凌志软件 688588

2025年,AI技术快速发展,技术、产业、政策和业务需求的多重驱动,使千行百业加速拥抱人工智能,强化能力研究与应用。

公司主要从事对日软件开发业务及国内应用软件解决方案业务。

2025年,公司积极应对风险挑战,加强技术和产品创新,加大研发投入,践行“AI+”战略,推动新兴技术在公司主营业务拓展和效率提升方面发挥功效。

（一）报告期内公司经营情况报告期内,公司实现营业收入105,409.25万元,同比下降5.4%；营业成本71,082.28万元,同比下降4.45%；归属于上市公司股东的净利润10,588.27万元,同比下降14.81%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润9,158.30万元,同比下降1.82%。

2025年,受市场环境等因素影响,公司对日软件开发业务收入同比有所下降,公司对日业务总体稳健,智明软件盈利能力良好。

公司积极导入AI技术提升对日开发效能和业务竞争力,在日本IT老旧系统改造升级等业务方面取得良好进展。

同时,公司对日软件开发业务收入占比较高,业务收入较多以日元结算,而相应的成本和费用大部分以人民币支付；2025年度日元汇率总体下降,日元汇率下行状态仍对公司整体经营构成不利影响。

国内金融业务方面,在较为复杂的市场环境下,该部分收入2025年实现正增长；公司财富管理、机构、投行等重点业务线产品持续迭代,强化竞争优势；积极落实“AI+”战略,深化三大业务领域,围绕“场景化AI+行业Know-How+业务整合”,加强AI技术应用产品研发,有多项AI应用产品在券商客户落地,助力国内券商的数智化升级。

（二）报告期内业务开展情况1、对日软件开发服务业务方面,重要项目交付顺利基于AI全栈自动生成平台的系统自动化迁移与重构项目：采用AI全栈自动生成平台对传统架构的核心业务子系统进行模块迁移与重构,高效且工程化实现设计书及代码自动生成,减少开发工作量,加快系统向现代化技术栈的迁移。

验证了该AI平台在复杂业务中的可适用性；提升开发效率；平台规则接口风格、数据命名、异常处理等实现规范统一；平台自动生成的代码结构清晰、降低后续维护成本,便于交接与维护。

金融AIGC业务变更对应解决方案：客户产品面向数百家金融客户,客户对应和确认工作繁琐且低效,利用AIGC技术,通过构建以LLM（大语言模型）为核心的混合RAG（检索增强生成）系统,实现了工作日调整（从PDF/MSG文件自动提取日期信息）、界面变更（从Excel文件自动提取修改规格）、设置变更（从MSG文件自动提取修改内容）以及QA响应（运用RAG技术自动生成答复）等功能。

系统采用GPT-4.1-mini及本地模型（如qwen2.5-coder-14b等）进行灵活配置,实现减少手动作业、缩短业务处理时间、利用AI自动化降低人为错误、通过模型优化选择降低业务需求对应成本、提升客户响应效率和服务质量。

AI+老旧系统重构解决方案：利用大语言模型（LLM）对代码进行深度解析,提取功能逻辑、数据流程、接口定义等关键信息,探索基于AI的详细设计书自动生成方法,通过prompt工程、微调模型等方式,使AI生成符合规范的结构化设计文档,进而生成设计书,再使用大语言模型（LLM）,直接将设计书文本作为输入,让模型理解并生成对应的其他目的语言代码。

实现了“代码->详细设计书->其他语言的重构”这一通路,更加高效,高品质进行脱旧项目提案和推进。

NBA（NextBestAction）系统：利用AI学习分析已成约的保险客户的信息,以及家族信息,推断出客户以及家人适合的最优保险项目,并形成提案书。

提高了保险营业的成约率。

同时该系统能根据不同的保险种类,分析在成约之后的一些客户跟进最佳时点,和对客户再次营业最佳时间的建议,并提供丰富的报告呈现形式。

提高了保险人员对客户状况的深入了解。

同时该系统可以和保险客户的人生计划挂钩,根据保险客户在各个年龄阶段的收入和支出以及结婚,购房,育儿等重大人事事件需要的资金来分析客户最需要的保险种类。

证券会计系统迁移项目：针对当前运行的“权益会计接口系统”中自营业务处理模块的技术升级需求,启动开发语言由C至Java的迁移,该模块核心功能为构建连接上游权益类系统与下游JEDI会计分录生成系统的接口,实时处理国内外股票及国内可转换债券业务数据,实现账簿级损益计算并联动交易数据至下游系统。

基于提升技术资源可持续性、系统可维护性及开发效率的目标,本次迁移将分阶段实施,首先开展概念验证（POC）,重点验证技术路径可行性、精准评估开发规模与周期,并输出标准化迁移方案,待POC验证通过后进入全面迁移阶段,完成自营会计系统重构。

预计达成各方面效能提升,技术层面降低人才获取难度,运维团队组建效率提升,实现业务支撑力的突破。

日本著名铅笔制造商的贩卖管理系统升级项目：本次升级面临旧系统（基于Smalltalk语言开发）技术栈陈旧、人才稀缺的挑战。

项目团队创新性地采用生成式AI工具,将原有代码自动转换为C#（ASP.NET）语言,并结合自主研发的代码质量管控流程与基盘优化技术,显著提升了AI生成代码的可用性与稳定性,实现高品质交付。

大型租赁业务系统项目：采用分布式架构设计,利用RESTfulAPI接口实现系统模块解耦,提升系统的灵活性和扩展性。

同时,通过大数据分析和人工智能技术增强数据驱动的业务决策能力。

通过引入容器化技术（Docker/Kubernetes）和持续集成/持续交付（CI/CD）流程,优化业务流程,实现业务自动化与智能化管理,推动企业数字化水平提升。

项目秉承DevOps理念,实现开发、测试、运维一体化,确保系统的高可用性和稳定性。

石油能源业务系统项目：采用微服务架构（MicroservicesArchitecture）与容器化技术（Docker、Kubernetes）,构建高可用、弹性伸缩的IT基础设施。

通过引入API网关（APIGateway）和事件驱动架构（Event-DrivenArchitecture）,实现系统模块间的松耦合与异步通信,提高业务响应速度和系统可靠性。

结合云原生技术（CloudNative）,部署于混合云环境,利用持续集成/持续交付（CI/CD）流程,加快新服务的开发和上线速度。

采用零信任安全模型（ZeroTrustSecurityModel）和身份认证与权限管理（IAM）机制,保障系统安全性。

某大型银行代理清算系统的升级改造项目：对原基于VC语言开发的清算代行系统进行了全面的升级与移植改造。

新系统以SmartPort开发框架为核心,结合Angular前端技术,构建了全新的Web化平台。

新开发框架采用以“定义式开发”为主的模式,辅以少量COBOL程序,实现了系统功能的快速构建与高效实现。

该模式以设计驱动为核心,通过对业务流程的分解与抽象设计,同时完成主体程序结构的定义,仅在个别复杂逻辑中使用少量COBOL实现个别处理,从而高效完成整体功能的开发。

得益于定义式开发的特性,显著减少了手写代码量,降低了人为差错的可能性,在大幅提升开发效率的同时,亦保障了系统的稳定性与开发品质。

此模式为实现高效、稳定且高质量的系统开发提供了有力支撑。

银行房贷业务系统项目：依托AWS云服务平台,以PaaS方式构建全新的房贷业务系统,提供面向PC/移动端等多平台的全流程业务功能,提升了多个销售渠道的贷款审核效率。

应用AWS的ECR容器,SQS队列,SES/SNS通信等服务,在提供安全,高效,易扩展的系统架构的同时,帮助银行重新整理业务流程,为用户提供方便易上手的操作体验。

另外,本次开发整合了各子系统间的业务数据,为银行快速响应数字化转型后的业务变革,缩短业务功能交付周期打好了基础,为银行大幅提升竞争力提供了可能。

住宅金融机构直接融资系统项目：以SPA形式提供网上灾害住宅融资申请服务,后台通过微服务划分业务功能,解决业务复杂性问题并使每个服务可独立扩展。

与外部系统间的交互通过AWS上部署的API公开基盘服务保证安全,并采用IDP和EKYC认证方式进行身份认证。

由此,在保证信息安全的前提下,能够在线上提供原先线下为主的申请业务,减少了客户出行的成本和不便,有效的提高了融资申请的效率。

同时活用API公开基盘,导入了文件共有系统,实现银行和机构的在线文件共有,大幅度提升了贷款审核效率。

某保险公司损害保险系统的升级改造项目：对原基于O3W框架开发的系统进行了全面的升级与移植改造。

新系统以OWX框架为核心,同时针对各种最新浏览器对前端表示画面进行大范围改造,画面自适应性表示等升级开发,构建了全新的Web化平台。

降低了现行系统在访问量大时会发生的系统崩溃、画面表示错乱等异常情形,确保了系统的高可用性和稳定性,达到提升客户体验感的目的。

某材料公司基于AI驱动开发实现现代化项目：针对现有系统混乱、架构老旧、技术人才保障不足、系统停运等痛点,以“AI赋能+技术革新+业务协同”为核心,打造全方位数字化解决方案。

项目以AWS云为底座,采用多层分离微服务架构与全栈Typescript开发,保障系统高可用与扩展性；通过Figma优化UI/UX设计,推动体验升级；以Cursor+GitLab为核心引擎,GitLab承载安全检查与CI/CD流程,结合GitLabDuo与Cursor构建AI驱动开发体系,实现智能编码、自动化测试与安全校验。

最终建立标准化现代化技术体系,化解系统停运风险,降低人才依赖,缩减开发运营成本,激发企业创新活力,夯实核心竞争力。

AI驱动的老旧RPG系统翻新项目：采用GitHubCopilot及全流程AI工具链,结合标准化代码开发规范,对老旧RPG系统进行全面翻新与现代化改造。

利用AI工具对现行代码进行深度解析,自动提取业务逻辑与程序结构,解决无设计文档的维护难题。

从代码解析、开发到单体测试全流程导入AI技术,开发人员借助Copilot遵循标准化规范完成代码编写,提升开发效率。

新系统不再制作详细设计书,通过标准化规范确保代码结构统一、命名规范、注释清晰,使代码本身具备良好的可读性与自解释性。

后续维护人员无需设计文档即可通过规范化代码快速理解系统逻辑,实现便捷维护,大幅降低交接成本与维护门槛。

SASANQUA清算代行系统的升级改造项目：对原基于VC语言开发的清算代行系统进行了全面的升级与移植改造。

新系统以SmartPort开发框架为核心,结合Angular前端技术,构建了全新的Web化平台。

新开发框架采用以“定义式开发”为主的模式,辅以少量COBOL程序,实现了系统功能的快速构建与高效实现。

该模式以设计驱动为核心,通过对业务流程的分解与抽象设计,同时完成主体程序结构的定义,仅在个别复杂逻辑中使用少量COBOL实现个别处理,从而高效完成整体功能的开发。

得益于定义式开发的特性,显著减少了手写代码量,降低了人为差错的可能性,在大幅提升开发效率的同时,亦保障了系统的稳定性与开发品质。

此模式为实现高效、稳定且高质量的系统开发提供了有力支撑。

余力功能模块的现代化改造项目：面对COBOL到Java的系统重构、微服务拆分、业务要件追加及冗余消减等多重技术挑战,在保障业务连续性的前提下,采用“现新比较”（新旧系统并行测试）等机制提前暴露并解决潜在问题,实现正式上线后障碍率低、运行稳定。

项目核心任务是将传统COBOL系统全面迁移至Java技术栈,同时进行深度架构优化。

需在保证业务连续性的前提下,完成以下关键工作：系统拆分：将单体应用解耦为微服务架构,提升可扩展性；要件追加：伴随系统拆分,新增系统间整合性统一等功能；冗余消减：通过流程精简,将旧系统中的废弃代码进行删减。

过程涉及技术栈切换、业务逻辑重写及数据迁移,复杂度远超常规升级项目。

2、国内应用软件解决方案业务2025年,证券行业在资本市场稳市机制深化、注册制改革效能释放及金融信创全面铺开的驱动下,加速向专业化、数字化、智能化进阶。

公司紧抓行业信创向核心系统纵深推进、买方投顾模式普惠化、机构服务精细化等战略机遇,持续深化“平台+生态”战略。

以信创全栈能力为基,助力券商实现核心系统安全可控与性能跃升；以数据智能为引擎,驱动财富管理从“产品销售”向“资产配置”转型；以人工智能为支点,赋能券商投行合规效率提升、机构客户协同及线上运营提效。

报告期内,公司国内应用软件解决方案在机构服务精细化、投行业务智能化、买方投顾工具链等场景实现突破,数智化金融科技生态竞争力持续强化。

全栈信创解决方案已实现从“单点适配”到“核心业务全链路自主可控”的跨越式升级,构建三大核心能力体系：1）全栈技术纵深覆盖：支持移动端（鸿蒙）,鲲鹏、海光、飞腾等主流国产芯片架构；兼容麒麟、统信UOS等主流国产操作系统；适配达梦、OceanBase、TDSQL等国产数据库；以及东方通、宝兰德等主流国产中间件。

2）高性能与高安全：基于适配信创组件的分布式低延时架构,支持组件横向扩展,满足证券业务高性能与灾备切换要求。

3）生态厂商深度合作：与多家信创厂商建立深度合作关系,提供多种信创组合方案。

全链路智能化财富管理平台完成从“流程驱动”向“AI智能体协同”的范式升级,全面融合多模态账户分析、意图预测及多Agent任务协同技术,赋能业务全域智能化跃迁。

平台核心能力包括：1）账户智能分析：通过账户智能分析引擎解析多模态数据,结合客户行为进行深入诊断与分析,辅助投顾向客户提供个性化账户诊断报告和资产配置建议,帮助客户制定合理的投资计划；同时发现潜在的服务营销机会,并将这些线索实时推送给投顾团队。

2）员工智能助手：深度集成SCRM系统,穿透整合客户账户信息、服务轨迹等多维数据,构建覆盖属性、行为与资产的全景动态客户画像；基于多Agent架构,提供选品策略、话术推荐、业务建议及经验库标准化指引,降低专业门槛与操作难度,全面提升投顾服务效率与质量。

3）全场景服务体系：以数据驱动与AI技术深度融合为核心,一句话生成H5高效赋能活动内容生产；智能标签知识库构建精细化客户画像,夯实服务根基；广告投放资源位排序工具实现营销资源最优配置；AI运营策划智能体化身虚拟专家,提供自主化方案支持。

同时,ETF专区、客户AUM价值经营、绩效赋能助手三款特色产品精准覆盖细分场景需求。

4）集约化运营方案。

以“一客一策”为核心,整合全链路能力为不同客户定制专属营销运营策略,实现营销运营的精准化、高效化升级,赋能买方投顾服务体系落地。

数字化机构客户综合金融服务平台持续深化“智能驱动、场景穿透、生态协同”三大核心能力。

基于AI技术,构建了覆盖客户服务全场景的多智能体框架,提供数据治理、智能问答、知识库管理、数据分析、自动撰写及智能审核等功能。

通过打通产业链数据,识别跨业务协同机会,助力一线人员精准触达高潜力客户。

服务模式正从“响应需求”向“主动创造价值”升级,同时严格遵循合规风控要求。

投资银行管理平台深度响应全面注册制“申报即担责”的监管要求,构建“大模型+区块链”双技术基座,实现自律监管体系升级。

在AI应用层面,通过大模型引擎强化底稿智能核验与尽调工具效能,实现申报材料智能审核,方案已获监管部门及头部券商认可。

IPO招股书预审Agent在头部券商落地,底稿文件自动撰写方案引发行业关注,从查、做、审、警多维度满足投行AI场景需求,助力券商从传统投行向AI投行转型。

在合规存证层面,深化区块链存证应用,满足穿透式监管要求,已形成覆盖尽调、质控、申报、持续督导的全流程AI辅助方案,显著降低合规风险,提升执业质量。

此外,函证数字化与智能化取得突破,已在多家券商落地,后续将持续推进该领域建设。

(一)行业格局和趋势1、行业格局和趋势当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展,新质生产力加快形成,使我国软件产业在人工智能、云计算、大数据等关键技术的创新,推动产业发展范式从“技术跟随”向“标准引领”转变,彰显出强劲的自主创新能力。

软件产业的高质量发展,为经济社会数字化、智能化转型提供了强劲的动力。

人工智能、机器学习,特别是大模型和软件产业、软件工程发生紧密交织。

这些创新工作已经渗透到软件开发、软件运营整个环节。

未来,中国软件行业将呈现出“技术深度融合、创新加速涌现、应用场景拓展”的发展趋势。

市场规模方面,根据工信部发布的《2025年软件业运行良好》数据显示,2025年,我国软件业务收入154,831亿元,同比增长13.2%。

软件业利润总额18,848亿元,同比增长7.3%。

软件业务出口627.3亿美元,同比增长7.7%,增速连续10个月保持正增长。

公司处于软件开发服务产业链上游,存在较高准入门槛,主要提供高技术和高附加值的软件开发服务,业务范围涵盖了咨询、设计、后续软件维护等,目前竞争尚不激烈。

未来从事产业链上游软件开发服务业务、拥有较为稳定的客户资源、较高的业务技术成熟度、较大的接单能力的企业将有较大发展空间。

2、发展趋势（1）AI+金融新范式：生态协同重塑价值创造新逻辑当前,人工智能、云计算、大数据等新兴技术以前所未有的速度和深度,重塑金融业的业务模式、风险范式与竞争格局。

同时,金融业立足数据资源富集、应用场景丰富、市场规模庞大、信创积淀深厚的行业优势,立足需求、基于场景、渐次推进、迭代发展,扎实推动“人工智能+金融”取得明显成效。

2025年的金融科技市场呈现出“冰与火之歌”。

一方面,根据毕马威2025年9月发布的《金融科技动向2025年上半年》报告显示,全球金融科技投资经历五年来最低的上半年,总投资额为447亿美元,市场趋于理性。

另一方面,技术创新的火焰愈发炽热,数据驱动的“开放金融”生态持续繁荣。

据《中国金融科技与数字金融发展报告(2025)》显示,2025年全球开放金融市场规模预计达1,741.8亿美元,人工智能已成为金融科技基础设施的标配,AI智能体机遇备受投资者青睐。

展望未来,AI在金融行业将呈现出“技术深度融合、创新加速涌现、应用场景拓展”的发展趋势：在金融信创中将成为驱动业务创新的核心引擎；与云计算的融合将推动金融服务的智能化和个性化；与大数据的融合将实现更精准的风险识别和客户洞察；与区块链的融合将在供应链金融、跨境支付等领域创造新的应用模式。

（2）国内市场：“数智金融生态”变革启新程2025年AI智能体奔涌,技术、产业、政策和业务需求的多重驱动,使金融行业加速拥抱人工智能,强化能力研究与应用,驱动行业加速数智化转型。

在证券行业,涌现出了智能监管、智能投顾、智能风控等一系列的具有代表性的智能化应用场景,展现出人工智能深度赋能资本市场发展的强劲动能与广阔前景。

政策端,“十五五”规划建议明确把大力发展“数字金融”作为建设金融强国的重要方向。

“数字金融”是金融“五篇大文章”的重要组成部分,做好“数字金融”大文章,对于建设金融强国、巩固和拓展我国数字经济优势具有重要意义。

中国证监会也明确提出加快推进数字化、智能化赋能资本市场,为下一阶段证券行业的数字化发展指明了方向。

目前证券行业已经形成较为成熟的AI应用,第一类是客户服务型应用,如数字员工、智能问答等；第二类是投资服务型应用,如投资顾问、投研、智能交易等,第三类是运营服务型应用,如代码生成、知识问答、风控、监管等。

未来,金融科技服务将向企业全生命周期渗透；金融业大模型应用建设渐进收敛于“1+N”的实用架构。

金融科技的下一个十年,将是智能技术系统性深化、与实体经济融合更为紧密的十年。

（3）日本市场：以AI为翼引领数字化转型新征程2025年是日本数字化转型战略深化的关键一年,数字厅成立四周年之际,各项政策从“基础设施整备”加速迈向“价值创造”阶段。

在全球AI竞争持续升温的背景下,日本加快了AI政策的制度化进程,对人工智能转向“精准攻坚”。

近年来,日本政府不断出台诸如《人工智能相关技术研究开发及应用推进法》等法律法规,持续加大对人工智能等高新技术产业投资补贴力度,制定包括促进人工智能产业创新研发、基础设施建设、推进人工智能商业化普及、振兴教育及人才培养等一揽子战略。

在2026财年预算案中,日本政府计划将用于支持尖端半导体和人工智能研发的预算大幅增加近三倍,达到约1.23万亿日元（约合79亿美元）,重点用于开发本土基础AI模型、加强数据基础设施以及“物理人工智能”（AI控制机器人和机械装置）。

同时,政府还提出了到2030财年对AI和半导体投入超过10万亿日元的目标。

未来,日本将锚定社会5.0与可信AI核心方向,以数字化转型为基、人工智能为核,推动两大技术深度融合、全域渗透。

各领域也将依托数字化工具与人工智能应用,实现生产效率、服务品质与社会价值的系统性突破与重构。

这一国家级战略进程,将持续释放庞大市场需求与技术创新空间,为公司带来广阔发展机遇。

(二)公司发展战略公司以“诚信负责、成就客户、造就员工”的经营理念,按照“诚信为本、客户至上、以顾客为中心、服务于全球”的经营方针,持续保持研发投入,引进和培养人才,不断进行技术和管理创新。

未来公司将积极拥抱技术发展浪潮,发挥在云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术领域的优势,聚焦于金融科技领域,大力开拓国外市场,不断提升公司在国际产业链中的层次和水平；进一步研发云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融科技领域高度融合的软件产品,不断加大国内金融行业应用软件市场份额,服务我国金融业数字化转型力争成为中国具有国际先进水平的骨干企业和知名品牌。

(三)经营计划1、提高公司交付能力优质的软件开发服务是公司立足于日本软件市场的基础。

公司近年来发展较快,业务规模也得到快速扩张,但受限于软件开发人才的招聘市场竞争激烈、软件开发人才培养周期较长等影响,公司的软件开发人才的增速不足以支持业务规模的扩大、交付能力不能够满足大量涌现的各种业务机会。

未来公司将努力提高公司交付能力,大力拓展开发团队和研发团队,并且加大研发投入,通过开发流程的模块化、自动化、工具化,进一步扩大公司的创新优势,持续提升交付能力。

在提升对日软件交付能力的同时,公司也将加大对国内金融行业IT市场的投入,研发深度结合了云计算、大数据、人工智能等新兴技术的产品和解决方案。

2、客户与市场发展计划在日本软件开发服务市场中,除深化现有客户合作、进一步开发更多优质客户之外,公司还拟提升自身所具备的软件开发服务能力,不断拓展软件开发过程中包括咨询、设计、运维等处于产业链前端的业务,深入客户运营的前后端,从而提升软件开发服务的附加值,进一步增强公司的核心竞争力和盈利能力。

在国内市场中,公司在不断吸收国际发达金融市场领先的证券业营销服务和管理体系、行业应用架构、新兴技术的同时,将加强绩效管理,强化对重点客户、重点创新型金融软件解决方案的营销服务。

预计随着国内证券公司信息化建设和创新业务的进一步推进,公司将获得更大的市场发展机遇。

公司也计划将国内市场逐步扩展到基金、期货、私募、银行理财子公司等资本市场领域。

3、技术和产品研发计划在对日软件开发服务业务中,公司将根据业务实际需要和人工智能等新兴技术的发展,进一步开发项目管理系统、快速开发平台、自动化测试工具等,通过新技术、新工具、新平台的应用,提高开发效率、降低开发成本,进一步提高公司的市场竞争能力。

为适应现阶段国内证券公司创新业务不断推进的发展趋势,公司结合国内市场实际情况,在吸收对日金融领域软件开发服务经验的基础上,将加大拥有自主知识产权产品的开发力度。

未来几年,公司将继续以O2O客户智能精准营销服务解决方案、财富管理解决方案、面向机构服务的综合金融服务解决方案、大投行业务综合管理解决方案、基金营销与投研一体化解决方案、微服务云管理解决方案等证券业IT解决方案作为开发重点,探索更多新技术、新产品在国内证券公司的运用,使公司成为国内一流的证券业软件解决方案提供商。

在不断提高现有产品技术能力的同时,公司将加大对人工智能、云计算、大数据等新兴技术的研发,以满足金融非证券行业及其他行业日益增长的新兴技术服务需求。

4、人力资源计划软件行业具有人才密集型、知识密集型特点,公司的技术创新依赖于大量的管理和技术人才,因此,人力资源是公司经营发展的重要战略资源。

（1）建立具有市场竞争力的绩效评价和激励机制公司将积极探索建立对各类人才具有持久吸引力的绩效评价体系和相应的激励机制,吸引更多诚信、敬业、专业的优秀人才加盟,实现人力资源的可持续发展,从而形成良性的竞争机制和完备的人才梯队,不断增强公司的核心竞争力。

为了留住人才,未来公司还将进一步通过股权激励机制,激发员工的工作积极性,增加员工对公司的归属感。

（2）人才规划和培训计划为适应未来业务快速发展的需要,公司将在现有人员的基础上,按需引进各类人才,进一步优化人才结构。

公司将进一步完善培训体系,通过针对不同级别软件开发人员的培训体系、跨部门技术交流、公开知识库的共享体系、内部专家培训、外部的技术培训等形式,促进员工不断学习,并努力把企业建成学习型组织。