一、业务概要　　（一）商业模式　　1、业务模式　　公司的业务模式随着市场的变化随之进行调整，并以适应市场需求为第一要务。在企业用户技术服务层面，公司结合市场变化和用户需求，为客户提供专业、精准的人工智能类软件开发和行业解决方案服务，目前此类业务主要通过招投标、学术峰会、技术展会、行业协会交流及行业论坛活动等形式获取客户和供应商资源，公司产品销售流程包括：开展联合学术研究、市场宣传推广、获取客户信息、进行客户拜访、了解客户需求、开展售前支持、确定合作模式、签订销售合同、交付产品介质、产品部署实施、项目验收与收款等。　　2、研发模式　　公司技术研发以市场和客户需求为导向，秉持“技术驱动+市场驱... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　（一）商业模式
　　1、业务模式
　　公司的业务模式随着市场的变化随之进行调整，并以适应市场需求为第一要务。在企业用户技术服务层面，公司结合市场变化和用户需求，为客户提供专业、精准的人工智能类软件开发和行业解决方案服务，目前此类业务主要通过招投标、学术峰会、技术展会、行业协会交流及行业论坛活动等形式获取客户和供应商资源，公司产品销售流程包括：开展联合学术研究、市场宣传推广、获取客户信息、进行客户拜访、了解客户需求、开展售前支持、确定合作模式、签订销售合同、交付产品介质、产品部署实施、项目验收与收款等。
　　2、研发模式
　　公司技术研发以市场和客户需求为导向，秉持“技术驱动+市场驱动”双轮驱动研发模式，不断进行技术创新、产品升级和新产品开发，围绕自然语言处理、知识图谱、语义理解、多模态人机交互、深度学习等技术重点攻克，通过加强产、学、研、用合作，实现底层通用技术的攻关，增强公司技术的核心竞争力及技术壁垒。
　　公司同国家超级计算郑州中心、郑州大学等知名院校和研究机构建立广泛合作，共同建立实验室、研究所、实习基地等，进行联合科技攻关。同时，公司积极投身人工智能相关领域的国家标准的制定起草工作，促进行业的健康发展，提升公司在行业内的影响力和话语权，提高公司的竞争力。
　　3、收入模式
　　公司收入来源主要包括AI技术开发与应用服务、AI大数据治理和AI算力业务。
　　AI技术开发与应用的收入来源包括：各行业的人工智能类软件研发和系统集成服务等ToB端软件开发项目服务收入，如：科研院所、高校教学、医学研究、安全防务的人工智能软件研发和销售；
　　AI大数据治理的收入来源包括：各行业大数据中台、数据治理建设，如：针对高校、医院、企业数据进行结构化、标准化的整合治理。
　　AI算力业务的收入来源包括：为客户提供算力平台设计、算力平台的采购实施、运维服务和技术支持服务。算力贸易，包括：服务器、办公计算机、传感器、计算存储等电子设备在内的供应链服务。
　　报告期内，公司主营业务、商业模式较上年度未发生变化。

　　二、公司面临的重大风险分析
　　市场风险
　　2025年上半年，受外部环境影响，市场需求不断变化，高端芯片市场短缺，新产品、新技术不断涌现，促进人工智能赋能行业应用的快速发展，未来存在市场竞争加剧的可能。应对措施：公司将继续加强对相关技术和产品的研发投入，不断提高行业门槛，提升公司核心竞争力。
　　技术创新不及预期的风险
　　以大模型、人工智能、云计算、区块链、边缘计算等为代表的新一代信息技术快速发展，技术创新、产品创新、应用创新是行业竞争的关键。若公司未能准确把握行业、技术、产品和服务的发展趋势，创新不足，可能面临技术、产品被其他公司赶超的风险，对公司核心竞争力造成不利影响。应对措施：公司坚持以用户需求为导向，紧跟行业技术发展趋势，以持续技术创新来推动企业发展，充分利用前沿技术和先进算法，持续升级完善公司产品和服务，高效进行技术研发、应用整合并持续创新。
　　核心技术人员流失的风险
　　技术密集型企业对技术人才的依赖性较高，拥有稳定、高素质的科技人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果未来公司不能提供有市场竞争力的激励机制，打造有利于人才长期发展的平台，将会影响到核心团队积极性、创造性的发挥，产生核心技术人才流失的风险。核心技术人才流失有可能导致核心技术流失或泄密，以及不能及时根据信息技术产业涌现的新业务、新应用领域而革新新技术，从而对公司经营业绩产生不利影响。应对措施：继续完善骨干员工持股等一系列激励措施来稳定公司核心团队，同时不断吸收和培养第二阶梯核心团队。
　　项目交付风险
　　公司新承接的软件开发和数据治理类项目建设周期较长、体量规模较大，账期较长，且项目建设进度受限于所服务企事业单位的设备、场地等诸多因素影响，公司存在可能无法按时完成项目验收交付的情况，若项目无法通过验收将导致项目交付使用时间延后，公司将承担相应的经济损失，从而对公司造成不利影响。应对措施：公司有完整、规范的项目管理机制和IT支撑系统，从商机跟踪、售前方案到合同签署、交付实施、运维保障都有明确的制度、流程、文档模版，从而有效控制了项目交付风险，同时也积累了大量的运营数据，为公司持续优化运营奠定了良好的基础。
　　本期重大风险是否发生重大变化
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲

　　一、业务概要　　(一)商业模式与经营计划实现情况　　一、产品与服务　　中业科技是一家人工智能公司，公司长期研究认知智能领域的核心技术，其中包括：大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、领域知识图谱、模式识别、多模态人机交互、多模态数据治理等人工智能关键底层技术。不仅让机器能感知客观世界，更要让机器学习人类知识体系，理解人的行为和表达的意图。认知智能是人工智能向通用人工智能（AGI）发展的关键节点，自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠，也是人工智能市场增长的关键引擎，公司面向客户提供的产品与服务如下：　　1、AI技术开发与应用　　公司在通用人工智能AGI领域深耕多年，针对行业痛点公司积极... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　(一)商业模式与经营计划实现情况
　　一、产品与服务
　　中业科技是一家人工智能公司，公司长期研究认知智能领域的核心技术，其中包括：大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、领域知识图谱、模式识别、多模态人机交互、多模态数据治理等人工智能关键底层技术。不仅让机器能感知客观世界，更要让机器学习人类知识体系，理解人的行为和表达的意图。认知智能是人工智能向通用人工智能（AGI）发展的关键节点，自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠，也是人工智能市场增长的关键引擎，公司面向客户提供的产品与服务如下：
　　1、AI技术开发与应用
　　公司在通用人工智能AGI领域深耕多年，针对行业痛点公司积极参与制订了一系列相关的行业以及国家标准。如：《人工智能机器学习系统技术要求》《人工智能标准化白皮书（2021版）》《人工智能伦理治理标准化指南》《信息技术智能语音交互测试方法第1部分：语音识别》《信息技术智能语音交互测试方法第2部分：语义理解》等。公司基于模式识别、大语言模型（LLM）、领域知识图谱构建能力等技术，逐步对技术服务领域和行业场景应用进行聚焦，针对医疗行业、科学计算行业提供了完善的解决方案。
　　1.1临床医学领域
　　主要利用大语言模型（LLM）、知识图谱构建技术对海量医疗影像、电子病历等医学数据进行文本挖掘、提取，利用知识抽取、推理、标识等知识图谱构建技术对非结构化数据进行聚类分析、数据建模、相似特征提取，最终形成一系列辅助诊疗的人工智能分析系统，能够辅助医生以完成专业要求高、耗费时间长的病情评估，协助医生准确判断，提高疾病判断的准确率。目前，主要应用于中枢神经类疾病，如癫痫疾病的快速分型诊断；基于大语言模型的电子病例自动生成、电子病例内涵质控等。
　　1.2科技研发领域
　　公司将上述能力进行了平台化研发，同国家超级计算郑州中心进行深层次合作，一起构建了「脑科学研究平台」、「领域知识图谱构建平台」等一系列科研学术平台，并对外提供科研服务。同时，基于超算平台核心关键部件的国产化，公司同国家超算郑州中心一起进行了软件重构和算法适配工作，包括主流模式识别引擎适配、大规模语言模型（LLM）适配、AphaFod2算法适配等。
　　2、AI大数据治理
　　公司在AI大数据治理场景，经过多年探索和长期积累，形成了一系列的产品服务能力。针对行业痛点公司积极参与制订了一系列数据治理相关的行业以及国家标准。如：《人工智能面向机器学习的数据标注规程》《领域知识图谱构建技术规程》《知识图谱选型与实施指南》《知识图谱互联互通白皮书》《智能移动终端未成年人保护通用规范》等，形成以下核心产品：
　　2.1面向多行业全流程数据采集分析管理的数据服务中台
　　数据服务中台通过整合多个数据源的数据，为企业提供全流程数据治理解决方案，具有数据采集、数据分析、数据管理等一系列功能，并支持多种数据格式的导入和导出。通过数据服务中台，企业可以更加高效地管理自己的数据，并从中发现更多商业价值。同时，该产品还支持多行业的应用场景，如金融、制造业、医疗、教育等。
　　2.2医学科研数据中心（RDR）
　　医学科研数据中心通过对医院的全息多模态数据治理，从疾病研究的维度出发，针对医学研究的真实世界研究方法，即在真实世界环境下收集与患者有关的数据，通过分析，获得医疗产品的使用价值及潜在获益或风险的临床证据，帮助临床医生和医学院学生进行包括前瞻性和回顾性研究手段在内的各种疾病研究。目前，公司使用该产品与多家医院合作进行医学科学研究。
　　2.3领域知识图谱构建整体工作栈
　　领域知识图谱构建整体工作栈是公司提供的整个工作流程，覆盖了从数据采集到构建知识图谱上层应用的全流程。整体工作栈包括以下步骤：领域知识图谱设计、数据采集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识图谱构建、知识图谱存储和知识图谱可视化。通过使用领域知识图谱构建整体工作栈，企业可以更好地管理自己的知识以及经验数据，并从中实现更多商业价值。目前，主要应用于大型医疗机构和医学研究机构的科研数据治理。
　　3、AI算力服务
　　公司在人工智能软件研发和大规模系统维护方面具有深厚的技术积累和丰富的实践经验，拥有强大的算力系统设计、私有云系统运维服务能力。公司的AI算力服务主要面向企业客户和科研用户，提供算力系统设计服务、高性能计算、大数据存储和分析、私有云远程运维服务等一站式技术支持和服务，形成以下产品和服务：
　　3.1科学计算平台
　　科学计算平台将海量多模态数据与大数据、人工智能等技术深度结合，借助国家超级计算郑州中心丰富的算力与存储资源，进行数据存储、数据标注、模型训练，实现AI模型算法构建及无代码训练推理；降低人工智能在各行业的使用难度，帮助研究院、工程师和科学家更方便地进行科学计算、数据分析和视觉化，推动各行业的数字化转型和自动化升级。
　　二、经营计划实现情况
　　报告期内，公司聚焦主营业务，以市场需求为导向，精准把握行业发展的特点及未来走势，持续投入资金研发，增强创新能力，丰富业务产品线，同时通过收购股权购买资产、对外投资等资本运作，增强了公司整体实力，报告期内扭亏为盈。
　　经营业绩情况：报告期内，公司实现营业收入44,725,850.16元，较去年同期增长125.97%；实现归属挂牌公司股东净利润256,370.91元，较去年同期增长102.94%；毛利率15.92%，较去年同期增长5.01%；公司业绩增长的主要原因是，报告期内市场环境对于人工智能技术接受程度提高，公司战略聚焦AI技术产业化落地，业务实现了显著增长。
　　市场方面：公司结合市场变化和用户需求，为客户提供专业、精准的人工智能类软件开发和行业解决方案服务，通过新产品、新技术赋能行业应用，提高了客户效率和满意度，提升企业经营业绩。内部治理方面：根据《公司法》、《证券法》等相关法律法规，公司建立、健全科学有效的决策机制和内部控制制度，明晰股东会、董事会、监事会等机构及相关人员之间的权责关系，团结各部门力量，加强经营管理，推动企业平稳健康发展。
　　报告期内，公司主营业务、商业模式较上年度未发生变化。

　　二、公司面临的重大风险分析
　　市场风险
　　2024年度，受外部环境影响，市场需求不断变化，高端芯片市场短缺，新产品、新技术不断涌现，促进人工智能赋能行业应用的快速发展，未来存在市场竞争加剧的可能。应对措施：公司将继续加强对相关技术和产品的研发投入，不断提高行业门槛，提升公司核心竞争力。
　　技术创新不及预期的风险
　　以大模型、人工智能、云计算、区块链、边缘计算等为代表的新一代信息技术快速发展，技术创新、产品创新、应用创新是行业竞争的关键。若公司未能准确把握行业、技术、产品和服务的发展趋势，创新不足，可能面临技术、产品被其他公司赶超的风险，对公司核心竞争力造成不利影响。应对措施：公司坚持以用户需求为导向，紧跟行业技术发展趋势，以持续技术创新来推动企业发展，充分利用前沿技术和先进算法，持续升级完善公司产品和服务，高效进行技术研发、应用整合并持续创新。
　　核心技术人员流失的风险
　　技术密集型企业对技术人才的依赖性较高，拥有稳定、高素质的科技人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果未来公司不能提供有市场竞争力的激励机制，打造有利于人才长期发展的平台，将会影响到核心团队积极性、创造性的发挥，产生核心技术人才流失的风险。核心技术人才流失有可能导致核心技术流失或泄密，以及不能及时根据信息技术产业涌现的新业务、新应用领域而革新新技术，从而对公司经营业绩产生不利影响。应对措施：继续完善骨干员工持股等一系列激励措施来稳定公司核心团队，同时不断吸收和培养第二阶梯核心团队。
　　项目交付风险
　　公司新承接的软件开发和数据治理类项目建设周期较长、体量规模较大，账期较长，且项目建设进度受限于所服务企事业单位的设备、场地等诸多因素影响，公司存在可能无法按时完成项目验收交付的情况，若项目无法通过验收将导致项目交付使用时间延后，公司将承担相应的经济损失，从而对公司造成不利影响。应对措施：公司有完整、规范的项目管理机制和IT支撑系统，从商机跟踪、售前方案到合同签署、交付实施、运维保障都有明确的制度、流程、文档模版，从而有效控制了项目交付风险，同时也积累了大量的运营数据，为公司持续优化运营奠定了良好的基础。
　　本期重大风险是否发生重大变化：
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲

　　一、业务概要 （一）商业模式 中业科技是一家人工智能公司，公司长期研究认知智能领域的核心技术，其中包括：大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、领域知识图谱、模式识别、多模态人机交互、多模态数据治理等人工智能关键底层技术。不仅让机器能感知客观世界，更要让机器学习人类知识体系，理解人的行为和表达的意图。认知智能是人工智能向通用通用人工智能（AGI）发展的关键节点，自然语言处理技术是人工智能皇冠上的明珠，也是人工智能市场增长的关键引擎，公司面向客户提供的产品与服务如下： 1、AI技术研发与应用 公司在通用人工智能AGI领域，深耕多年，针对行业痛点公司积极参与制订了... 查看全部▼

　　一、业务概要
（一）商业模式
中业科技是一家人工智能公司，公司长期研究认知智能领域的核心技术，其中包括：大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、领域知识图谱、模式识别、多模态人机交互、多模态数据治理等人工智能关键底层技术。不仅让机器能感知客观世界，更要让机器学习人类知识体系，理解人的行为和表达的意图。认知智能是人工智能向通用通用人工智能（AGI）发展的关键节点，自然语言处理技术是人工智能皇冠上的明珠，也是人工智能市场增长的关键引擎，公司面向客户提供的产品与服务如下：
1、AI技术研发与应用
公司在通用人工智能AGI领域，深耕多年，针对行业痛点公司积极参与制订了一系列相关的行业以及国家标准。如：《人工智能标准化白皮书（2021版）》、《人工智能伦理治理标准化指南》、《信息技术智能语音交互测试方法第1部分：语音识别》、《信息技术智能语音交互测试方法第2部分：语义理解》等。公司基于模式识别、大语言模型（LLM）、领域知识图谱构建能力等技术，逐步对技术服务领域和行业场景应用进行聚焦，针对医疗行业、科学计算行业提供了完善的解决方案。
1.1医学领域
主要利用大语言模型（LLM）、知识图谱构建技术对海量医疗影像、电子病历等医学数据进行文本挖掘、提取，利用知识抽取、推理、标识等知识图谱构建技术对非结构化数据进行聚类分析、数据建模、相似特征提取，最终形成一系列辅助诊疗的人工智能分析系统，能够辅助医生以完成专业要求高、耗费时间长的病情评估，协助医生准确判断，提高疾病判断的准确率。目前，主要应用于中枢神经类疾病，如癫痫疾病的快速分型诊断；基于计算机视觉技术的医学影像识别和分类产品；基于大语言模型的电子病例自动生成、电子病例内涵质控产品等。
1.2科技研发领域
公司将上述能力进行了平台化研发，同国家超级计算郑州中心进行深层次合作，一起构建了「脑科学研究平台」、「领域知识图谱构建平台」、「科学计算平台」等一系列科研学术平台，并对外提供科研服务。同时，基于超算平台核心关键部件的国产化，公司同国家超算郑州中心一起进行了软件重构和算法适配工作，包括主流模式识别引擎适配、大规模语言模型（LLM）适配、AlphaFold2算法适配等。
2、AI大数据治理
公司在AI大数据治理场景，经过多年探索和长期积累，形成了一系列的产品服务能力。针对行业痛点公司积极参与制订了一系列数据治理相关的行业以及国家标准。如：《人工智能面向机器学习的数据标注规程》、《领域知识图谱构建技术规程》、《知识图谱选型与实施指南》、《知识图谱互联互通白皮书》等，形成以下核心产品：
2.1面向多行业全流程数据采集分析管理的数据服务中台
数据服务中台通过整合多个数据源的数据，为企业提供全流程数据治理解决方案，具有数据采集、数据分析、数据管理等一系列功能，并支持多种数据格式的导入和导出。通过数据服务中台，企业可以更加高效地管理自己的数据，并从中发现更多商业价值。同时，该产品还支持多行业的应用场景，如金融、制造业、医疗、教育等。
2.2医学科研数据中心（RDR）
医学科研数据中心通过对医院的全息多模态数据治理，从疾病研究的维度出发，针对医学研究的真实世界研究方法，即在真实世界环境下收集与患者有关的数据，通过分析，获得医疗产品的使用价值及潜在获益或风险的临床证据，帮助临床医生和医学院学生进行包括前瞻性和回顾性研究手段在内
的各种疾病研究。目前，公司使用该产品与多家医院合作进行医学科学研究。
2.3领域知识图谱构建整体工作栈
领域知识图谱构建整体工作栈是公司提供的整个工作流程，覆盖了从数据采集到构建知识图谱上层应用的全流程。整体工作栈包括以下步骤：领域知识图谱设计、数据采集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识图谱构建、知识图谱存储和知识图谱可视化。通过使用领域知识图谱构建整体工作栈，企业可以更好地管理自己的知识以及经验数据，并从中实现更多商业价值。目前，主要应用于大型医疗机构和医学研究机构的科研数据治理。
3、AI算力服务
公司在人工智能软件研发和大规模系统维护方面具有深厚的技术积累和丰富的实践经验，拥有强大的算力系统设计、私有云系统运维服务能力。公司的AI算力服务主要面向企业客户和科研用户，提供算力系统设计服务、高性能计算、大数据存储和分析、私有云远程运维服务等一站式技术支持和服务，提供以下产品和服务：
3.1科学计算平台
科学计算平台将海量多模态数据与大数据、人工智能等技术深度结合，借助国家超级计算郑州中心丰富的算力与存储资源，进行数据存储、数据标注、模型训练，实现AI模型算法构建及无代码训练推理；降低人工智能在各行业的使用难度，帮助研究院、工程师和科学家更方便地进行科学计算、数据分析和视觉化，推动各行业的数字化转型和自动化升级。
3.2定制化算力服务
针对各类客户需要使用云计算、大数据、人工智能等技术升级改造自身的业务体系，同时需要私有化部署的场景，我公司提供了一站式整体解决方案，包括：用户需求整理、整体项目设计、算力（硬件）贸易、机房安装（集成类）、机房远程运维服务等。
二、公司的主要经营模式
1、业务模式
公司的业务模式随着市场的变化随之进行调整，并以适应市场需求为第一要务。在企业用户技术服务层面，公司结合市场变化和用户需求，为客户提供专业、精准的人工智能类软件开发和行业解决方案服务，目前此类业务主要通过招投标、学术峰会、技术展会、行业协会交流及行业论坛活动等形式获取客户和供应商资源，公司产品销售流程包括：开展联合学术研究、市场宣传推广、获取客户信息、进行客户拜访、了解客户需求、开展售前支持、确定合作模式、签订销售合同、交付产品介质、产品部署实施、项目验收与收款等。
2、研发模式
公司技术研发以市场和客户需求为导向，秉持“技术驱动+市场驱动”双轮驱动研发模式，不断进行技术创新、产品升级和新产品开发，围绕自然语言处理、知识图谱、语义理解、多模态人机交互、深度学习等技术重点攻克，通过加强产、学、研、用合作，实现底层通用技术的攻关，增强公司技术的核心竞争力及技术壁垒。
公司同国家超级计算郑州中心、郑州大学等知名院校和研究机构建立广泛合作，共同建立实验室、研究所、实习基地等，进行联合科技攻关。同时，公司积极投身人工智能相关领域的国家标准的制定起草工作，促进行业的健康发展，提升公司在行业内的影响力和话语权，提高公司的竞争力。
3、收入模式
公司收入来源主要包括AI技术研发与应用服务、AI大数据治理和AI算力服务。
AI技术研发与应用的收入来源包括：各行业的人工智能类软件研发和系统集成服务等ToB端软件开发项目服务收入，如：医学领域的人工智能软件研发和销售；
AI大数据治理的收入来源包括：各行业大数据中台、数据治理建设，如：针对医院临床病历数据进行结构化、标准化的整合治理。
AI算力服务的收入来源包括：为客户提供定制化的算力服务、算力平台的采购实施、运维服务和
技术支持服务。

　　二、公司面临的重大风险分析
市场风险
2024年上半年，受外部环境影响，市场需求不断变化，高端芯片市场短缺，新产品、新技术不断涌现，促进人工智能赋能行业应用的快速发展，未来存在市场竞争加剧的可能。应对措施：公司将继续加强对相关技术和产品的研发投入，不断提高行业门槛，提升公司核心竞争力。
技术创新不及预期的风险
以大模型、人工智能、云计算、区块链、边缘计算等为代表的新一代信息技术快速发展，技术创新、产品创新、应用创新是行业竞争的关键。若公司未能准确把握行业、技术、产品和服务的发展趋势，创新不足，可能面临技术、产品被其他公司赶超的风险，对公司核心竞争力造成不利影响。应对措施：公司坚持以用户需求为导向，紧跟行业技术发展趋势，以持续技术创新来推动企业发展，充分利用前沿技术和先进算法，持续升级完善公司产品和服务，高效进行技术研发、应用整合并持续创新。
核心技术人员流失的风险
技术密集型企业对技术人才的依赖性较高，拥有稳定、高素质的科技人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果未来公司不能提供有市场竞争力的激励机制，打造有利于人才长期发展的平台，将会影响到核心团队积极性、创造性的发挥，产生核心技术人才流失的风险。核心技术人才流失有可能导致核心技术流失或泄密，以及不能及时根据信息技术产业涌现的新业务、新应用领域而革新新技术，从而对公司经营业绩产生不利影响。应对措施：继续完善骨干员工持股等一系列激励措施来稳定公司核心团队，同时不断吸收和培养第二阶梯核心团队。
项目交付风险
公司新承接的软件开发和数据治理类项目建设周期较长、体量规模较大，账期较长，且项目建设进度受限于所服务企事业单位的设备、场地等诸多因素影响，公司存在可能无法按时完成项目验收交付的情况，若项目无法通过验收将导致项目交付使用时间延后，公司将承担相应的经济损失，从而对公司造成不利影响。应对措施：公司有完整、规范的项目管理机制和IT支撑系统，从商机跟踪、售前方案到合同签署、交付实施、运维保障都有明确的制度、流程、文档模版，从而有效控制了项目交付风险，同时也积累了大量的运营数据，为公司持续优化运营奠定了良好的基础。 收起▲