本文为“中公教育（002607）”篇。
7月15日，中公教育经历“一喜一忧”两件大事。“喜”指该公司对外发布了“中公AI就业学习机”，正式进军学习机市场。
而“忧”则是该公司发布公告称，自2025年1月25日至公告披露日，公司及控股子公司累计新增诉讼、仲裁案件共700件，新增涉案金额合计5380万元，其中涉及退费类纠纷案件数量为575件，涉案金额为1150万元。
而就在前几天，中公教育收到《安徽省芜湖市中级人民法院民事判决书》，判决中公教育于判决生效之日起十日内归还中信芜湖分行借款本金5612.28万元及罚息8886.11元等。
曾被誉为“公考第一股”的中公教育，由于退费纠纷持续，债务违约有常态化趋势，2025年一季度财报显示，公司资产负债率达87.86%，流动负债53.04亿元，而货币资金仅6.24亿元，此次被判归还中信银行芜湖分行5612万元本息，叠加新增5380万元涉案金额，公司债务压力逐渐增加。
而与此同时，中公教育融资渠道持续收窄，2025年4月申请的50亿元综合授信中，仅中信银行芜湖分行获批2.8亿元，且需以土地、房产等资产抵押。
中公教育经营遇困源于退费模式
报告风险披露避实就虚
造成中公教育经营问题的主因在于，此前协议班“不过全退”的模式导致预收款依赖症。而在政策监管逐步收紧，市场竞争日益激烈后，中公教育退费率飙升，财务风险逐步失控。
在中公教育2024年社会责任报告中，“风险与危机管理”被视为第二重要的ESG议题，仅次于“政策影响”，也反映了其当前面临的系统性风险与战略调整的迫切性。
（资料来源：中公教育2024年社会责任报告）
而风控管理部分的披露内容比较有限。该部分内容仅聚焦风险管理组织架构、责任分工和内部审计监督的框架性描述，但对公司实际面临的核心风险，如退费纠纷、法律诉讼、债务危机等，几乎未提及，存在明显的信息回避。
2024 年中公教育深陷退费纠纷，全年新增大量退费类诉讼。此外，实控人股份被冻结；“以物抵债”方案等事项均引发重大争议。但报告中仅以“完善投诉处理机制”“合规巡查”等模糊表述带过，未披露具体风险事件的数量、影响及应对措施等内容。
之所以选择性披露，可能是公司试图通过抽象化的“风控架构”描述，掩盖实际风险的严重性，避免引发利益相关方的进一步担忧，但这种“避重就轻”反而加剧了信息不对称，削弱了报告的可信度。
此外，报告中提到“内审+监察+法务”三位一体风控防线、“动态研判机制”“全流程合规巡查”等制度，但未说明这些机制如何应对具体风险场景，更无数据支撑其有效性，反映出风控体系可能存在形式化问题。
中公以物抵债引不满
研发人员及投入连降五年
2024年下半年，为缓解债务压力，中公教育推出“以物抵债”活动，但却引发消费者不满。
这主要是因为抵债物品价格虚高，提供的抵债物品标价普遍高于同类产品市场价。在“中公易课”小程序上，“网课加二手电脑”套餐中，同等成色的电脑在二手交易平台标价几百元到三千多元不等，而该小程序却标价7000-14800元；一台空气炸锅标价1299元、加热破壁机1980元，均高于市场正常价格。
此外，该行为也违背了“不过包退”的承诺，在实际执行时变成“以物抵债”。众多与中公教育签署了“不过包退”协议的学员，在申请退费时遭遇公司以各种理由拖延，从“流程正在审核”到“总部资金调配问题”。
在社会责任报告中，中公教育强调将 “学员服务”视为履行社会责任的核心抓手，构建覆盖学员全生命 周期的服务体系，以专业研发为根基、技术赋能为引擎、产品升级为支撑、服务创新为突破，致力于满足学员在就业和职业技能提升方面的需求，还提到完善投诉处理机制，确保学员投诉能得到回应解决。
但以物抵债行为引发大量学员不满，公司未能保障学员的合法权益，在客户关系管理上存在重大缺陷，与报告中积极维护学员权益的表述相悖。
此外，报告中指出公司将商业道德作为企业文化的核心组成部分。
但抵债物品标价过高，这种行为可能涉嫌损害学员利益，违背了公平交易的商业道德原则。从反不正当竞争角度看，这种利用信息不对称、以不合理的抵债方式处理退费问题的做法，破坏了市场的公平竞争环境，与报告中所强调的商业道德规范不符。
目前，在中公教育深陷退费困境与债务压力的背景下，推出“AI就业学习机”可以被视为中公教育缓解财务困境的尝试。
但从中公教育披露数据来看，该公司研发人员数和研发投入连续5年下降。研发人员从2020年的3025人降至881人，研发投入也从超10亿元降至2.07亿元，下降幅度超8成。
（资料来源：中公教育社会责任报告，搜狐财经整理）
尽管人员数量和投入无法与后续产出形成绝对的正相关，但人才的大量流失和投入的衰减还是会让利益相关者对其投入AI的决心产生质疑。
从目前情况来看，该公司推出的AI就业学习机整合了自研“云信”大模型与“DeepSeek”大模型，或可弥补自身研发投入和人力的部分不足，维持产品的科技含量。
但从长期来看，AI学习机相关产品的开发、迭代依旧需要大量专业人才进行算法研究、功能优化、内容更新等工作，也需要充足资金用于购买先进技术设备、开展技术合作等。研发人员和资金的持续减少，可能使公司在AI技术研发上难以跟上市场步伐，无法快速实现产品功能升级。
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