一、报告期内公司从事的业务情况
　　公司坚持以行业应用软件开发为核心，为客户提供涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等多个层次的大型行业应用解决方案。公司主要产品及服务包括软件产品销售、软件开发及服务、系统集成及其服务，公司主要通过产品化软件销售、定制化项目开发以及云服务三种模式向客户提供产品或服务。公司客户涉及保险、非保险金融、政务、医疗卫生、教科文及其他等多个行业，具备丰富的领域知识和开发应用经验。
　　公司在保险IT解决方案市场占有率长期处于领先地位，根据IDC和CCID的报告，公司已连续多年在中国保险行业IT解决方案市场中稳居市场份额第一的位置。2025年9月9日，全球权威科技市场研究... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的业务情况
　　公司坚持以行业应用软件开发为核心，为客户提供涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等多个层次的大型行业应用解决方案。公司主要产品及服务包括软件产品销售、软件开发及服务、系统集成及其服务，公司主要通过产品化软件销售、定制化项目开发以及云服务三种模式向客户提供产品或服务。公司客户涉及保险、非保险金融、政务、医疗卫生、教科文及其他等多个行业，具备丰富的领域知识和开发应用经验。
　　公司在保险IT解决方案市场占有率长期处于领先地位，根据IDC和CCID的报告，公司已连续多年在中国保险行业IT解决方案市场中稳居市场份额第一的位置。2025年9月9日，全球权威科技市场研究机构IDC（国际数据公司）发布了2025年度全球金融科技排行榜（IDCFinTechRankings），公司凭借综合实力与行业领先地位成功入选该榜单全球TOP50，并已连续六年跻身该榜单。这一全球性的荣誉，是对公司金融IT实力的国际认可。
　　在生态建设层面，公司已与华为、腾讯、阿里等国内大型科技企业建立了稳固的行业生态合作关系。这种“强强联合”的模式，使公司能集成各方优势，为下游行业客户提供更全面、更底层的解决方案。
　　公司的核心产品与解决方案经过长期的技术沉淀与持续优化，得到了大量客户的成功验证。从传统的核心系统到当前对开源软件、人工智能的应用探索的每个技术发展阶段，公司都紧跟前沿技术。在当前AI加大应用的趋势下，公司持续展开围绕AIGC相关技术的研发创新，全面展开以AI为核心引擎的前中后端全栈式智能化升级。在AI应用落地端，公司帮助行业客户跨越垂直领域AI与业务场景相结合的“最后一公里”，在高质量数据集建设、认知管理模型/本体、领域知识库建设、提示词工程、上下文工程、垂域模型训练等多项环节发力，实现AI技术与业务流的融合，积极推进AI在保险、医疗卫生、政务等重点行业的应用落地。未来，公司将凭借自身在行业应用软件领域约30年的深厚积淀，以及在人工智能、大数据应用等技术的前瞻布局，力争成为行业客户实现数智化转型的重要合作伙伴。
　　二、报告期内公司所处行业情况
　　公司所属行业为软件和信息技术服务业。2025年，在“人工智能+”行动的顶层设计引领下，我国数智化转型步入从“基础设施建设”向“深度价值创造”转型的关键阶段。报告期内，公司下游主要行业持续推进数智化进程，AI技术正全面由通用赋能向保险、政务、医疗等国民经济重点领域渗透。数字化技术正重塑各行业的底层逻辑与运行范式，持续激发行业客户对数智化转型的改造需求。与此同时，随着应用深化，在AI与业务深入结合中面临高质量数据集匮乏、模型调优复杂以及与原有核心系统集成等落地前“最后一公里”的挑战。
　　未来，随着各行业技术重构与应用进程的进一步加速，具备深刻行业know-how和丰富工程化实施经验的头部ISV（独立软件开发商）将迎来更广阔的发展空间。头部ISV将成为AI在行业端实现价值释放的重要推动者，在协助客户跨越工程化鸿沟、实现从辅助工具向核心生产力质变的过程中，迎来新的增长机遇。
　　（一）公司主营业务涉及的主要下游行业市场情况
　　1、保险行业
　　2025年中国保险行业在负债端承压与监管趋严的双重挑战下加速分化，正以数智化转型为核心抓手迈向高质量发展新阶段。
　　2025年，我国保险业实现原保险保费收入6.12万亿元，同比增长7.43%，但负债端经营压力持续显现。低利率环境下，固收资产收益率难以覆盖寿险产品刚性负债成本，利差损风险累积触发预定利率动态调整机制，普通型人身险新产品预定利率上限下调至2.0%；“报行合一”政策全面落地导致渠道费用压缩，一线营销队伍面临转型阵痛。面对这些挑战，监管部门建立起预定利率与市场利率挂钩的动态调整机制，推动险企从依赖利差转向依靠死差、费差管理能力实现盈利，同时深化营销体制改革，建立以业务品质、服务质量为导向的佣金激励设计和递延发放机制。
　　经营压力之下，行业格局持续分化。头部机构凭借资源禀赋优势在渠道变革中抢占先机，而中小险企受制于技术投入、风险管理、精细化运营能力等方面的竞争劣势，在低利率环境与渠道费用压缩的双重挤压下，竞争压力加大。
　　在此背景下，数智化转型不仅是降本增效的工具，更是中小险企寻找差异化生存空间、头部险企巩固竞争优势的战略中枢。2025年《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》等政策持续加码，鼓励金融机构加大数字化转型投入，运用云计算、大数据、人工智能、机器学习、隐私计算等技术，研发数字化经营工具，提升经营管理质效和风险防控水平。多家保险公司在数据驱动、人工智能应用和客户服务优化等方面取得了相应成效，为行业未来发展奠定了坚实基础。
　　2025年是保险业新“国十条”实施的完整年度，以人工智能为代表的新一代信息技术正在全方位重塑保险业内在运行逻辑。未来，人工智能等新技术有望不断催生保险IT领域的新场景、新业态、新模式、新市场，推动行业从“规模驱动”向“价值驱动”深度转型。
　　2、政务行业
　　2025年，数字化技术正重塑政府治理的底层逻辑与运行范式。国家层面密集出台多项重磅文件，构建起覆盖新技术应用、智能化办公的立体化政策矩阵。国务院办公厅印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》推动大模型在政务领域广泛应用，中央网信办、国家发展改革委联合发布《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。随着政策文件密集落地，数字政府建设正从基础设施普及迈向AI赋能的新阶段。
　　政务系统接入大模型成为具备标志性的转型突破。2025年2月起，广州、南京、赣州、鹤壁等多个城市相继宣布政务系统接入DeepSeek大模型，应用于智能问答、公文处理、应急管理等场景。各级政府部门依托大模型重构业务流程，通过“人工+AI”协同模式提升行政效能，推动服务模式从“人找政策”向“政策找人”转变。
　　数字政府建设向垂直领域纵深推进。纪检监察系统依托大数据、人工智能构建数字纪检平台，实现对权力运行的实时监测与主动预警；海关系统聚焦“智关强国”行动，智慧海关1.0基本成型，推动全国通关一体化，跨境贸易业务全链条基本实现“一网通办”；数字乡村发展迎来“十四五”收官，中央网信办等四部门明确目标任务，着力夯实农村数字基础设施，推进智慧农业技术装备创新应用与全产业链数字化升级。
　　随着各领域智慧平台的互联互通，政府治理正加速迈向整体性、协同性、智能化的数字治理新阶段。
　　3、医疗卫生行业
　　2025年，《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》落地，提出要深化人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等重点领域的应用。医疗卫生行业信息化建设的重心已从单一的系统搭建转向数据价值挖掘与人工智能深度融合。
　　智慧医院建设与公共卫生防控等重点领域加强推进人工智能技术的应用。智慧医院建设进入“人工智能+”全面赋能阶段，以智慧医疗、智慧服务、智慧管理“三位一体”为核心的新版分级评价标准，引导医疗机构从基础信息化向高质量智慧医疗迈进；公共卫生领域同步提速，二级及以上医疗机构国家传染病智能监测预警前置软件已实现全面部署应用，通过运用大数据、人工智能等技术，提升了传染病早期识别与自动预警能力。
　　与此同时，基层医疗服务体系的重构也在向纵深攻坚。紧密型县域医共体建设全面推进，依托区域全民健康信息平台整合县域内医疗资源，强化医共体内的数据共享与业务协同，加速人工智能等新技术在基层的应用。
　　展望“十五五”，医疗信息化将在持续深化互联互通的基础上，重点向医疗大模型临床应用、健康医疗数据要素市场化配置方向演进，推动医疗卫生服务从“信息化”向“智能化”稳步跃升。
　　4、央国企数智化
　　2025年，随着“十四五”规划收官与“十五五”规划谋篇布局的交汇推进，央国企数智化转型迈入全域深化、价值重构的新阶段。央国企作为国民经济的重要支柱，需通过深度数智化升级，实现从数字化基础建设向智能化价值创造的跨越，更好地服务国家战略需求。
　　2025年2月召开的中央企业“AI+”专项行动深化部署会要求央企抓住人工智能产业发展的战略窗口期，强化科技创新。2025年世界人工智能大会期间，国务院国资委在“AI焕新产业共赢”企业人工智能产业发展论坛上正式发布了首批40项央企人工智能战略性高价值场景，建设“国资央企人工智能战略性高价值场景库”，聚焦战略意义强、经济收益高、民生关联紧的导向，覆盖工业制造、能源电力、交通物流等多个重点领域。
　　未来，公司将牢牢把握央国企智能化升级的机遇，严格遵循政策要求，为央国企提供合规、安全、高效的数智化建设服务。
　　（二）受益于密集政策协同发力，人工智能深度赋能迈入新阶段
　　2025年，一系列以深入实施“人工智能+”行动为牵引的顶层设计与行业应用政策密集出台，推动人工智能技术从通用赋能向一系列国民经济重点领域全面渗透，为加速形成新质生产力、以人工智能深度赋能经济社会高质量发展奠定了更坚实的政策基础与实施路径。
　　（三）我国大模型在企业端的应用呈现应用深化与工程化瓶颈并存的特征
　　2025年，我国大模型在企业端的应用持续深化，但在实际应用中仍普遍存在工程化落地的“最后一公里”挑战。对企业而言，原始数据需经过深度的业务理解与系统性治理，方能转化为支撑模型训练与推理的可用资产，这一转化过程常被视为制约价值释放的关键瓶颈。根据中国信息通信研究院《人工智能产业发展研究报告（2025年）》，当前行业数据集建设存在显著的质量瓶颈，内容稠密性缺失占比高达82.50%，领域相关性不足占比14.04%。毕马威《人工智能就绪度白皮书》的调查同样显示，66%的受访企业将"数据基础薄弱"作为人工智能应用的主要挑战。
　　在工程化适配与集成层面，中国信通院《2025年大模型平台落地实践研究报告》指出，大模型的训练、调优和部署涉及诸多复杂难题：在训练与调优环节，如何针对特定场景实现有效参数调优仍是业界难题；在服务部署环节，接口兼容性、安全性及推理性能等问题亦不容忽视。受此影响，大模型在实际业务场景中的价值转化仍处于培育期，多数企业仍处于从“概念验证”向“生产级部署”过渡的阶段。模型幻觉控制、合规可信保障以及与原有系统的有效整合，是目前人工智能尚未真正渗透进企业核心业务流程的关键症结。
　　针对上述挑战，具备深厚领域知识、深刻行业know-how和丰富工程化实施经验的头部ISV（独立软件开发商），正成为跨越工程化落地“最后一公里”的关键力量。凭借对企业原有核心系统与业务逻辑的充分熟悉，头部ISV能够将通用的AI能力精准锚定于具体的生产场景，有效解决高质量数据集缺失与模型幻觉等难题。随着头部ISV持续推动AI能力与企业决策链路的闭环融合，大模型的业务价值将迎来更充分的释放，真正实现从辅助工具向核心生产力的质变。
　　三、经营情况讨论与分析
　　（一）总体经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入60.28亿元，同比下降5.43%；实现归母净利润2.24亿元，同比下降36.94%。
　　从收入结构看，集成业务下滑是营收下降的主因。报告期内，公司软件类业务收入（含软件产品收入和软件开发及服务收入）实现49.57亿元，同比上升0.93%，占主营业务收入比重为82.45%；系统集成业务收入10.55亿元，同比下降27.12%，占主营业务收入比重下降至17.55%。
　　从盈利能力看，市场竞争加剧导致整体毛利率承压。报告期内，公司软件类业务毛利率为27.93%，同比减少1.95个百分点；集成业务毛利率为8.86%，同比减少7.27个百分点；主营业务综合毛利率为24.58%，同比减少2.17个百分点。
　　从经营质量看，受回款环境承压影响，公司经营性净现金流减少，且减值损失同比增加。2025年公司销售商品、提供劳务收到的现金为69.50亿元，同比减少7.92亿元，下降10.23%；经营活动产生的现金流量净额为1.54亿元，同比减少10.95亿元。回款延迟导致应收账款账龄结构延长，长账龄项目占比提升，信用减值损失计提规模相应增加；同时，基于同一信用风险环境，合同资产减值准备计提亦有所增加。上述因素使得公司减值损失（含信用减值损失和资产减值损失）合计达到1.14亿元，同比增加0.60亿元。
　　综上，公司归母净利润变动主要受以下因素叠加影响：一是集成业务毛利率下降及收入收缩，导致该业务贡献的毛利润较上年同期减少1.40亿元；二是受回款环境承压、账龄结构延长影响，公司减值损失同比增加0.60亿元。与此同时，公司在报告期内加强费用管控，管理费用、销售费用和财务费用总共比上年同期减少0.42亿元，在一定程度上对冲了利润下行压力。在上述因素综合作用下，公司2025年归母净利润同比下降36.94%。
　　（二）各行业具体经营情况
　　从公司主营业务收入的行业客户构成看，报告期内公司实现保险IT收入31.10亿元，同比上升1.88%，实现正增长，标志着公司在复杂环境下更加聚焦主业，整体承压中保险IT收入呈现企稳回升的积极态势。受项目周期和确认节奏影响，非保险金融、政务、医疗卫生行业在上年度实现了部分项目收入的集中确认，产生了较高比较基数，本报告期收入分别为5.61亿元、8.07亿元、2.94亿元，同比下降18.02%、19.00%、27.90%；在教科文及其他行业，公司加大订单签订和项目推进力度，总共实现了12.40亿元收入，同比上升1.82%，其中，公司在教科文IT领域获得业务收入4.75亿元，同比大幅增长185.36%。
　　1、保险行业
　　公司已构建并持续完善“核心业务管理”、“销售渠道与客户服务”、“财务管理和风险管理”、“审计及监管报送”、“数据管理与应用支持”等保险IT解决方案产品矩阵。
　　报告期内，公司的保险IT收入结束了自2023年以来的下降趋势，实现了微增。公司在保险领域的收入为31.10亿元，同比增长1.88%；保险IT业务毛利率26.64%，较去年同期减少2.73个百分点。面对保险行业在低利率环境下依然处于承压状态的情形，公司通过持续完善产品体系、加强技术创新与应用，提升在保险领域的竞争力，维持高客户粘性。截至2025年底，公司在国内保险公司客户的覆盖率约为98%，国内保险公司的核心业务系统覆盖率约83%。除传统保险客户外，公司抓住保险公司分支机构、保险中介、保险科技公司、其他行业客户保险IT相关需求等业务机会，以“保险+”战略为核心，拓展新业务、推广新产品。
　　报告期内，公司持续深耕保险核心业务系统群的建设与维护，在多个细分领域取得稳健进展：在新保险合同准则（IFRS17/CAS25）实施领域，公司抓住行业合规改造窗口期，新签多个新准则实施及配套系统改造项目订单，覆盖核心系统、精算系统、准备金系统、数据平台及再保系统的准则适配改造，实现了从咨询、实施到运维的全链条服务突破；在国产化系统重构领域，公司积极响应行业自主可控政策要求，承接多项基于自主可控技术路线的核心业务系统升级、数据库迁移、安全加固及云原生改造项目，推动传统保险系统向分布式架构及国产化环境平滑过渡；在监管合规与数据治理领域，公司持续跟进EAST2.0/4.0、偿二代二期等监管要求，为客户提供监管报送系统优化、风险管理系统建设、保单登记平台对接及数据治理服务，以技术手段助力客户夯实合规基础，提升监管数据治理与风险管理的精细化水平。
　　新保险合同会计准则全面实施后，保险行业面临从系统切换向业财融合的转型深化。基于IFRS17对数据采集颗粒度、计量时效性及披露精细化的高标准要求，保险公司将进一步打通承保、理赔、财务、精算之间的数据壁垒，推动核心业务系统群不断升级迭代，驱动管理会计系统与业务前台的深度融合，以支撑更精细化的资产负债匹配决策及多维度盈利溯源分析。同时，AI大模型在智能核保、理赔风控、客服营销等场景的应用将催生新的系统重构需求，同时也将驱动更多数据治理、数据中台、数据资产管理体系的建设投入。公司将充分把握保险行业数智化转型向纵深发展的趋势，进一步挖掘存量客户的深度需求与增量业务空间。
　　2、非保险金融行业
　　公司的非保险金融业务主要覆盖银行、证券、基金、消费金融、汽车金融、融资租赁等领域的客户。报告期内公司实现非保险金融行业IT收入5.61亿元，同比下降18.02%；非保险金融IT业务毛利率达26.90%，较去年同期增加1.91个百分点。非保险金融行业IT收入下降主要系上年度部分集成项目已完成主体交付并通过验收，相应收入于当期集中确认，形成较高比较基数；本报告期新增项目多处于需求深化或建设阶段，收入确认进度相对滞后，受项目交付周期影响，本报告期非保险金融行业IT收入出现下滑。
　　在银行IT领域，公司与监管机构、国家政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、地方商业银行及农村金融机构开展广泛合作，围绕数字化建设、国产化改造及合规管理需求，为客户提供协同办公管理、行政及事务管理、业务管理与运营分析、风险及合规性管理、渠道服务及保障管理、平台支撑与基础工具、数据治理与数据分析、年金受托管理等领域的解决方案。报告期内，公司持续深耕政策性银行与国有大型商业银行的信创基础设施建设及系统持续性运维服务；同时公司围绕监管数据报送、理财及代销业务双录合规、风险决策管控等监管驱动型需求，为多家外资银行与股份制商业银行提供了业务流程重构与系统合规改造服务；此外，公司下沉服务网络至村镇银行及区域性金融机构，提供了覆盖政策性银行、国有大行、股份制及外资银行、基层金融机构的全谱系银行IT服务能力。
　　在证券IT领域，公司持续拓展证券、基金、信托等机构客户，提供涵盖固定收益、投行业务、数据仓库、数据集市、风险管理、家族信托、影像平台、双录系统、协同办公、监管报送及系统运维等领域的解决方案与技术服务；此外，公司也为金融资产交易所、登记结算机构及行业自律组织等机构提供交易平台建设、数据接口服务、办公运营管理及行业基础设施支持等各项解决方案及服务。
　　在汽车金融、消费金融和融资租赁领域，公司产品线涵盖风险控制、业务运营、资产管理及资金结算等核心业务环节，并为消费金融客户提供财务核算系统支持。
　　3、政务行业
　　公司提供涵盖政务办公与运维、外事外交、纪检监察、司法公安、交通运输、智慧乡村、应急管理、人才就业等诸多领域的政务IT解决方案，客户涵盖中央及地方党政机关下属的组织、宣传、纪检、司法、公安、外事、财政、交通、应急等各类管理部门。公司曾参与多个国家重点电子政务工程的建设，通过承接全国范围的大型政务信息化项目，积累了丰富的项目实施经验。
　　报告期内，公司在政务IT领域实现收入8.07亿元，同比下降19.00%，毛利率23.50%，较上年同期增加2.15个百分点。报告期内，公司持续深耕农村综合性改革、因公出国（境）审批证照一体化、纪检监察一体化平台、政务办公系统升级、数据中心建设等领域。其中，农村综合性改革试点试验项目覆盖四川、陕西、河北等多地，因公出国（境）电子护照及港澳通行证系统服务外交部及全国多个省市外事部门，纪检监察一体化平台持续深耕湖北、甘肃、新疆等省区，数据中心及云平台建设服务国家移民管理局、海口海关系统等重要客户。
　　4、医疗卫生行业
　　公司在医疗卫生行业的业务覆盖了公共卫生、医院、医保等多个细分领域的IT解决方案。在公共卫生领域，公司持续为中央及各地疾控中心、卫健委、药品监管部门提供传染病监测与防控、疫苗接种管理、公共健康管理、公共卫生应急指挥、居民健康管理、妇幼健康管理、食品安全风险监测等相关的系统建设及运维服务；在医院端，公司向众多医疗机构提供智慧医院建设、数字化门诊、电子病历系统、检验检查互认共享、药物警戒、互联网医院及医保接口改造等各类解决方案；在医疗保障信息化方面，公司协助省市级医疗保障机构推进医疗保障信息平台的建设工作；在中医药信息化领域，公司为中医院、中医药研究机构、中药制造企业、民族医医院及基层中医馆等客户提供健康信息平台、数据分析、医疗质控信息平台、移动支付、病历数据采集上报等解决方案。
　　报告期内，公司在医疗卫生IT领域实现收入2.94亿元，同比下降27.90%，毛利率为36.21%，较上年同期增加5.74个百分点。公司在传染病监测预警与应急指挥、智慧医院建设等核心领域持续深耕，相关大型平台建设项目在手订单陆续确收；同时，医院数字化、全民健康信息数字化管理、中医药信息化及医保信息化等领域项目稳步推进，陆续实现收入确认。
　　5、教科文及其他行业
　　公司在为金融、政务、医疗卫生等行业客户提供大型行业应用解决方案之外，还覆盖工业、教科文、能源、电力、交通、通信等多个其他行业的客户。由于公司在相关领域积累了广泛的行业龙头客户，相关客户在IT建设先进性、行业数据量、营业网点量、终端用户数量等方面具有明显优势，随着公司参与相关客户数智化建设的深入，有利于公司在相关领域进行“保险+”业务的推进和开拓。此外，公司结合AIGC技术挖掘各个行业的应用场景，为客户提供端到端的服务。
　　报告期内，公司在其他行业的业务范围进一步拓展，行业应用解决方案案例进一步增加，优质客户进一步积累。
　　在教科文领域，公司为各级学校、科研单位、教育主管部门、文化演出单位、文旅机构等客户提供涉及智慧校园、教育信息化、科研信息化、文旅活动管理信息化、办公管理等方向的系统建设及服务。报告期内，公司教科文领域实现业务收入4.75亿元，同比增长185.36%。
　　在工业信息化领域，公司为客户提供数据中心及IT基础设施建设、生产管理、设备运行管理、运营调度管理等各项系统解决方案服务，客户涵盖航空航天、汽车制造、消费电子、钢铁、环保工程等行业。报告期内，公司工业信息化领域实现业务收入1.42亿元，同比下降38.11%。
　　在能源、电力领域，公司为中石油、中石化、中海油、南方电网、长江电力、华电国际、中广核、大唐集团等大型央企及其下属单位在办公管理、制度管理、风险管理、数据分析、资源调度与管理、工业互联网、档案管理等方面提供专业软件开发及技术服务。报告期内，公司能源、电力领域实现业务收入1.99亿元，同比增长5.84%。
　　在交通领域，公司为民航、机场、地铁、公路运输、水路运输等客户提供运行监测与应急处置、路网管理、应急救援、安全管理、运营管理、人员资质管理、数据平台等方面的软件开发、系统集成服务。报告期内，公司交通领域实现业务收入1.00亿元，同比增长6.70%。
　　在通信领域，公司为中国移动、中国电信、中国联通等主要电信运营商及其各地子公司提供IDC中心建设与运维、呼叫中心、办公管理、电子商务等相关技术服务，同时与运营商及其下属集成公司合作，为政府、金融等行业客户提供信息化建设服务。报告期内，公司通信领域实现业务收入0.92亿元，同比增长4.45%。
　　除上述领域外，公司还在邮政、媒体、房地产、建筑业等行业领域广泛提供数智化建设服务。
　　（三）创新业务开展情况
　　报告期内，公司继续加强“保险+”、海外业务等创新业务的开拓，同时加强了对AI业务的推进进度。
　　1、大陆以外业务
　　业务公司目前在大陆以外市场主要以保险IT业务为主，客户包括中资保险公司海外分支机构、当地保险机构、跨国保险机构当地分支机构等。报告期内，公司在大陆以外地区实现收入2.18亿元，同比增长18.69%。公司加大推进新地区和新客户的订单签订工作，在中东、非洲等新地区客户开拓取得了新的进展。未来，公司将继续坚持国际化发展战略，加大对大陆以外业务的开拓力度，通过加强与生态伙伴的合作，并通过当地客户的标杆项目提高在相关地区的影响力、提升公司产品及服务的国际知名度，在保证存量客户和现有需求的基础上，不断挖掘新客户、进入新市场，积极稳妥地推进海外已有项目执行、老客户新订单签订、新重点客户开拓及订单签订等工作。除保险IT业务外，公司未来也会努力将自身在银行IT、医疗卫生IT等非保险领域的产品及解决方案向大陆以外市场拓展。
　　2、“保险+”业务
　　报告期内，公司继续践行“保险+”战略，不断推进新的业务模式和发展方向。公司利用在保险领域的优势地位以及在各行业领域广泛的业务布局及客户积累，借助人工智能、大数据等新一代软件技术，赋能客户渠道创新、产品创新、服务创新。报告期内公司“保险+”的直接业务收入为1.36亿元，同比增长10.03%。
　　在“保险+大健康”领域，公司积极布局保险与医疗保障、健康管理、医疗、养老等应用场景的融合，对接医疗机构、健康管理服务商、养老企业等客户，通过技术赋能打通保险与相关行业的业务联系，在风险管理、自动化理赔及核保、健康管理服务等方向进行试点，协助保险客户提高服务质量和效率，例如推进为商业保险公司利用医疗数据进行理赔、核保以及医保、商保结算对接，利用健康管理平台进行创新保险服务等方面进行技术赋能等。
　　在“保险+大交通”领域，公司关注保险与出行、公共交通、城市管理、汽车销售、自动驾驶、汽车后服务市场等应用场景的融合，对接汽车厂商、汽车保险科技公司等客户。通过合作和技术创新，积极推进保险在汽车金融信贷、风控管理、维修、理赔等领域的服务模式创新。
　　在“保险+大消费”领域，公司关注保险与餐饮、教育、电商、旅游、虚拟现实等各类新兴零售业态各种应用场景的融合，聚焦互联网消费等领域，关注通过数字化手段协助保险客户为消费者提供更全面的消费风险保障的场景应用。
　　在“保险+大安全”领域，公司关注保险与居民财产安全、农业灾害、生产安全、公司商业安全、网络安全、宠物安全、支付安全、关键设备安全等应用场景的融合，对接燃气、能源、电力、气象、安全产品/服务商等客户。报告期内，公司加强与财险客户合作推进通过技术手段将保险嵌入多种应用场景和风险点，助力保险行业提升风险管理和防范能力，降本增效。
　　（四）技术研发及应用进展
　　1、研发投入情况
　　报告期内，公司持续围绕AIGC及人工智能技术的系统性研发投入，重点聚焦以AI为核心引擎的全栈式智能化升级。在前端业务赋能方面，通过展业助手、智能营销平台等项目重构获客与客户交互模式；在核心业务智能化方面，依托理赔、理算、风控类系统实现关键作业流程的智能决策；在中后台运营支撑方面，构建企业级知识管理与智能办公体系；在技术底座建设方面，持续夯实智能运维、代码质量保证及可观测性等技术平台。这表明，公司AI研发布局已突破单点工具属性，正演进为贯穿业务前中后台的系统性战略能力。未来，人工智能不仅是降本增效的使能工具，更是驱动业务模式重构、打造差异化竞争优势的核心支点。
　　分行业领域看，在保险领域，公司的研发覆盖精算管理、营销销售、理赔风控、运营决策、渠道服务及监管合规等全业务价值链；在医疗卫生领域，涵盖医疗辅助诊断、医院公共卫生管理及健康保障服务；在政务领域，涉及智慧执法、交通政务及城市治理等场景。
　　除人工智能应用外，公司紧密结合技术发展趋势与行业数字化转型需求，持续深化行业参考模型平台、"保险+"生态平台以及数据治理与分析应用等方向的研发创新，构建支撑长期发展的多层次技术产品矩阵。
　　2、技术实践交流
　　2025年，为进一步深化公司在AI应用的落地中的综合能力，公司举办了两次技术实践交流会，邀请了行业客户、生态伙伴、高校和科研机构的专家，针对公司各主要业务团队的技术方案进行交流与评审。
　　2025年7月，中科软以“AI应用中的重点开源软件工具和平台建立及组织协同实施研发”为主题，成功举办为期两天的技术实践交流会。AI技术正从通用探索迈向业务融合阶段，带来软件开发范式的变革与应用体系的重构。企业对AI应用的需求逐渐聚焦于强安全、高精度和低成本，即保障数据隐私安全、满足场景化精准计算需求、降低部署与运行成本。在此背景下，AIGC在行业领域落地应用的重心从通用大模型转向“垂直领域小模型+专业知识库”的组合模式。中科软各技术团队在交流中展示了利用开源软件工具和平台作为支撑环境，在数据标注预处理、模型微调、提示词工程优化、专业知识库建立等环节取得的成果与实践，验证了垂直领域的小模型结合专业知识库构建（如保险行业的条款解析和业务流程梳理等）能够进一步提升AI技术与业务的适配性和落地效果。经过技术成果展示与问答交流，寿险团队的“智瞳平台”与财险团队的“智数平台”案例脱颖而出，相关案例在小模型场景适配性、开源工具应用合理性及工程化完整性等方面具备较为突出的表现。
　　2025年11月，中科软以“行业应用软件的升级换代和AI应用交付系统方案”为主题，成功举办了为期两天的技术实践交流会。AI时代的行业应用软件正在从传统的“被动记录事实”向“主动约束与发现”转变。头部ISV的核心竞争力不仅在于软件开发，更在于能否运用成熟的模型、框架与方法论，与客户共同定义业务目标，解决痛点问题。在本次技术交流会中，中科软各团队展示了从底层架构到上层应用的全面创新，向行业专家与客户详细讲解中科软如何通过数据核心优势，实现存量核心业务系统与AI技术深度融合。经过多轮成果讲解与问答交流，寿险团队的“未来-元启”方法论体系和财险团队的“行业数智引擎：基于业务洞察的AI智改落地体系”脱颖而出，充分体现了在AI时代的行业应用软件从“记录事实”向“主动约束”的价值转型中，中科软将“行业know-how”转化为“AI生产力”的核心能力，展现了中科软基于其在领域知识与工程化经验的深厚底蕴，从“软件开发商”向“具备咨询能力的工程专家”的转型——既能提供顶层设计的咨询规划，又能基于领域know-how快速交付可落地的AI应用，能够为客户提供从顶层规划到快速PoC落地的全链路服务，协助客户在复杂的数智化转型中从容应对。
　　四、报告期内核心竞争力分析
　　（一）行业Know-how优势
　　在产品及服务层面，公司深度践行“相似复用”的开发模式，通过长期深耕构建了深厚的行业参考模型。公司在数据架构、系统功能集、组件平台及脚本规范等核心要素上形成的竞争壁垒，其本质是公司对行业领域知识的系统性沉淀。通过将海量项目实践中的样本程序、技术文档及业务逻辑转化为结构化的知识图谱与经验模型，公司不仅实现了软件开发的提质增效与快速迭代，更形成了一套完整的行业专识体系。这种从业务深处淬炼出的领域知识，正成为公司在数智化浪潮下，帮助客户实现AI技术从“通用能力”向“行业场景”精准落地的核心资产与逻辑支撑。
　　在数智化浪潮推动下，行业应用软件正从传统的“被动记录”向“主动约束与发现”转型。中科软紧扣这一战略机遇，凭借在保险等行业领域深耕约三十年的积累，将自身精准定位为AI技术的应用方与整合方。作为头部ISV，公司的核心价值在于将熟练掌握的开源工具体系与深厚的专业领域知识、工程化实施经验深度融合，不再仅仅是提供记录工具类软件，而是与客户共同定义业务目标，利用AI解决行业深层痛点，实现从“记录型软件”向“约束型软件”的跨越。
　　在B端AI落地的实战中，对数据的深刻理解与治理能力构成了中科软的核心护城河。依托以“蓝图数据结构”为纲的管理体系，公司能够高效提炼行业专识数据，为垂直领域模型提供精准“燃料”。在技术落地层面，公司以MaaS平台为智能中枢，贯通算力调度、模型训练与推理。在此基础上，针对多个细分场景开发的智能体，正驱动业务流程从简单的信息化记录向高阶的主动管理与运筹调度迈进。
　　（二）实际控制人背景优势
　　中国科学院软件研究所成立于1985年3月1日，是致力于计算机科学理论和软件高新技术的研究与发展的综合性基地型研究所，具备以多个国家重点实验室、国家工程研究中心为龙头的基础前沿研究、软件高技术研究和软件应用研究三大科研体系，建立了计算机科学等重点学科领域和相关学科方向的学科布局。公司是由中国科学院软件研究所实际控制的大型行业应用软件与综合解决方案提供商。报告期内，公司与中国科学院软件研究所在开源软件供应链、RISC-V基础软件等领域产业化应用等方面进一步开展合作。
　　（三）研发及技术创新优势
　　公司始终注重对先进、主流软件开发技术、软件设计思想的研究与积累，对标国内、国际市场，以国际视角，通过对全球软件技术发展趋势的追踪以及内部研发创新，不断提升产品及技术的先进性，巩固公司在保险、公共卫生等领域的领先地位，增强在非保险金融、政务、医疗、教科文等领域的竞争力。
　　公司注重与行业一线技术人员的持续交流，由公司为软件技术人员提供思想与技术交流的平台“软件技术大会”已连续举办二十三届，每年主办软件技术大会，也是公司将自主研发与合作研发相结合的一项重要工作，随着基础软件技术与上层各领域应用之间的结合越来越紧密，中科软通过不断跟踪新技术发展动态，了解客户数字化转型中的痛点，既丰富了公司研发工作的技术积累，也为未来的技术研发工作指明了方向。
　　（四）核心客户资源优质
　　公司专注于为各行业客户提供信息化建设服务，主要客户包括金融保险、政府、教科文、医疗卫生等行业中的大中型企事业单位，主要客户所处行业产业规模大、信息化需求高、IT投资能力较强。经过多年发展，公司积累了包括中国人民保险集团、泰康保险集团、中国人寿保险集团、中国太平洋保险集团、中银保险、国家开发银行、新华人寿保险、建信人寿保险、国华人寿保险、民生人寿保险、阳光人寿保险等几百家金融机构，以及中宣部、中纪委、政法委、公安部、外交部、网信办、中疾控、卫健委、交通部、教育部等中央、国家部委及其下属单位客户。
　　（五）组织管理优势
　　公司实行事业群-子事业群-事业部的分层架构，采用阿米巴管理模式。在管理方面，公司注重通过各项规章制度规范事业部的日常运作；在考核方面，公司不断建立并完善以“集约化”为原则的考核体系，建立对基层事业部日常运行监督机制，以事业部作为基本考核单元，以“实现了现金流的净利润”为核心考核指标，明确以发展速度决定晋升及激励的人事调整规则，促进各事业部持续、稳定、快速发展；在协同方面，公司通过内部PMO、类NGO等组织实践机制，强化各部门之间的协同作战；在组织发展方面，公司正在从依靠业绩达标的事业部的“孵化”及“裂变”，向不断提高事业群及事业部发展质量和竞争能力的方向转变，使事业部的孵化裂变或吸收合并机制充分与指标完成情况挂钩，从而充分发挥公司在组织管理方面的优势，既保证公司发展的长期稳定，又能保持公司组织内部的活力，充分调动员工积极性，提高组织生产效率。随着公司内部管理制度的不断完善，在当前的较为复杂的宏观环境和下游客户处于转型阶段的背景下，公司可在保持经营稳定性的基础上，更好地进行新模式、新方向的延伸和推进，进一步提升公司的发展动能。
　　（六）质量管理及资质优势
　　公司及下属子公司取得了软件和信息技术服务行业较为全面、较高等级的业务资质。公司通过ISO9001（质量管理体系）、ISO14001（环境管理体系）、ISO45001（职业健康安全管理体系）、ISO22301（业务连续性管理体系）、ISO/IEC20000-1（信息技术服务管理体系）、ISO/IEC27001（信息安全管理体系）、ISO28000（绿色供应链安全管理体系）、GB/T39604（企业社会责任管理体系）、GB/T29490（企业知识产权管理体系）、BS10012（个人信息管理体系）、ISO10002（客户投诉管理体系）、ISO37301（合规管理体系）等认证；通过TMMi（测试成熟度模型集成）五级认证；持续保持CMMI5级（最高级）认证。获得信息系统建设和服务能力杰出级（CS5）、SDCA软件服务商交付能力（一级）、CCID信息系统服务交付能力（一级）、DCMM数据管理能力成熟度稳健级（3级）；ITSS信息技术服务标准符合性运行维护一级、ITSS云计算服务能力私有云IaaS二级和SaaS三级、信息安全服务资质安全工程类一级、CCRC信息系统安全集成服务二级、电子与智能化工程专业承包一级、建筑智能化系统设计专项甲级资质、安防工程企业设计施工维护能力一级等重要资质。
　　五、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　在人工智能技术的深度渗透下，行业应用软件正经历着一场前所未有的架构升维，从传统的“记录事实”模式向具备“主动约束”及“认知计算”能力的方向演进。
　　1、行业应用软件的升维：从“记录事实”迈向“智能决策”的跨越式演进
　　随着人工智能技术的深度渗透，行业应用软件的架构范式正经历深刻重构，确立了由环境层、组件层与组装层构成的全新三层参考模型。在此模型中，虽然AI计算在环境层和组件层均引发了底层技术的革新，但对于ISV而言，真正的战略高地与价值中枢在于“组装层”——这是AI应用的主要“集成”层，是连接底层技术与上层业务的枢纽，更是ISV建立行业壁垒的核心阵地。
　　在组装层内部，应用软件结构将发生明确的分化与重组，形成信息子系统（记录事实层）、模型子系统（认知模型层）与行动子系统（约束层）的三系协同格局。信息子系统作为稳态基石，专注于结构化数据的高效管理，其核心诉求是客观陈述的可观测、可验证与可计算。模型子系统侧重于认知模型的管理，反映了认知模型的可视化，让业务人员能够直观地看到业务逻辑，从而帮助业务领导在业务研发决策中，更简便、快速地实现“概念验证”。行动子系统（约束层）作为AI智能体在B端的具体实现形态，是ISV的核心优势领域。它超越了被动的数据记录，利用以"控制论"为基础的AI语义计算技术，完成感知、决策、执行和反馈的闭环。
　　传统行业应用软件向广义行业应用软件的升级扩展，是从传统的以事实记录层为主的系统，向认知模型子系统和行动子系统进行延伸的过程。这三大子系统并非静态存在，而是形成了持续的循环迭代：行动子系统在业务一线运行，可将经过验证后的业务逻辑和规律等成果更新至认知模型层；随着行动子系统的规模化运行，业务量与模式的丰富会触发记录事实层定期进行架构优化与性能扩张。这一循环迭代过程持续驱动三层协同重构，确保AI无缝融入企业的业务运营之中，在客户营销端、办公运营端、业务风控端等多个业务场景中形成真正可落地的、具备实际效果和价值的应用，而头部ISV正是推动上述三个子系统实现复杂协同和持续进化，从而帮助企业实现可落地AI应用的主力。
　　2、交互与营销的深层演进：基于语义互操作与认知驱动的价值重构
　　在人工智能技术的驱动下，企业的营销与客服等交互场景正经历着从“信息展示”向“智能引导”的本质跨越。这一变革的核心在于构建核心业务系统群与文案组件之间的动态互动机制，通过增加AI文案处理能力及互操作标准接口，实现搜索、摘要、对比和生成等语义计算功能与业务逻辑的深度耦合。在这种架构下，传统的记录事实层软件（核心业务系统）不再孤立运行，而是通过标准化的互操作接口与文案组件实时联动，利用非结构化文案处理的优势牵引结构化数据管理，从而提高模型精准度。
　　为了在营销及客服等交互场景中提升内容质量，企业需要依托“认知模型管理系统/本体”建立深层的业务逻辑约束。认知模型子系统/本体不仅是业务逻辑的可视化“脚手架”，更是文案生成的对齐标准与质量把控中枢。在实际应用中，跨组件或子系统之间的操作可利用预建的“本体”或N元组知识图谱进行辅助。当文案组件与认知模型互动时，本体可作为“完备事实数据集”，实现“业务行为”内容与语义表达的动态关联，从而提升检索增强生成（RAG）与本体增强生成（OAG）的交互效率与精准度。这种模式能够赋予AI智能体更强的感知与决策能力，使其在与客户互动时，不仅能提供准确的解答，还能基于完整的逻辑长链，及时提醒客户补充在问答过程中遗忘的关键项，确保交互内容的完备性与专业深度。
　　针对外部营销场景，在GEO（生成式引擎优化）环境下，内容竞争的本质已演变为专业逻辑与方法论的比拼。企业的目标是通过提升信息的可见性、可引用性与权威性，在大模型搜索及决策辅助中获得优先推荐，最终达成市场影响力的提升。因此企业实现GEO目标的关键，在于通过“语义标记型文案管理系统”对内容进行深层加工。该系统并非简单的排版工具，而是能将文案中的逻辑要点、事实证据与权威背书等要素，利用Markdown等技术进行语义化标记的智能引擎。经过此类系统处理并由“认知模型子系统/本体”进行逻辑对齐后的文案，能够严格符合EEAT标准（经验、专业、权威和可信度），从而具备极高的专业底蕴。这种具备高“知识密度”的语义化内容，将极大提升企业文案被外部大模型精准理解与引用的几率。在大模型搜索及决策辅助的环境下，这些权威且易于识别的内容更容易获得优先推荐，从而重构企业在AI时代的品牌权威性。
　　随着文案变革成为行业应用软件的新发力点，头部ISV为企业的技术赋能价值正迎来从“后台记录”走向“前台价值创造”的广阔前景。对于具备处理非结构化文案数据优势，可提供高质量数据集，且能够凭借深厚的行业know-how构建“本体”和“N元组知识图谱”的头部ISV而言，这不仅意味着业务需求的增加，更意味着ISV将深度参与到客户的渠道变革与品牌重塑之中，其角色将从单纯的软件开发商转型为与客户的业务价值深度挂钩的合作伙伴。
　　3、业务价值深耕：以AI4S范式加速金融与医疗行业的业务创新
　　当AI时代行业应用软件开始承载复杂的“认知”与“行动”时，软件开发已不再是单纯的工程构建，而是将行业问题的解决抽象为一种“业务科研”行为。在此背景下，AI4S（AIforScience）作为一种全新的科学研究范式应运而生。它不仅适用于物理、化学等基础研究，在金融、医疗等工程化研究领域同样表现出极强的生命力。
　　作为AI4S科学研究范式的工程化载体，行动子系统的核心逻辑深度契合了AI4S的科学研究体系，遵循“理论/概念->数学公式->数据驱动->软件支撑”的“概念验证”闭环。这种模式能将复杂的业务逻辑快速转化为可落地的技术方案，直接用“现实价值”检验研发思路，从而在软件的持续迭代升级中，实现多项运营优化与价值增值效果，例如在金融与医疗领域中实现精算交互能力的提升、产品设计的优化、新产品上线周期的缩短，以及核保与诊疗流程在全程可追溯等。
　　在此过程中，公司作为行业ISV，处于B端纵向集成的关键环节，核心价值在于实现“技术迁移”：一方面为模型基座补充行业专识知识，另一方面运用开源工具体系进行纵向集成，将AI4S平台层的算力、问答基座等迁移进行业应用层，并以约束层软件的形式呈现AI4S科研路径的工程化成果，在业务一线转化为智能化的生产力工具。在此种体系支撑下，人工智能技术将不再是一项孤立能力，而是将无缝融入企业的业务运营之中。
　　4、软件工程体系的升级：从“代码编写”向“驾驭与验证”的演进
　　随着行业应用软件从“记录事实层”向“约束层”的快速扩张与演进，驾驭工程（HarnessEngineering）作为围绕AIAgent构建的约束、反馈和控制体系应运而生，旨在应对软件工程进入“编程变快、确认变慢、工程总在”阶段后的新挑战。由于AI辅助生成的效率极高，软件开发的重心已不再是单纯的代码编写，而是转向了对软件的构造、引导、验证和责任承担，通过“循环迭代”的闭环方法论来保证高效收敛并节约成本。
　　在这种演进背景下，工程师群体的核心职能正经历深刻转型。正如杰文斯悖论所揭示的，开发效率的提高反而激发了更大的软件总需求，使得工程师正从传统的“数据结构设计和代码编写者”，逐步转向“数据结构集设计及环境保障工程师”。这一转变要求从业者必须具备更强的工程化能力，能够从“数据结构集”的高度理解复杂系统，并在AI快速生成的环境中，通过对业务问题的分解、引导与验收，确保核心业务系统在不确定性中的快速恢复与稳定运行。
　　驾驭工程的核心原则在于建立以人类监督为锚点、人机协同分级决策的工程化管控体系。由于AI软件的自主决策会带来更多的不确定性，必须通过环境约束的方法来建立运行围栏，从而确保系统在运行过程中的可控性、可靠性、可观测性和安全性。对于头部ISV而言，完善此类AI软件开发和运维的辅助规范，将是其在未来竞争中构建核心技术堡垒的关键路径。头部ISV凭借深厚的业务沉淀与技术积累，在这一领域展现出显著的先发优势与壁垒。具体而言，这种优势体现在其在行业长期深耕所积淀的领域知识优势，将海量业务文档经结构化治理与语义化重组，转化为Markdown等格式的标准化知识资产，并据此构建高质量领域数据集，为小模型微调及领域适配提供精准、可复用的训练语料；并可将复杂逻辑转化为可视化的认知模型，平复业务与技术间的鸿沟，在“长交付”模式下通过对复杂问题的“分解、引导、验收和担责”，将AI的不确定性转化为可控的工程价值。
　　(二)公司发展战略
　　1、AI发展战略：以成为“领先的广义行业应用软件和服务供应商”为远景目标，深化“咨询+产品+实施”三位一体能力，致力于成为客户在面对复杂AI应用需求时的首选合作伙伴
　　公司将AI视为未来发展的核心战略方向，以成为“领先的广义行业应用软件和服务供应商”为远景目标。随着行业应用软件从以事实记录层为主的系统向认知模型及行动子系统延伸，传统行业应用软件正向广义行业应用软件实现升级扩展。在此趋势下，公司定位为AI技术的应用方和整合方，通过发挥行业ISV的领域知识优势，推动应用软件从传统的“被动记录”向“主动约束”转型，将AI能力深度植入业务流，为客户提供具备行业深度与认知能力的智能支持，全力拓展垂域AIGC应用趋势下的增量业务。
　　为实现这一战略，公司将重点发展高附加值和高技术含量业务，构建“咨询+产品+实施”三位一体的综合性服务能力，以在企业IT需求与ISV自身竞争力之间保持最佳平衡点。在咨询层面，公司将与客户共同进行技术创新和行业趋势的相关研发，利用深厚的领域知识为客户提供全方位的AI应用场景挖掘和解决方案落地服务，通过持续的专业服务与客户形成深度合作；在产品层面，公司将基于研发成果和领域知识，打磨各类可复用的组件、模块与原型产品，并将其持续沉淀到MaaS平台上。这些半产品化的成果和积累的领域参考模型、语料库，将作为可直接调用的能力，支撑公司高效地满足客户的基本功能需求；在实施层面，公司将持续沉淀用于垂域模型训练的行业专识数据集，为客户提供有效的数据标注预处理、模型选型与测试等工程化集成服务，同时，公司将负责广义行业应用软件系统群的快速开发、集成以及后续的持续迭代与运维升级，确保AI场景的平稳落地。
　　通过构建上述综合化能力，中科软将进一步提升技术服务的附加值，拓展在客户侧的价值链长度，提高客户粘性并提升价值量，力争成为客户在面对复杂AI应用需求时的首选合作伙伴。
　　2、国际化战略。持续加大新客户的开拓和现有客户增量需求的挖掘
　　公司对标国际市场和竞争者，为保险行业客户提供各类信息化产品及服务。在多年的市场竞争中公司已积累了丰富的产品线及解决方案。公司产品及服务在信息系统功能多样性、业务容量能力、快速服务响应能力及灵活性等方面已具备国际竞争优势。目前公司已在众多国内合资、外资保险机构以及部分境外保险机构中实现了对国际保险IT公司产品及方案的替代。在销售端，公司一方面在已有标杆项目的地区进一步加强商务拓展，提升公司大陆以外地区知名度及影响力；另一方面与合作伙伴一道，加强金融出海的战略合作，不断进入新的地区。在管理端，不断加强国际化人才的培养，在国际化项目实施过程中积累经验，鼓励业务团队加深对大陆以外经济环境、法律环境、文化环境的认知。
　　未来，公司将继续把国际化战略作为长期发展战略，力争实现包括保险IT、银行IT等在内的国际化业务的快速增长。公司将在存量稳定业务的基础上，加大对大陆以外现有客户新需求以及新客户、新地区、新领域的开拓和挖掘，争取实现更多的业务落地。
　　3、“保险+”战略。持续加大相关产品与技术服务以及商业合作模式的推进
　　公司的“保险+”业务致力于通过数据与技术服务，帮助保险公司打破行业壁垒，嵌入到场景化业务环节，拓展保险业务边界，实现保险产品与服务的创新，从而提升竞争力。生成式人工智能具备强大的数据分析与处理能力，能够对海量、多源的数据进行整合与挖掘。例如，在医疗健康领域，保险公司可以与医疗机构、药企等合作，利用医疗数据，结合生成式人工智能的分析能力，精准评估健康风险，开发出更符合市场需求的、更具创新性的健康险产品，如基于生活方式的健康险、针对特定场景的短期险等，还可以与相关机构深度合作提供健康管理服务，打造一站式的保险服务生态；在汽车领域，与车企、交通部门等共享数据，依据驾驶行为数据和车辆信息，为车险定价与服务优化提供有力支持，实现保险业务的多元化拓展。
　　公司充分利用在保险及各行业积累的领域知识及工程化能力，打造适配“保险+”战略的产品生态、服务生态、业务生态，抓住"人工智能+数据"双轮驱动发展的历史机遇，与各类生态合作伙伴一道推动各行业“保险+”模式的落地。
　　未来，公司将结合地域性金融创新政策，关注“保险+”的地域性业务机会，针对更多场景进行尝试与开拓。通过技术、数据与业务的有效结合，将保险业务嵌入到各行各业，保险公司可通过深入场景，实现产品与服务创新，带动业务增长以及精细化管理与控制，实现高质量发展。
　　(三)经营计划
　　2026年公司将不断丰富有中科软特色的企业文化，包括在营销模式、人才管理、财务核算、信用评价、风险管理和企业价值观等方面。公司2026年经营计划如下：
　　1、贯彻落实“十五五”规划，贯彻中国科学院“四个面向”方针，坚持“四个率先”引导，遵循软件所“以国家战略需求为导向，以抢占软件科技制高点为核心任务”的发展要求，紧抓人工智能驱动软件范式变革机遇和指令集生态“换道”机遇，配合软件所关键性、原创性、引领性重大科技成果的转化工作。在行业应用软件和集成技术上，加大对AI应用逻辑的探索，创建新的参考模型和知识库体系，成为大型行业客户信赖的服务伙伴，并推动公司的行业应用软件和集成服务逐步进入国际市场。强调自身价值的积累（核心软件）和“飞轮”式扩展，努力提升产品和高技术含量业务（专业服务）以及“保险+”和国际化业务的收入。
　　2、把握各行业数字化转型下的业务机会，丰富完善中科软“保险+”战略体系，借助行业的纵横关系，由内而外地辐射核心行业外围。加大对人工智能、区块链、开源云计算、小模型、隐私计算、可信开源软件仓库、RISC-V、AIOS、AI4S等新技术、新领域的追踪和应用，发挥公司在新技术运用上的知识积累，借助已有优势行业，逐步进入新的细分市场，加强和完善端到端的核心业务系统，以成为领先的跨行业头部ISV为发展目标；坚持“国际化”战略，不断提升公司在国际金融科技市场的影响力。
　　3、充分发挥软件技术优势，为客户提供更高质量的产品和服务，提高主营业务和核心技术转化成利润的能力，回报全体股东对企业的期望和支持。
　　4、建立一支有层次、有规模的行业软件开发和推广的队伍，同时扩充软件产品研发、销售、软硬件产品代理和分销、系统集成、后勤管理的人才队伍，并探索一套一体化的企业管理方法，为客户提供领先的核心管理运营平台和完善的个性化服务。
　　5、立足既有研发积淀，继续深化技术创新能力，抓住AI技术给软件开发带来的变革机遇，重点推进人工智能相关技术在软件开发领域的应用，加强半结构化数据集和知识图谱的建立和完善，拓展广义行业应用软件的技术体系，同时继续完善公司各行业领域参考模型，关注流行开源/闭源软件在客户端技术转移和二次开发的业务机会；充分理解借小模型技术完善低代码平台相关知识，领会“低代码”与复杂核心系统群关系的策略；理解人类的思维“双系统”模式，开拓约束层软件的“业务研发”方法论。
　　6、充分利用上市公司优势，做好资本运用与资源整合，扩大公司规模，以公司持续稳健的发展及不断提升的内含价值回报投资者、回报社会。
　　7、不断改善公司的工作环境，提高员工待遇和个人成就感，引导员工树立主动学习的观念，持续探索多层次的员工激励机制，创造积极向上的企业文化，保证有业绩、有能力的骨干不断晋升。
　　(四)可能面对的风险
　　1、下游行业周期性对IT投入的波动性影响
　　随着我国经济发展模式向高质量发展过程不断迈进，公司下游主要行业客户也在经历深度的行业变革，在改革发展的不同阶段，部分客户IT投入产生一定周期性，其短期IT投入会存在波动性。公司经营可能因此面临一定的阶段性压力。
　　2、行业竞争风险
　　我国软件与信息技术服务业开放程度较高，市场需求持续增长，国内外同行业企业的竞争愈发激烈。随着人工智能、虚拟现实、云计算等新一代信息技术的不断发展，用户对软件与信息技术服务的需求不断增长，新技术、新产品不断推陈出新，存在潜在竞争者参与行业竞争的可能性，可能面临新进入竞争者的冲击。
　　3、人才资源风险
　　行业应用软件对人才的综合能力要求较高，一方面要求技术人员能够掌握大量先进技术，并熟练运用技术工具实现系统的搭建与运行；另一方面，技术人员还需要对所服务行业的业务流程、组织结构、管理模式等有清晰的了解和认识，能准确理解和把握客户需求，从而有针对性地进行产品设计、开发与实施。目前，能够兼具技术能力与行业经验的复合型人才依然紧缺。随着国内互联网企业的发展及国外软件企业进入我国，国内软件行业高端人才的竞争更加激烈。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　公司所处行业为软件和信息技术服务业。报告期内，公司下游主要行业持续推进数智化转型的进程。生成式AI、大数据、云计算等新一代信息技术加速突破，叠加政策红利与资本，持续激发众多行业客户对数智化的转型改造需求，AI技术逐渐从通用转向垂直领域。未来各行业有望进一步推进技术重构与应用进程，软件开发和技术服务领域将迎来新的需求和发展机遇。　　公司继续坚持以行业应用软件开发为核心，为客户提供涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等多个层次的大型行业应用解决方案。公司主要产品及服务包括软件产品销售、软件开发及服务、系统集成及其服务，主要通过产品化软件销售、定制化项目... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　公司所处行业为软件和信息技术服务业。报告期内，公司下游主要行业持续推进数智化转型的进程。生成式AI、大数据、云计算等新一代信息技术加速突破，叠加政策红利与资本，持续激发众多行业客户对数智化的转型改造需求，AI技术逐渐从通用转向垂直领域。未来各行业有望进一步推进技术重构与应用进程，软件开发和技术服务领域将迎来新的需求和发展机遇。
　　公司继续坚持以行业应用软件开发为核心，为客户提供涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等多个层次的大型行业应用解决方案。公司主要产品及服务包括软件产品销售、软件开发及服务、系统集成及其服务，主要通过产品化软件销售、定制化项目开发以及云服务三种模式向客户提供产品或服务。报告期内，公司继续坚持行业核心业务系统发展战略，在保险、非保险金融、政务、医疗卫生等领域扩大影响力，不断积累优质客户，增强客户粘性和客户活跃度；并通过“保险+”战略和国际化战略开拓新业务、发掘新机遇。
　　报告期内，公司客户涉及保险、非保险金融、政务、医疗卫生、教科文及其他等多个行业，具备丰富的领域知识和应用开发经验。公司在国内保险行业的IFRS17及相关系统改造、核心系统改造，政务行业的纪检监察，医疗卫生行业的传染病监测预警等领域的重大项目开拓方面进一步取得成效。同时在技术不断突破与国家战略级政策红利的共同驱动下，公司的下游行业客户更加积极地参与到了AIGC的浪潮中。在此时代机遇下，公司持续推进围绕AIGC相关技术的研发，并积极展开AI在保险、医疗卫生、政务等重点行业的应用。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　（一）总体经营情况
　　2025年上半年，我国经济总体平稳运行，但部分行业仍处于战略调整期，公司部分客户的IT需求仍有待进一步释放。公司一方面加强自身成本费用管控，进一步加强精细化管理，努力提高人效；另一方面紧抓下游多个行业的业务机会，推进订单签订和项目落地进度。同时，公司积极推进AI在保险、医疗卫生、政务等多个行业的应用落地，在各行业的数智化转型进程中，充分发挥公司在领域知识沉淀与工程化落地方面的双重优势，寻找更多的增量业务机遇。
　　报告期内，公司实现营业收入28.53亿元，同比上升1.21%。受部分行业领域收入下滑、整体毛利率下降等因素影响，报告期内公司实现营业利润1.02亿元，同比下降47.25%；实现归母净利润1.07亿元，同比下降43.36%。从现金流看，报告期内由于系统集成类项目推进较快，公司购买商品、接受劳务支付的现金19.40亿元，同比上升48.21%；经营活动产生的现金流量净额为-13.35亿元，同比减少4.48亿元。
　　分业务类型看，报告期内公司软件类业务收入（包含软件产品收入和软件开发及服务收入）实现20.86亿元，同比下降3.92%；系统集成业务收入7.60亿元，同比上升18.66%。公司软件类业务收入占主营业务收入比重为73.31%；系统集成类业务收入占主营业务收入比重为26.69%，与去年同期相比增加3.92个百分点。此外，由于公司下游主要客户仍处于高质量转型调整期，部分项目验收进展放缓、客户IT预算依然处于调整中，导致项目毛利率下降。报告期内公司软件类业务毛利率为31.67%，与上年同期相比减少2.64个百分点。受系统集成业务收入占比增加和软件类业务毛利率同比下滑影响，报告期内公司主营业务毛利率为24.99%，与上年同期相比减少4.11个百分点。
　　分行业领域看：
　　1、在保险行业，报告期内公司实现营业收入12.90亿元，同比下降6.38%。报告期内保险业竞争格局加速分化，行业处于深度调整期，IT投入延续了阶段性承压的情况。公司通过提高产品与服务质量，继续加大高技术服务和业务的推进。报告期内公司在IFRS17及相关系统改造、核心系统改造、监管数据标准化(EAST)升级改造、再保系统对接等领域签单与确收情况较好。未来，随着IFRS17的全面普及应用，保险公司的管理颗粒度将进一步细化，需建立跨系统的全链路协同机制。公司已与多家保险机构签订IFRS17平台及配套的核心系统、精算系统、各类渠道管理系统、理赔保全系统、费用分摊系统、准备金系统等多项改造项目。未来公司将通过“咨询+产品+实施”的综合解决方案全方位赋能保险机构，帮助保险公司在“后I17”时代实现涵盖业务运营和战略管理的全方位升级与转型。
　　2、在非保险金融行业，受项目验收周期性影响，报告期内公司实现营业收入2.71亿元，同比下降22.53%。公司在本报告期内继续推进证券与银行IT技术服务、银行基础设施采购等领域的项目开拓。
　　3、在政务行业，报告期内公司实现营业收入4.98亿元，同比上升22.00%。报告期内公司在多个细分领域的项目收入确认较好，例如纪检监察领域的纪检监察综合业务平台、数字执纪执法平台、检举举报平台等；外事管理领域的因公出国（境）审批系统、领事认证系统、电子护照系统等；农村综合性改革试点试验、智慧城市新型基础设施建设、智慧园区建设、海关智慧监管等项目。
　　4、在医疗卫生行业，受项目验收周期性影响，报告期内公司实现营业收入1.41亿元，同比下降24.49%。报告期内公司在传染病监测预警与应急指挥信息平台、传染病智能监测预警前置软件系统、智慧医院信息化能力提升建设等项目的签单和确收情况较好。
　　5、在教科文及其他行业，报告期内公司实现营业收入6.45亿元，同比上升32.17%。随着各行各业数智化转型的不断深入，对数智化解决方案的需求日益增加，公司在工业信息化、教科文、交通运输、能源电力、通信等多个行业领域的业务规模随之增长。
　　报告期内公司大陆以外地区实现营业收入0.62亿元，同比下降12.28%。公司将继续坚持国际化战略，积极稳妥地推进海外已有项目执行、老客户新订单签订、新重点客户开拓及订单签订等工作。
　　（二）技术研发与应用进展
　　1、研发投入情况
　　2025年1-6月，公司基于成本/效益分析，合理开展研发投入，研发支出4.15亿元，占当期营业收入的14.54%，研发投入同比下降7.63%。
　　报告期内，公司进一步加大围绕AIGC的一系列技术研发与能力积累，重点聚焦以AI为引擎的智能化升级，赋能业务的全流程。例如，基于大模型的智能健康险理赔系统和基于语义理解的团险特约理算助手，旨在自动化并革新理赔核算等核心业务；基于大模型的代理人智能展业助手项目和智能化数字人寿险建议书系统，则致力于赋能前端营销与客户服务；而AIGC垂直领域行业知识平台和基于大模型的会议内容萃取系统等项目，则聚焦于构建企业级的知识大脑，提升内部运营和决策效率。这表明，公司围绕AI的研发内容已不仅仅是零散的“点状”应用，而是贯穿前中后台的系统性驱动力。未来，AI不仅是提效工具，更是驱动业务模式变革、构筑核心竞争力的战略武器。
　　分行业领域看，在保险领域，报告期内公司的研发项目涉及精算与产品管理、营销与销售支持、理赔管理、运营管理与决策支持、IT运维与开发、监管合规等多个场景；在医疗健康与公共卫生领域，涉及医疗辅助诊断等场景；在政务领域，涉及执法办案等场景。
　　除人工智能应用外，公司结合软件技术发展趋势、行业客户需求方向以及公司业务发展战略，在行业参考模型平台、“保险+”生态平台、数据治理与分析应用等方向上也进一步加大了研发创新与技术积累。
　　2、技术实践交流
　　2025年7月，中科软以“AI应用中的重点开源软件工具和平台建立及组织协同实施研发”为主题，成功举办为期两天的技术实践交流会。活动旨在推动AI技术在垂直领域的落地应用，聚焦低成本、高精度、强安全特性，展示中科软在垂直领域小模型研发、开源工具应用及工程化落地方面的最新成果。本次比赛汇聚了来自科研机构、行业客户及合作伙伴的专家。不同领域的专家与公司各技术团队就如何推进AI技术在更多垂直领域的深入应用进行了热烈讨论，并对中科软的技术成果提出了宝贵的指导意见。
　　在比赛过程中，中科软展示了其在MaaS（Model as a Service）平台上的研发积累，包括底层资源适配、垂直模型微调推理部署以及智能助手开发等能力。今年，中科软更加聚焦于垂直业务领域，打造精确专业的业务知识库，并继续优化和拓展大模型应用边界。
　　本次交流活动的成功举办，不仅促进了中科软不同团队间在AI应用领域的技术成果交流，还加强了与客户、合作伙伴和研究机构的沟通。未来，中科软将充分发挥领域知识与工程化实施经验等优势，持续深化垂直领域小模型应用，联合上下游伙伴，共同服务客户，支持远端大模型与本地私有化小模型对接，融入多模态知识库管理，结合提示词工程、数据集建设等能力，推动AI与核心业务系统群等已有应用软件的融合，扩展为广义行业应用软件系统群，帮助行业客户在保障信息安全的前提下，实现更高效、精准的AI落地能力。
　　3、技术应用进展
　　报告期内，中科软在各行业打造精确专业的业务知识库，实现更丰富的场景应用，并积极探索新的业务模式。公司在保险、政务、医疗卫生、教科文等主要行业已推广或试点了多个场景的AI应用，以下为其中部分产品和场景列举：
　　（1）保险领域
　　-保险MaaS平台：作为保险AI应用开发基础平台，实现数据、模型、知识库管理。-保险产品知识库体系：涵盖参数定义、标签、文档、序列、文本、图谱和向量等多类知识形态的完整体系，知识库包含产品条款、监管制度、数据报送规范等内容。
　　-保险智能营销平台：一方面可面向营销管理部门，提供营销分析会议内容纪要的智能化生成；另一方面可面向代理人营销辅助场景，提供客户需求分析、产品解读、评测、保障计划制定、健康问卷等营销环节的智能辅助。
　　-智能陪练：利用AIGC多模态能力，为保险代理人培训业务提供能力评估、课程准备、话术训练、模拟练习、效果评测等方面的智能化应用，极大提升传统代理人产品讲解练习的效率和准确性。
　　-营销话术质检：全面提升传统语音质检能力，将既有质检盲区通过大语言模型进行理解和分析。
　　-客服知识库：大模型检索结合知识库能力，升级客服和代理人问题解决效率，为客户提供更精准及高效的产品/服务/流程指引。
　　-智能运维：快速实现问题定位，进行针对性的问题答复和操作指引，自动完成问题改派，生成运维方案建议。
　　-理赔辅助：涵盖多模态理赔数据获取、理赔报告生成、理赔流程引导等功能。
　　-运营辅助：将AIGC能力嵌入保险公司进行协同办公、运营数据分析。
　　-私域运营报价机器人：依托大语言模型、RPA等技术，通过企微或内部通讯工具嵌入群聊，实现自然语言交互触发自动报价、出单、续保及风险提示，重塑服务流程。
　　（2）政务领域
　　-面向政务领域的中科软训练推理一体化平台(MaaS Studio)：提供大模型和专业精准模型的统一训练和推理能力，包括：数据处理、标注、模型训练、调优、发布等各环节的流水线自动化，降低了政务领域引入AI的研发管理成本，提升了高质量数据和模型治理水平。
　　-基于大模型的AI办公辅助智能体：涵盖法规问答、政策解读、信访要素提取、
　　文稿校对润色、ChatBI数据查询、会议纪要总结、党政风写作等场景，融合图片、PDF、音视频等全格式文件处理、敏感信息处理、智能法规等工具集，为用户提供全流程智能办公辅助支撑、多模态AI融合，同时深度适配垂直场景，满足用户多方需求。例如在纪检监察领域，通过构建纪检监察知识库，可赋能工作人员处理违纪分析、定性量纪、异常筛查、提取证据链、处分建议、行为分析等事项。
　　（3）医教科文及其他领域
　　-基于多模态AI的肺结核智能识别与风险预测：运用人工智能、大数据、自然语
　　言处理等技术，实现从电子病历和胸部图像等数据中自动提取、分析和挖掘传染病相关信息，完成实时风险评估和预警上报。目前传染病智能监测预警前置
　　软件之肺结核智能识别已在天津市多家医疗机构推广应用。下一步公司将开展更多法定传染病以及基于症候群、基于病原的传染病规律研究，推出更多样的传染病监测识别场景的AI应用产品。
　　-免疫智能客服小程序：针对疫苗接种场景的智能客服，可24小时在线、及时回复、提升服务质量、降低人工成本。
　　-智能AI咨询疗愈模型智能体：基于经过精心挑选的心理咨询语料训练的心理健
　　康大语言模型，小程序智能体可对居民提供心理咨询交谈、情绪梳理陪伴的服务。
　　-随时学APP：针对基层预防接种工作人员的智能培训学习场景。在预防接种服务
　　人员学习过程中，通过收集分析工作人员的学习数据，智能识别学习需求和能力水平，匹配岗位要求，智能推荐适合的学习路线和课程资源，根据接种人员的学习情况及时调整辅助学习方案，提高预防接种从业人员的学习效率和服务水平。
　　-宣传出版场景：利用AIGC的多模态数据分析能力和全面审核生成能力，可赋能新闻传播行业领域的客户实现出版监管、宣传内容生成、语义敏感识别、资产标签提取等功能。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　公司不仅在保险IT领域具有较强竞争力，同时还覆盖非保险金融、政务、医疗卫生、教科文等多个下游行业，积累了丰富的领域知识和工程化经验，并在多年的发展中积累了一批稳定、高质、大规模的行业客户资源。同时通过多年的经营，公司与众多云厂商、芯片厂商、中间件厂商、水平大模型和模型基座厂商建立了长期良好的合作关系，构建了完整的产业生态体系。报告期内，公司的核心竞争力主要体现在：丰富的保险领域知识积累和稳定的客户资源；实控人背景优势；研发及技术创新优势；组织管理优势；质量管理及资质优势等主要方面。
　　行业应用软件的内涵在AI的加持下发生了跃迁式发展——从传统流程自动化工具进化为融合领域知识、多模态数据处理与智能决策的知识型平台，在此背景下，中科软已提出将“行业应用软件”拓展为“广义行业应用软件”。报告期内，公司继续坚持以成为“领先的广义行业应用软件和服务供应商”为远景目标，发挥行业ISV的领域知识和工程化实施经验优势，拓展垂域AIGC应用趋势下的增量业务；继续坚持“保险+”战略、国际化战略，持续注重研发创新和技术积累，不断丰富在保险、非保险金融、医疗卫生、政务等领域的产品及服务矩阵，未来将持续扩大在重点行业应用领域的客户数量并增强客户粘性，为公司业务的发展开拓更为广阔的空间。

　　四、可能面对的风险
　　1、公司可能面对的风险
　　（1）下游行业周期性对IT投入的波动性影响
　　随着我国经济发展模式向高质量发展过程不断迈进，公司下游主要行业客户也在经历深度的行业变革，在改革发展的不同阶段，部分客户IT投入产生一定周期性，其短期IT投入会存在波动性。公司经营可能因此面临一定的阶段性压力。
　　（2）行业竞争风险
　　我国软件和信息技术服务业开放程度较高，市场需求持续增长，国内外同行业企业的竞争愈发激烈。随着人工智能、虚拟现实、云计算等新一代信息技术的不断发展，用户对软件与信息技术服务的需求不断增长，新技术、新产品不断推陈出新，存在潜在竞争者参与行业竞争的可能性，可能面临新进入竞争者的冲击。
　　（3）人才资源风险
　　行业应用软件对人才的综合能力要求较高，一方面要求技术人员能够掌握大量先进技术，并熟练运用技术工具实现系统的搭建与运行；另一方面，技术人员还需要对所服务行业的业务流程、组织结构、管理模式等有清晰的了解和认识，能准确理解和把握客户需求，从而有针对性地进行产品设计、开发与实施。目前，能够兼具技术能力与行业经验的复合型人才依然紧缺。
　　2、应对措施
　　公司将采取多种措施，应对可能出现的各种风险，具体包括：
　　（1）坚持公司各项发展战略及经营计划，专注公司核心竞争力的提升，坚持“客户至上、信誉第一”的经营理念，通过以客户为中心、以需求为导向，为客户创造价值，提供高效、便捷的服务，以建立互惠互利的、权利与义务平等的伙伴体系为重要策略，不断提升客户对公司的满意度和信任度，巩固和提升公司市场份额及竞争地位。
　　（2）借助上市公司平台，不断提高公司研发创新能力，加大研发投入，紧密跟踪国内外前沿技术走向，做好新技术在公司产品及业务端的迅速落地工作；通过资本运用与资源整合，加速扩大公司规模。
　　（3）把人才看作公司发展的根本，发现人才、培养人才、爱护和善用人才，充分尊重人才，追求开放透明的体制和公平的回报，通过优秀的企业文化加强内部团队建设力、凝聚力，增强企业的竞争力。
　　（4）建设“咨询+产品+实施”三位一体的服务体系，重点发展高附加值和高技术含量业务，提升公司的产品与服务的价值量。通过提供“咨询+产品+实施”的综合性服务，一方面通过有代表性的软件产品形成差异化，另一方面通过咨询业务对产品与技术服务形成带动与协同，并通过提供技术服务将符合客户实际需求的解决方案进行落地，从而拓展在客户侧的价值链长度，提高客户粘性并提升价值量。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析
　　（一）总体经营情况
　　1、2024年下游行业面临周期性压力，公司收入结构变化，整体毛利率下降，净利润出现较大下滑
　　2024年，公司主要下游行业客户受行业发展周期性影响，IT投入出现波动，部分行业客户基于“降本增效”压缩IT支出、压降IT厂商利润率，特别是部分保险行业客户的IT投入处于阶段性调整中，给公司营业收入及毛利率带来较大压力。报告期内，公司来自保险行业收入占比降低，非保险行业收入占比提升；软件业务收入占比降低，集成业务收入占比提升。公司整体毛利率下降，归母净利润同比下滑。
　　2024年，公司实现收入66.71亿元，同比增长2.59%。分行业看，报告... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　（一）总体经营情况
　　1、2024年下游行业面临周期性压力，公司收入结构变化，整体毛利率下降，净利润出现较大下滑
　　2024年，公司主要下游行业客户受行业发展周期性影响，IT投入出现波动，部分行业客户基于“降本增效”压缩IT支出、压降IT厂商利润率，特别是部分保险行业客户的IT投入处于阶段性调整中，给公司营业收入及毛利率带来较大压力。报告期内，公司来自保险行业收入占比降低，非保险行业收入占比提升；软件业务收入占比降低，集成业务收入占比提升。公司整体毛利率下降，归母净利润同比下滑。
　　2024年，公司实现收入66.71亿元，同比增长2.59%。分行业看，报告期内公司的保险IT收入为30.47亿元，同比下降15.31%。非保险行业客户IT收入占比提升，其中非保险金融IT、政务IT和医疗卫生IT行业具有较高增速，非保险金融IT收入6.85亿元，同比增长32.43%；政务IT收入12.86亿元，同比增长20.38%;医疗卫生IT收入4.08亿元，同比增长37.31%。分业务类型看，受以软件开发和技术服务类业务为主的保险行业收入下降影响，报告期内公司软件产品及定制软件开发等软件类业务收入为49.89亿元，同比下降5.14%，受客户IT预算调整导致项目毛利率下降等因素的影响，公司整体的软件类业务毛利率为29.53%，较去年同期下降6.10个百分点；系统集成类业务的验收进度加快，报告期内系统集成类业务收入16.67亿元，同比增长35.67%。
　　受系统集成类业务收入占比提升的收入结构变动影响，及软件类业务毛利率下滑的双重影响，报告期内公司主营业务毛利率为25.80%，较去年同期下降5.65个百分点。总体来看，受保险IT业务收入下滑、软件业务毛利率下降等因素影响，报告期内公司实现归属于上市公司股东的净利润3.55亿元，同比下降45.76%；扣除非经常性损益后归属于上市公司股东的净利润3.46亿元，同比下降46.34%。
　　2、公司积极开拓多个行业的业务机会，保持了营业收入的稳定并实现了现金流的较大改善
　　2024年，面对部分保险客户阶段性IT投入调整的现实情况，公司全体员工充分发挥主观能动性，积极开拓非保险行业的业务机会，抓住非保险金融、政务、医疗卫生、交通运输、能源电力、企业信息化等领域的数智化建设机遇，不断进入新的IT市场、积累新客户，加强项目推进工作，全年非保险IT业务实现收入36.09亿元，同比增长24.86%；同时在保险领域持续挖掘新的产品及服务模式。受益于公司广泛的行业布局、坚实的客户基础以及较为深厚的业务积累，公司的业务韧性较强。在全体员工的共同努力下，报告期内公司保持了整体收入的稳定。
　　2024年，公司进一步优化合同条款、加强现金流管理考核，在整体环境面临变化和挑战的情况下，通过注重现金流的经营策略，全年销售商品、提供劳务收到的现金82.28亿元，同比增长27.09%，实现经营性净现金流12.49亿元，同比增加538.70%。
　　3、公司基于MaaS平台展开了更多AIGC垂直应用实践
　　报告期内，公司继续将AIGC垂直应用作为重点研发方向，基于MaaS（ModeasaService）平台进行更多AIGC垂直应用实践，包括举办内部技术交流、基于MaaS平台推出AIGC在垂直领域的新应用、与生态伙伴合作进行联合方案的研发等活动与成果。
　　报告期内，公司在内部各领域研发团队间，针对AIGC开展了两次广泛技术交流活动，通过相关领域专家、客户的指导交流，推动公司AIGC研发成果的应用落地。2024年7月，公司举办了主题为“开源软件/产品基座下的垂直AIGC平台（MaaS）及组织协同实施”的技术实践交流会。为了进一步实现AIGC技术在垂直领域的深度应用，公司邀请各行业客户的技术专家以及科研机构的专家参与方案评审，共同探讨AIGC系统方案在行业应用软件领域的前沿实践与应用。公司各事业群在各领域垂直AIGC平台研发应用的场景涵盖保险领域客服、营销、理赔、核保、培训，以及非保险领域数据审计、公共卫生、院前急救、纪检监察、交通运输等，目前部分解决方案已在客户端落地。同时2024年中科软在模型微调、精准RAG知识库、可视化LLM编排、监控分析等领域的技术具有进一步突破，使得大模型做到知识提取更加准确、意图识别更清晰、检索结果更加精确。在本次技术交流活动中，寿险-保险AI应用开发平台、财险-垂直AIGC平台（MaaS)两项方案获评技术交流活动优秀方案。2024年11月29日及12月2日，公司成功举办了主题为“行业应用软件的AI运维系统方案”的研发实践技术交流会。随着行业数字化转型的深入、人工智能的快速发展，客户应用软件系统群日益庞杂，传统运维框架正在逐渐被颠覆，运维难度指数级增长。针对客户在运维场景的痛点和难点，为提升运维的智能化水平，加快AI运维系统的开发和解决方案的应用落地推广，公司邀请了行业客户及生态伙伴的技术专家，以及高校和科研机构的专家参与方案评审，共同探讨AI运维系统在行业应用软件领域的实践和应用。中科软各事业群在各领域行业应用软件的AI运维系统研发实践中，积累了丰富的经验及解决方案，部分智能化运维方案已在客户端开始落地和试点工作，在本次技术交流活动中相关团队就已有的AI运维系统和具体解决方案进行了成果展示，其中财险团队-财险数智化运维平台、寿险团队-知行AIOps平台获评了技术交流活动的优秀方案。
　　公司基于MaaS平台推出了“中科文澜”大模型及算法，结合公司在行业知识图谱及语义理解领域的深厚积累，相关成果可提升AI在垂直领域的专业化水平与落地效率。2024年8月，“中科软语音文字转换生成算法”和“中科软文生文算法”通过境内深度合成服务算法国家备案，2025年初“中科文澜”大模型顺利通过生成式人工智能服务登记备案。“中科文澜”大模型及相关算法成功通过国家备案，标志着该项技术已通过国家审核和认证程序，在安全性、合规性及技术应用方面均达到国家标准，相关AI产品适用于政府、金融、医疗等多个行业，可满足相关客户的智能问答和语音转写等功能需求。
　　2025年一季度，中科软分别与华为、神州鲲泰等厂家合作，先后推出针对医疗卫生、保险等垂直领域的AIGC应用联合方案。2025年3月，在华为中国合作伙伴大会2025期间，公司与华为共同发布保险行业AIGC应用联合方案，通过构建保险行业多模态知识库体系，将AIGC融入保险营销、渠道培训、产品管理及业务运营等多方面，为保险行业数智化创新发展提供高效解决方案。中科软携手神州鲲泰打造了基于DeepSeek的“中科文澜MaaS”平台与传染病智能监测预警软件，基于“KunTai算力”，中科软传染病智能监测预警前置软件可充分运用人工智能、大数据、自然语言处理等前沿技术，实现从电子病历等数据中自动提取、分析和挖掘传染病相关信息，完成实时风险评估和预警上报。
　　2025年，公司将充分总结过去的经验、教训，通过加强管理、增加业务投入、加大与生态伙伴的合作，推出更多基于新技术的创新性应用方案，在保证存量客户粘性的同时，努力开拓新领域，力争实现经营业绩的恢复性上涨，实现高质量发展。
　　（二）具体经营情况
　　1、各行业业务开展情况
　　保险行业
　　公司在国内保险行业IT解决方案市场份额和IT服务商相关竞争力评估中连续多年均排名第一（数据来源：IDC/CCID），具备丰富的领域知识和开发应用经验。公司具有“核心业务管理”、“销售渠道与客户服务”、“财务管理和风险管理”、“审计及监管报送”、“数据管理与应用支持”等保险IT解决方案产品矩阵建设。
　　公司保险IT领域产品线
　　除传统保险客户外，公司抓住保险公司分支机构、保险中介、保险科技公司、其他行业客户保险IT相关需求等业务机会，以“保险+”战略为核心，拓展新业务、推广新产品。
　　2024年，公司在保险领域的收入为30.47亿元，同比下降15.31%；保险IT业务毛利率27.47%，较去年同期下降8.22个百分点。2024年，保险行业深化转型，部分保险客户的IT投入出现阶段性调整，对公司的收入和毛利率产生了一定影响。
　　在行业因阶段性调整而出现IT预算承压的背景下，报告期内公司持续深挖包含IFRS17等新系统建设、原有系统升级重构、大数据及AI等新技术应用在内的多项保险IT建设需求，持续完善产品能力，坚持“相似复用”开发理念，结合不同保险客户各自的需求特点，为各类保险、再保险、互保公司提供IT咨询、系统升级换代、日常需求开发、分布式及云应用改造、运行维护等专业产品及技术服务，保证高客户粘性。截至2024年底，公司在国内保险公司客户的覆盖率约为98%，国内保险公司的核心业务系统覆盖率约82%。报告期内，公司新签多个IFRS17及周边改造项目订单，包含核心系统、精算系统、数据仓库、数据平台等系统的IFRS17对接改造项目。随着IFRS17的全面实施和数字化战略的持续推进，保险公司有望进一步加强对应的IT改造升级，加强业务处理系统、财务系统和精算系统等传统核心业务系统群的整合和升级，使管理会计软件系统进一步融入核心业务系统群，以支持更加复杂和精细化的数据分析需求，加强风险控制和资产负债匹配能力，提高运营效率。
　　保险行业作为知识密集型和技术密集型行业，业务场景高度复杂，是AIGC技术应用的重要行业。报告期内，公司积极推进AIGC技术在客户端的应用落地，以MaaS平台为基础形成多样化的产品和解决方案，涵盖保险客服、营销、理赔、核保、培训、产品设计等场景，并在客户端推进方案落地；此外公司积极参与AIGC领域生态建设，与国内主流大模型厂商、云基础设施厂商建立广泛合作关系，通过共建AI应用实验室、发布联合解决方案等方式，面向客户运营、营销展业、风险控制、产品创新等场景，共同研发保险行业数智化应用。
　　非保险金融行业
　　公司的非保险金融业务主要覆盖银行、证券、基金、消费金融、汽车金融等领域的客户。报告期内，公司持续优化非保险金融领域的业务布局，非保险金融IT实现收入6.85亿元，同比增长32.43%，非保险金融IT业务毛利率达23.73%，较去年同期下降17.62个百分点，主要原因系报告期内公司承接的部分大银行客户系统集成项目验收确认，导致系统集成业务收入占比提升较快所致。未来公司将进一步加大在非保险金融领域业务拓展，努力提升覆盖客户数量，优化产品结构，提升产品及服务的价值。
　　在银行IT领域，公司与监管机构、国家政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、地方商业银行等机构进行广泛、深入的合作，抓住客户数字化建设和国产化替代过程中的业务机会，为客户提供协同办公管理、行政及事务管理、业务管理与运营分析、风险及合规性管理、渠道服务及保障管理、平台支撑与基础工具、数据治理和数据分析、年金受托管理等数个领域的银行应用软件产品和解决方案，并积极抓住银行业国产化改造相关的业务机会。报告期内，公司参与了邮政储蓄银行、中国银行等重要客户的大型国产化改造项目。
　　在证券IT领域，公司加大客户拓展，依靠自身技术、组织优势，为证券、基金、信托等机构提供解决方案、产品和技术服务，涉及固定收益、协同办公、监管报送、投行业务、数据仓库、数据集市、数据平台、风险管理、客户关系管理等多个领域；此外，公司也为金融交易所、商品交易所、登记结算机构等机构提供交易平台建设、办公运营管理等各项解决方案及服务。
　　在汽车金融及消费金融领域，公司产品线涵盖渠道建设、授信审批、风险控制、财务核算、贷后管理等各个业务环节。
　　政务行业
　　公司提供涵盖网络安全、行政办公、纪检监察、司法公安、环境保护、交通管理、财政决策、智慧城市、外事外交、应急管理等诸多领域的政务IT解决方案，客户涵盖中央及地方党政机关下属的宣传、纪检、司法、公安、外交、财政、交通等各类管理部门。公司曾参与多个国家重点电子政务工程的建设，通过承接全国范围的大型政务信息化项目，积累了丰富的项目实施经验。
　　报告期内，公司在政务IT领域实现收入12.86亿元，同比增长20.38%，毛利率17.73%。公司在智慧乡村、智慧园区、数据中心等领域订单签订及确收增速较快，带动政务IT领域业务规模较快增长。
　　医疗卫生行业
　　公司在医疗卫生行业的业务覆盖了公共卫生、医院、医保等多个细分领域的IT解决方案。在公共卫生领域，公司持续为中央及各地疾控中心、卫健委、食品药品监管部门提供传染病监测与防控、疫苗接种、公共健康管理、公共卫生应急管理、居民健康管理、母婴健康管理、食品安全管理等相关的系统建设及运维服务；在医院端，公司向百余家医疗机构提供智慧医院、数字化门诊、医保对接、远程医疗、电子病历、医学影像信息化、药物警戒等各类解决方案；在医疗保障信息化方面，公司协助省市级医疗保障机构推进医疗保障信息平台的建设工作；在中医药信息化领域，公司为中医院、中医药研究机构、中医药企业、中医药管理机构、中医馆等客户提供健康信息平台、数据分析、医疗质控信息平台、移动支付、病例数据采集上报等解决方案。
　　报告期内，公司在医疗卫生IT领域实现收入4.08亿元，同比增长37.31%，毛利率28.82%。报告期内医保信息化、医院数字化、全民健康信息数字化管理、中医药信息化等领域在手订单陆续确收，同时公司陆续中标了大型传染病监测预警与应急指挥信息平台建设、智慧医院配套信息化能力提升建设等多个项目。由于个别信息化项目，系统集成业务规模较大，导致报告期内医疗卫生IT领域系统集成业务收入增长较快，进而导致毛利率较上年同期下滑13.50个百分点。
　　其他行业
　　公司在为金融、政务、医疗卫生等行业客户提供大型行业应用解决方案之外，还覆盖工业、教科文、能源、电力、交通、通信等多个其他行业的客户。由于公司在相关领域积累了广泛的行业龙头客户，相关客户在IT建设先进性、行业数据量、营业网点量、终端用户数量等方面具有明显优势，随着公司参与相关客户数智化建设的深入，有利于公司在相关领域进行“保险+”业务的推进和开拓。此外，公司结合AIGC技术挖掘各个行业的应用场景，为客户提供端到端的服务。
　　报告期内，公司在其他行业的业务范围进一步拓展，行业应用解决方案案例进一步增加，优质客户进一步积累。
　　在工业信息化领域，公司为客户提供高性能计算中心建设，生产管理、设备运行管理、运营调度管理、营销支持管理等各项系统解决方案服务，客户涵盖航空航天、消费电子、半导体、钢铁、机械设备等行业。报告期内，公司工业信息化领域实现业务收入2.32亿元，同比增长87.84%。
　　在教科文领域，公司为各级学校、科研单位、教育主管部门、文化演出单位、文旅机构等客户提供涉及智慧校园、资学助学、科研信息化、文旅活动管理信息化、办公管理等方向的系统建设及服务。报告期内，公司教科文领域实现业务收入1.76亿元，同比增长6.88%。
　　在能源、电力领域，公司为中石油、中石化、中海油、南方电网、长江电力、华电国际、中广核、大唐集团等大型央企及其下属单位在办公管理、制度管理、风险管理、数据分析、资源调度与管理、工业互联网、智能制造等方面提供专业软件开发及技术服务。报告期内，公司能源、电力领域实现业务收入1.88亿元，同比增长39.80%。
　　在交通领域，公司为民航、机场、地铁、公路运输、水路运输等客户提供交通指挥、路网管理、应急救援、安全管理、运营管理、人员资质管理、数据平台等方面的软件开发、系统集成服务。报告期内，公司交通领域实现业务收入0.93亿元，同比增长59.58%。
　　在通信领域，公司为中国移动、中国电信、中国联通等主要电信运营商及其各地子公司提供IDC中心建设与运维、呼叫中心、办公管理、电子商务等相关技术服务，同时进一步深入合作，与运营商一道为政府、金融、医疗卫生、教育等各行业客户提供信息化建设服务。报告期内，公司通信领域实现业务收入0.88亿元，同比增长17.93%。
　　除上述领域外，公司还在邮政、通讯、媒体、房地产、建筑业等行业领域广泛提供数智化建设服务。
　　2、创新业务经营情况
　　报告期内，公司继续加强“保险+”、海外业务等创新业务的开拓。
　　“保险+”业务
　　报告期内，公司继续践行“保险+”战略，不断推进新的业务模式和发展方向。公司利用在保险领域的优势地位以及在各行业领域广泛的业务布局及客户积累，借助人工智能、大数据等新一代软件技术，赋能客户渠道创新、产品创新、服务创新。报告期内公司“保险+”的直接业务收入为1.23亿元。
　　在“保险+大健康”领域，公司积极布局保险与公共卫生、健康管理、医疗、养老等应用场景的融合，对接卫生管理部门、健康管理服务商、医院、养老机构等客户，通过技术赋能打通保险与相关行业的业务联系，在保险产品定价、自动化理赔及核保、健康管理服务等方向进行试点，协助保险客户提高服务质量和效率，例如推进为商业保险公司利用医疗数据进行理赔、核保以及医保、商保结算对接，利用健康管理平台进行创新保险服务等方面进行技术赋能等。
　　在“保险+大交通”领域，公司关注保险与出行、公共交通、城市管理、汽车销售、自动驾驶、汽车后服务市场等应用场景的融合，对接交通运输管理部门、汽车厂商、汽车保险科技公司等客户。通过合作和技术创新，积极推进保险在汽车维修、理赔等领域的服务模式创新。
　　在“保险+大消费”领域，公司关注保险与餐饮、教育、电商、旅游、虚拟现实等各类新兴零售业态各种应用场景的融合，聚焦互联网消费等领域，关注通过数字化手段协助保险客户为消费者提供更全面的消费风险保障的场景应用。
　　在“保险+大安全”领域，公司关注保险与居民财产安全、农业灾害、生产安全、公司商业安全、网络安全、宠物安全、支付安全、关键设备安全等应用场景的融合，对接燃气、能源、电力、气象、安全产品/服务商等客户。报告期内，公司加强与财险客户合作推进通过技术手段将保险嵌入多种应用场景和风险点，助力保险行业提升风险管理和防范能力，降本增效。
　　大陆以外业务
　　公司目前在大陆以外市场主要以保险IT业务为主，客户包括中资保险公司海外分支机构、当地保险机构、跨国保险机构当地分支机构等。报告期内，受地区局势动荡及项目验收周期影响，公司在大陆以外地区实现收入1.83亿元，同比下降约21.98%。公司加大了新地区的市场开拓，在中亚、非洲等地取得了一定进展。
　　未来，公司将继续坚持国际化发展战略，加大对大陆以外业务的开拓力度，通过加强与生态伙伴的合作，并通过当地客户的标杆项目提高在相关地区的影响力、提升公司产品及服务的国际知名度，在保证存量客户和现有需求的基础上，不断挖掘新客户、进入新市场，积极稳妥地推进海外已有项目执行、老客户新订单签订、新重点客户开拓及订单签订等工作。除保险IT业务外，公司未来也会努力将自身在银行IT、医疗卫生IT等非保险领域的产品及解决方案向大陆以外市场拓展。
　　3、技术研发与应用进展
　　报告期内，公司基于成本/效益分析，合理开展研发投入，注重研发的投入产出比，研发支出9.08亿元，占当期营业收入的13.60%，研发投入同比下滑3.72%。
　　公司基于MaaS平台进行AIGC垂直应用的推进与实践，全面兼容目前DeepSeek、通义千问、智谱等各类主流开源模型架构，支持客户灵活调用开源模型资源，从数据标注、模型选型与测试、工程化集成和通用平台工具的建设等方面，为客户实现全面的场景挖掘和解决方案落地，涵盖保险领域的营销、核保、快速理赔、风险定价、风控，公共卫生领域的免疫接种智能化服务、检测认证报告生成，公共急救领域的智能化应答决策，政务领域的组织工作管理等诸多应用。目前公司的MaaS应用服务平台已在部分保险客户顺利落地，能够实现从内、外部模型到前台应用直接配置对接、快速上线；在开发端，公司积极将AIGC在辅助开发和代码自动化方面的能力应用到实际开发工作中，缩短了部分项目的开发周期。
　　报告期内，公司根据技术发展趋势和客户需求，重点针对行业参考模型、AIGC应用等多个重点方向进行研发。公司将行业参考模型与MaaS平台建设进一步融合，提升基于向量数据库的MaaS应用服务平台能力、AIGC垂直领域行业知识平台、低代码AI助手等能力，并针对营销、陪练、保险产品管理、预核保和产品推荐等多个应用场景展开研发，逐步推进更多行业应用级产品和解决方案的研发进程。未来公司将进一步通过研发创新和解决方案智能化升级，保持较高的产品技术竞争力，不断提高人工智能相关业务收入的比重，为公司业务发展开拓更为广阔的空间。
　　
　　二、报告期内公司所处行业情况
　　2024年我国软件和信息技术服务行业（以下简称“软件业”）继续保持稳中向好的发展态势，软件业务收入实现平稳增长，利润总额增速小幅回落。2024年软件业务收入合计137276亿元，同比增长10%，利润总额达16953亿元，同比提升8.7%，行业整体呈现出良性向上发展的势头。软件业务出口增长放缓，软件业务出口额569.5亿美元，同比增长3.5%。
　　报告期内，公司下游主要行业持续推进数智化转型的进程。伴随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的创新突破与应用加速，软件开发与技术服务行业迎来新的需求和发展机遇。未来各行业有望进一步推进技术重构与应用进程，带来持续的IT需求。
　　（一）公司主营业务涉及的主要下游行业市场情况
　　1、保险行业
　　近年来保险公司持续推进业务转型，转变发展动能，从粗放式增长到精细化管理，提高经营效率。
　　根据国家金融监督管理总局披露的数据，2024年保险行业原保险保费收入约5.7万亿元，同比增长约11%，其中人身险公司的寿险业务增速表现尤为突出。2024年人身险公司实现原保险保费收入4.01万亿元，同比增长约13.22%。在人身险公司业务中，增速最快的是寿险业务，原保险保费收入达到3.19万亿元，同比大增约15.45%，主要受益于2024年以来市场对预定利率进一步调整的预期，寿险产品需求得到持续释放，尤其是三季度以来，受较高预定利率产品临近停售刺激，寿险原保险保费收入增速进一步提升。2024年财产险公司实现原保险保费收入1.69万亿元，同比增长约6.55%，增速略微放缓。
　　虽然原保费收入整体呈现增长，但保险公司在2024年面临多重经营压力。报告期内，监管机构以落实服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革为主要目标，推动保险行业深化转型。
　　在此背景下，保险行业进一步由追求速度和规模向以价值和效益为中心转变，加强特色化经营和精细化管理，实现降本增效和可持续发展。近年来，政策不断支持保险业的数智化转型，相关部门在原有框架的基础上持续出台细化措施，推动行业数字化和智能化水平不断提升。2024年9月，国务院印发的《关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》提出要增强保险业可持续发展能力，提高数智化水平，加快数字化转型，加大资源投入，提升经营管理效率；鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。
　　数智化已成为保险行业进入新阶段的重要驱动力之一，赋能保险公司提升经营管理效率和提高精细化发展水平。多家保险公司在数据驱动、人工智能应用和客户服务优化等方面取得了相应成效，为行业未来发展奠定了坚实基础。2024年，新质生产力成为整个社会的焦点，以人工智能为代表的新一代信息技术正在全方位重塑各行各业，包括保险在内的金融业也在发生着深刻变革。未来，人工智能等新技术有望不断催生保险IT领域的新场景、新业态、新模式、新市场。
　　2、政务行业
　　2024年政务信息化产业在政策支持和技术创新的共同驱动下持续快速发展，以数字政府建设为核心，出台了多项重要政策文件，推动数字化转型向纵深发展。2024年5月四部委联合发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》，鼓励运用人工智能技术支撑城市治理，赋能城市数字化转型，推动数字技术与公共服务深度融合；2024年9月国务院办公厅印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》聚焦政务数据共享与业务协同的体制机制。各地政府也结合自身实践及区域特色，相继制定了明确的数字政府发展规划，形成了上下联动的政策体系。同时随着智能化成为数字政府未来的发展主题，政务领域的大模型、大数据平台和云服务相关需求将迎来较快增长。
　　智慧农业作为政务信息化的重点领域，聚焦打造农业公共服务产品体系，推进农产品全产业链数字化改造，推动农业农村数字化转型。2024年我国在乡村振兴和农村信息化建设方面出台了一系列具有前瞻性和指导性的政策，为未来乡村信息化的发展奠定了坚实基础。《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》、《乡村全面振兴规划（2024—2027年）》、《2024年数字乡村发展工作要点》、《数字乡村建设指南2.0》等多个政策陆续出台，为乡村数字化的发展提供了明确的方向和有力的支持。2025年3月，中央网信办、农业农村部、商务部、中国人民银行四部门联合印发《关于开展数字乡村强农惠农富农专项行动的通知》，在8个重点省市部署开展数字乡村强农惠农富农专项行动，明确了通过两年左右时间重点省市数字乡村建设取得突出进展的行动目标。随着农村信息基础设施不断完善、农业农村科技不断创新，在政策的有力支持下，农业农村相关软件及服务市场需求将呈现快速增长态势。
　　2024年，智慧交通领域在政策支持、技术创新、基础设施建设、应用场景拓展及产业生态构建等方面迎来了快速发展，成为推动交通现代化的关键力量。“车路云一体化”作为智能网联汽车交通系统的重要发展方向，处于蓬勃发展中。2024年1月，工信部等五部门联合印发通知，开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作，试点期为2024—2026年，试点内容包括建设智能化路侧基础设施、探索高精度地图安全应用等九个方面；7月，20个试点城市名单公布，推动智能网联汽车“车路云一体化”技术落地与规模应用。随着技术的发展，智慧交通的边界已延伸至低空领域，将形成“空天地一体化”的交通网络。2024年被称为低空经济元年，3月“低空经济”被首次写入政府工作报告，明确提出要积极打造低空经济等新增长引擎；工信部、科技部、财政部、民航局四部门联合印发《通用航空装备创新应用实施方案（2024—2030年）》，提出到2030年推动低空经济形成万亿级市场规模；12月，低空司作为内设机构纳入国家发展改革委的机关司局设置中；12月26日至27日，全国工业和信息化工作会议强调，2025年要培育壮大新兴产业和未来产业，其中提到推动智能网联汽车发展，扩大北斗应用规模，因地制宜建设低空信息基础设施。未来，随着技术深化、应用丰富和产业融合加速，围绕“空天地一体化”交通网络的数智化建设也将迎来更大机遇。
　　3、医疗卫生行业
　　2024年国家多部门发布《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，选取医疗健康等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。在政策支持和市场需求的双重驱动下，通过人工智能、互联网等先进技术手段提升医疗机构的信息化水平将成为医疗卫生行业的重大市场需求。
　　在医疗信息化方面，2024年，医疗机构信息化建设在政策推动下加速发展。国家出台多项政策推动基层医疗机构信息化升级，鼓励医疗文书信息化管理。智慧医院建设成效显著，人工智能、大数据等技术广泛应用，提升医疗服务智能化水平。同时，远程医疗服务覆盖范围扩大，实现基层检查、上级诊断、结果互认，提高基层医疗服务可及性。在构建多层次医疗保障体系层面，2024年全国医疗保障工作会议明确了支持商业健康保险发展的多项重点任务，其中包括探索医保与商业健康保险的数据融合应用，推动两者在数据共享、个账使用、费用结算等方面的合作。
　　在公共卫生与居民健康管理信息化建设方面，2024年各地继续加强区域全民健康信息平台建设，促进医疗卫生机构间信息互通共享；基层公共卫生信息化提档升级，明确专兼职信息管理人员，完善远程医疗服务网络。同时，疾病预防控制数字化转型加速，利用大数据、人工智能等技术，加强传染病预警监测、风险评估等数据支撑和服务，提升公共卫生服务质量和管理效率。
　　在中医药信息化方面，2024年中医药信息化发展态势良好，为中医药的现代化转型和可持续发展奠定了坚实基础。多项政策密集出台，为中医药信息化建设提供了明确指引，推动新兴数字技术融入中医药全链条各环节，打造“数智中医药”的目标。在技术应用与服务创新上，《中医医院信息与数字化建设规范（2024版）》明确要求中医医院要建立智能化的辅助决策系统和名老中医药专家经验传承及推广应用系统，积极开展共享中药房和中医药健康管理智慧化建设，为患者提供全流程的数字化、智能化中医药特色服务。在中医药标准数字化层面，《中医药标准化行动计划（2024—2026年）》提出加快中医药标准与人工智能等新型科学技术的互动发展，推动中医药标准化工作向数字化转型，探索发展机器可读标准，建立中医药标准数据库，开展标准数字化试点，不断提升中医药标准数字化程度。在国家一系列政策支持下，近年来基层中医药服务在技术创新、信息融合、智能化转型等多个方面取得显著进展。随着我国中医馆数量的快速增长，需进一步加强信息化建设，优化基层中医药健康信息平台，利用大数据、人工智能等技术，助力基层中医药服务能力提升。未来，随着技术的不断进步和政策的持续推动，中医药信息化有望在更广泛的领域实现深度融合和创新发展。
　　未来，公司将积极抓住国家在公共卫生信息化、医疗信息化、中医药信息化等领域投入不断增加的历史机遇，力争医疗卫生IT业务规模的更快增长。
　　4、企业信息化
　　2024年，随着新质生产力的发展，央国企面临着前所未有的机遇与挑战。央国企作为国民经济的重要支柱，需通过信息化改造，实现从传统生产模式向智能化、数字化转型，提高生产效率和产品质量，更好地满足市场需求，同时增强央国企的市场竞争力，使其在全球产业链中占据更有利的位置，为实现经济高质量发展作出更大贡献。
　　2024年，央国企在信息化方面取得了显著进展。在数字化转型方面，央国企正逐步将数据作为核心资源，积极构建完善的数据治理体系，通过深度挖掘和分析数据，实现决策过程的智能化和精准化。同时，央国企在智能制造、智慧金融、智慧能源等重点行业积极探索数字化技术的应用。此外，央国企还加大了在人工智能领域的投入，推动智能化技术的创新应用和产业升级。在业务模式变革和组织架构优化方面，一些央国企通过成立数字科技公司，主动拥抱数字经济，加快数字化转型，为企业自身乃至全行业的转型升级提供数字化解决方案和服务。
　　未来，公司将积极抓住央国企数字化转型的机遇，为更多央国企提供数智化建设服务。
　　（二）受益于密集政策支持，各行业数智化转型迈向新阶段
　　报告期内，一系列鼓励数智化转型与发展的重要政策出台，推动各行业加大对新技术、新成果的应用进程，进一步引导数字经济发展，为各行业加快在新技术赋能下实现高质量发展的转型升级奠定了更坚实的政策基础，主要包括：
　　（三）AI逐渐与B端业务结合，部分行业机构开始局部尝试大模型相关应用
　　近年来，AI大模型相关的技术不断产生新的突破。技术的快速迭代和资本的密集涌入，叠加政策的大力支持，推动了国内大模型应用场景的繁荣。随着市场对大模型的应用以及相关价值创造的关注与日俱增，企业、投资者、技术开发者均在积极探索大模型技术在更多垂直行业的结合与应用，以期在市场中获得先机。
　　2024年，以大模型为核心的AI技术加速向企业服务（B端）渗透。随着GPT-4、Caude3、国内“星火”、“通义”等模型的迭代优化，大模型逐渐摆脱“通用能力演示”阶段，转向垂直场景的精准赋能。进入2024年，大模型厂商之间开始出现明显的价格竞争和市场份额抢占。各家大模型厂商的竞争点已不再局限于技术，而是扩展到了价格以及具体的落地场景。同时大型科技企业开始加大开源力度，以扩大自身大模型的生态影响力，扶持更多AI原生应用创新。虽然大模型技术和商业模式还有待进一步发展和完善，但是从行业层面看，各参与方对大模型的持续发展和未来的商业化应用前景呈现较为乐观的态度。根据国际数据公司（IDC）的预测，到2027年，中国的AI技术用户对AI相关的软件、硬件、服务总投入将达到407亿元，约占2027年整体IT支出（软件、硬件、服务总支出）的11%。
　　大模型的深入应用不仅关乎技术的进步、产业生态的构建，还关系到各类行业业务模式的创新。以保险行业为例，当前保险业对AI的应用处于加速积累阶段。报告期内，部分保险公司在营销推广、代理人培训、客户交互等部分业务环节进行了大模型能力的应用。2025年初DeepSeek的火爆提高了机构对大模型技术应用的积极性。目前多家保险机构已成功接入以DeepSeek为代表的新一代开源AI大模型，并在产品销售、人员培训及客户服务等场景落地应用。随着新技术被广泛应用，将AI运用到经营的各个环节以深度重构保险价值链，实现全链路智能化将成为未来的行业趋势，最终有望带来业务模式的改变。
　　（四）数据要素政策频出，推动各行业数据价值的挖掘与流通
　　2024年，我国数据要素政策密集出台，推动数据要素与各行业的深度融合。1月4日，国家数据局联合17个部门印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确提出要充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同，以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，突破传统资源要素约束，提高全要素生产率。该计划还提出到2026年底，打造300个以上典型应用场景，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力。在政策推动下，各行业诸如工业制造、金融服务、文化旅游、医疗健康等领域积极开展数据要素应用挖掘工作，数据要素的价值在不同行业中逐步显现。
　　为推动数据要素市场化与资产化，2024年12月国家数据局联合多部门印发了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，从健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等方面作出战略布局。财政部发布《数据资产全过程管理试点方案》，围绕数据资产台账编制、登记、授权运营、收益分配、交易流通等重点环节，试点探索有效的数据资产管理模式。此外，国家数据局、国家发展改革委等部门也陆续发布相关文件，推动数据要素的流通与应用，提升数据产品和服务供给能力。
　　
　　三、报告期内公司从事的业务情况
　　报告期内，公司继续坚持以行业应用软件开发为核心，为客户提供涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等多个层次的大型行业应用解决方案。公司主要产品及服务包括软件产品销售、软件开发及服务、系统集成及其服务，公司主要通过产品化软件销售、定制化项目开发以及云服务三种模式向客户提供产品或服务。报告期内，公司继续坚持行业核心业务系统发展战略，在保险、非保险金融、政务、医疗卫生等领域扩大影响力，不断积累优质客户，增强客户粘性和客户活跃度；并通过“保险+”战略和国际化战略开拓新业务、发掘新机遇。
　　报告期内，公司客户涉及保险、非保险金融、政务、医疗卫生、教科文及其他等多个行业，具备丰富的领域知识和开发应用经验。公司在国内保险行业新一代核心系统建设、IFRS17及相关系统改造、银行国产化、智慧农村、医疗卫生信息化等领域重大项目开拓方面取得了进一步突破。
　　
　　四、报告期内核心竞争力分析
　　（一）丰富的保险领域知识积累和稳定的客户资源，形成B端AI应用下的行业壁垒优势
　　在产品及服务层面，公司强调“相似复用”的开发模式，建立行业参考模型，在数据架构、系统群／功能集／用户体验、组件平台／脚本规范这三大行业应用软件核心要素层面不断形成竞争壁垒，一方面能够使公司产品更好地结合客户IT需求进行快速迭代，通过快速响应机制赋能客户业务发展，不断增强公司客户粘性；另一方面在参考模型下，公司大量积累的样本程序、技术文档、知识图谱、领域知识，以及项目管理、实施及质量控制等经验，保证了公司年轻开发人员能够快速学习、运用，使得公司近年来软件开发效率不断提升。数字化转型下，面对客户在智能化应用、场景化融合以及跨领域应用等方面核心需求的不断增长，作为在重要细分赛道处于领先地位，并且业务领域布局广泛的大型行业应用软件开发商，公司结合自身在众多细分IT领域的技术和领域知识积累，提高行业应用软件互操作及跨领域软件综合解决方案的服务能力，形成新的交叉行业业务增长点。
　　中科软不仅在保险IT领域具有较强的市场竞争力，还覆盖非保险金融、政务、医疗卫生、教科文等多个行业，具备以保险行业为代表的多个行业的领域知识积累和工程化经验。公司的主要客户所处行业产业规模大、信息化需求高、IT投资能力较强。2024年，公司销售收入500万元以上客户268家，和2023年相比增加2家。经过多年发展，公司积累了一批稳定、高质量的行业客户资源，包括保险、银行、证券等行业的众多金融机构，以及中宣部、中纪委、政法委、公安部、外交部、中疾控、卫健委、交通部、教育部等中央、国家部委及其下属单位客户。
　　领域知识是垂直领域AIGC应用逻辑的关键，中科软丰富的行业领域知识积累以及稳定优质的客户资源将构成重要的竞争壁垒。在未来逐渐将AI应用于B端的复杂性业务领域的发展趋势下，公司可利用多年持续积累的行业领域知识为行业客户提供大模型的能力迁移，实现模型能力与现有应用软件的能力集成和融合，从而在优势行业成为垂域模型应用的主力。
　　（二）实控人背景优势
　　中国科学院软件研究所成立于1985年3月1日，是致力于计算机科学理论和软件高新技术的研究与发展的综合性基地型研究所，具备以多个国家重点实验室、国家工程研究中心为龙头的基础前沿研究、软件高技术研究和软件应用研究三大科研体系，建立了计算机科学等重点学科领域和相关学科方向的学科布局。公司是由中国科学院软件研究所实际控制的大型行业应用软件与综合解决方案提供商。
　　（三）研发及技术创新优势
　　公司始终注重对先进、主流软件开发技术、软件设计思想的研究与积累，对标国内、国际市场，以国际视角，通过对全球软件技术发展趋势的追踪以及内部研发创新，不断提升产品及技术的先进性，巩固公司在保险、公共卫生等领域的领先地位，增强在非保险金融、政务、医疗、教科文等领域的竞争力。
　　公司注重与行业一线技术人员的持续交流。公司为软件技术人员提供思想与技术交流的平台的“软件技术大会”已连续举办二十二届。每年主办软件技术大会，是公司将自主研发与合作研发相结合的一项重要工作。随着基础软件技术与上层各领域应用之间的结合越来越紧密，中科软通过不断跟踪新技术发展动态，了解客户数字化转型中的痛点，既丰富了公司研发工作的技术积累，也为未来的技术研发工作指明了方向。
　　（四）组织管理优势
　　公司实行事业群-子事业群-事业部的分层架构，采用阿米巴管理模式。在管理方面，公司注重通过各项规章制度规范事业部的日常运作；在考核方面，公司不断建立并完善以“集约化”为原则的考核体系，建立对基层事业部日常运行监督机制，以事业部作为基本考核单元，以“实现了现金流的净利润”为核心考核指标，明确以发展速度决定晋升及激励的人事调整规则，促进各事业部持续、稳定、快速发展；在协同方面，公司通过内部PMO、类NGO等组织实践机制，强化各部门之间的协同作战；在组织发展方面，公司依靠业绩达标的事业部的“孵化”及“裂变”，不断扩大事业群及事业部数量，带动公司规模的增长。
　　截至报告期末，公司事业部数量超过370个，和上年度相比有所减少，体现了核心考核指标下的事业部动态调整，使事业部的孵化裂变或吸收合并机制充分与指标完成情况挂钩，从而充分发挥公司在组织管理方面的优势，既保证公司发展的长期稳定，又能保持公司组织内部的活力，充分调动员工积极性，提高组织生产效率。随着公司内部管理制度的不断完善，在当前的较为复杂的宏观环境和下游客户处于转型阶段的背景下，公司可在保持经营稳定性的基础上，更好地进行新模式、新方向的延伸和推进，进一步提升公司的发展动能。
　　（五）质量管理及资质优势
　　公司及下属子公司取得了软件和信息技术服务行业较为全面、较高等级的业务资质。公司通过ISO9001（质量管理体系）、ISO14001（环境管理体系）、ISO45001（职业健康安全管理体系）、ISO22301（业务连续性管理体系）、ISO/IEC20000-1（IT服务管理体系）、ISO/IEC27001（信息安全管理体系）、ISO28000（供应链安全管理体系）、GB/T39604（企业社会责任管理体系）、GB/T29490（企业知识产权管理体系）、SA8000（社会责任管理体系）、BS10012（个人信息管理体系）等认证；通过CCRC（信息安全服务资质）信息系统安全集成二级认证、TMMi（测试成熟度模型集成）三级认证；持续保持CMMI5级（最高级）认证、ITSS信息技术服务运行维护标准壹级（最高级）符合性评估；ITSS云计算服务能力标准私有云IaaS二级和SaaS三级符合性评估；获得信息系统建设和服务能力CS5等级资质、DCMM数据管理能力成熟度三级资质；中国信息安全服务一级资质（安全工程类）、电子与智能化工程专业承包壹级资质（最高级）、建筑智能化系统设计专项甲级资质（最高级）、安防设计与施工维护能力评估一级资质（最高级）等重要资质。
　　
　　五、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1、DeepSeek降低模型基座成本，有望推动AI的垂直领域应用，将拓宽行业应用软件的范围并利好头部ISV
　　2025年初，DeepSeek-R1的发布引发了全球科技界的广泛关注和热议。DeepSeek-R1的发布不仅是中国AI技术自主创新的里程碑，更以开源和低成本策略推动全球AI生态向开放、高效方向演进。基础模型的开源和低成本，降低大模型应用门槛，提升垂直领域对AIGC的应用动力，将更多资源和资金投资于应用软件层，并为行业应用软件开发商带来新的机遇。从未来的发展趋势看，AIGC垂直应用领域存在技术和数据与现有业务流融合、与存量行业应用软件有效集成的新需求，使得垂直领域AIGC应用的差异化将更加集中体现在能否有效地连接数据、技术与业务的层面上。
　　行业客户原有业务系统群往往以结构化数据为主，而AI更擅长非/半结构化数据处理，因此在AIGC的垂直行业应用中，多模态数据处理的需求显著增加。数据预处理成为垂域模型应用的前序工程，需将各类公开及企业自身的私有数据结合领域知识进行数据标注，实现多模态数据的半结构化数据处理，形成半结构化数据集。针对应用软件层AI，将产生四大核心操作：搜索、摘要、对比和生成，需要完成复杂条款之间的文案处理，及与核心业务系统群的对接。针对文案约束层文档，如各类法规和条款，形成高权重模型训练数据集，与通用大模型不同，垂直应用要求“极低幻觉”的生成，即不能“编造”权威法规类文件。未来非/半结构化数据应用软件的关键功能，是约束层数据与记录事实层数据的对比/映射操作，它是定性定量处理，即“定性量处”功能的关键，用软件辅助完成条款的解释、审定、认定等繁琐人工处理。这类功能在金融、政务、司法和医疗等行业都有广泛的应用。它将与MaaS应用一道，构成广义行业应用软件群。配套“权限管理”和“隐私计算”技术，完成强安全要求。垂直领域的AIGC应用需要解决模型针对性、确定性、精准性和安全性的问题，同时客户更重视投入的产出比，需要在有限算力投入下解决精准计算的问题。因此使用DeepSeek等大模型的基座进行训练需要构建本地知识库，并将半结构化数据集分为记录型和约束型两类分别进行标注和管理，尤其需要以本地知识库的约束层文档构成的标准答案数据集作为垂域模型微调的高权重数据，从而既能保证数据的本地私密安全，又可实现向量化“精准计算”的低成本，并在大量领域知识和实践的不断训练下持续提高垂域模型精度，使其生成的问答更准确、实用和高效。通过已有的行业应用软件、新的半结构化数据的知识库管理软件和AI模型的不断协同交互与迭代，保证半结构化数据语料内容的质量，实现垂域模型的有效应用。
　　因此，大模型的垂直行业应用将拓宽行业应用软件的边界，进入广义行业应用软件阶段。企业需要结合领域知识升级其行业应用软件，扩展行业应用软件的深度和广度，使其以新形态解决已有的痛点问题。
　　针对广义行业应用软件中的半结构化数据的知识库管理软件与垂域模型运行使用软件的增量需求，具备领域知识积累优势的行业头部ISV有望成为当前AI新技术迭代和应用中的主力。在B端的复杂性业务领域，领域知识是垂直领域对大模型的应用逻辑的关键。ISV可利用其具备的领域知识为行业客户提供大模型的能力迁移，实现模型能力与现有应用软件的能力集成和融合，其中利用强领域知识为行业客户提供非结构化数据标注为整个过程中的重点能力和关键步骤。针对具体行业领域，行业头部ISV具备丰富的领域知识和领域参考模型能力，具备场景化的核心竞争优势及软件规模化、工程化的实践经验。因此，头部ISV有望成为垂域模型应用的主力，通过与水平大模型和模型基座厂商的广泛合作，可为客户带来高效、低成本的垂直领域AI应用体验。
　　2、广义行业应用软件将为安全保障相关技术落地的重要载体，头部ISV在新技术与行业应用软件群的深度整合中将继续发挥优势
　　“强安全”为企业AI应用的一大重要诉求，推动企业级AI应用从通用大模型转向本地化部署的垂域模型。传统的行业应用软件涉及的数据以结构化数据为主，而广义行业应用软件还包含了对非结构化、半结构化数据的处理和管理。本地化部署的垂域模型强调的“强安全”特性参照隐私计算技术的“可用不可见”基本原则，除结构化数据之外的非结构化、半结构化数据也需满足相关安全要求，是隐私计算技术需覆盖的扩展领域，因此广义行业应用软件将成为隐私计算技术落地的重要载体。针对安全保障层面，除隐私计算技术之外，联盟链技术未来也可能进入大规模应用阶段，其关键点在于与行业应用软件群的深度整合。拥有成熟行业应用软件基础的头部ISV在推动新技术与行业应用软件群的深度整合中具备优势。
　　3、关键行业有望加速国产化进程，通过大规模的行业应用构建国产化软硬件底层架构体系升级
　　未来几年，国产化产业有望在政策推动、外部环境和技术发展的共同作用下加速发展。随着“2+8+N”体系递次推进，重点行业国产化项目加速落地中，国产化应用正在从党政领域向全领域转化，形成发展新格局。
　　近年来，我国的国产化产业在供给侧的技术与产品生态体系已初步成型，将为未来几年国产化的加速替代提供有力支撑。国产化将进一步聚焦于以规模化行业级场景化应用为牵引，驱动自主可控的信息技术软硬件基础架构体系升级。除了底层技术平台的国产化升级换代之外，应用软件的国产化也在加速替代的范围内。
　　2024年，公司在银行等大型行业客户的国产化项目中取得较大进展。未来随着关键行业国产化进程的加速推进，公司将继续抓住ERP等关键应用软件替代、基础软硬件集成建设等相关机遇。
　　4、数据要素市场的持续发展完善将助力保险科技的创新发展，为行业ISV带来数据共享及跨行业业务协同的需求
　　随着数据要素市场化配置改革的不断深化，未来数据资源将在更多领域释放潜能，为经济社会发展提供更强劲的驱动力。
　　针对保险行业而言，数据要素市场的持续发展和完善，将利好“数字化、场景化、生态化”的保险产品科技创新发展。场景化应用的拓展是数据要素市场推动保险科技创新的重要方向。通过数据的高效流通与深度应用，保险机构能够精准把握市场需求，实现保险产品的差异化定价与个性化定制，促使保险产品在更多场景中得以应用。通过跨行业数据融合，保险服务能够深度融入生产生活场景，创造新的业务增长点。例如在健康险领域，保险机构与医疗机构、健康管理平台合作共享医疗健康数据，开发出更具针对性的健康险产品和相关的增值服务，帮助保险机构降本增效、提高核保与理赔效率；在车险领域，通过跨行业获取车辆行驶数据，实现车险的精准定价与风险预警。这种跨行业数据融合不仅提升了保险产品的服务质量和效率，也为保险机构与各行业合作伙伴之间的业务协同提供了更多机会。
　　上述跨行业数据融合的保险产品与服务创新加速了保险行业生态化建设的进程，为行业ISV带来了更多数据共享及跨行业业务协同的需求。在数据的流通和应用过程中，不同行业应用系统之间互操作的需求大量增加。软件作为数据处理和流转的载体，发挥着至关重要的作用。随着保险行业对数字化、智能化转型需求的增加，行业ISV需要提供更全面、高效的技术解决方案，支持保险机构与其他行业领域之间的数据共享和业务协同，同时也为行业ISV拓展自身业务领域、实现新商业模式和服务模式打开了更广阔的机遇和空间。
　　(二)公司发展战略
　　1、以成为“领先的广义行业应用软件和服务供应商”为远景目标。发挥行业ISV的领域知识优势，拓展垂域AIGC应用趋势下的增量业务
　　未来，行业应用软件将在大模型的赋能下得以不断拓展技术的广度和深度，成为包含存量行业应用软件、半结构化数据的知识库管理软件及垂域模型运行使用软件在内的广义行业应用软件。在此趋势下，应用软件的空间有望迎来快速增长和拓展，也为ISV带来了发展机会，尤其是积累了丰富的领域参考模型和语料库的行业头部ISV，能为行业企业提供有效的数据标注预处理及其后续的交互应用等一系列垂域模型应用服务。
　　公司将充分抓住广义行业应用软件的发展机遇，与客户共同探讨基于大模型的应用开发，基于公司的研发成果和领域知识、工程化能力的积累，以半产品化的形式为客户从数据标注、模型选型与测试、工程化集成和通用平台工具的建设等方面为客户提供全方位的AI应用场景挖掘和解决方案落地服务，拓展增量业务，力争成为领先的广义行业应用软件和服务供应商。
　　2、重点发展高附加值和高技术含量业务，提升产品成熟度。成为集“咨询+产品+实施”三位一体的综合性行业ISV
　　随着技术、业务的不断发展，企业客户需要长期的咨询和IT服务来应对各方面的发展变化。参照埃森哲等国外IT企业，通过为客户提供持续的专业服务，从咨询、IT服务、运营等全方位与客户深度绑定，形成大量长期稳定的合作客户，从而为公司带来稳定的收入来源。
　　近年来我国的市场环境和企业需求快速变化，尤其是在数智化浪潮的推动下，技术应用不断革新，业务拓展与转型加速进行，带动我国企业IT需求持续增加且处于动态变化中，且不同企业的IT需求有其独特性和多样性。企业需要能够灵活应对市场变化的解决方案。ISV应具备综合化能力，为企业提供一站式咨询及定制化整体解决方案的综合服务，满足企业多样化和动态变化与持续迭代的IT能力需求。因此ISV不仅要具备具有竞争力的产品和平台，通过可复用的产品或模块高效提供基本的功能需求，同时还需要进一步提供咨询和定制化开发及相关技术服务；不仅为企业提供软件的功能和界面，还包括与企业现有IT系统的集成，以及对特定业务流程的支持、持续的运维升级等。
　　综合来看，“咨询+产品+实施”三位一体的ISV更能在我国的企业客户IT需求和ISV自身竞争力之间保持平衡点。该类公司既能有代表性的软件产品形成差异化，又能通过咨询业务对产品与技术服务形成带动与协同，还能通过提供技术服务将符合客户实际需求的解决方案进行落地。通过提供“咨询+产品+实施”的综合性服务，拓展在客户侧的价值链长度，提高客户粘性并提升价值量。
　　中科软将以客户为中心，在现有的“产品+实施”解决方案体系基础上，进一步发展咨询顾问服务业务，提升技术服务附加值。
　　3、“保险+”战略。持续加大相关产品与技术服务以及商业合作模式的推进
　　当前，数据要素结合生成式人工智能技术，为保险产品与服务的创新提供了广阔空间。公司的“保险+”业务致力于通过数据与技术服务，帮助保险公司打破行业壁垒，嵌入到场景化业务环节，拓展保险业务边界，实现保险产品与服务的创新，从而提升竞争力。生成式人工智能具备强大的数据分析与处理能力，能够对海量、多源的数据进行整合与挖掘。通过与数据要素的有效流通相结合，可以打破保险行业与其他行业之间的数据孤岛，实现跨行业的数据共享与协同以及分析利用。例如，在医疗健康领域，保险公司可以与医疗机构、药企等合作，利用医疗数据，结合生成式人工智能的分析能力，精准评估健康风险，开发出更符合市场需求的、更具创新性的健康险产品，如基于生活方式的健康险、针对特定场景的短期险等，还可以与相关机构深度合作提供健康管理服务，打造一站式的保险服务生态；在汽车领域，与车企、交通部门等共享数据，依据驾驶行为数据和车辆信息，为车险定价与服务优化提供有力支持，实现保险业务的多元化拓展。
　　公司充分利用在保险及各行业积累的领域知识及工程能力，打造适配“保险+”战略的产品生态、服务生态、业务生态，抓住数据要素建设发展、生成式人工智能应用加速的历史机遇，与各类生态合作伙伴一道推动各行业“保险+”模式的落地。
　　2025年，公司将结合地域性金融创新和数据要素政策，关注“保险+”的地域性业务机会，在地市级层面进行更多试点，针对更多场景进行尝试与开拓。通过技术、数据与业务的有效结合，将保险业务嵌入到各行各业，保险公司可通过深入场景，实现产品与服务创新，带动业务增长以及精细化管理与控制，实现高质量发展，从而有望将相关投入从成本中心转向业务中心。对公司而言，通过利用技术手段建立保险公司与上下游关联企业之间的数据互通、业务互联，帮助保险公司实现更高效的价值创造，力争开拓新的服务模式，从而带动公司商业模式的转变与改善。
　　4、国际化战略。持续加大新客户的开拓和现有客户增量需求的挖掘
　　公司对标国际市场和竞争者，为保险行业客户提供各类信息化产品及服务。在多年的市场竞争中公司已积累了丰富的产品线及解决方案。公司产品及服务在信息系统功能多样性、业务容量能力、快速服务响应能力及灵活性等方面已具备国际竞争优势。目前公司已在众多国内合资、外资保险机构以及部分境外保险机构中实现了对国际保险IT公司产品及方案的替代。在销售端，公司一方面在已有标杆项目的地区进一步加强商务拓展，提升公司大陆以外地区知名度及影响力；另一方面与合作伙伴一道，加强金融出海的战略合作，不断进入新的地区。在管理端，不断加强国际化人才的培养，在国际化项目实施过程中积累经验，鼓励业务团队加深对大陆以外经济环境、法律环境、文化环境的认知。
　　2025年，公司将在存量稳定业务的基础上，加大对大陆以外现有客户新需求以及新客户、新地区、新领域的开拓和挖掘，争取实现更多的业务落地。中国企业的软件工程能力在全球范围内也具备竞争优势，未来公司将继续把国际化战略作为长期发展战略，力争实现包括保险IT、银行IT等在内的国际化业务的快速增长。
　　(三)经营计划
　　2025年公司整体经营目标：力争收入稳健增长，加强成本费用和现金流的管控，加大高技术含量业务占比，提升业务发展质量。
　　1、组织机制与管理体系层面：完善内部考核，推行集约化管理，鼓励大群间NGO
　　继续将业绩作为干部调整和部门考核的基本规则，完善内部考核体现，强化考核目标完成率，持续完善“助推式”集约化管理，加强公司内部管理、合作者管理、项目质量管理、大型投标项目管理和项目执行监督管理。形成公司全部投入方式+类NGO的方式，强化“自助公共服务意识”和“运行自发互助组织能力”，建立NGO的评估和监管体系。
　　2、销售及客户拓展层面：注重项目质量，加大生态合作
　　公司将对专业服务进行分类和分级引导，强调产品和高技术含量业务（专业服务）收入增长，以及“保险+”（嵌入式保险）的业务增长，以通过商业经营方式占领科技制高点作为公司专业化发展的主线。
　　公司将充分利用行业的纵横关系，不断扩展已有成果，强调老客户“活跃度”；不断丰富完善中科软“保险+”体系，提高深度、拓宽广度，由内而外辐射核心行业外围，向其上下游渗透扩展，逐步进入新的行业细分市场；借助行业应用软件开发、运维服务、系统集成等传统优势业务，拓展持续性的运营服务、云服务、SaaS服务、外包云服务，关注活跃用户收入的增量增长，提升活跃用户在总收入中的比重。
　　2025年，除了基础软件之外，还应关注应用软件的国产替代，包括财务、HR、ERP、管理会计（IFRS17）等多个关键应用软件的替代机会。公司将继续重点关注保险行业实施新会计准则（IFRS17）带来的机遇，抢占保险客户相关系统升级换代的业务机会，提升相关产品的市场占有率。随着IFRS17的实施，金融行业为利用管理会计加强企业经营管理及决策提供了更多示范，各行各业都会不同程度地借鉴，完成数字化的“全品类，全组织，全核算”。企业数字化管理正从记录为主向计算辅助方向迈进，因此除了在保险客户推进管理会计软件系统的销售外，公司也会积极关注其他行业的数字化管理需求，利用保险领域的技术和经验积累向更多行业领域拓展。
　　公司将积极发挥行业头部ISV的先天优势，与客户和合作伙伴共同成长，实现新的业务突破。在新生态中应持续强化在各领域中的专业化能力，坚持合作共赢，最终形成差异化的优势，从而给客户提供更多的选择。通过生态合作拓展市场，实现多赢的局面。
　　针对国际化部分，公司会加快开拓国际市场，增强在已进入地区的品牌影响力，在2024年东亚、东南亚、南亚、中亚、非洲等地的市场开拓基础上，2025年力争实现更多大陆以外客户项目的落地。
　　3、技术研发与应用层面：注重传承和新技术创新，加大AIGC等新技术与垂直行业
　　的融合
　　公司继续坚持以行业核心软件系统为基础，完善行业应用软件参考模型，强调组件平台和脚本规范，注重在数据架构、系统群／功能集／用户体验、组件平台／脚本规范这三大行业应用软件核心要素方面形成竞争壁垒。
　　在研发重点上，公司将抓住AI大模型对于软件开发带来的变革机遇，关注AIGC在业务场景中的落地方案。将行业参考模型与MaaS平台建设进一步融合，借助AIGC技术完善“低代码”平台，将“低代码”开发融入客户复杂核心系统群的建设过程中，突出语义向量计算和“注意力机制”计算，进一步重点推进各行业应用领域垂直MaaS平台研发及应用解决方案的落地；持续关注垂域模型的RAG技术，加大对多模态数据标注、存贮及应用集成的理解与应用，在场景层面关注软件系统运维，从而在AIGC浪潮下，通过自身的竞争优势进一步提高核心竞争力。同时将推广区块链技术，参与联盟链账本数据结构标准制订，形成各分行业数据结构标准。
　　继续坚持中科院“四个面向”的战略指引。抓住国产化和自主可控机遇占领重要领域市场，增强行业可靠性软件开发及综合集成服务能力。继续发挥公司作为软件所科技成果转化重要平台的积极作用，在响应软件所重大科技成果产业化过程中，努力形成示范应用。
　　持续追踪新技术热点，加快研发成果物的转化，强化领域模型和方法论的创新，注重研发成果的传承，加强领域知识的积累和自有能力的积累，不断完善自有品牌和技术体系，在客户端实现技术赋能。通过“软件技术大会”、“保险IT应用峰会”等技术交流活动，发挥公司在工程师群体及客户层面的影响力。
　　4、人才建设层面：加强人才梯队建设，以激励机制为能人提供更多机会
　　在强调管理规则、营销、实施技术和企业文化的基础上，加速人才队伍建设，强化人才的培养和培训。推进干部年轻化进程，加大青年管理人员和高绩效者的决策力培养，培养既懂技术，又懂经营管理的复合型人才。不断改善公司的工作环境，提高员工待遇和个人成就感，继续探索多样化的员工激励手段，创造积极向上的企业文化，保证有业绩、有能力的业务骨干不断晋升。
　　(四)可能面对的风险
　　1、下游行业周期性对IT投入的波动性影响
　　随着我国经济发展模式向高质量发展过程不断迈进，公司下游主要行业客户也在经历深度的行业变革，在改革发展的不同阶段，部分客户IT投入产生一定周期性，其短期IT投入会存在波动性。公司经营可能因此面临一定的阶段性压力。
　　2、行业竞争风险
　　我国软件与信息技术服务业开放程度较高，市场需求持续增长，国内外同行业企业的竞争愈发激烈。随着人工智能、虚拟现实、云计算等新一代信息技术的不断发展，用户对软件与信息技术服务的需求不断增长，新技术、新产品不断推陈出新，存在潜在竞争者参与行业竞争的可能性，可能面临新进入竞争者的冲击。
　　3、人才资源风险
　　行业应用软件对人才的综合能力要求较高，一方面要求技术人员能够掌握大量先进技术，并熟练运用技术工具实现系统的搭建与运行；另一方面，技术人员还需要对所服务行业的业务流程、组织结构、管理模式等有清晰的了解和认识，能准确理解和把握客户需求，从而有针对性地进行产品设计、开发与实施。目前，能够兼具技术能力与行业经验的复合型人才依然紧缺。随着国内互联网企业的发展及国外软件企业进入我国，国内软件行业高端人才的竞争更加激烈。 收起▲