最近，国内商业查询行业的头部企业企查查又更新了招股书，再次冲击上交所主板。

图源：企查查招股说明书

企查查本次IPO计划募集15亿元，其中4.58亿用于C端产品升级研发，1.71亿投入到B端产品的优化中，3.68亿用以建立多维大数据库，而最大的5亿资金则投向商业大数据人工智能领域。

但这笔巨额募资计划背后，企查查也面临增长放缓、数据合规问题等挑战，而且企查查、天眼查、启信宝、爱企查“三查一宝”，各产品功能趋同，市场竞争激烈。企查查上市的过程，不单单是财务数据的展示，也是对其商业模式进行的一次深度思考。

暴利生意的两面：高毛利和用户流失

招股书披露后，企查查的业绩情况也随之公开。2025年企查查营业收入为7.87亿元，净利润3.77亿元，毛利率91.41%。

图源：企查查招股说明书

企查查之所以拥有高毛利，是因为它采用了极致的轻资产运营模式。其主要数据来源为政府、司法机关所发布的公开信息，前期通过算法、算力完成清洗加工之后，以高溢价的方式销售给C端个人用户以及B端企业客户，成本几乎可以忽略不计，使得毛利率远超传统行业。

在光鲜的报表背后，增长带来的隐患正悄然滋生。

其一，月活持续下滑，流量转化率也不断降低。到2025年为止，企查查累计注册用户超过1.6亿人，但是要注意的是，月活跃用户数量为7862.18万人，比2024年的8420.75万人少了558万人。

其二，新增付费用户数连续下跌，付费意愿下降。2025年企查查付费用户数为107.04万人，新增付费用户数为49.62万人，而2023年和2024年分别为55.56万人、50.76万人，新增付费用户数已经连续两年出现下滑。说明C端市场趋于饱和、竞争对手夹击的情况下，企查查的用户粘性和付费意愿都在下降。

其三，C端业务独大、B端业务较弱的结构使得企查查抗风险能力不强。根据财报数据，C端业务收入由2023年的4.88亿元增加到2025年的5.91亿元，2025年收入占主营业务收入的比例是75.06%。

相比于C端业务，B端虽然增长速度较快，但是还没有形成规模上的支撑，在C端市场饱和或者竞争加剧的时候，整体业绩会受到很大的影响。

对于企查查来说，只有摆脱对C端流量的过度依赖，依靠B端突破、产品升级、技术创新，从流量收割走向价值深耕，才能解决用户流失的问题，使高毛利生意获得真正的高质量增长。

数据边界：合规红线与“带病”冲刺

如果说增长放缓是商业层面的难题，那么合规问题就是悬在企查查头上的达摩克利斯之剑。

2025年10月，企查查因违反征信业务管理规定被处以1万元罚款，时任公司征信业务部的魏某莉也因为参与该违法行为而被处以300元的罚款。虽然这次处罚金额不大，但是所传达出的监管信号却是十分明显的。

一方面，它表明监管部门对于商业查询平台的合规检查已经由“事后整改”变为“事前穿透”，说明监管部门对于数据安全和征信秩序采取了零容忍的态度。这样的变化要求企业要建立与数据量相适应的内控体系以及合规机制，而不是在出现问题之后再进行补救。

另一方面，由于数据来源繁杂多变，个人信息保护相关法律法规也在不断加强和完善，如果企查查的内控制度建设与合规审查没有跟上节奏，就会给上市之路带来巨大的风险。

另外，在黑猫投诉等平台中，有关企查查“诱导消费”、“自动续费陷阱”以及“数据更新不及时造成误判”的投诉络绎不绝。黑猫平台上，一名用户表示：企查查自动续费，已经很久没有使用了，因为忘了关闭免密支付功能，很不合理，要求退款！今天上午才续费的，还没有到24小时。

图源：黑猫投诉平台

历史纠纷中，企查查曾因推送过时的“蚂蚁微贷进入清算程序”的信息被法院判定为不正当竞争，赔偿60万元；江苏某船务公司曾由于企查查错误关联了失信记录融资受阻，走法律途径要求企查查公开道歉并赔偿。

作为以信息透明来建立信任的平台，企查查一旦自身数据的真实性、经营的合法性遭到质疑，其商业模式的基础就不再稳固了。

在数据安全和个人信息保护日益受到重视的监管环境下，企查查的合规短板可能被放大检视，无疑增加了IPO监管审核的不确定性。

AI军备竞赛：破局利器还是估值泡沫？

面对同质化竞争以及用户增长的瓶颈，企查查把破局的希望寄托于AI大模型。

从募资规划上来看，企查查对 AI 的投入可以说是下了大手笔。其拟募集资金15亿元，其中超过三分之一将用于商业大数据人工智能的研发，其余资金将投入到C端/B端产品研发以及多维大数据库的升级中去。可见其资金分配思路明确：用AI技术来加强数据壁垒，同时完善产品矩阵，应对行业竞争。

图源：企查查招股说明书

在此之前，企查查在不断进行AI布局。

2023年，企查查发布全球首个商查大模型“企查查知彼阿尔法”，旨在用AI技术来推动企信大数据的创新，打造安全、可信的人工智能产品，给用户带来更便捷、准确的商业信息查询服务；2026年，企查查推出智能体数据平台，可以利用标准MCP协议与阿里云百炼、扣子Coze、飞书集成平台等主流Agent平台进行连接，用高质量的商查数据帮助实体经济快速发展。

从自研商查大模型“知彼阿尔法”到上线智能体数据平台，企查查正尝试用AI技术把“查数据”转向“查关系、查风险、辅助决策”。

只不过，AI不是万能的。

一方面，数据质量直接影响到 AI 的可信度，企查查的数据如果出现滞后或者偏差的话，就会加大风险。大模型的准确性很大程度上取决于底层数据的质量，如果企业股权、经营风险、合规记录等基础数据有偏差或滞后，AI不仅不能消除“问题”，反而会扩大错误，从而造成更加严重的决策失误。

另一方面，行业竞争日益同质化，企查查尚未建立起绝对的护城河。

企查查“知彼阿尔法”虽然是全球第一个商业查询大模型，但技术壁垒并非不可复制。比如：天眼查携手华为云推出“天眼妹”，定位为可信赖的数据和算法基础上的个人终端可控大模型，借助华为云盘古大模型的技术优势及自身的商业数据资源，以拟人化方式吸引个人用户市场。

总之，商查赛道上AI的故事，最终都会回归到“数据可靠、场景实用、价值可以量化”的本源，AI是企查查的破局利器还是估值泡沫，时间以及商业化的落地将会给出最终的答案。

小结

企查查的IPO进程反映了中国商业查询行业从“跑马圈地”的粗放发展转向了“精耕细作”的存量博弈时代。

对于企查查来说，上市可以拓宽融资渠道、提高品牌公信力，但是不能自动消除其长期存在的深层矛盾。

一是如何在高毛利业务拓展的同时保证数据安全合规，做到两者的平衡？二是当C端流量红利逐渐减弱之后，怎样才能建立起一个具有持续增长能力的B端服务生态，并且激活企业的第二条增长曲线？三是在数据来源越来越趋同的情况下，怎样通过技术深化和场景融合来打造差异化的竞争壁垒？

未来，商业查询赛道的竞争维度已经悄然提升。数据规模只是入场券，真正的竞争在合规治理的严谨性、垂直场景服务的深度以及AI和大数据技术产业落地的能力上。企查查上市之后能否实现从“数据工具”到“商业服务伙伴”的转变，市场正拭目以待。