深夜的数据中心里，企查查的服务器依旧亮着。

无数企业的工商信息、股东结构、知识产权、司法风险和舆情动态被切割、拼接、重组，最终在系统中生成超过400个维度的“企业画像”。用户只需几分钟，就能看清一家公司的底牌——企查查，正是靠这种“信息透明的权力”建立起自己的生意。

但数据越透彻，边界也越模糊。

企查查提供的内容几乎都来自公开渠道，可“公开”并不意味着完全“可用”。信息可以被抓取，却不代表能被私自商业化，尤其当它涉及隐私、征信或企业信用。

于是，在商业价值与监管红线之间，企查查一直在走钢丝。

10月10日，企查查递交招股书，计划募资15亿元，用于C端与B端产品研发升级、多维数据库扩展及AI技术投入。然而，就在它准备讲述“AI+数据”的新故事时，一张来自央行江苏分行的一万元罚单出现，源于企查查违反征信业务管理规定。

信号已经十分明确了：在数据行业，技术不是问题，边界才是。

在C端红利见顶、B端市场尚未稳固的当下，如何在合规框架内继续挖掘数据价值，成了企查查必须回答的核心问题。

01

亮眼数据背后，是用户越来越低的付费意愿

企查查的生意，从头到尾都绕不开两个字——数据。

自2014年成立以来，这家公司做的事没什么变化：把工商、司法、舆情等公开信息整合成结构化数据，再通过不同付费版本的产品卖出去。

2014年面向C端用户上线会员服务，2016年推出第一款收费产品“企查查VIP”，之后又陆续迭代出SVIP、专业版等不同档次的付费版本。靠着这些标准化产品，企查查在C端用户中打下了第一波基础。

有了C端的数据沉淀，公司开始向B端延伸。依托既有的数据治理体系，针对不同行业部门推出了企业查询、尽调、风控、风险监测等工具，客户涵盖银行、保险、律所和媒体等高频用数行业——某种意义上，这是从“工具”向“平台”的过渡。

发展至今，从账面看，这家公司的增长并不差。2022至2024年，营收从5.18亿元涨到7.08亿元，净利润从1.9亿升至3.17亿，毛利率常年保持在85%以上，2025上半年更是冲上90.74%，这些漂亮的数字足以撑起上市叙事。

但翻开细节，增长的“成色”没那么亮。

营收和利润虽然保持双位数上涨，但速度正在慢下来——2023到2024年，营收增速从19.25%降到14.58%，净利增速从35.9%滑到22.66%。

再看结构。招股书显示，主营业务收入中，会员类产品收入常年占比80%以上，2025上半年甚至高达84.25%。当最赚钱的部分是个人会员，而这些人又开始流失时，问题就出来了。  

招股书披露，2023和2024年企查查分别有40.6万和52.9万付费用户停止续费。尤其是2024年，流失用户数超过新增（2024年新增付费用户数为50.76万个）。

在黑猫投诉平台上，“页面诱导消费”“自动续费”“退款难”等问题频繁出现。换句话说，企查查的一部分会员收入来自“本不打算成为会员的人”。

撇去这类非自愿付费，还有另一批会员可能是因为“性价比”离开的。企查查、天眼查、启信宝、爱企查四大平台的价格战早已开打。企查查VIP年费388元，高于启信宝的366元、天眼查的360元和爱企查的298元。

B端虽增长明显，但整体体量仍有限。2022至2024年，B端收入从1.06亿增至1.64亿，占比仅从20.49%升至23.13%。虽已拿下多家国有大行、上百家保险公司和律所，但服务形态仍偏“标准化”。对比邓白氏、益博睿这类国际巨头，它的B端更像“批发数据”，而不是“提供洞察”。

当C端红利见顶、B端护城河未成，企查查必须重新回答那个老问题：下一个增长故事，还能靠“查企业”讲下去吗？

02

数据的边界越模糊，越危险

真正难解的，不只是增长，还有边界。合规，是一切故事的开始。

公司一再强调，所有数据都来自政府、司法机关等公开渠道——听起来没问题，但问题恰恰出在“公开”这两个字上。什么叫公开？哪些数据可以“再加工”？数据行业仍在发展中探索边界，而企查查的整个商业模式，就踩在这条灰线之上。

比如，部分企业信息中含有法定代表人身份证号、联系方式等敏感数据。企查查要做的，是在黑匣子里“蒙着眼睛”精准提取需要的部分。如何在不影响可用性的前提下实现脱敏，考验的是技术与合规的平衡。企查查的应对方式，是强化匿名化处理、用户授权查询等机制。然而，这些措施的有效性有待进一步观察。

数据准确性也是一块隐痛。企查查官方数据显示，企查查涉及的司法案件高达281起，其中以被告身份出现的就有264起，类型涵盖名誉权纠纷、网络侵权责任纠纷等。公司自己也承认这一类风险：“我们在完善清洗规则和算法，但难以确保所有数据的准确性。”

这话实诚，但也说明，哪怕是靠数据吃饭的公司，也无法彻底控制数据本身的风险。

监管的脚步已经走到门口。10月9日，中国人民银行江苏省分行公布了行政处罚信息，因违反征信业务管理规定，企查查被罚款1万元，征信业务主管被罚300元。罚得不多，但信号明确——监管开始实质介入。

更大的挑战在于行业层面。随着政府数据开放力度加大，基础查询的门槛正在被“拉平”。过去依靠“谁抓得全、谁更新快”的优势，正在被逐步稀释。甚至有业内人士预测：未来，部分工商、司法等基础数据可能走向免费化。这意味着头部平台为了维持差异化，必须在算法、分析、模型层面“再造护城河”。

随着监管趋严、基础数据趋于同质化，为了维持差异化，它不得不在算法、模型和合规体系上持续加码。

但这也带来了新的压力——技术与合规成本的上升，使得公司不得不提高服务价格来维持利润；价格上调又进一步压缩了用户留存空间。

若这一趋势持续，企查查可能陷入一个难以打破的循环：合规成本上升——服务提价——用户流失——单位成本被摊薄得更少······

在数据这条赛道上，越跑越快不难，关键是——边界和可持续性，正在变得越来越模糊。

03

数据智能与产业链分析能否成为新增长点？

增长的故事正在变得艰难。C端红利见顶，会员续费率下滑；B端虽保持增长，但仍停留在“批发数据”的浅层服务。更重要的是，靠数据驱动的商业模式，开始面临边界问题。

企查查正试图通过提供更全面、更专业的服务来突围。

在产品层面，企查查已推出高级搜索、产业链查询、风险监控、企查分、科创分等数字化模型产品。产业链查询功能，号称可以让用户“一键查清任意一条产业链的上下游企业”。在制造业供应链场景中，企查查的数据服务也开始从信息展示走向风控实用。

一个尴尬的情况是，新推出的这些产品，与券商或研究机构的终端功能相似，甚至，券商能够提供的更多，行业数据、财报数据、行业报告、热点事件分析······ 或者说，企查查瞄准的对专业性要求更高的客户，本就是券商的多年用户，能不能让这批用户多为企查查付费，有待观察。除此之外，对于一个商业机构而言，科创分和企查分显得较为“鸡肋”。

从内容的“多而全”上，它不是最强的。于是，在差异化的“深和懂”上，它必须另寻路径。要破局，就要让数据不止会“显示”，而是会“思考”。于是，在IPO计划中，企查查将15亿元募资的三分之一押注在AI上。

于是，此次企查查IPO计划募资15亿元，三分之一押注在AI上。

由于仍在筹集资金中，项目未开启，未来发展如何或许可以从企查查目前的AI布局来窥见。

招股书显示，2023年，企查查推出“知彼阿尔法”商查大模型，是企业信息服务领域较早探索AI方向的玩家。依托自身数据积累，模型可在海量工商、司法、舆情信息中提取要点，提升分析效率。2025年，随着DeepSeek开源新一代大语言模型，AI门槛迅速降低。企查查在专业版中上线“AI解读分析”，将模型能力嵌入风险排查场景。具体来说就是，用户输入企业名称后，系统即可生成“风险评级”“关键风险点”“合作建议”等模块化报告。

但这一功能与友商相比，并无明显壁垒。同时，目前从BOSS直聘招聘信息来看，并没有直接招聘AI相关的员工。

整体来看，在研发方面的投入，似乎较为欠缺：招股书显示，其研发费用率要比行业平均值少7个百分点。

在数据服务行业，算法和模型的竞争，归根到底是人的竞争。但企查查的薪酬并不那么具备吸引力：研发人员薪资刚追平行业均值，销售人员薪资仍显偏低。

对一家想卖“智能解决方案”的公司而言，懂客户、懂行业的销售是“最后一公里”的关键。研发投入不足，销售激励偏弱，让企查查的“AI故事”看起来更像是叙事而非转型。

企查查的IPO是一场必要的自救，也是一次押注未来的豪赌。

它要讲的是一个从“查数据”到“懂数据”的故事——但在模型开源、终端专业化、监管趋严的当下，这个故事的难度，正在被放大。

而在中国的商业数据市场，真正值得关注的，或许从来不是谁能“查得更多”，而是谁能在红线之内稳健生存。

本文来自微信公众号“奇点湃”

特别声明：本文为合作媒体授权DoNews专栏转载，文章版权归原作者及原出处所有。文章系作者个人观点，不代表DoNews专栏的立场，转载请联系原作者及原出处获取授权。(有任何疑问都请联系idonews@donews.com)