[年报]京北方(002987):2024年年度报告
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时间：2025年04月11日 21:31:06 中财网 |
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原标题:京北方:2024年年度报告
京北方信息技术股份有限公司
2024年年度报告
2025年4月
2024年年度报告
第一节 重要提示、目录和释义
公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，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。
公司负责人费振勇、主管会计工作负责人马志刚及会计机构负责人（会计主管人员）王悦声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。
所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。
公司在本报告中的未来工作思路、工作计划等前瞻性描述不构成公司对投资者的实质性承诺，敬请投资者注意投资风险。
公司在本报告中详细阐述了未来可能发生的有关风险因素及对策，具体请参阅本报告“第三节管理层讨论与分析”之“十一、公司未来发展的展望”部分。敬请广大投资者注意投资风险！
公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以 619,776,937为基数，向全体股东每10股派发现金红利2.5元（含税），送红股0股（含税），以资本公积金向全体股东每10股转增4股。
目录
第一节 重要提示、目录和释义 .................................................................................................................... 2
第二节 公司简介和主要财务指标 ................................................................................................................ 6
第三节 管理层讨论与分析 .............................................................................................................................. 10
第四节 公司治理 ................................................................................................................................................ 38
第五节 环境和社会责任 .................................................................................................................................. 54
第六节 重要事项 ................................................................................................................................................ 56
第七节 股份变动及股东情况 ......................................................................................................................... 68
第八节 优先股相关情况 .................................................................................................................................. 75
第九节 债券相关情况 ....................................................................................................................................... 76
第十节 财务报告 ................................................................................................................................................ 77
备查文件目录
（一）载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人（会计主管人员）签名并盖章的财务报表； （二）载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件； （三）载有公司盖章、公司法定代表人签名的2024年年度报告文件原件； （四）报告期内公司公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿。
释义
| 释义项 | 指 | 释义内容 | | 公司、本公司、京北方 | 指 | 京北方信息技术股份有限公司 | | 永道投资 | 指 | 拉萨永道投资管理有限责任公司 | | 天津和道 | 指 | 和道（天津）企业管理合伙企业（有限合伙） | | 报告期 | 指 | 2024年1月1日-2024年12月31日 | | 国有大型商业银行、国有六大行 | 指 | 六大国有商业银行的统称，包括：中国工商银行股份有
限公司、中国建设银行股份有限公司、中国农业银行股
份有限公司、中国银行股份有限公司、交通银行股份有
限公司和中国邮政储蓄银行股份有限公司 | | 股份制商业银行、股份制银行 | 指 | 12家全国性股份制商业银行：上海浦东发展银行股份有
限公司、中信银行股份有限公司、中国光大银行股份有
限公司、华夏银行股份有限公司、中国民生银行股份有
限公司、招商银行股份有限公司、广发银行股份有限公
司、兴业银行股份有限公司、平安银行股份有限公司、
浙商银行股份有限公司、恒丰银行股份有限公司、渤海
银行股份有限公司 | | 信创 | 指 | 信息技术应用创新 | | 中国证监会 | 指 | 中国证券监督管理委员会 | | 深交所 | 指 | 深圳证券交易所 | | 《公司法》 | 指 | 《中华人民共和国公司法》 | | 《证券法》 | 指 | 《中华人民共和国证券法》 | | 《股票上市规则》 | 指 | 《深圳证券交易所股票上市规则》 | | 《规范运作指引》 | 指 | 《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第1号——主
板上市公司规范运作》 | | 人月 | 指 | 工作量的计量单位，是项目管理中常用的概念。一个人
月指一名服务人员提供一个月专业服务的工作量。 | | 人天 | 指 | 工作量的计量单位，是项目管理中常用的概念。一个人
天指一名服务人员提供一天专业服务的工作量。 |
第二节 公司简介和主要财务指标
一、公司信息
| 股票简称 | 京北方 | 股票代码 | 002987 | | 变更前的股票简称（如有） | 无 | | | | 股票上市证券交易所 | 深圳证券交易所 | | | | 公司的中文名称 | 京北方信息技术股份有限公司 | | | | 公司的中文简称 | 京北方 | | | | 公司的外文名称（如有） | NORTHKING INFORMATION TECHNOLOGY CO.,LTD. | | | | 公司的外文名称缩写（如
有） | NORTHKING TECH. | | | | 公司的法定代表人 | 费振勇 | | | | 注册地址 | 北京市海淀区西三环北路25号7层 | | | | 注册地址的邮政编码 | 100089 | | | | 公司注册地址历史变更情况 | 无 | | | | 办公地址 | 北京市海淀区西三环北路25号7层 | | | | 办公地址的邮政编码 | 100089 | | | | 公司网址 | www.northkingbpo.net | | | | 电子信箱 | [email protected] | | |
二、联系人和联系方式
三、信息披露及备置地点
| 公司披露年度报告的证券交易所网站 | 深圳证券交易所（http://www.szse.cn） | | 公司披露年度报告的媒体名称及网址 | 巨潮资讯网（http://www.cninfo.com.cn）、《中国证券
报》、《证券时报》 | | 公司年度报告备置地点 | 京北方信息技术股份有限公司证券事务部 |
四、注册变更情况
| 统一社会信用代码 | 911101086976555404 | | 公司上市以来主营业务的变化情况（如有） | 无 | | 历次控股股东的变更情况（如有） | 无 |
五、其他有关资料
公司聘请的会计师事务所
| 会计师事务所名称 | 中汇会计师事务所（特殊普通合伙） | | 会计师事务所办公地址 | 北京市朝阳区东三环中路5号财富金融中心19层 | | 签字会计师姓名 | 况永宏、闫志波 |
公司聘请的报告期内履行持续督导职责的保荐机构
?适用 □不适用
| 保荐机构名称 | 保荐机构办公地址 | 保荐代表人姓名 | 持续督导期间 | | 中国国际金融股份有限公司 | 北京市朝阳区建国门外大街
1号国贸大厦2座27层及
28层 | 周银斌、杨桐 | 公司首次公开发行募集资金
尚未使用完毕，中国国际金
融股份有限公司将继续履行
募集资金相关的持续督导职
责直至募集资金使用完毕。 |
公司聘请的报告期内履行持续督导职责的财务顾问
□适用 ?不适用
六、主要会计数据和财务指标
公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据
□是 ?否
| | 2024年 | 2023年 | 本年比上年增减 | 2022年 | | 营业收入（元） | 4,636,169,749.19 | 4,242,011,130.87 | 9.29% | 3,673,284,013.26 | | 归属于上市公司股东
的净利润（元） | 311,624,534.00 | 347,627,140.82 | -10.36% | 277,117,912.35 | | 归属于上市公司股东
的扣除非经常性损益
的净利润（元） | 304,165,695.73 | 328,763,099.69 | -7.48% | 252,076,707.94 | | 经营活动产生的现金
流量净额（元） | 261,074,555.54 | 131,025,530.94 | 99.25% | 134,846,222.42 | | 基本每股收益（元/
股） | 0.50 | 0.56 | -10.71% | 0.45 | | 稀释每股收益（元/
股） | 0.50 | 0.56 | -10.71% | 0.45 | | 加权平均净资产收益
率 | 11.68% | 14.61% | -2.93% | 13.23% | | | 2024年末 | 2023年末 | 本年末比上年末增减 | 2022年末 | | 总资产（元） | 3,379,648,532.26 | 3,072,875,390.74 | 9.98% | 2,706,999,227.20 | | 归属于上市公司股东
的净资产（元） | 2,808,260,514.28 | 2,546,110,980.81 | 10.30% | 2,223,270,300.79 |
公司最近三个会计年度扣除非经常性损益前后净利润孰低者均为负值，且最近一年审计报告显示公司持续经营能力存在
不确定性
□是 ?否
扣除非经常损益前后的净利润孰低者为负值
□是 ?否
七、境内外会计准则下会计数据差异
1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用
公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。
2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用
公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。
八、分季度主要财务指标
单位：元
| | 第一季度 | 第二季度 | 第三季度 | 第四季度 | | 营业收入 | 1,115,396,933.04 | 1,128,522,260.04 | 1,192,435,683.41 | 1,199,814,872.70 | | 归属于上市公司股东
的净利润 | 48,531,782.37 | 71,396,642.51 | 105,625,121.73 | 86,070,987.39 | | 归属于上市公司股东
的扣除非经常性损益
的净利润 | 47,321,398.50 | 70,528,412.18 | 102,741,852.72 | 83,574,032.33 | | 经营活动产生的现金
流量净额 | -492,731,939.79 | -126,894,176.17 | -50,322,405.85 | 931,023,077.35 |
上述财务指标或其加总数是否与公司已披露季度报告、半年度报告相关财务指标存在重大差异 □是 ?否
九、非经常性损益项目及金额
?适用 □不适用
单位：元
| 项目 | 2024年金额 | 2023年金额 | 2022年金额 | 说明 | | 非流动性资产处置损
益（包括已计提资产
减值准备的冲销部
分） | -241,470.55 | -61,181.47 | -58,244.78 | | | 计入当期损益的政府
补助（与公司正常经
营业务密切相关，符
合国家政策规定、按
照确定的标准享有、
对公司损益产生持续
影响的政府补助除
外） | 4,486,033.18 | 7,047,645.46 | 11,998,942.78 | | | 除同公司正常经营业
务相关的有效套期保
值业务外，非金融企
业持有金融资产和金 | 1,550,658.02 | 5,681,115.26 | 9,600,141.25 | | | 融负债产生的公允价
值变动损益以及处置
金融资产和金融负债
产生的损益 | | | | | | 除上述各项之外的其
他营业外收入和支出 | -1,806,564.84 | -153,731.25 | -170,116.84 | | | 其他符合非经常性损
益定义的损益项目 | 3,544,434.20 | 10,034,333.35 | 8,644,784.83 | | | 减：所得税影响额 | 74,251.74 | 3,684,140.22 | 4,974,302.83 | | | 合计 | 7,458,838.27 | 18,864,041.13 | 25,041,204.41 | -- |
其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况：
?适用 □不适用
其他符合非经常性损益定义的项目为增值税减免。
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
公司不存在将《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
经常性损益的项目的情形。
第三节 管理层讨论与分析
一、报告期内公司所处行业情况
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求
公司作为国内领先的数智技术和金融科技服务商，所属行业为数字经济核心产业中的软件和信息技术服务业。
（一）数字中国建设加速，数字经济蓬勃发展，数字金融全面推进
近年来，我国数字化转型取得显著成效，以人工智能为代表的新一代信息技术与千行万业融合发展，为“数字中国”建设筑牢根基。2025年《政府工作报告》显示，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重已提升至10%。工业和信息化部统计，我国2024年数字产业实现业务收入35万亿元，同比增幅达5.5%，其中服务业板块贡献率达40.4%，同比增长8个百分点。这些数据充分彰显了我国数字经济发展的强劲动能和良好态势。同时，随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。为深入挖掘数据要素潜在价值、优化数字经济发展格局、全面落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》战略部署，国家数据局联合十六部委共同出台《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，要求加快人工智能等新兴信息技术与各类数据资产协同演进，拓展应用广度和深度，推进典型应用场景落地。数字中国建设正加速向规模扩张与质量提升并重的新发展阶段跃迁，这不仅构筑了数字经济持续发展的核心驱动力，更将为数智技术服务商开辟更为广阔的市场发展空间。
作为国民经济命脉行业，金融业在巩固我国数字经济领先优势、高质量服务数字经济发展、促进数字技术与实体经济深度融合等方面承担着重要使命。2024年 11月，中国人民银行等七部门联合发布《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确要求系统性推进金融机构加快数字化转型工程，提升数字技术能力，建设数字金融生态。在数据要素领域，文件强调要构建层次分明的金融机构数据治理框架，健全数据全生命周期管理和质量控制体系，深入实施金融领域“数据要素×”创新试点，通过运用大数据、隐私计算等前沿技术工具，实现多源异构数据的合规融合应用，持续优化金融产品创新机制和智能风控模型，全面提升金融服务效能与风险管理精准度。根据规划目标，至 2027年末将基本建成与数字经济发展阶段高度适配的现代金融体系，形成数字金融与科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融协调共进的发展格局。该系列政策的实施既为金融机构数字化转型提供了制度保障，也为金融科技企业开辟了战略发展新空间。
（二）人工智能政策频出，国产大模型技术崛起，AI+金融应用需求爆发 人工智能作为驱动新一轮科技革命与产业变革的基础性、战略性技术，已成为发展新质生产力的核心引擎。继 2024年《政府工作报告》首度部署“人工智能+”行动计划后，2025年《政府工作报告》进一步强调持续推进该行动计划，着力推动数字技术与制造业基础优势、超大规模市场优势深度融合。
国家层面相继出台《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等系列政策文件，从应用场景拓展、标准体系构建、技术创新突破等多维度强化制度供给，为人工智能产业高质量发展构筑了系统性政策支撑体系。
在政策引导与战略布局的有力支撑下，我国人工智能产业在技术创新、产品研发与行业应用等领域取得飞速进展。国产大模型，通过算法架构优化与工程实践，已在模型精度、训练效率及开源生态构建等方面取得突破性进展。这些技术突破不仅显著缩小了与西方同行的技术代差，更通过开源协作模式有效降低了产业化部署的技术壁垒，为构建自主可控的人工智能技术体系奠定了坚实基础。以银行为代表的金融机构基于对数据安全及隐私保护等核心要素的综合考量，普遍采用私有化部署大模型的技术路径推进金融业务场景应用研发。随着我国自主知识产权大模型技术取得突破性进展，金融机构持续加大在“AI+金融”领域的资源投入与产业化应用探索，AI技术在该领域从局部试点向多维度应用场景的规模化落地阶段全面推进。与此同时，在国家“自主可控”与“国产化替代”战略方针的推动下，信创及国产化趋势持续向纵深领域拓展。金融行业作为该战略实施进程中启动时间早、推进力度大的重点领域，目前已进入全系统、全链条的深化实施阶段。金融机构信创改造工程正呈现自上而下的演进态势，逐步由大型商业银行向区域性中小银行等金融机构延伸。同时，伴随着原生鸿蒙操作系统的全面商业化应用，金融机构正加速适配鸿蒙生态的技术体系建设。在人工智能与金融业务广泛融合、信创工程纵深发展的双重驱动下，数智技术与金融科技应用的市场需求预计将迎来爆发式增长周期。
二、报告期内公司从事的主要业务
京北方基于人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算及数字孪生等新一代信息技术，深度融合长期的行业知识积淀，构建了涵盖人工智能及大数据创新产品、金融科技解决方案、软件开发及服务、业务数字化运营的完整业务体系。截至 2024年末，公司已与 550余家法人机构保持长期稳定的合作关系，其中法人金融机构400余家，覆盖银行、保险、券商等十五类持牌金融机构。
公司依托自主研发的国产化软件，采用“咨询+产品+解决方案+服务”四位一体的业务模式，面向优质客户群体输出体系化的数智技术和金融科技能力，满足客户在核心业务、渠道营销、运营管理、风险控制等各类系统的建设需求，并以此为依托支持客户业务数字化运营，助力金融机构创收增利、降本增效。
三、核心竞争力分析
京北方基于立体化的优质客户资源布局、兼具广度与深度的行业经验积淀、体系化的研发组织及创新能力、以及数智化能力支撑的精益运营，构筑起显著的竞争壁垒，形成可持续发展的核心竞争优势。
1、立体化的优质客户资源布局
公司自创立伊始，始终秉持深耕细作的发展理念，专注数智技术及金融科技在客户端的创新实践。
历经多年行业积淀，已成功构建以银行业为核心，辐射保险、证券、信托、基金等领域的立体化客户矩阵。截至当前，公司已与逾550家法人机构建立深度战略合作关系，其中涵盖400余家法人金融机构，覆盖 15类持牌金融机构。公司业务合作对象包括中国人民银行、政策性银行、国有商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行、农村信用社、外资银行、合资银行、直销银行、民营银行，同时涵盖保险、证券、基金、信托、金融租赁、消费金融、汽车金融等专业领域，并延伸至金融基础设施、政府、中央及地方国有企业，以及其他多元化非金融实体。
国有大型商业银行和全国性股份制商业银行是公司核心客户，其资金实力雄厚、需求稳定，且资信良好、回款及时。报告期内，公司持续稳固与核心客户的合作关系，为公司的稳健发展奠定了坚实基础。
同时，众多的中小商业银行、非银金融机构及非金融机构客户构成公司未来持续增长的重要来源。
2、兼具广度与深度的行业经验积淀
自成立伊始，本公司始终将银行类金融机构作为核心服务领域。历经多年发展，依托行业领先的业务规模、高密度的客户覆盖网络、多元化的案例数据库、完备的资质认证体系、跨品类的综合产品矩阵，以及基于深度行业洞察的需求解析能力，已在金融机构客户群体及同业竞争中建立起显著的品牌影响力与市场竞争优势，培育了持续稳定的战略合作客户集群。行业经验积淀与历史业绩表现构成银行客户遴选服务供应商的核心评估维度。针对国有大型商业银行及股份制银行体系复杂的产品架构、广泛的网点布局与多元化的产品需求，本公司凭借多年深耕经验形成行业认知体系，持续强化业务纵深拓展能力。
与大型银行的合作经验与成功案例亦成为拓展中小商业银行市场的显著竞争优势。
在长期服务金融行业过程中，本公司已构建完整的金融机构业务需求图谱与痛点解析模型，为精准把握软件研发需求提供方法论支撑。通过与银行、保险、券商等金融业头部机构的深度协同，形成了涵盖行业周期律动的前瞻性研判体系。基于此建立的行业认知优势，使公司得以在技术产品快速迭代的复杂生态中，为客户提供兼具战略适配性与技术先进性的解决方案。
3、体系化的研发组织及创新能力
公司紧跟国家战略导向与科技变革趋势，通过持续优化研发资源配置体系、推进科研组织架构迭代升级，强化数智技术与金融科技革新领域的前瞻性布局，构建支撑主营业务可持续发展的内生驱动力与技术护城河。
在研发组织架构层面，公司已于 2023年初成立京北方研究院，旨在系统推进前沿技术领域的深化研究，强化与高等院校、科研机构的战略协同。研究院通过持续培养和引进各领域资深技术专家与行业领军人才，构建起专业化研发梯队，聚焦人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算及数字孪生等战略性技术领域，建立了常态化的技术跟踪机制，密切追踪全球科技发展趋势，着力提升技术预研能力与产品标准化水平。同时，公司设有博士后工作站，深化产学研协同创新机制，构建完善的人才培养体系，为研究院持续输送高层次后备人才。
在产品创新方面，公司已形成体系化的数智技术产品与金融科技解决方案矩阵。公司在智慧运营、资产管理、金融市场、监管报送、风险管理、供应链金融、测试云平台、企业级数字化管理平台及统一开发平台等业务领域，持续保持行业技术领先优势；同时在人工智能及大模型、大数据应用及数据资产治理、智能营销及渠道中台、普惠金融及模型风控等领域，持续形成技术突破与应用创新，形成一系列竞争优势明显的产品。自 2015年起，公司建立年度“创新大赛”机制，聚焦前沿技术热点，通过实际应用场景验证，遴选具备市场前景且契合企业技术资源优势的创新性产品与解决方案，逐步实现产品市场化。
在技术研发方面，公司持续推进专利储备与信创资质体系建设。截至 2024年末，公司累计获得国家授权专利32项，登记软件著作权263项，通过国家级信息技术应用创新适配认证18项。年度新增专利成果包括工作流流程平台任务分发方法专利、RPA机器人实时监控系统专利、金融风险智能检测算法专利；新增国家级信创认证涵盖自然语言处理及大模型算法服务平台、RPA控制台设计器及机器人系统、基于分布式架构的渠道中台系统、低代码一体化开发交付平台、数字化协同办公平台等五项核心产品。
4、数智化能力支撑的精益运营
公司构建“总部一体化统筹、区域化垂直落地”的矩阵式管理体系，依托科学的全面预算管控与项目全流程管理机制，配合强效的执行监督，辅以数智化管理平台支撑，实现管理效能的持续提升。
公司自主研发的企业数字化管理系统（EDM），遵循统一架构设计原则，融合互联网业务中台、数据中台及“一体化系统”理念，采用分布式微服务架构、DevOps开发运维体系，集成人工智能与云计算大数据技术，覆盖流程管理、组织架构、人力资源、客户关系、项目管理、运营监控、财务管理、绩效评估、资产管理等核心经营管理模块，实现经营数字化、流程自动化、决策智能化。公司业务管理基于EDM实现了生产调度的软件化建模与智能化决策，对项目进行全生命周期管理和全流程实时监控，结合多维数据建模与智能分析，在确保交付质量与客户满意度的前提下，持续优化企业经营效率指标，公司精益运营效果不断提升。
四、主营业务分析
1、概述
2024年度，公司以软件及 IT解决方案业务线为发展基石，经营体系呈现稳健发展态势，并在重点客群和创新产品领域取得突破性进展。报告期内，公司实现营业收入46.36亿元，同比增长9.29%；归属上市公司股东净利润3.12亿元。公司收入规模稳步上升，在金融IT行业中处于前列。此业绩成果得益于深度参与金融机构信创体系建设，持续巩固核心客户市场优势地位，同时前瞻性布局并落地人工智能与大数据等创新技术产品，积极挖潜存量客户、开拓新兴客户，在产品和客户维度均取得突破性业务进展。
随着公司数智技术产品探索落地、金融科技解决方案交付能力提升、业务数智化运营全面赋能客户创收增利和降本增效，公司在中小银行、非银金融机构、央国企等重点非金融机构客户的渗透率持续提升。按业务板块及产品线划分，公司软件及IT解决方案条线收入30.07亿元，占比64.87%，其中金融科技解决方案产品线收入 13.00亿元，增速 9.41%；人工智能及大数据创新产品线收入 0.80亿元，增速 65.29%。业务数字化运营条线收入 16.29亿元，增速 12.18%，其中智慧客服及消费金融精准营销产品线收入 8.20亿元，增速 37.46%。按客户类型划分，公司金融业客户贡献收入 43.36亿元，占比93.52%，其中中小银行客户贡献收入 4.47亿元，增速 17.26%；非银金融机构客户贡献收入 3.66亿元，增速23.42%。此外，非金融业客户贡献收入3.01亿元，增速23.77%。2024年，公司新增法人客户 56家，其中中小银行客户14家，非银金融机构客户29家，非金融机构客户13家。中小银行和非银金融机构收入增速显著快于公司整体增速，客户战略进一步验证。
与此同时，公司经营质量显著优化。报告期内，公司实现经营活动产生的现金流量净额 2.61亿元，较上年增加1.30亿元，同比增长99.25%，充分印证了企业在业务经营管控层面的深厚能力，以及主营? 前瞻性布局人工智能及大数据为代表的数智技术及创新产品加速落地 人工智能领域是公司长期战略布局方向，其中AI大模型是技术战略储备的核心领域。在国产AI大模型技术发展初期阶段，公司即前瞻性开展技术接口适配及金融业务场景探索性研发工作。目前，公司依托自然语言处理（NLP）与大模型技术，通过整合阿里千问、智谱清言等开源技术框架与部分客户私有化部署的闭源大模型，已形成多个具有行业示范效应的AI智能化应用产品及解决方案。
京北方 AI大模型算法服务平台是公司大模型领域核心产品。该产品采用组件化、模块化的插拔式设计理念，支持在业务系统工作流中快速集成AI能力，进行定制开发有针对性的AI Agent功能模块。
针对金融机构寻求 AI赋能的高频场景，公司已发布智能反欺诈风控、智能资管投顾、智能运维、智能测试、企业知识助手等应用产品，同时快速推进智能营销、智能客服、智能数据分析平台等产品的研发进程，助力客户实现业务增值、运营效率提升及成本结构优化。报告期内，公司在银行、非银金融机构、非金融领域均有大模型应用落地案例，在手订单持续交付。
除 AI大模型应用，公司在人工智能领域重点打造通用型数智技术产品，主要包括 OCR智能识别平台、RPA机器人流程自动化平台、及AI数字人系统。OCR智能识别平台基于京北方自研的深度学习引擎，融合多模态语义解析技术，可用于通用文档、金融票据、身份证明、支付凭据、银行卡证等智能识别场景。该平台集成异构数据资产管理、智能数据标注、模型管理、模型训练等能力，有效支撑客户构建数据治理体系，并实现数据资产价值转化。RPA机器人流程自动化平台能够为企业提供虚拟数字员工，可以代替现有员工完成数据采集、数据校验对账、数据转录、检查触发等工作，通过与生成式大模型深度融合，可在业务工作流中实现 AI Agent数智化虚拟员工部署，推动企业工作流向智能化范式转型升级。
通过整合数字孪生技术，公司的AI数字人系统能够进一步实现AI Agent的实体化构建，深度赋能客户渠道营销体系与智能客服应用场景。
作为数智技术体系的另一核心构成，大数据领域同样是公司战略投入的重点方向。公司数据业务聚焦数据资产治理、数据分析及监管合规、大模型数据预处理等数据要素价值挖掘及应用方向。其中公司自主研发的数据资产治理平台旨在构建完备的数据资产管理体系，建立标准化数据架构并提升智能治理效能，在确保数据合规性的同时深挖数据资产应用价值，同时满足大模型训练所需的高质量数据标准、支撑大模型的应用落地。此外，公司已形成数据全生命周期的综合解决方案体系，包括历史数据查询平台、客户信息治理平台、客户画像与标签系统、指标管理平台、元数据管理系统、客户信息质检平台、数据可视化 BI分析及综合报表平台、监管报送一表通平台，形成从数据治理到价值转化的完整闭环，全面助力客户实现数据要素价值释放。
在区块链及隐私计算领域，公司整合智能合约、加密算法、公私钥体系、共识算法、区块链结构等技术，形成了区块链公共服务平台、供应链金融服务平台、数字人民币系统三大核心产品。区块链公共服务平台依托可信底层架构，有效支撑供应链金融、电子票据管理、跨境清结算、薪酬代发及预付卡管理等多元化金融服务场景，通过全流程数据存证与穿透式监管能力，显著提升金融业务全流程的安全等级与合规水平。供应链金融服务平台创新性兼容应收账款融资、预付款融资及存货质押融资三大主流业务模式，依托智能合约实现业务自动化处理与风险实时监控，助力中小企业优化融资渠道并降低交易成本。公司深度布局数字人民币生态圈，参与多家国有大行数字人民币关键系统的建设，包括智能合约平台、货币桥、数字钱包应用、第三方支付、数币中台等。在央行数字货币（CBDC）跨境应用场景中，公司作为多边央行数字货币桥（m-CBDC Bridge）的核心合作供应商，为银行提供跨境支付系统技术支持。
公司数字人民币系统还覆盖生活消费、政务服务、融资服务、财富管理、智能合约预付卡、跨境支付结算等多种生态领域，全面支持个人用户、企业客户及政府机构构建标准化及定制化应用场景。
为满足各类创新产品交付落地，公司多年精心打造盘庚测试云平台。该平台融合了测试管理、自动化测试、性能测试、云真机管控和精准测试等多个子产品，为测试工作提供了覆盖全生命周期的工具和解决方案。平台已获得国家级信创认证，已同步完成纯血鸿蒙系统的技术适配，并整合 AI大模型能力，智能生成测试大纲和测试用例。公司拥有该产品完全自主知识产权，在众多金融客户的各类系统建设项目中得到广泛应用。
? 支撑信创建设、赋能数智运营的金融行业解决方案稳步提升
公司金融行业解决方案覆盖客户的渠道类、管理类、核心类系统，并聚焦重点细分领域持续提升专业化产品服务能力，满足金融业信创建设需求。
在渠道类系统方面，公司正式推出智能化渠道产品体系。该体系涵盖基于自主知识产权统一移动开发平台构建的手机银行系统、轻量化小程序平台、鸿蒙系统适配版移动应用，以及网上银行解决方案与渠道运营中台等核心组件，旨在赋能金融机构实现电子渠道产品的创新迭代与服务体系升级。该产品体系有效支撑开放银行模式构建及场景化金融生态布局，延伸金融服务触角，实现服务协同、营销协同。
基于原生鸿蒙终端设备渗透率的持续提升，金融机构将加速推进渠道类产品智能化升级进程。
在管理类系统方面，公司重点打造大资管产品线。以金融大资管平台、理财销售业务系统、基金代销系统及智能资管业务助手组件的“3+1”核心产品体系为基础，将 AI大模型、OCR、RPA等技术组件深度融入资管业务场景。智能资管业务助手已在国内某公募基金实现落地应用，为后续拓展银行理财子公司、保险资管客户提供了可复制模板。在理财销售系统方面，新增理财子公司产品代销模块，支持从产品准入、交易对账到佣金结算的全流程线上化管理，助力中小银行完善符合监管导向的理财代销业务能力。此外，公司正探索将客户标签管理、智能推荐等互联网营销思路引入理财销售场景，推动系统从基础业务支持向智能化运营赋能升级。
公司在运营及风险管理类系统的传统优势领域，全面升级集约化运营平台、运营管理与风险监控系统、数字档案管理系统、以及监管报送“一表通”解决方案。集约化运营平台借助人工智能和工作流技术，将分散作业活动中的人员、系统、数据、规则等进行聚合，采用中台化架构对产品进行重构升级，整合大模型业务助手，辅助策略决策，大幅提升业务处理效率。运营管理与风险监控系统以大数据技术为依托，通过实时或T+1风险模型对银行运营操作风险进行监控管理，对银行业务运营进行量化分析和精准评估，为管理层提供高时效的风险管理信息和决策支持。数字档案管理系统面向金融行业的档案进行数据接收、整理、保管、利用、鉴定、编研、统计、安全等全生命周期管理。平台利用 AI大模型、大数据、OCR、ES检索、切片技术等新质生产力赋能金融档案工作。运营管理类产品助力客户构建以客户为中心、以市场为导向、业务垂直运作管理的新型智慧流程银行。监管报送"一表通"解决方案通过构建覆盖监管数据全生命周期的管理体系，实现对数据采集、整合、加工、报文生成环节的标准化管控，有效保障数据要素的完整性与合规性，为银行建立监管数据报送体系提供数智化支撑。
核心类系统领域，公司深度参与银行核心系统建设，在新核心分布式技术平台、架构、业务领域、数据迁移等多方面提供技术支持，涉及信贷管理、现金管理、支付结算等核心业务场景。同时，公司为银行客户提供全面的核心业务系统测试服务，涵盖功能测试、性能测试、安全测试和兼容性测试等。在信创背景下，公司特别注重对国产化软硬件环境的适配测试，确保系统在信创生态下的稳定运行。通过自动化测试工具和手动测试相结合，服务包括测试用例设计、缺陷管理、测试报告生成等，帮助银行识别并修复潜在问题，提升系统质量和用户体验，保障银行业务的连续性和稳定性，同时支持银行实现信创转型目标。
除上述金融科技解决方案，公司具备向金融机构提供涵盖普惠金融、数智营销、数字信贷、模型风控等领域的咨询服务。依托机器学习算法与知识图谱技术，通过多维度数据整合构建360度全景客户画像，公司咨询团队能够系统识别不同客群的差异化金融需求，全面助力银行信贷业务转型、普惠金融拓展、客户洞察及营销、风险量化计量及评级。针对银行经营下沉的趋势，公司咨询业务在三农大数据综合金融服务、中小银行新型质押模式、农商行农村场景风控评估体系等方面具备产品及案例能力。
2、收入与成本
（1） 营业收入构成
单位：元
| | 2024年 | | 2023年 | | 同比增减 | | | 金额 | 占营业收入
比重 | 金额 | 占营业收入
比重 | | | 营业收入合计 | 4,636,169,749.19 | 100% | 4,242,011,130.87 | 100% | 9.29% | | 分行业 | | | | | | | 银行 | 3,969,180,497.71 | 85.62% | 3,702,265,257.79 | 87.28% | 7.21% | | 非银金融 | 366,342,313.92 | 7.90% | 296,831,151.22 | 7.00% | 23.42% | | 其他 | 300,646,937.56 | 6.48% | 242,914,721.86 | 5.72% | 23.77% | | 分产品 | | | | | | | 软件开发及服务 | 1,627,458,003.84 | 35.10% | 1,553,399,152.53 | 36.61% | 4.77% | | 金融科技解决方案 | 1,300,414,906.26 | 28.05% | 1,188,573,203.11 | 28.02% | 9.41% | | 人工智能及大数据
创新产品 | 79,585,122.81 | 1.72% | 48,148,481.53 | 1.14% | 65.29% | | 智慧客服及消费金
融精准营销 | 820,025,841.42 | 17.69% | 596,574,591.82 | 14.07% | 37.46% | | 数智化运营及服务 | 808,685,874.86 | 17.44% | 855,315,701.88 | 20.16% | -5.45% | | 分地区 | | | | | | | 华北区 | 1,983,455,938.28 | 42.78% | 1,972,971,011.94 | 46.51% | 0.53% | | 华东区 | 845,830,870.09 | 18.24% | 721,465,033.81 | 17.01% | 17.24% | | 华南区 | 596,744,764.20 | 12.87% | 548,843,162.57 | 12.94% | 8.73% | | 中南区 | 445,183,153.74 | 9.60% | 357,574,116.59 | 8.43% | 24.50% | | 西南区 | 352,583,317.37 | 7.61% | 298,834,808.93 | 7.04% | 17.99% | | 东北区 | 173,192,053.49 | 3.74% | 177,590,471.19 | 4.19% | -2.48% | | 西北区 | 229,597,093.41 | 4.95% | 160,041,587.89 | 3.77% | 43.46% | | 境外 | 9,582,558.61 | 0.21% | 4,690,937.95 | 0.11% | 104.28% | | 分销售模式 | | | | | | | 自营 | 4,636,169,749.19 | 100.00% | 4,242,011,130.87 | 100.00% | 9.29% |
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求
单位：元
| | 2024年度 | | | | 2023年度 | | | | | | 第一季度 | 第二季度 | 第三季度 | 第四季度 | 第一季度 | 第二季度 | 第三季度 | 第四季度 | | 营业收入 | 1,115,396
,933.04 | 1,128,522
,260.04 | 1,192,435
,683.41 | 1,199,814
,872.70 | 999,936,4
50.12 | 1,023,377
,553.27 | 1,099,295
,692.04 | 1,119,401
,435.44 | | 归属于上
市公司股
东的净利
润 | 48,531,78
2.37 | 71,396,64
2.51 | 105,625,1
21.73 | 86,070,98
7.39 | 61,291,63
0.99 | 88,929,95
3.94 | 98,572,40
0.75 | 98,833,15
5.14 |
说明经营季节性（或周期性）发生的原因及波动风险
公司主营业务与客户需求紧密相关，客户业务量总体呈现年初低年末高的趋势，公司的收入随之波动；另外，公司部分
项目待客户验收后方可确认收入，此类项目多数在年底完工验收。
（2） 占公司营业收入或营业利润10%以上的行业、产品、地区、销售模式的情况 ?适用 □不适用
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求
单位：元
| | 营业收入 | 营业成本 | 毛利率 | 营业收入比
上年同期增
减 | 营业成本
比上年同
期增减 | 毛利率比上年
同期增减 | | 分客户所处行业 | | | | | | | | 银行 | 3,969,180,497.71 | 3,077,136,574.95 | 22.47% | 7.21% | 8.78% | -1.12% | | 非银金融 | 366,342,313.92 | 283,736,576.35 | 22.55% | 23.42% | 20.82% | 1.67% | | 其他 | 300,646,937.56 | 237,012,132.66 | 21.17% | 23.77% | 25.28% | -0.95% | | 分产品 | | | | | | | | 软件开发及服务 | 1,627,458,003.84 | 1,203,005,347.23 | 26.08% | 4.77% | 5.48% | -0.50% | | 金融科技解决方案 | 1,300,414,906.26 | 914,963,559.12 | 29.64% | 9.41% | 11.95% | -1.59% | | 智慧客服及消费金
融精准营销 | 820,025,841.42 | 710,944,678.51 | 13.30% | 37.46% | 35.03% | 1.56% | | 数智化运营及服务 | 808,685,874.86 | 710,479,679.54 | 12.14% | -5.45% | -2.90% | -2.31% | | 分地区 | | | | | | | | 华北区 | 1,983,455,938.28 | 1,566,952,829.93 | 21.00% | 0.53% | 2.29% | -1.36% | | 华东区 | 845,830,870.09 | 642,712,693.34 | 24.01% | 17.24% | 16.35% | 0.58% | | 华南区 | 596,744,764.20 | 453,011,002.65 | 24.09% | 8.73% | 10.50% | -1.22% | | 分销售模式 | | | | | | | | 自营 | 4,636,169,749.19 | 3,597,885,283.96 | 22.40% | 9.29% | 10.61% | -0.92% |
公司主营业务数据统计口径在报告期发生调整的情况下，公司最近1年按报告期末口径调整后的主营业务数据 □适用 ?不适用
（3） 公司实物销售收入是否大于劳务收入
□是 ?否
（4） 公司已签订的重大销售合同、重大采购合同截至本报告期的履行情况 □适用 ?不适用
（5） 营业成本构成
行业分类
单位：元
| 行业分类 | 项目 | 2024年 | | 2023年 | | 同比增减 | | | | 金额 | 占营业成
本比重 | 金额 | 占营业成
本比重 | | | 银行 | 人工 | 3,003,047,549.72 | 83.47% | 2,751,550,467.61 | 84.59% | 9.14% | | 银行 | 外购商品与服务 | 38,209,838.49 | 1.06% | 39,512,352.49 | 1.22% | -3.30% | | 银行 | 项目直接费用 | 31,134,579.02 | 0.87% | 32,180,893.79 | 0.99% | -3.25% | | 银行 | 固定资产折旧 | 4,744,607.72 | 0.13% | 5,509,408.31 | 0.17% | -13.88% | | 非银金融 | 人工 | 279,705,071.66 | 7.77% | 230,222,936.81 | 7.08% | 21.49% | | 非银金融 | 外购商品与服务 | 1,122,547.91 | 0.03% | 985,535.37 | 0.03% | 13.90% | | 非银金融 | 项目直接费用 | 2,523,675.74 | 0.07% | 3,259,394.93 | 0.10% | -22.57% | | 非银金融 | 固定资产折旧 | 385,281.04 | 0.01% | 380,428.24 | 0.01% | 1.28% | | 其他 | 人工 | 232,450,692.32 | 6.46% | 182,254,972.72 | 5.60% | 27.54% | | 其他 | 外购商品与服务 | 1,669,884.74 | 0.05% | 4,611,732.63 | 0.14% | -63.79% | | 其他 | 项目直接费用 | 2,568,589.90 | 0.07% | 1,984,653.20 | 0.06% | 29.42% | | 其他 | 固定资产折旧 | 322,965.70 | 0.01% | 340,450.96 | 0.01% | -5.14% |
说明
公司业务由银行业、非银金融业及其他业构成，公司营业成本构成比较稳定，主要构成为人工成本，随营业收入增长而
增加。
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求
主营业务成本构成
单位：元
| 成本构成 | 本报告期 | | 上年同期 | | 同比增减 | | | 金额 | 占营业成本比重 | 金额 | 占营业成本比重 | | | 人工 | 3,515,203,313.70 | 97.70% | 3,164,028,377.14 | 97.27% | 11.10% | | 外购商品与服务 | 41,002,271.14 | 1.14% | 45,109,620.49 | 1.39% | -9.11% | | 项目直接费用 | 36,226,844.66 | 1.01% | 37,424,941.92 | 1.15% | -3.20% | | 固定资产折旧 | 5,452,854.46 | 0.15% | 6,230,287.51 | 0.19% | -12.48% |
（6） 报告期内合并范围是否发生变动
□是 ?否
（7） 公司报告期内业务、产品或服务发生重大变化或调整有关情况 □适用 ?不适用
（8） 主要销售客户和主要供应商情况
公司主要销售客户情况
| 前五名客户合计销售金额（元） | 2,389,277,741.87 | | 前五名客户合计销售金额占年度销售总额比例 | 51.54% | | 前五名客户销售额中关联方销售额占年度销售总额比例 | 0.00% |
公司前5大客户资料
| 序号 | 客户名称 | 销售额（元） | 占年度销售总额比例 | | 1 | 公司一 | 722,264,379.78 | 15.58% | | 2 | 公司二 | 585,500,947.17 | 12.63% | | 3 | 公司三 | 458,603,376.07 | 9.89% | | 4 | 公司四 | 318,261,169.85 | 6.86% | | 5 | 公司五 | 304,647,869.00 | 6.57% | | 合计 | -- | 2,389,277,741.87 | 51.54% |
主要客户其他情况说明
□适用 ?不适用
公司主要供应商情况
| 前五名供应商合计采购金额（元） | 25,290,544.31 | | 前五名供应商合计采购金额占年度采购总额比例 | 38.78% | | 前五名供应商采购额中关联方采购额占年度采购总额比例 | 0.00% |
公司前5名供应商资料
| 序号 | 供应商名称 | 采购额（元） | 占年度采购总额比例 | | 1 | 厂商一 | 8,763,016.78 | 13.44% | | 2 | 厂商二 | 5,524,185.66 | 8.47% | | 3 | 厂商三 | 5,053,008.09 | 7.75% | | 4 | 厂商四 | 4,028,018.73 | 6.18% | | 5 | 厂商五 | 1,922,315.05 | 2.95% | | 合计 | -- | 25,290,544.31 | 38.78% |
主要供应商其他情况说明
□适用 ?不适用
3、费用
单位：元
| | 2024年 | 2023年 | 同比增减 | 重大变动说明 | | 销售费用 | 85,300,237.58 | 74,803,254.79 | 14.03% | 主要系公司业务规模
扩大导致相应的销售
人员薪酬及费用增加
所致。 | | 管理费用 | 171,735,055.63 | 141,124,655.39 | 21.69% | 主要系公司业务规模
扩大导致相应的管理
人员薪酬及费用增加
所致。 | | 财务费用 | -3,162,311.17 | 543,058.43 | -682.32% | 主要系本年回款情况
较好，贷款相应下降
利息支出减少所致。 | | 研发费用 | 427,131,842.25 | 393,917,729.53 | 8.43% | 主要系公司重视技术
升级迭代，持续加大
研发投入所致。 |
4、研发投入
?适用 □不适用
| 主要研发项目名称 | 项目目的 | 项目进展 | 拟达到的目标 | 预计对公司未来发展
的影响 | | 云测试管理平台 | 云测试管理平台整合
了人工测试、自动化
测试、性能测试、AI
测试、精准测试以及
流量回放等多元化工
具，项目具有多维度
的战略意义，不仅致
力于提升测试效率、
保障软件质量，还着
眼于降低测试成本、
顺应技术发展趋势，
全面覆盖软件测试领
域的关键需求。 | 1、已完成并发布精准
测试平台；
2、迭代优化自动化测
试平台的功能，包括
鸿蒙Next适配、Mac
执行机适配、完善
OCR、图像识别组件
等，已完成开发，正
在内测；
3、已发布AI引导助
手。 | 通过优化测试流程和
技术创新，显著提升
测试效率、稳定性和
覆盖率，同时降低维
护成本。利用AI大模
型自动生成测试用
例，减少人工成本，
并通过历史数据分析
预测潜在缺陷，提前
预防风险，构建高
效、稳定且低成本的
测试体系，全面保障
软件质量。 | 1、提升产品竞争力：
高效测试能快速发现
并修复缺陷，提高产
品质量，增强市场竞
争力；
2、推动技术创新：引
入AI大模型等技术，
提升测试能力，积累
技术优势，为未来创
新和业务拓展奠定基
础；
3、加速产品迭代：缩
短测试周期，提升自
动化水平，让公司快
速响应市场，加速产
品迭代与发布，抢占
先机；
4、适应行业趋势：软
件和用户需求不断变 | | | | | | 化，高效测试体系有
助于公司适应行业发
展，保持长期竞争
力；
综上，打造全新测试
平台，能全面提升公
司技术、产品和市场
竞争力，为持续增长
与创新发展提供保
障。 | | 数字人民币接入和结
算系统 | 数字人民币接入和结
算系统，依托各银行
内API服务体系，采
用API、H5等方式，
构建“资源共享、互
联互通、生态共建”
的数字人民币生态，
为合作机构提供个人
钱包和对公钱包的一
体化运营和营销服
务，并通过智慧运营
管理后台，进行自动
对账管理及调整，提
供查询、统计、监
控、活动配置、风险
监控等各项服务，同
时支持消费券、红包
活动等多种精准营销
模式，实现数字钱包
的管理、服务和运
营，助力消费场景创
新应用。 | 依托智能合约，完成
部分新兴业务场景创
新。 | 1、数字人民币接入和
结算系统内置接口平
台和报文转换平台，
可灵活、方便、高效
地支持多种模式和多
家运营机构的快速接
入，完成数币基本功
能建设；
2、为合作银行提供一
体化的个人钱包和对
公钱包管理和服务，
实现开立、绑卡、管
理、支付等功能；
3、实现红包营销、市
场推广等运营服务，
提供友好的操作界
面，方便运营人员新
建、发布、查询红包
营销活动情况，延伸
业务触角，助力机构
接触和获得客户；
4、通过微服务架构和
扩展网关，进行灵活
性设计和易于扩展性
设计，将标准化接口
转为各业务渠道的应
用场景接口，实现商
户收单、公共事业、
交通出行、智慧园
区、智慧出行、智慧
财税、智慧政务、供
应链金融、智慧乡村
等场景建设，帮助机
构增强客户黏性。 | 1、业务需求分析团队
在完整参与项目研发
全过程后，可形成数
字人民币的专业售前
能力与咨询分析能
力，可产生一定的解
决方案销售与咨询收
益；
2、完成项目研发后，
可形成POC能力，从
而实现解决方案等订
单收益；
3、根据客户要求进行
定制化开发，收取产
品+定制化开发费用；
4、系统上线后，为银
行提供数字人民币系
统运维服务；
5、数币智慧营销，可
对有推广需求的银行
提供单独的红包精准
营销服务；
6、配合数字人民币可
加载智能合约的技
术，探索更多创新应
用场景建设，发掘更
多业务增长点。 | | NLP&大模型算法服务
平台 | NLP及大模型算法服
务平台提供NLP和大
模型技术底座，支持
大模型接入和定制化
服务构建。平台提供
信息提取、知识库问
答、文本生成、数据
分析四类应用服务能
力，并通过API接口
快速集成到业务系
统，为办公、研发、
资管、风控等业务领
域提供智能服务。 | 1、完成平台整体框架
设计；
2、完成接口规范化设
计；
3、完成合规助手、报
告生成子产品研发。 | 1、建立大模型服务平
台；
2、支持大模型接入和
定制化服务构建；
3、快速集成业务系
统。 | 形成公司在AI大模型
赛道的核心竞争力。 | | 集约化运营中台 | 通过技术、数据与业 | 目前系统完成1.0版 | 1、采用全新中台化架 | 1、拓展市场版图与业 | | | 务的深度融合，重构
传统银行的运营范
式，解决效率瓶颈、
创新迟滞与资源冗余
等系统性痛点，最终
构建面向未来的敏捷
化、智能化运营体
系，通过能力复用、
流程再造与数据驱
动，推动银行从“部
门割裂、被动响应”
向“全局协同、主动
创新”进化，最终实
现成本节约、风险可
控与客户体验升级的
三重价值闭环，为数
字化转型提供核心引
擎。 | 本开发，正在进行后
期功能迭代。迭代内
容包括运营一体化、
能力中心建设、通用
服务组件建设。 | 构，提取能力中心，
为横向扩展业务、保
障业务质量、沉淀技
术能力、AI赋能业务
提供有力支持；
2、构建运营一体化统
一入口，为各大能力
中心提供人员、岗
位、角色等公共能
力，为后续横向扩展
能力中心或技术平台
做基础支撑；
3、持续优化能力中心
功能，提高产品竞争
力。 | 务机遇：研发运营中
台产品，能够针对不
同客户的多样化需
求，定制化输出适配
的解决方案，从而有
效拓宽业务边界；
2、驱动业务多元化与
战略转型：运营中台
产品与公司既有产品
的有机融合，是实现
业务多元化布局的重
要契机；
3、强化技术实力与品
牌塑造：研发运营中
台需要掌握前沿技
术，夯实技术底蕴、
壮大人才团队。成功
推出产品，有利于提
升品牌知名度，吸引
客户与伙伴，构筑商
业生态。 | | 银行电子渠道中台 | 以互联网业务中台架
构思想构建新一代银
行渠道类中台系统，
提供多个服务能力中
心，同时支撑手机银
行、网上银行等各类
渠道端系统。 | 1、完成了渠道中台产
品需求分析、系统设
计、编码开发；
2、完成了渠道中台对
接个人手机银行和个
人网银前端的需求分
析、系统设计及开
发；
3、渠道中台对接企业
网银、企业手机APP
的需求分析、设计已
完成，正在研发中。 | 1、完成银行渠道中台
的编码实现（包括零
售和对公）；
2、实现手机银行、网
银、小程序等渠道端
系统的对接。 | 扩大公司的产品族，
为公司进军银行电子
渠道类系统的咨询和
开发服务领域提供了
产品能力，提升公司
在银行解决方案领域
的能力。 | | 资产管理系统 | 资产管理产品体系旨
在通过“3+1”核心产
品的深度优化（大资
管平台、理财销售系
统、基金代销系统及
智能资管助手），重
点建设自营理财与代
销理财、TA系统、监
管报送等关键子系统
的功能完备性，同时
以AI大模型创新应用
为突破口，构建面向
未来资管业务的智能
化解决方案。通过技
术迭代与专业人才储
备的双轮驱动，全面
提升产品交付能力，
为金融机构客户提供
全流程数字化转型支
撑。 | 理财销售系统在支持
自营理财基础上，已
完成代销理财功能开
发，新增产品准入、
交易对账等核心流
程，可满足中小银行
对接理财子公司的业
务需求；智能资管业
务助手新增AI大模型
技术驱动的报告自动
生成与合规材料智能
检查、运营自动化等
功能，该产品已在国
内某中型公募基金正
式落地，实现从技术
验证到商业落地的关
键突破。 | 在智能资管业务助手
已实现公募基金客户
0到1突破的基础
上，加大资源投入，
围绕投研、合规、运
营、信息披露等场景
持续丰富功能。
深化理财销售系统的
智能营销创新，引入
互联网化用户标签体
系与画像系统，通过
算法推荐引擎，初步
构建理财代销场景的
智能营销闭环，助力
中小银行提升客户触
达效率与销售转化
率。 | 通过“智能资管业务
助手功能深化”与
“理财代销智能营销
体系构建”的双向突
破，将大幅提升公司
产品的场景覆盖能力
与差异化竞争力。
智能资管业务助手在
公募基金场景的标杆
效应可加速向银行理
财子、保险资管等客
户渗透，结合AI大模
型工具的持续迭代，
有望形成“投研-合规
-运营”全链路智能解
决方案。 | | 基于区块链的供应链
金融平台 | 基于区块链技术通过
将链属企业之间贸易
形成一套不可篡改的
数字凭证，基于核心
企业的信用开具已确 | 1.完成数字信用凭证
签、收、转、融全流
程；
2.完成电子汇票开、
收、转、贴全流程。 | 支持多种融资和支付
结算工具，满足不同
企业的支付和融资需
求。 | 形成供应链金融解决
方案和产品能力，提
升行业产品竞争力，
同时还可为公司在该
领域的项目实施提供 | | | 权的数字信用凭证在
平台多级流转、融
资，从而提高企业的
融资效率，降低融资
成本，助力金融机构
融资风控管理能力的
提升。 | | | 更大的溢价空间，提
升盈利能力。 | | 大数据风险监控系统 | 依托大数据技术，通
过实时、批量的风险
模型对银行运营风险
进行监控管理，并完
善组织架构、整合运
营资源、重构监督监
控、交易分析、非现
场检查等风险监控处
理流程，打造“全行
级”的运营风险及云
供应风险监控管理系
统。 | 目前系统需求收集、
分析以及需求确认已
经完成，设计已经完
成，正处于开发阶
段。 | 紧跟行业趋势，结合
AI技术开发新功能，
优化部分功能实现产
品的更新迭代。 | 通过产品更新迭代使
产品紧跟市场需求，
增加产品竞争力，有
利于提升用户粘性，
提高公司口碑和满意
度。 | | 金融综合运营管理系
统 | 系统根据市场需求规
划了人员中心、运营
事务中心、物管中
心、公共管理中心和
工作台等几大模块，
并对之前系统进行整
合，新增现金管理、
业务量统计分析、对
账完成情况统计、回
单使用情况统计、业
务作业时长情况统计
和智能稽核等功能。 | 目前系统需求收集、
分析以及需求确认已
经完成，设计已经完
成，正处于开发阶
段。 | 通过系统的整合和优
化升级形成人员中
心、运营事务中心、
物管中心、公共管理
中心几个中心，新增
和优化部分功能实现
产品的更新迭代。 | 通过产品更新迭代使
产品紧跟市场需求，
增加产品竞争力，有
利于提升用户粘性，
提高公司口碑和满意
度。 | | 影像平台 | 为客户提供支撑多业
务系统的影像管理软
件和解决方案，提供
统一的影像数据采
集、传输、存储和加
工等功能，实现影像
集中、统一的全生命
周期管理。 | 已完成新一代影像平
台的基础建设。 | 1、平台支持多终端、
跨平台多媒体采集与
展示；
2、利用大数据、OCR
识别、切片录入等技
术优化信息检索，可
实现多端、跨平台的
采集展示和多样化存
储。 | 为公司拓展业务领
域，推动产品多元
化，提升技术实力和
产品竞争力，增强品
牌影响力。 | | 档案系统 | 基于国产自主可控软
硬件环境研发，面向
金融行业的档案系统
进行数据接收、整
理、保管、利用、鉴
定、编研、统计、安
全等全生命周期管
理。平台利用AI大模
型、大数据、OCR等
技术赋能金融机构档
案工作，满足银行、
保险、证券、基金等
行业客户需求，助力
用户提升档案管理和
利用的规范化、数字
化和智能化。 | 完成数字化档案系统
的建设，引入基于AI
大模型的档案助手。 | 实现档案的电子化、
数字化、智能化及全
生命周期管理。系统
支持对档案的归档、
移交与接收、长期保
存三个环节进行检
测，以保证电子档案
的长期有效性和可靠
性。 | 符合档案新规的新一
代档案系统，可为公
司开拓更多客户，提
升公司市场竞争力。 | | 协同办公系统 | 采用微服务架构，根
据业务架构进行拆 | 迭代优化文档中心、
即时消息中心等功能 | 1、依托此平台，打造
综合数智化协同办公 | 通用型管理系统为公
司开拓更多客户，提 | | | 分，独立部署，遵照
低耦合高内聚原则，
建设厚平台能力，实
现了内外协同、智能
高效、数智化办公。 | 模块，新增公文中
心、会议中心、督办
中心、三重一大等业
务模块开发。 | 应用生态，搭建“平
台+数据+应用”立体
架构，实现高效协作
办公。
2、依据业务需求沉淀
共享服务/组件，以通
用基础组件为构建基
础，实现全方位数字
化协同平台，为企业
提供数字化、智能化
的协同办公解决方
案。 | 升公司市场竞争力。 | | 基于信创的大数据和
云计算平台 | 开发公司大数据产
品，并应用于客户大
数据相关项目中，提
供完整的解决方案。 | 已完成数据分析平台
的初始版本建设，并
中标某银行历史数据
查询项目。 | 完善数据产品建设路
径规划，开发完成数
据分析平台产品。 | 通过建设和沉淀大数
据产品，为公司带来
新的业务增长点。同
时通过应用大数据工
具提升公司内部数据
加工分析效率，实现
高效的数据驱动。 | | 智能OCR平台 | 针对金融机构对各种
票据、证件、文案等
业务数据的自动录入
需求，结合AI深度学
习算法的图像处理模
块，打破传统图像处
理的工作方式，帮助
企业降低运营成本，
提升工作效率。 | 在新一代通用票证深
度识别引擎的基础
上，不断扩大支持范
围，持续优化识别算
法。目前可支持票证
50余种，支持移动端
OCR、云服务等多种服
务部署场景。已完成
合同比对工具、图像
质检工具、图像数字
化智能平台等系列场
景产品的开发。 | 1、开展多元化场景探
索，研发符合金融业
务场景的OCR相关产
品；
2、搭建OCR云服务、
移动端OCR，同时满
足在线和终端识别场
景；
3、研发高可靠性OCR
算法，不断提高识别
服务的性能和精度。 | 完善公司产品矩阵，
为公司开拓更多客
户，提升公司市场竞
争力。 | | 数据资产治理平台
（含元数据管理系
统） | 完善公司大数据产品
体系，将产品应用于
客户大数据相关项
目，为项目提供完整
的解决方案，并能够
在项目中快速实施，
降低项目实施成本。 | 数据资产治理平台中
的元数据管理模块、
数据集成模块、数据
开发模块、数据质量
模块、数据任务等核
心模块已开发完成。
数据安全模块正在开
发中。 | 1、完成数据资产治理
平台的整体产品建设
并应用于客户项目；
2、完成数据资产治理
平台与数据分析平台
的打通，形成整体性
的数据平台能力。 | 通过建设和沉淀大数
据产品以及相应的解
决方案，为公司带来
新的业务增长点。同
时通过应用大数据工
具提升公司内部数据
加工分析效率，实现
高效的数据驱动。 | | 综合报表平台（含
BI、历史数据查询平
台） | 形成公司自研的综合
性数据可视化平台，
为客户提供一站式数
据分析系统解决方
案。 | 1、完成数据分析平台
的搭建，包含数据源
管理、数据模型管
理、可视化分析与配
置看板等功能；
2、正在开发平台
BI+AI能力：与大模
型结合，通过自然语
言技术查找以及生成
数据看板。 | 1、完善数据分析平台
的各业务场景：大
屏、指标分析、数据
报表、数据填报等；
2、与数据资产治理平
台持续集成与打通，
形成完整的数据中台
能力；
3、成为公司内部的核
心数据分析平台。 | 1、是公司大数据业务
线的核心产品与解决
方案之一，有助于提
升公司在数据领域的
产品竞争力；
2、为公司内部数据分
析与辅助决策提供能
力支撑。 | | 客户信息治理平台 | 通过客户项目交付萃
取公司数据应用方向
产品及解决方案，形
成监管以及数据治理
应用方向关键产品。 | 已完成产品以及数据
治理内容萃取，具备
POC能力，正在优化
POC流程与体验。 | 持续从客户项目萃取
更新内容，形成更完
整的解决方案，具备
稳定流畅的POC能
力。 | 完善公司在数据领域
的产品矩阵，提升公
司产品竞争力。 | | 指标管理平台 | 目标成为公司大数据
产品条线的拳头产品
与解决方案，达到市
场同类产品一线水 | 1、已完成指标管理平
台的核心功能，包含
数据源管理、指标开
发、指标加速、指标 | 达到市场同类产品的
一线水平，通过实际
项目交付经验完善功
能与性能，成为拳头 | 打造公司大数据条线
拳头产品，满足当前
市场对数据指标精准
开发和精细化管理的 | | | 平，为客户提供研管
用一体化的指标管理
能力。 | 管理、指标市场、指
标API等，能够进行
全流程POC；
2、正在进行持续性的
指标加速功能开发，
包含智能维度剪裁、
配置化指标物化等。 | 产品并逐渐提升交付
效率。 | 诉求，提升公司在数
据领域的产品竞争
力。 | | 客户画像平台（含标
签管理平台） | 为客户提供全方位、
一体化的客户数据分
析与管理能力，助力
企业实现精准营销和
服务优化。 | 1、已完成客户画像和
标签管理平台的核心
功能，包含数据源管
理、标签开发、标签
市场、标签服务、客
群圈选、客群和客户
分析等，能够进行全
流程POC；
2、在系统中已完成案
例萃取客户标签建
设，形成标签内容的
展示。 | 达到市场同类产品的
领先水平，通过实际
项目交付经验完善功
能与性能，成为拳头
产品并逐渐提升交付
效率。 | 打造公司大数据条线
的拳头产品，满足当
前市场对数据标签精
准开发和精细化管理
的诉求，提升公司在
数据领域的产品竞争
力。 | | 统一监管报送平台
（一表通） | 形成京北方自研的统
一监管报送平台，拓
展公司在监管报送领
域业务。 | 1、完成用户视角的一
表通产品功能重构。
形成监管报送领域部
分核心功能模块；
2、正准备一阶段产品
的上线工作，并针对
市场需求完成二阶段
的亮点产品功能设
计。 | 1、完成针对监管报送
要求的一整套监管报
送一表通的产品研
发，持续针对市场需
求变化对产品进行迭
代优化；
2、保证一表通产品具
有市场竞争力，具备
完整的POC能力。 | 公司针对市场监管报
送领域的案例和解决
方案之一。有助于公
司拓展业务领域。 | | 基于NLP和大模型的
智能推荐平台 | 面向多元化业务场景
中的双边资源匹配需
求，建设智能推荐平
台，结合人工智能自
然语言处理技术、特
别是AI大模型技术，
实现资源需求方和供
给方的精准匹配与高
效对接，提升业务系
统中双边资源利用率
和总体效益。 | 1、完成平台框架设
计；
2、完成招聘系统业务
数据的接入和匹配模
型训练。 | 1、建立智能推荐平
台；
2、支持多元化双边资
源匹配场景快速接
入；
3、提升业务系统的资
源匹配精准率和效
率。 | 拓展公司业务版图，
提升公司市场竞争
力。 | | 同业管理系统 | 建设以主体银行为中
心的产品自营平台（1
to N）；打造以主体
银行自营产品为主的
平台，实现同业业务
“自营”线上化。 | 迭代优化同业管理系
统的ABS业务、债券
等业务模块。引入基
于大模型的业务助
手。 | 收集基于银行同业业
务的真实需求，进行
有针对性的客户推
广，实现同业业务
“自营化”，并进行
产品的落地实施工
作。 | 通过建立同业管理系
统，为公司沉淀积累
同业市场的真实需
求，为公司开拓同业
业务市场，提升市场
竞争力。 | | 租赁平台 | 打造符合租赁市场的
基于租前、租中、租
后的全流程租赁服务
平台，以全新的流程
和业务功能服务租赁
市场。 | 优化迭代租赁系统功
能。 | 打造一套租前、租中
和租后管理的一体化
服务系统。实现租赁
业务操作的简单化及
可拓展，为租赁业务
发展提供核心支撑能
力。 | 弥补公司在租赁行业
的短板，实现多元化
合作模式：
1、咨询服务收益：为
企业提供租赁需求咨
询服务；
2、开发服务收益：为
企业提供租赁技术研
发服务；
3、产品销售收益：为
企业提供一体化租赁
服务平台； | | | | | | 4、租赁产品定制化、
增值服务收益：根据
客户定制化要求，收
取定制化或增值服务
费用；
5、租赁系统运维服务
收益：系统上线后，
系统运维服务。 |
公司研发人员情况 （未完）
|
|
