智能金融服务商的作用。

2.4.2与恒生电子对比

恒生电子的收入来源主要为软件产品销售收入以及各类平台服务、应用服务、

6

运营服务、信息和数据服务等其他增值服务收入。与同花顺不同的是，恒生电子

的服务对象主要以各类金融机构为主，在机构合作和整体金融生态布局上具有优

势，但是主要依靠软件销售收入的营收结构使得恒生电子的抗风险能力存在缺口。

在个人投资者端口的布局，恒生电子的涉及较少，因此同花顺在下沉市场的智能

投顾布局上更具有优势。

恒生电子在各金融机构之间的对接业务是其有别于其他互联网金融服务商

的重要特点，而在这个领域的提前布局也使得其他公司难以进入，同花顺如果今

后想在各银行和券商等金融机构之间提供对接服务将存在一定的困难。

3、金融科技业务对同花顺整体发展的影响

3.1相关成本分析

同花顺目前公司主要的成本费用是由销售费用和管理费用组成的，占比高达

90%以上。从销售费用分析，如图3・1,由于2014年公司金融科技尚处于研发阶

段，同花顺iFind平台着重于内部研发，销售费用较低。自2015年起，公司的销

售费用中占比较高增长较快的工资及附加费用，表明公司大力进行市场推广活动。

尤其是在2019年，占比达到86.6%。主要在于公司为拓展业务招聘了大量为市

场人员，加大宣传力度。

从管理费用分析，公司的管理费用主要为技术研发、工资及附加费用。2015

年，公司设立了技术部，专门从事同花顺iFunD平台的数据挖掘、舆情监控等

的研发，随着研发团队的扩大，研发费用的占比越来越大。2019年，研发费用

占营收26.79%,同比增加17.4%o

3.2收益分析

加快研发带来了符合各类投资者需求的产品，因此同花顺的流量大大增加。

如何将流量变现，提高用户粘性是每一个互联网金融服务商需要思考的问题。

3.2.1线上基金类产品铛售

从基金销售结算资金的趋势可以看出，如图3・2,基金销售业务表现出周期

性，但是基金等产品的代销业务毛利率一直维持在80%左右，且2019年达到了

92.93%,该业务相应的利润转化效率高.,对接成本低，而且该业务的收入占总营

收的10%左右，因此该业务的周期性虽然对总营收有一定的影响，但是整体是可

7

控的，且周期反复最终是向上的趋势，公司可以平衡两年之间的利润趋势以达到

稳定的增长。

3.2.2广告收入

同花顺在将流量变现比较明显的一个方式就是获得广告收入，如图3・3,自

2014年，同花顺多种产品推出后，广告收入实现了质的突破，营业收入贡献率

达到26.2%,在2014年贡献率只为2.07%。这说明发展金融科技虽然前期沉淀成

本较多，但是一旦突破瓶颈后，会有多种变现的渠道，不仅仅是传统的投资收益

变现。而且，流量的大量增加不仅仅带来了庞大的广告收入。

与其他行业不同，互联网金融服务商的毛利率较高，同花顺各业务收入的毛

利率基本维持在85%以上，成本主要来自于前期的研发投入和推广。推广容易与

否依赖于产品的品质，这也取决于前期的研发效果。从近期的收益来看，同花顺

前期大量的投入所产生的各种新型产品确实提高了公司整体的营收。

3.2.3电信增值服务收入

电信增值收入主要来自于向个人投资者金融资讯和投资理财分析工具，这些

服务的提供主要依靠同花顺的相应平台。从2009年来，如图3-4,金融服务注册

用户就一直处于上升趋势，在2019年，注册用户数达到了49637万人，流量的

大量增加给同花顺带来的大量的关注度。从图2-1可以看出，电信增值收入自

2015年以来就挑起了同花顺营收的大头，说明新产品的推出确实是受投资者欢

迎的。

2.3.4软件销售及维护收入

软件销售的对象大多数为机构客户和合作高校。自2009年以来，由于同花

顺的产品覆盖面广，特别是在数据终端提供的范围广，功能越来越全面。软件销

售的收入也呈现大幅度上涨，如图3・5,特别是在2014年有了重大突破，主要是

公司应用人工智能等技术，成功研发实现自动交易和风控。

3.3金融科技的风险分析

3.3.1市场波动风险

公司的基础流量来源于手机行情系统，证券市场周期影响市场开户数及成交

额，影响公司活跃用户数与用户单体价值。从总营收过去的表现来看，也确实如

8

此，呈现出周期性变化。从未来预发展的高端金融来看，同花顺iFinD智能投顾

产品主要的投资标的是A股市场，与美国智能投顾产品投资ETF市场进行全球

化资产配置不同，iFinD的市场风险分散相对较弱，平台收益率严重受到A股市

场表现情况影响。尽管在产品推荐时，多选择配置不同类型证券产品，降低集中

投资风险，但是发生系统性风险时，智能投顾也无法防范。而智能投顾在开发和

运作中也存在局限性，一旦帮助投资者了形成理财惯性，反而不利于证券市场健

康发展。

33.2监管风险

在金融科技发展的如火如荼的过程中，政策监管风险带来了极大的不确定性。

同花顺发展金融科技的战略是向着智能化投资方向进军。近年来证监会已基本停

止发放证券投资咨询新牌照，同时对已持牌机构严加管理，全行业牌照数量不增

反减。市面现存的智能投顾产品，绝大部分（除同花顺iFinD、东方财富等公司

外）不具备执业牌照，无牌照产品则将直接面临合规风险。面对趋严的监管政策，

同花顺的金融科技业务一方面需要更加严谨地展开服务，但另一方面也使得头部

优势愈发明显。

3.3.3操作风险

在将大数据落和人工智能落实到投资理财分析中，除了给投资者提供更加方

便和快捷的操作以外，数据结果的有效性和投资决策的有效性是用户更为看重的。

我认为，同花顺iFunD还不能真正做到“智能”投顾。一方面是因为中国市场

受政策因素影响较大，因此短期波动较多，难以出现长期稳定的金融数据输出，

中国市场以小型投资人为主，市场行为多是追涨杀跌等短期行为，投资习惯不定。

另一方面是缺少智能投顾的核心一一海量数据。由于我国资本市场起步较晚，市

场波动性大，投机性强，历史数据不足，建模基础薄弱。其次，中国目前的征信

体系还不够完善。最后，由于国内金融数据较为碎片化，国内监管规定要求金融

机构数据不得提供给第三方使用。这也意味着要在国内市场上提供真正成熟的智

能投顾模型还有很长一段路要走。

4、同花顺案例研究结论与建议

同花顺在布局整体发展时，注重研发创新，深挖行业潜力。加大对云计算、

9

金融大数据、人工智能开放平台的研发投入，进一步提升产品和服务品质。同时

积极建设同花顺AI平台，探索新的盈利增长点。在多渠道的变现方式使得同花

顺在支持后期智能投顾和大数据+基金等金融科技发展上有了更加坚实的支撑。

但是，如何克服证券周期，寻找更多潜在的盈利增长点，更好地实现智能投顾,

本文提出了如下建议。

4.1丰富业务种类，缓和证券周期

在行情低迷、行情萎缩的阶段，同花顺可以通过新型产品来对冲证券周期对

营收的影响。个人投资者端，可以提供更多深度的行业研究报告而不仅仅只是提

供行情数据，打通目前各大研究报告库的通道。随着经济的发展，人们物质和文

化水平的提高，投资者的问股将不再局限于简单的K线图，如何更加深刻且精准

地为投资者提供个性化服务是同花顺未来的盈利增长需要突破的瓶颈。除了深度

报告服务以外，在同花顺平台也可以考虑构建埋财学习平台，视频化的传播代替

文字和图像的传播，将股票市场中的市场异象和典型案例进行解构和分析，这将

不仅吸引投资者的关注也可以获得各大高校的关注，扩大流量的同时实现更大范

围的品牌推广。

4.2整合各类型数据，挖掘潜在投资机会

目前市场上的金融数据库都较为分散在各个板块，并没有实现有机地链接。

同花顺iFind提供了特色的产业图谱可供投资者了解一家公司的业务流程和生命

周期，而且非结构化数据库覆盖了除金融数据以外其他的多维数据，也就是支持

投资价值背后的底层逻辑所需的数据。在未来的发展中，同花顺可以考虑对接

PE和VC,实现数据共享。同时，同花顺也可以考虑依赖背后海量的数据分析充

当风险投资角色，获得投资回报，扩大营收来源。

4.3分层提供投顾服务，提升竞争力

在智能投顾层面，可以借鉴海外经验。嘉信通过对客户群体的分层提供不同

的投顾服务，面向长尾客户，由智能投顾机器人提供服务。面对中高端客户，嘉

信将咨询服务外包给专业的独立投资顾问。多样化的服务端布局可以使得同花顺

的产品更具竞争力。

10

附录

18000

16000

14000

12000

10000

8000

6000

4000

2000

0

2016.062016.122017.062017.122018.062018.122019.062019.12

■投资者数量（万户）

图投资者数量（万户）

数据来源；中国证券登记结算有限责任公司

18000

1GOOO

14000

12000

10000

8000

6000

4000

2000

0

^用户规模（万人）-----使用率

图1・2互联网理财产品规模

数据来源；CNNIC

200,000.00

150,000.00

100,000.00

50,000.00

0.00

增值电信业务网上行情交易系统服务

基金代销服务及其他

图2・1同花顺主营业务收入（万元）

数据来源：wind数据库

11

重复使用

开户引流、分成深度策略

熟人推进线上基金销售

线上投顾

推广活动贵金属交易

智能投顾

广告收入

高校合作

多渠道、流量沉基础产、进阶产

引流，淀品变现，品变现

图2-2同花顺个人端变现渠道

数据来源：公司公告

16010000

140.9000---------------------------------------------------=■

.■8000

120

100

80

60

40

20

0nllIlM

■基金公司/其他平台■基金产品/资管产品

图2・3同花顺对接的基金公司图2-4同花顺上线的基金产品

数据来源：公司公告

客

户档产品选

案

创建大类及择投资交易执跟踪及投资再投资组

及

分析产配置组合生行监督平衡合分析

成

图2-5线上投顾流程

数据来源：公司公告

12

450000

400000

350000

300000

250000

200000

150000

100000

50000

0

■证券服务・金融电子商务服务■金融数据服务■互联网广告服务

图2-6东方财富营业收入（万元）

数据来源：wind

450000

400000

350000

300000

250000

200000

150000

100000

50000

0

2017-12-312016-12-31

■东方财富■同花J领

图2・7东方财富与同花顺营业收入（万元）

数据来源；wind

200000

180000

160000

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

■东方财富■同花顺

图2・8东方财富与同花顺归母净利润（万元）

数据来源：wind

13

50000

45000

40000

35000

30000

25000

20000

15000

10000

5000

0

■东方财富■同花顺

图2・9东方财富与同花顺研发费用（万元）

数据来源；wind

图同花顺销售费用（万元）

数据来源；公司年报

■基金销售结算资金（万元）

图3・2基金销售结算资金（万元）

数据来源：公司公告

14

50000

45000

40000

35000

30000

25000

20000

15000

10000

5000

0

■广告等推广收入（万元）

图3・3同花顺广告收入（万元）

数据来源：公司年报

■网络端注册用户（万人）

图3-4同花顺金融服务网注册用户

数据来源：公司年报

18,000.00

16,000.00

14,000.00

12,000.00

10,000.00

8,000.00

6,000.00

4,000.00

2,000.00

0.00IIIIL.

■软件销售及维护（万元）

图3・5同花顺软件销售及维护（万元）

数据来源：wind

15

表2・1同花顺业务分类

业务分类业务模式主要收入来源

财经网站提供免费或付费财经资讯，提升

广告收入

咨询平台类用户粘性，发挥平台优势

金融数据信息数据、客户端服务收

为客户提供专业的金融数据信息

信息服务类费

证券行情

提供专业的证券行情交易系统服系统销售、定向开发收入

交易系统服务

务，系统H常维护及后续技术服务以及维护费收入

类

手机金融通过手机为客户提供全方位的金增值信息服务收入、相关

信息服务类融信息增值服务手续费、代销基金佣金等

基金代销通过线上平台展开证券投资基金

代销手续费

等经纪业务销售

数据来源：公司公告

表2・2同花顺发展历程

拓展

时间事件简介

领域

募资8.4亿元,投资于手机金融服务网二期C端+B

2009年完成IPO

项目、系列产品升级和机构版金融数据库。端

推出机构版金融推出同花顺股指期货交易软件、融资融券C端+B

2010年

终端交易软件，从2c业务转向2c与2B并重。端

推出云参数等新产品，为客户提供崭新金C端+B

2011年提供国际化资讯

融信息服务，设立境外子公司。端

对外正式开展基金销售业务。在投顾业务、

进军线上基金销

2012年经纪业务等细分领域整合假发专业化的金融资C端

售

讯平台C

完善机构版金融数据终端iFind金融数据终

2013年推出iFind2.0B端

端软件,