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title: "同道猎聘发布中期业绩 股东应占纯利 8030 万元 同比增长 77.13% 累计注册企业用户数达 143 万家"
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description: "同道猎聘发布截至 2025 年 6 月 30 日的中期业绩，集团收益 9.37 亿元，股东应占纯利 8030 万元，同比增长 77.13%。公司累计注册企业用户数达 143 万家，付费企业客户 6.29 万家。公司围绕 “AI+ 招聘” 持续推动产品创新，推出多项新功能，显著提升市场竞争力。AI 招聘产品覆盖超过 70% 的付费客户，意向人选产品推荐率提升至 64%。"
datetime: "2025-08-29T08:56:03.000Z"
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# 同道猎聘发布中期业绩 股东应占纯利 8030 万元 同比增长 77.13% 累计注册企业用户数达 143 万家

智通财经 APP 讯，同道猎聘 (06100) 发布截至 2025 年 6 月 30 日止 6 个月中期业绩，集团收益人民币 9.37 亿元;公司权益股东应占纯利 8030 万元，同比增长 77.13%;每股基本盈利 16.82 分。

2025 年上半年，基于对招聘市场的深刻洞察和前沿技术的深度研究，公司围绕 “AI+ 招聘” 持续推动产品的应用落地，建立并不断丰富 AI 招聘的产品矩阵。与此同时，公司将销售策略核心聚焦于全面转型升级的 “猎聘 AI 企业版” 产品。通过聚焦新产品、扁平化组织架构等措施，显著提升了市场竞争力，在新签企业客户端实现了良好增长。同时，报告期内，集团对企业客户资源进行了价值体系重构，借助自研的 AI 工具开展线索治理、资源分级、并形成有针对性的销售策略，提升销售效率的同时快速加强企业客户渗透。2025 年上半年，公司累计注册企业用户数达 143 万家，同比增长 4.8%。付费企业客户 6.29 万家，同比降幅缩窄至 0.9%。

为持续提升客户服务能力，猎聘坚持产品创新，并紧握 AI 时代机遇。今年上半年，“猎聘企业版” 推行 AI 账号升级，提供 “AI 简历快读”、“AI 智能邀约” 等全新功能。协同 2024 年第四季度推出的核心产品—“意向沟通”，形成了较为完善的 AI 招聘产品矩阵，全面覆盖招聘方从效率提升到结果交付的各类需求。2025 年上半年，AI 招聘产品已累计覆盖超过 70% 的猎聘付费客户，较年初大幅增长。同时受益于 AI 匹配能力的增长，意向人选产品两小时内推荐率大幅提升至 64%，产品月度重复发起率持续增长并稳定在 60% 以上，充分体现出企业客户对公司 AI 招聘产品的高度认可和使用习惯的持续加深。

在 “猎聘 AI 企业版” 全面升级的基础上，AI 也为猎聘带来了更多元的业务增长和业务赋能。猎聘 AI 智能面试系统 Doris 自 2024 年上线以来即获得市场高度关注。基于猎聘在招聘领域的深耕和技术的不断迭代，Doris 在智能面试领域具备独特的技术能力，覆盖从白领招聘、蓝领招聘到灰领招聘等不同职类的面试需求，且 AI 系统评估结果与资深面试专家一致性稳定维持在 95% 以上，产品的稳定性与可信度为用户体验的提升提供了坚实的保障。2025 年上半年，该业务专注于多场景的拓展和行业标杆客户的突破。公司在现阶段将专注通过龙头标杆客户建立品牌口碑和行业服务能力，为下一阶段的快速复制奠定基础。另一方面，基于 AI 智能面试系统的能力，公司不仅能够服务于企业批量面试的需求，同时也适用于内部人才盘点、业务测评、晋升评估等场景，多元化的场景使用有望为该产品打开进一步的市场空间。

AI 技术不仅赋能了核心产品，对猎头协作网络平台 (多猎 RCN) 业务和猎聘旗下的闭环交付业务也带来显著提升。多猎 RCN 致力于通过提供业务 SaaS 系统和猎企间协作平台，助力网络内猎企提升交付能力，增强其在市场的竞争力。截至 2025 年 6 月 30 日，RCN 业务运作中的职位数已达 15.9 万个，实现了持续且稳定的增长。目前，RCN 内嵌的 AI 功能已实现帮助猎头进行人才寻访、匹配度评估和意向沟通等核心工作，在此基础上，2025 年第三季度公司将推出贯穿猎头业务全流程的运单助手小易 (Agent)，这项产品功能的上线将助力猎企订单交付流程更加顺畅和便捷，同时进一步加深猎聘与猎企间的深度合作粘性。

产品的快速迭代和升级均得益于猎聘集团对技术研发的重视。在 AI 算法领域，集团广泛接入并深度使用各项主流大语言模型，并深度训练垂类自研模型— “同道汇才”，从而构建了包括核心模型层、技术平台层和业务应用层的多层级架构，形成从技术壁垒到业务落地的完整闭环。今年上半年，公司通过蒸馏大语言模型数据对自研模型进行微调，并在此基础上利用上亿 token 级别的闭环数据进行行业垂直数据强化学习，显著提升了自研模型的推理能力。在技术平台层，公司基于对招聘流程的理解和匹配逻辑的沉淀，将产业认知以搜索增强 (RAG) 的方式注入大模型，持续提升人岗匹配精准度。今年以来，通过不断的经验积累和模型调优，重点行业企业用户在 AI 产品端的负反馈数量同比下降 50%。最后，在模型能力的基础上，公司在业务应用层进一步结合用户需求，逐步推出多款覆盖企业、猎头、候选人 (BHC) 三端用户的 AI 应用产品，实现用户价值创造，为企业招聘全流程提供完整的 AI 解决方案。

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