中科软 603927

（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。

图：公司保险IT领域产品线报告期内,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。

报告期内,公司重要研发项目如下：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。

(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。

左春,中国国籍,无境外永久居留权,1959年4月出生,硕士,研究员,博士生导师。

1997年荣获中国科学院科技进步奖二等奖;1998年荣获国务院政府特殊津贴;2011年荣获北京市科学技术奖一等奖;2012年荣获海淀区政府颁发“海英人才”称号;2015年荣获“中国软件和信息服务十大领军人物”;2016年荣获北京市科学技术奖二等奖。

左春先生1988年8月至1996年7月任中国科学院软件研究所研究室副主任、副研究员、研究员;1996年8月至2001年5月,担任公司副总经理;2001年6月至今,担任公司总经理;1996年8月至今,担任公司董事;2015年3月至今,担任公司董事长。

邢立,中国国籍,无境外永久居留权,1969年1月出生,硕士,高级工程师。

1997年荣获中国科学院科技进步二等奖;1999年荣获国家科技进步三等奖;2011年荣获北京市科技进步三等奖;2016年荣获北京市科学技术奖二等奖。

邢立先生1991年7月至1992年10月就职于北京软件行业协会,任助理工程师;1992年10月至1996年5月就职于中国科学院软件研究所,任工程师;1996年5月加入公司,历任部门经理、副总经理;2004年4月至今,担任公司副总经理;2023年2月至今,担任公司董事。

张志华,中国国籍,无境外永久居留权,1965年2月出生,大学本科。

1995年获中国科学院管理人员突出贡献津贴。

1986年7月至2000年6月,就职于中国科学院软件研究所,历任中国科学院软件研究所会计室主任,财务处长,财务资产处处长;2000年6月至今担任公司财务总监。

2007年4月至今,担任公司副总经理。

孙静,中国国籍,无境外永久居留权,1963年12月出生,硕士,高级工程师,硕士生导师。

孙静女士作为项目负责人,组织研发了“新华社多媒体编辑系统”及“新华社2008奥运移动报道系统”,并分别荣获第三届“王选新闻科学技术奖”一等奖和第四届“王选新闻科学技术奖”特等奖。

1988年7月至1997年2月就职于中国科学院软件研究所研究室及工程部,任软件工程师、副主任;1997年2月加入公司,历任部门经理、副总经理;2001年7月至今,担任公司副总经理。

谢中阳,中国国籍,无境外永久居留权,1969年7月出生,硕士,高级工程师。

1999年荣获国家科技进步奖三等奖;2011年荣获北京市科学技术奖三等奖;2016年荣获北京市科学技术奖二等奖。

谢中阳先生1991年7月至1996年5月就职于中国科学院软件研究所,任软件工程师;1996年5月加入公司,历任部门经理、副总经理。

2008年3月至今,担任公司副总经理。

孙熙杰,中国国籍,无境外永久居留权,1974年7月出生,硕士。

2011年荣获北京市科学技术奖三等奖;2016年荣获北京市科学技术奖二等奖。

孙熙杰先生1997年7月加入公司,历任工程师,项目经理,部门经理,副总经理;2013年5月至今担任公司副总经理;2023年2月至今,担任公司董事。

王欣,中国国籍,无境外永久居留权,1973年6月出生,硕士,高级工程师。

2016年荣获北京市科学技术奖二等奖。

王欣女士1995年至1996年,就职于中国科学院软件研究所,任工程师;1996年加入公司,历任项目经理、部门副经理、部门经理、副总经理。

2014年4月至今,担任公司副总经理。

张瑢,中国国籍,无境外永久居留权,1981年5月出生,硕士,高级工程师。

2004年9月至2007年5月,任科技部国家科技风险开发事业中心助理工程师;2007年5月至2015年3月,任中国科学院软件研究所工程师;2015年3月至今,任中国科学院软件研究所高级工程师;其中2015年3月至2016年3月,任发展规划处与重大任务办公室副主任;2016年3月至2021年5月,任科技处副处长;2021年5月至2022年8月,任产业发展处副处长(主持工作);2022年8月至今,担任中国科学院软件研究所产业发展处处长。

武延军,中国国籍,无境外永久居留权,1979年12月出生,博士,研究员、博士生导师。

2006年7月至2008年10月,任中国科学院软件研究所助理研究员;2008年10月至2012年7月,任中国科学院软件研究所副研究员;2012年7月至2017年12月,任中国科学院软件研究所正高级工程师;2017年12月至今任中国科学院软件研究所三级研究员。

其中2011年4月至2014年8月,任总体部副主任;2017年6月至2022年2月,任副总工程师;2018年5月至2023年10月,任智能软件研究中心主任;2022年2月至今,任总工程师;2022年11月至今,担任中国科学院软件研究所副所长、总工程师。

梁剑,中国国籍,无境外永久居留权,1975年5月出生,博士,高级经济师。

2016年2月至2018年1月,任海淀区国资委科长;2018年1月至今,担任北京市海淀区国有资本运营有限公司总经理助理。

蔡宏,中国国籍,无境外永久居留权,1970年5月出生,大学本科。

2003年12月加入公司,历任部门副经理、经理;2017年5月至今,担任公司董事会秘书。

李馨,中国国籍,无境外永久居留权,1974年10月出生,硕士。

2000年7月至2016年6月,任北京市第二中级人民法院庭长。

2016年7月至2018年2月,任远大创展(北京)资产管理有限公司风控总监,2018年2月至今,任北京市中伦律师事务所合伙人律师。

何召滨,中国国籍,无境外永久居留权,1970年3月出生,博士,正高级会计师,澳洲注册会计师,ACCA,中国注册会计师,高级国际财务管理师,首批全国会计领军人才,全国会计领军人才特殊支持计划毕业,全国企业会计准则咨询委员会第二届、第三届委员,享受国务院政府特殊津贴,ACCA中国北方专家指导小组成员,中国财政科学研究院会计学硕士研究生导师,中国人民大学商学院、中央财经大学会计学院客座研究生导师。

1991年7月至1993年7月,任山东省五莲县税务局稽查员;1993年7月至1997年4月,任日照市岚山区委办公室行政科长兼主管会计;1997年4月至2000年12月,任日照益同会计师事务所董事长兼主任会计师;2000年12月至2006年3月,任中瑞华恒信会计师事务所审计部部门经理;2006年3月至2008年11月,任中国电能成套设备公司财务部主任;2008年11月至2009年9月,任中国电能成套设备公司党委委员、财务总监;2009年9月至2013年2月,任中电投东北电力有限公司党组成员、财务总监;2013年2月至2013年5月,任中国证监会规划委研究员;2013年5月至2015年7月,任国家核电技术公司财务部主任;2015年7月至2025年7月,依次任职国家电力投资集团有限公司财务资产部总经理、计划与财务部主任、资本运营部主任、专家委副主任,2025年7月至今,担任中环寰慧科技集团股份有限公司党委书记、联席董事长。

张正女士:1979年1月出生,中国国籍,无境外永久居留权,博士,教授级高级工程师。

2007年加入公司,历任项目经理,金融保险本部副总经理,2013年至今担任公司技术委员会副主任。

陈尚义先生:1965年8月出生,中国国籍,无境外永久居留权,硕士,教授级高级工程师。

中国软件行业协会副理事长;北京人工智能产业联盟秘书长;国家科技重大专项、重点研发计划等总体组专家;国家人工智能产业投资基金咨询委员会专家委员;教育部考试中心专家委员会委员;全国侨联特聘专家委专家组副组长;中国电子学会会士;北京航空航天大学教授、博导;同济大学教授。

曾在国家发改委办公厅、中国人民银行和国家开发银行任主任科员、副处长等职务,在新加坡信息通信研究所(I2R)、硅谷高技术公司任高级工程师、工程经理;2004年4月任中软集团通用产品研发中心、通用产品事业部总经理;2011年3月至今,任百度在线网络技术(北京)有限公司技术委员会理事长;2017年11月至今,任百度雄安科技有限公司执行董事、总经理。

李晓林,中国国籍,无境外永久居留权,1964年2月出生,经济学博士,风险学、保险学和精算学学者,英国精算师协会荣誉精算师;中央财经大学二级教授,国家风险治理与保险服务创新发展研究中心主任;全国保险专业学位研究生教指委副主任委员,英国精算师协会大中国区委员会联席主席,北京咏怀体育发展研究院联席院长;中国灾害防御协会灾害保险与风险减量分会名誉理事长兼专家组组长。

1985年7月至1993年5月,任中央财经大学数学教研室教师;1993年5月至1997年6月,任中央财经大学保险系教师,系主任助理;1997年7月至2000年6月,任中央财经大学保险系副主任(主持工作);2000年7月至2008年1月,任中央财经大学保险系党总支书记,2003年4月起兼中国精算研究院院长、基地主任;2008年2月至2012年6月,任中央财经大学中国精算研究院书记;2012年7月至2015年10月,任中央财经大学保险学院、中国精算研究院书记;2015年11月至2019年6月,任中央财经大学保险学院院长,2016年7月以前兼保险学院书记;2019年7月至2023年1月,任中央财经大学保险学院院长、中国精算研究院院长,兼保险风险分析与决策学科国家创新引智基地主任;2023年1月至今,任中央财经大学教授、国家风险治理与保险服务创新发展研究中心主任。