[中报]慧辰股份(688500):2022年半年度报告全文
原标题:慧辰股份:2022年半年度报告全文 2022年半年度报告 重要提示 一、本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 二、重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析。 三、公司全体董事出席董事会会议。 四、本半年度报告未经审计。 五、公司负责人赵龙、主管会计工作负责人徐景武及会计机构负责人（会计主管人员）侯桂静声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 无 七、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用 √不适用 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用 □不适用 本报告所涉及的公司未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况 否 十、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？ 否 十一、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否 十二、其他 □适用 √不适用 目录 第一节 释义 ................................................................................................................... 5 第二节 公司简介和主要财务指标 ............................................................................... 7 第三节 管理层讨论与分析 ......................................................................................... 11 第四节 公司治理 ......................................................................................................... 32 第五节 环境与社会责任 ............................................................................................. 34 第六节 重要事项 ......................................................................................................... 35 第七节 股份变动及股东情况 ..................................................................................... 75 第八节 优先股相关情况 ............................................................................................. 83 第九节 债券相关情况 ................................................................................................. 83 第十节 财务报告 ......................................................................................................... 84
第一节 释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：
第二节 公司简介和主要财务指标 一、 公司基本情况
二、 联系人和联系方式
三、 信息披露及备置地点变更情况简介
四、 公司股票/存托凭证简况 (一) 公司股票简况 √适用 □不适用
(二) 公司存托凭证简况 □适用 √不适用 五、 其他有关资料 □适用 √不适用 六、 公司主要会计数据和财务指标 (一) 主要会计数据 单位：元 币种：人民币
(二) 主要财务指标
公司主要会计数据和财务指标的说明 √适用 □不适用 归属于上市公司股东的净利润及归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润下降主要由于： 1、二季度，公司位于上海的重要子公司受疫情影响，部分业务签约、交付、验收延后，对二季度收入产生影响； 2、公司21年在二季度及下半年加大了人才引入，导致22年上半年相应费用较上年同期有所增加； 3、受疫情影响，对部分客户的发票无法及时开出，导致二季度部分款项逾期未回，应收账款逾期金额加大，导致公司大额计提坏账准备。 七、 境内外会计准则下会计数据差异 □适用 √不适用 八、 非经常性损益项目和金额 √适用 □不适用 单位:元 币种:人民币
将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目的情况说明 □适用 √不适用 九、 非企业会计准则业绩指标说明 □适用 √不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 (一) 主要业务、主要产品或服务情况 公司是一家基于数据分析的数字化产品与服务提供商。公司主要为企业和政府机构提供基于客户内外部多维数据（包括消费者态度与行为数据、行业数据等）的经营管理分析与应用产品、行业数字化分析应用解决方案等服务，是以数据分析应用技术为核心的科技创新型企业。 基于对垂直领域的深刻理解以及在数据科学领域多年的技术积累，公司将数据科学技术和垂直领域专业分析方法模型进行了有效融合，通过优化传统算法模型解决成熟行业客户的实际问题，并通过数据模型的迁移与相关数字化应用，快速开拓全新业务场景，体现了较强的技术独特性和创新性。 公司的产品与服务可以总结为“一云两数”，包括慧辰数云、慧辰数客、慧辰数联。公司用全面体验管理及营销服务与产品支撑商业全景，用数字孪生与大数据分析技术场景化助力政务及产业场景，并推出XMfactory、DMengine、农业场景化SaaS等标准化产品，有效的服务了不同领域、不同规模的客户数字化需求。 (二) 主要经营模式 1、生产模式 公司主要为企业、政府机构提供基于多维度数据的业务分析与应用产品以及行业数字化应用解决方案，因此公司的生产模式主要围绕数据获取、数据融合、数据分析和数据应用来进行。 数据获取。公司获取数据的主要途径包括客户提供的数据（包括产品数据、销售数据、渠道数据、广告数据、用户数据与客服数据以及政府各委/办/局的相关数据）、公司向供应商采购的数据（主要包括消费者态度数据、行为数据、渠道类数据、舆情监控数据和行业特性业务数据）以及公司自行采集数据（主要包括消费者态度数据、行为数据以及所部署的数字化应用采集的相关生产过程数据）。 数据融合。通过数据融合技术，公司实现了对多维数据的预处理和标签化操作，为数据后续的分析和应用奠定了基础。 数据分析。在融合数据的基础上，通过对数据科学技术和垂直领域专业分析方法模型的融合应用，完成两类业务服务： （1）数据驱动的数据分析服务：实现对相关业务场景的深入分析，发现深层业务问题并提供策略建议； （2）行业化数据智能应用解决方案：针对行业性数据应用需求，提供基于数据的智能解决方案。 数据应用。公司基于本地化软件系统和云端的产品服务，完成从数据体系的设计整合、专业分析模型生成到最终场景化的智能应用的全流程服务。 2、采购模式 在经营过程中，公司对外采购内容主要包括两类：数据分析服务所需的数据与其他非数据类内容（如云计算环境、软硬件设备与其他服务等）。其采购流程也相应分为数据服务类采购和非数据服务类采购两种。公司通过供应商管理（经过比价入库等）实现供应商能力与资质的有效审核和甄别。 （1）数据服务类采购 公司主要通过外部数据供应商采购分析中必要但客户方未提供的相关数据，主要采购消费者态度数据、行为数据和渠道类数据等，公司会在合同中与数据供应商就数据的合法合规性进行约定。 （2）非数据服务类采购 非数据服务类采购，主要针对公司业务运营中除了数据之外的其他业务资源的采购。包括办公场地与设备、运营与业务服务所需的云计算环境、软硬件设备、固定资产、网络资源、公司市场宣传、资质与知识产权申请等相关服务。 3、销售模式 公司主要采用直销方式对客户产品、服务及解决方案进行销售。日常通过进入客户供应商采购名册、参与竞标等方式获取业务合同。 4、研发模式 公司的产品和技术研发以数据分析应用市场需求为导向，结合数据分析相关领域技术发展趋势的预测以及竞争对手技术业务能力分析来进行。 公司采用产品管理团队和产品开发团队相结合的模式来进行自主研发。产品管理团队由公司技术总负责人和各部门负责人组成，主要负责对研发项目过程中所有重大事项进行评议审核，对研发开发的关键节点和重大变更进行决策；产品开发团队则主要由研发实施相关的业务部门、技术部门（模型研究、算法建模、应用开发与测试运维支持等）核心成员组成，主要负责承接公司产品管理团队下发的任务，对所辅助的研发内容实现技术定义、开发、交付、维护、服务的具体实施。 5、盈利模式 公司以提供基于数据的业务分析与应用和行业应用解决方案等产品与服务来进行盈利。 6、公司主要经营模式在报告期内的变化情况 公司主要经营模式及影响经营模式的关键因素在报告期内保持稳定，无重大变化。 (三) 所处行业情况 1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 公司主要为商业客户和政府机构提供数据分析和基于数据分析的数字化解决方案，上述产品或服务是公司主要的收入和利润来源，主要涉及数据服务行业和软件行业。 公司核心业务模式、核心技术与主要产品或服务均与数据分析相关，因此根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》分类，公司业务属于“I信息传输、软件和信息技术服务业”中的“I64互联网和相关服务”；根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所处行业属于I64互联网和相关服务-6450互联网数据服务，所处细分行业为数据分析行业。 数据分析作为一个跨学科的交叉科学技术，基于量化指标，以数据为驱动基础，通过自动分析算法模型实现对业务深度理解与决策应用。与现有众多服务行业不同，其特点是通过深挖数据的价值来产生业务效益，有着明确的市场特征，不受特殊因素制约。 从横向看其可服务任何具有数据与量化分析需求的行业，从纵向看可深入具体业务的深层场景。 数据分析行业，作为一个相对细分的垂直技术领域，其应用场景与可分析的数据资源紧密相关，早期服务主要分散在具有较多数据资源的行业/企业（如世界500强大型企业）的专业需求场景（如市场趋势预测、生产流程管控、消费者研究、产品设计、渠道建设等等），需要兼具业务深度理解与数据分析技术的有效实施能力，对相关专业服务公司的能力要求很高。随着大数据、数字化的发展趋势，尤其2020年4月数据被确认为中国国民经济生产的重要生产要素，中国已经正式进入大数据时代，经过各行业大数据系统的建设应用,各行业数字化的趋势加速发展，预示着未来将进一步产生多维、大量的数据资源。此时，如何对数据这种原材料进行深度加工应用，发挥数据的增量价值，实现智能化的运营，提升未来的竞争力，不再只是各行业头部/大型企业的目标，也成为各行业内涵盖中小企业的广泛诉求。而基于专业数据分析实现数据深入的应用，已经被证明是实现数据价值的一种低投入高产出的有效方法。 因此近两年来，数据分析的业务范围（从商业/互联网进入到政府/工业/农业/物联网等）与可服务场景（从管理决策、营销到供应链、生产智能化等）进入快速扩展，相关各行业的细分服务需求在迅速增加，而数据分析师也成为一个新兴的职业。 2021年3月,Gartner发布数据与分析的未来技术趋势，进一步昭示数据分析技术与服务将成为未来重要的数据应用服务场景。由于相关领域的专业性较强，需要对业务领域的深入认知与数据科学技术深入结合的长期积累，所以当前虽然国内需求日益旺盛，但具备相关综合能力的大型/专业公司较少。而国外由于数据基础前期优势与数据分析市场发展更成熟，已经出现了许多专业服务商。以美国为例，聚焦商业消费者体验场景数据分析的Qualtrics, 服务政府/商业大客户专业大数据分析服务的Plantir，代表了美国相关数据分析服务的较高水平，近两年迅速获得了商业市场与资本市场的高度认可。 数据分析行业的技术门槛，包括两个层面：一方面是以数据科学技术与行业认知深入结合构造的数据分析算法模型。首先要将行业的专业理论/分析方法，通过大量数据与机器学习等数据科学算法建模和优化，构建出基于数据的分析模型，实现行业知识体系与逻辑的自动化、深度的分析认知能力。相关模型除了需要专业的数据科学技术（如机器学习、自然语言处理和知识图谱），同时必须有效抽象重构出分析场景的特点、专业认知与业务理解，才实际具有分析的深度和更好的可解释性，模型还须进一步经过不断反馈优化，才能达到更高的精度。这样兼具效率与业务认知深度的技术化数据分析模型才具有良好的应用效果，真正发挥数据的价值。 另一方面是实现数据分析与应用的高效能技术体系。因为实际场景不同、数据来源多样，规模特性各不相同（如大数据与小数据、结构化与非结构化），客户诉求的差异。 如何针对广泛的数据分析应用需求，在分析过程中实现多源异构数据的融合分析（如针对数据的不同阶段/特性对应融合最优分析模型），在应用交付形式上支持差异化（以专项软件/服务满足大客户定制化；以标准化/SAAS产品满足大量中小规模用户诉求；以集成化、数字化解决方案满足客户全生命期服务），实现快速、低成本与高效能的兼顾，也是数据分析技术在实际客户服务应用中的重要技术要求。 二、 核心技术与研发进展 1. 核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况 公司目前共有 4项核心技术，分别是商业消费服务数据化分析技术、个性化用户分析与智能应用技术、业务运营效能分析与应用优化技术和生态环保的数据化分析与治理技术。四项核心技术根据领域/应用场景特点，包含 21项核心技术子项。如下：
国家科学技术奖项获奖情况 □适用 √不适用 国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况 □适用 √不适用 2. 报告期内获得的研发成果 截至2022年6月30日，公司拥有发明专利16项、实用新型专利1项、软件著作权203项。 报告期内获得的知识产权列表
3. 研发投入情况表 单位：元
□适用 √不适用 研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明 √适用 □不适用 资本化研发投入以及研发投入资本化比重相比上年同期增长，主要是因为《行业数据智能分析产品研发（二期）》2021年3月份开始资本化，该项目依据研发计划开发中，相应研发投入持续增加所致。 4. 在研项目情况 √适用 □不适用 单位：元
单位:万元 币种:人民币
6. 其他说明 □适用 √不适用 三、 报告期内核心竞争力分析 (一) 核心竞争力分析 √适用 □不适用 1、公司核心竞争力的具体表征 公司的核心竞争力表现为在数据科学技术和垂直行业专有数据模型相融合的基础上，形成的以专有模型与技术化系统为核心驱动的数据分析能力。经过多年行业、技术与人才综合积累，在基于数据的业务分析产品研发与应用方面，公司已经探索出可行的技术化道路，研发出了大量行业数据分析技术和垂直领域专有数据模型，如面向商业消费体验的分析方法与技术模型、面向商业营销的个性化用户分析与推荐技术模型和面向农业、环保、物流供应链等物联网相关应用场景数据的智能分析优化技术等，并形成相关的数字化应用软件与/或行业解决方案，满足客户业务需求，得到了各行业头部企业的认可。 2、公司相对竞争优势和劣势 （1） 公司竞争优势 ①在数据分析领域深耕多年，对行业有着深刻的理解和较强的技术实现能力公司在大数据处理、自然语言理解、机器学习、深度学习等最新数据科学技术方面具有专业技术能力，同时具备垂直业务领域的专业业务分析方法的体系化认知理解，通过将上述两方面优势经过多年的积累和融合，形成了如下技术优势：a. 相关数据分析技术能将数据科学技术与行业方法论有效融合，在业务深度与处理能力方面均满足客户专业需求；b. 具备多维度数据（业务相关大数据与传统消费者态度小数据等）、异构数据（结构化数据与非结构化数据）的综合分析与应用技术能力，能够结合实际情况在低成本与良好效果方面达到统一。 c.公司基于数据的业务分析技术与产品研发，已实现闭环的技术化驱动道路，研发的大量行业数据分析技术和数据应用模型，如面向商业消费体验的分析方法与技术模型、面向商业营销的个性化用户分析与推荐技术模型和面向农业、环保等物联网相关数据应用的智能分析技术等，已进行相关专利和软著申请，形成了系列软件化、公有云服务模式为核心的 SAAS 化分析产品，并在实际业务服务中使用，成为支撑公司业务服务的基础核心能力，已固化为公司的核心技术竞争力，并不断优化和迭代，在实际业务中不断驱动和提升业务服务领域与竞争力。 ②优秀的团队构成，具备优秀的技术研发能力和企业管理能力 公司核心技术人员马亮和王驰分别毕业于清华大学和北京邮电大学计算机系，并获得博士学位，在数据建模、数据处理、机器学习和人工智能算法等数据科学技术领域具有深厚的专业背景，并具备多年理论和实践经验的积累；核心技术人员韩丁针对公司重要业务（如消费者体验类）的主要分析场景，建立了核心分析方法体系。公司核心技术人员和主要研发人员通过将数据科学技术与垂直领域专业数据分析方法模型进行有效融合，并在实际业务使用过程中持续对算法和模型进行优化，形成了独特的技术体系，受到了行业头部企业的一致认可。 公司管理团队主要来自国际领先研究咨询公司以及行业内著名企业，对行业具有深刻的理解，在数据分析模型构建和研究方法论等方面具有丰富的行业经验。公司管理团队可以准确把握数据分析行业的发展趋势，并制定公司相应的外部发展计划和内部管理制度。 ③优质的客户资源促进了公司技术水平的提升公司的主要客户包括世界 500 强、大型国企和政府类机构，商业领域以世界 500 强客户为主，且公司相关世界 500 强客户数量和质量均在同行业公司中具有优势。世界 500 强企业通常为某个领域的龙头企业，对所处行业有着深刻的理解，且拥有丰富的业务数据，其数据维度多、数据量大且属性复杂，所以对数据分析企业所提供的数据分析服务的行业专业性、技术能力、分析质量和服务水平具有较高要求。公司长期为上述企业提供数据分析服务，从侧面印证了公司的技术实力和业务水平在同行业中处于领先地位。 ④公司通过多年的技术积累，具有先发转型优势 公司从 2012 年开始,推进专业分析模型与数据科学技术综合驱动的数据业务服务模式，积极研发面向多维数据与数据科学技术驱动的分析技术与软件系统，率先实现了对包括企业内外部数据、消费者态度与行为数据和行业数据的多维度数据的分析，通过体系化的数据分析软件产品和相关数字化平台系统，有效发现客户实际业务中遇到的问题，并给出具有针对性的数字化解决方案，形成公司独特的技术、产品、服务优势。 随着“XMfactory 体验工厂”客户体验管理数字化产品、DMengine 场景化数字营销引擎产品及农业数字化SaaS 产品的推出，公司业务将经过验证的模型通过标准化、模块化的方式予以产品化变革，为服务对象向行业腰部客户的下探以及业务的标准化扩张提供了有效的支撑。 （2） 公司竞争劣势 ①需要进一步提升人才储备 数据分析行业对企业数据价值的挖掘已经得到了市场和行业头部客户的认可，未来行业内竞争的激烈程度会逐步提升。公司为保持现有快速发展势头，需要在新技术/产品的研发、产品服务运营、企业运营管理方面持续进行人员投入，预先储备数据科学家、产品研发相关技术人员、领域分析专家与管理人员等。 ②需要进一步扩展业务服务范围 公司目前的技术研发和项目开发主要面向行业头部客户，并以深入解决专业问题的技术应用为主，为实现快速扩大公司业务规模、进一步提升公司在行业内的影响力，一方面，公司需要将现有产品或服务有效下沉至行业腰部的大量中小企业，加深产品或服务的深度；另一方面，公司需要将技术与产品快速进行横向迁移，覆盖尚未涉及的行业或领域。 (二) 报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施 □适用 √不适用 四、 经营情况的讨论与分析 报告期内，公司实现营业收入21,285.81万元，同比增长3.07%，归属于母公司所有者的净利润为-392.15 万元，同比下降 127.92%，扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润为-1011.82 万元。 2022年上半年，公司围绕发展战略和经营计划目标，在传统业务领域继续巩固竞争优势，在传统优势行业努力开拓数字化新业务，并持续进行新行业、新领域的拓展。公司于上海地区的子公司自3月以来受到较为严重的疫情影响，导致部分业务的签约、交付、验收、付款存在不同程度的延迟和取消的情况。为了最大程度降低疫情对公司业务开展带来的影响，公司持续加强成本与费用管理，通过线上办公，优化远程会议管理系统，尽快推进项目交付及验收工作，保证项目进度及质量。同时，结合往年经营情况及市场环境变化，公司对业务流程的风险控制和审核进行了加强和细化，并持续加大对业务的应收账款管理力度，推进完善应收账款管理机制。 报告期内，公司继续推行“一云两数战略”，在商业端，持续进行产品研发及拓展，公司在2021年推出的XMFactory产品在2022年上半年迭代升级至3.0版本，在华润、广州本田等代表性客户方面进行了部署和应用，预计2022年下半年将展开进一步的销售落地；DMengine产品上线1.0版本，已开展试销，以上产品以武汉研发中心为主研发基地，成果陆续落地；在政务端，上半年公司聚焦城市治理升级及乡村振兴领域，前者覆盖上海及深圳的营商环境、文明创城等相关领域，后者发力于乡村产业数字化及乡村电商运营优化，取得了较好的成效。 公司应对市场宏观环境变化，将进一步聚焦业务方向，优化业务结构，并持续在产品化路径发力。 数字化是我国经济发展未来的驱动力，数据分析是其中不可或缺的一环，公司对未来的市场机会及发展环境持乐观态度，将顺应市场机会及政策走向，为公司未来的持续发展做好准备。 截至2022年6月30日，公司累计投入研发费用2,749.46万元，占营业收入的比例为12.92%。 研发完善面向商业消费体验、CRM、细分行业（如烟草）的数字化与分析类软件产品，进一步提升公司在商业多维数据分析服务化能力,其中“XMfactory 体验工厂”客户体验管理的数字化 SAAS 产品已已升级研发完成新版本，并开始推广；面向企业CRM运营服务的DMengine产品、面向烟草领域的分析产品（慧品吸与烟问）已完成基本1.0版本研发，可开始市场化试用。在面向行业数字化应用领域，对于前期完成的核心行业（如农业数字化与生态环保等）的阶段性成果，配合市场实际推广应用的反馈，进行产品功能改进和升级，并聚焦相关重点场景（如农业电商、环保执法）进行新的功能突破。同时，也针对新的业务领域，结合该行业专业知识图谱构建分析模型，并进行相关的新产品研发探索。相关研发内容，作为公司数字化产品与解决方案的升级和扩展，后续将逐步应用于实际业务分析服务。 报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项 □适用 √不适用 五、 风险因素 √适用 □不适用 1、经营风险 （1）行业竞争加剧的风险 近年来，随数据分析技术的不断进步，数据分析行业和从业企业也呈现快速发展态势；同时，国内行业相关发展政策陆续出台，数据产业发展、行业推广、应用基础等重要环节的宏观政策环境已经基本形成，鼓励新兴企业进入市场，预计行业整体竞争情况可能逐步加剧。 在市场竞争逐步加剧的环境下，有可能导致产品和服务价格的下降，公司将面临毛利率下滑、市场占有率无法持续提高等风险。如公司未能持续提升产品技术水平和服务能力，将会给公司业务拓展带来不利影响。 （2）客户流失或客户付费能力降低的风险 随着行业竞争程度日益激烈，公司面临客户流失的风险。如果核心客户流失，将对公司业绩产生不利影响。 若我国整体经济增长速度显著放缓，或客户所处行业的竞争格局发生变化，使得部分行业的客户自身业务规模增长放缓或盈利能力下降，则存在客户付费能力下降的风险，也将对公司收入规模增长及业务拓展形成负面影响。 （3）人才资源风险 数据分析行业是以知识、经验、技能为基础的专业研究领域，属于人才密集型行业，人才是公司生存和长期发展的保障，是研究工作质量保障的必备条件。 如果公司无法对核心团队进行有效激励以保证核心人员的积极性和创造性，将存在核心人员流失的风险。 同时，优秀的研发人员和营销、管理等专业人员队伍是公司可持续发展的关键因素之一。随着公司业务和资产规模的不断扩大及募集资金投资项目的实施，未来公司对于高素质人才的需求将更加迫切，如不能持续稳定和提升现有人才队伍，并及时引进满足公司发展需要的人才，将可能对公司生产经营产生不利影响。 （4）公司规模扩大带来的管理风险 公司成立于2008年，随着业务的稳步发展，规模不断扩大，员工持续增加。公司上市后，公司的资产规模将持续增长，且随着募集资金投资项目的逐步实施，公司的人员、数据采购、产品销售规模将逐渐扩大，客户和服务领域将更加广泛，技术创新要求将进一步加快。如果公司的资源配置和管理体系无法及时进行调整或相关调整不能完全满足公司规模扩张后的相关要求，将导致公司现有的管理架构和流程无法完全适应规模扩张带来的变化，对公司的经营业绩产生不利影响。 2、数据使用合规的风险 公司为客户提供数据分析产品和解决方案，在业务经营过程中涉及数据采集、数据处理和数据分析。为了向客户提供更加精准的分析服务，在客户和受访人许可的情况下，公司会采集受访人必要的数据进行记录和分析。 《中华人民共和国网络安全法》《数据安全管理办法（征求意见稿）》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规及立法趋势，针对数据的汇集与分析应用、个人信息地收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等行为，例如即时位置状态、交易和浏览行为等信息聚合，个人信息及个人敏感信息的授权及处理等，均对企业的数据合规工作提出了较高的要求，主要包括个人信息保护及信息数据安全等方面。因公司所处的数据分析行业系新兴发展行业，行业内的监管政策和个人隐私保护政策仍具有不确定性且日益加强，在未来公司业务开展中，仍不能完全避免因立法或监管政策的发展变化而引发数据合规方面的潜在法律风险。 此外，一旦公司员工违反公司内部相关制度要求，或数据合作方、客户因违反协议约定或基 于其他自身原因造成了数据的不当泄露或使用，或因遭到恶意软件、病毒的影响或受到大规模黑客攻击造成数据泄露、损失，将可能因侵犯个人隐私而受到主管部门处罚或被用户投诉，或因侵犯个人隐私及个人信息相关权益导致诉讼或仲裁等纠纷，进而可能会对公司声誉及业务开展造成不利影响，从而影响公司的经营业绩。。 3、核心竞争力风险 公司所处行业属于知识密集型行业。技术发展对于行业发展具有重要的推动作用。目前，信息技术、互联网技术等处于快速发展过程中。以大数据、人工智能、机器学习为依托的新技术、新方法层出不穷。新技术、新方法能够进一步优化数据分析流程、提升数据分析效率、降低成本，提高数据分析结论的有效性，同时也对行业从业人员知识水平和持续学习能力提出了更高要求。能够快速学习并掌握新的技术和方法，并在此基础上改良公司现有技术、方法，是公司保持自身竞争能力的关键。 若公司相关人员无法快速学习并掌握新技术、新方法，或公司不能及时引进新的人才以满足需求，则公司将面临在后续的发展过程中落后于竞争对手风险，可能对公司业务发展产生不利影响。 4、 税收优惠政策变化的风险 公司2013年、2016年和2019年通过高新技术企业资格认定，从2013年开始享受15%的所得税税率优惠政策，到期日为2022年12月1日。《高新技术企业认定管理办法》规定：高新技术企业资格自颁发证书之日起有效期为三年，企业应在期满前提出复审申请，通过复审的高新技术企业资格有效期为三年。如果公司在资格到期之后未能通过高新技术企业复审，则将无法享受所得税优惠政策，公司以后年度的净利润将受到影响。公司高新技术企业复审手续目前正在办理进行中，复审通过后，公司将继续享受15%的所得税税率优惠政策。（未完）  |