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天源迪科(300047)经营总结
截止日期2024-12-31
信息来源2024年年度报告
经营情况  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》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求报告期内,公司营业收入主要包括软件和技术服务收入、ICT产品销售及增值服务收入。软件和技术服务业务收入合计为17.31亿元,主要来自于金融和通信行业,金融和通信行业收入分别为7.45亿元、7.26亿元,分别占软件和服务收入的41.94%、40.87%。其中金融行业收入主要来自于银行;
  ICT产品销售及增值服务收入63.81亿元。公司按所处的主要行业情况,从银行IT行业,通信IT行业,ICT行业三大行业情况来说明。1.银行IT行业情况银行业整体 IT 开支持续增长,投资规模稳步提升。报告期内,银行业净利润增幅下行,净利润增幅处于历史低位,中国银行业在金融科技投入上仍继续保持稳健增长的态势。多家股份制银行将发展金融科技提升到战略引领层面,数字化的运营模式日益完善,在金融科技投入持续增加。银行信创由“边缘”到“核心”,正驶向纵深通道。近年来,随着内外部环境发展变化,银行IT系统建设面临新的挑战和发展要求,迫切需要提升核心技术自主掌控能力。当前,银行在分布式核心系统领域已经取得了一系列积极的成果,目前已经由边缘业务,进入到核心业务系统更换的加速期。随着数字化转型的加速,未来三到五年,银行核心业务系统的分布式转型与升级换代速度将继续加快,核心业务系统解决方案市场将会继续保持稳健的增长态势,核心业务系统将向云原生、智能化方向发展。从市场竞争看,竞争的焦点不仅仅在技术上,更将集中在整体服务能力的提升上。核心业务系统市场的规模预计到2026年时将达到 128.32亿元,2022年到2026年的年均复合增长率 14.8%。金融信创+IT架构转型,银行IT解决方案市场将持续增长。在金融信创与IT 架构转型的叠加驱动下,相关的IT解决方案将得到进一步的升级,从而催生出银行IT解决方案市场持续增长的旺势。2022年度,中国银行业IT解决方案市场的整体规模达到596.6亿元,比2021年度增涨24.4%。预计到2026年时,中国银行业IT解决方案市场规模将达到 1390.11亿元,2022 到2026年的年均复合增长率为 23.55%。大模型应用加速,应用场景广泛。多家银行披露AI大模型的相关布局及进展。例如,工商银行在金融同业中首家完成企业级金融大模型全栈自主可控训练和推理部署,打造 50余个应用场景;邮储银行加速推进大模型场景应用规模化落地,应用于多个领域;中信银行自主研发仓颉大模型平台,落地五大重点应用领域;平安银行自主研发大模型开放平台,为多个领域的研发应用提供通用能力模型和一站式场景定制服务。众多银行接入或部署 DeepSeek 系列模型,在多个关键业务场景中试点应用。银行 IT 产品标准化程度低,金融IT行业竞争加剧,盈利能力整体下滑。当前,银行IT 解决方案市场竞争格局整体而言较为分散,为了满足客户的差异化需求,导致银行 IT 产品在不同银行客户间复制的边际成本较高,人员利用效率相对较低,使得银行 IT 企业在人员规模有限的情况下难以大规模拓展市占率。行业内出现多个金融机构子公司,其具备天然母公司业务优势,加剧项目机会的竞争。由于银行 IT 市场参与企业众多,竞争日趋激烈,通过压低客单价格抢占市场机会成为了行业内许多公司的选择,而这也导致行业整体毛利率被压低,是造成近几年行业盈利能力下滑的主要原因之一。应对金融IT行业现状,公司所采取的措施。报告期内,公司子公司维恩贝特在信创、AI、核心下移、产品方向所积极探索,提升产品标准化程度,提升公司业内知名度,已具备一定优势。积极拥抱新技术,与客户创新人工智能场景,深入实践,稳定输出研发成果。AI反欺诈模型、涉诈账户甄别、无感回放验证平台、资管行业数据互联开发平台等创新产品应用于多家大型金融机构。扩展信创生态,已与信创认证数据库厂商OceanBase完成产品集成认证,与阿里云完成国产操作系统与信创认证服务器间的产品生态集成,与华为完成产品生态集成。在核心系统下移、核心系统重构方面,稳中求进,扩大业务范围。已与国内国有银行、股份制银行、城商行、港澳台银行等形成广泛业务合作关系。公司同时发展银行前端业务流程外包业务,利用公司在AI领域的研发优势,不断迭代升级智能客服机器人,以提升生产力,为客户创造价值。2.电信IT行业情况国内三大运营商经营业绩良好,基本盘盈利能力稳定。报告期内,中国移动实现营收 10,407.59亿元,同比增长3.1%,归母净利润为 1,383.73亿元,同比增长5.0%。中国联通实现营业收入 3,896亿元,同比提升 4.6%;归属于上市公司股东的净利润为90亿元,同比提升10.5%。中国电信根据已公布的2024年前三季度业绩报告,中国电信今年前三季度实现营业收入 3,919.68亿元,较去年同期增长2.9%;归属于上市公司股东的净利润为 292.99亿元,较去年同期增长8.1%。国内三大运营商经营业绩稳健良好。电信运营商高质量发展步履稳健,加快科技转型。
  2025年是“十四五”规划的收官之年,在科技变革日新月异的浪潮中,我国ICT产业将迎来诸多新的发展变化,如人工智能加速普及,AI终端、智能体迎来大发展,开启发展元年;5G-A技术走向集成化,通感智融合拓展应用新空间;6G标准国际认知趋同,应用场景逐渐清晰;低空经济步入发展“黄金期”,全球低轨星座加速组网等。科技是第一生产力,创新是第一动力。只有深入实施科技创新战略,才能为高质量发展汇聚不竭动力。近年来,三大运营商主动融入国家科技创新大局,不断提升科技创新能力和水平,着力锻造网信领域“大国重器”,强化科技创新对高质量发展的支撑作用,取得了一系列突破性进展、一大批标志性成果,为高质量发展奠定了坚实基础。年终岁首,全国工业和信息化工作会议、运营商科技创新大会及2025年工作会议相继召开。梳理相关会议内容,可以发现“以科技创新,助力高质量发展”依旧是2025年信息通信行业的主旋律。
  2025年,中国电信表示将全力打造服务型、科技型、安全型企业,推动科技创新和产业创新深度融合,更好发挥科技创新、产业控制、安全支撑作用,加快建设世界一流企业。中国移动提出的“BASIC6”科创计划,即聚焦于大数据、人工智能等6大关键技术,不仅推动公司数智化转型,还能够进一步释放市场潜力。展望未来,中国联通表示,要充分发挥企业科技创新主体作用和数字经济核心产业作用,推动科技创新和产业创新融合发展;要全面推进数字技术融合创新,加快推进高水平科技自立自强、战新产业“5+5”重点工程。三大运营商资本化开支下降,增加自主研发投入。
  2.5 个百分点。中国联通2024年资本开支 613.7亿元,同比下降17%。中国电信年初计划资本开支 960亿元。总体来看,三大运营商2024年的资本开支实际规模均低于年初计划,并且都在积极调整投资结构,算力和AI+领域投资和开支占比都逐年增加,宽带网、基础设施维护、运营支撑等传统项目资本化开支下降。三大运营商增加自主研发投入,打造安全可靠的高品质数字化硬核实力,提高数据能力,传统投资压降。受运营商资本化开支压降影响,电信行业BOSS厂商业绩承压。公司在电信行业的经营策略对内数智化支撑电信业务发展。围绕电信产数业务高质量发展以及公众业务高值客户保有策略,深化市场态势、客户洞察和客户攻防活动,全面推进DS大模型+电信业务,在市场商机挖掘、营销智能、工单运维、看数用数、项目管理、软件工程等领域创新,协助运营商降本增效策略落地。面对客户IT投资持续压降,公司继续围绕价值驱动,贴近业务,提升数智化能力快速交付和敏捷运营。围绕电信高质量发展和高水平安全的要求,加强经营管理方面支撑的方案和产品规划,以及内部业务支撑系统成熟度评估驱动的建设与运营的安全体系化升级。创新业务孵化,坚持数据驱动,用新质生产力结合企业业务过程,用创新业务拓展电信行业增量市场。新业务快速加载灵活支撑,营销服务、 政企产数、运营、 经营管理数智化能力全面提升,并继续探索数据要素行业外应用创新。对外融入运营商新业务发展生态。基于运营商在科技创新中要汇聚社会数据资源,以及智算基础设施、5G及5GA网络连接、量子科技等科技能力,发挥我司在大数据、云计算、飞控以及MaaS方面整合及落地能力,针对性拓展垂直行业应用市场的目标,寻求与运营商政企、校园以及专业公司建立共赢的合作通道。3.ICT行业情况据lDC数据显示,2024年中国ICT市场总投资规模约为5,849亿美元,并有望在2028年增至7,517.6亿美元,五年复合增长率(CAGR)为6.5%。生成式人工智能对算力的需求,成为推动企业级ICT市场增长的主要因素。企业持续加大对数据存储与算力基础设施的投入,以满足不断攀升的计算需求,助力生成式 AI技术的创新与落地。IDC预计,2023-2028年中国企业级服务器和存储投资五年复合增长率(CAGR)达24.3%。云计算部署模式在企业级IT市场中的占比将进一步提升,存量客户持续扩容,互联网客户全量上云。IDC数据显示,中国IaaS支出增速五年复合增长率(CAGR)达14.3%。子公司金华威是华为、超聚变、大疆政企业务的总经销商,公司将与合作伙伴一起共同打造坚实的算力底座,抓住AI机遇,共筑解决方案竞争力,全面加速行业智能化走深向实。
  四、主营业务分析
  1、概述
  公司聚焦产业数智化转型,持续发展人工智能、大数据、云计算、物联网、信息安全等先进技术,业务领域涵盖运营商、金融、政府及其他大型企业。报告期内,公司营业收入815,747.92万元,较去年同期增长23.84%,归母净利润2,320.30万元,较去年同期减少512.52万元,减少18.10%,主要原因为,公司计提商誉减值4,197万元,主要是受子公司维恩贝特业绩下降的影响;收购金华威 45%的股权第四季度并表增加归母净利润 2,089万元;两个事项合计影响归母净利润减少 2,108万元。公司经营性现金流为 36,965.57万元,较去年同期增长790.22%,经营质量持续向好。
  通信业务板块
  围绕电信运营商数智化转型以及高质量发展的要求,公司业务整体框架全面与运营商组织对齐,深度捆绑新质生产力,全面推进信创建设,为运营商集团总部、省分公司以及专业公司提供创新的产品和服务。在报告期内,AI+贯穿了公司各类产品和解决方案,赋能运营商各级组织的经营管理、业务发展和服务保障。整合公司各业务单元的专业积累,为运营商提供低空经济类解决方案及产品。
  在中国电信市场,公司核心的BSS产品紧密配合客户的业务变革、组织变革和降本增效的发展要求,支撑战新业务快速加载,围绕渠道、产品、经营、客户、财务、运营等各业务领域数字化工作的深入开展,坚持落实AI+思想和行动,与电信运营商各级部门以及专业公司保持紧密沟通,深度理解客户的要求,为客户提供有竞争力的产品和解决方案。强化企业在大数据领域的数据治理、数据加工以及数据应用等能力,积极参与中国电信数据要素业务建设。
  在中国联通市场,公司依托智能化技术的沉淀与持续投入,帮助联通推动从传统IT集约化向客户场景化深度运营转型,以智能化技术重构服务模式。凭借智能体、AIGC(生成式AI)、数字人、RPA(流程自动化)等创新技术,协助联通加速AI在产业应用中的规模化落地。
  在中国移动市场,公司依旧聚焦政企运营支撑及智能化创新业务,帮助中国移动升级市场体系,深化精细运营。提升DICT项目全生命周期管理水平及收入保障治理体系。报告期内,公司持续强化与中国移动的政企数字化战略协同,在政企DICT运营及智能化支撑领域持续获得市场突破,在中国移动新增了多个标杆性的典型应用。
  报告期内,公司在电信行业的收入为72,600.47万元,较去年同期增长11.40%,主要原因为公司在电信运营商资本化开支压降的情况下,增加在AI智能化方向的研发投入,通过赋能运营商数智化转型,市场份额增加所致。
  金融业务板块
  在金融IT服务领域,公司在传统业务范畴内精益求精,深耕客户并挖掘客户价值;在创新型金融IT服务领域,借助自身在信创、人工智能、大模型等前沿技术上的积累,加强在金融行业的融合创新,不断探索新的商业机遇,拓展新客户。报告期内,公司推出了一系列创新型技术产品及解决方案,如信创流量回放比对平台、核心系统重构、AI反欺诈项目,均逐步落地获得客户认可。在金融专业咨询领域,公司成功实施了多家大型国有银行的企业架构业务建模和质量管控项目,持续开拓专业咨询市场;在海外金融IT服务领域,境外银行收入稳定增长。
  在金融业务外包领域,公司主要客户是国内大型银行和头部互联网企业。公司深刻了解金融企业贷前、贷中、贷后的需求和痛点,积累了丰富的项目运营经验和持续进化迭代客户服务经验,具备了提供此业务黏性高,合同到期续签率高。公司实现运营管理过程软件化、算法化、模型化、智能化的生产调度,通过对所有项目运营情况实时进行健康状态评估监测和项目交付全生命周期的管理,提升交付品质和客户口碑。通过数字化的管理平台,持续提升公司的运营效率。
  报告期内,公司在金融行业收入为74,506.18万元,较去年同期增加6.01%。报告期内,计提维恩贝特商誉减值3,958.38万元,主要原因为,维恩贝特2024年度净利润4,108.47万元,较去年同期减少16.68%,2024年度银行业IT投入下滑,人工成本增加所致。公司将通过组织架构调整,AI产品和技术赋能等方式,助力金融行业信创和数智化转型,提升在金融IT技术服务业的业绩。
  政企业务板块
  在政府行业,公司主要聚焦在政府行业的优势领域,如:公安、住建、城管、政府数据局等政府垂直行业,打磨产品,深耕市场。报告期内,公司严控低毛利或回款质量差的合同,商业机会较去年同期有改善。
  数字化采购业务稳步发展,继续保持央企采购商城市场占有率第一。产品研发方面,发布了最新版本的采购商城4.0产品,以及多款基于大模型的采购供应链智能化产品。获得行业内客户、专家的一致好评,并与多家央国企达成合作。业务拓展方面,在存量客户的订单量显著增长的同时,新拓展了能源、金融、制造、运输行业的多家央国企客户。市场推广方面,我司持续参加行业会议和论坛,并在《2024数字化采购发展报告》中被评为先锋案例及优秀采购供应链智能化技术服务商。
  时空大数据向空间智能的迈进。公司持续深耕优势领域(智能网联汽车、农险遥感分析服务、无人机),并结合数字孪生,人工智能加速推进应用场景创新。参与多个车厂的系统建设,包括地图采集平台、车路云一体化平台、自主泊车应用等;农险遥感分析服务在多地持续为承保理赔工作提供支撑。无人机方面,在“三维建模的无人机飞行空域构建”、“基于GIS网络分析及空间分析技术的三维动态航路规划”、“基于深度学习的故障检测”等技术方向重点突破。
  ICT产品销售及增值服务板块
  子公司金华威深度洞察行业发展趋势,在“信创”和“低空”领域持续加大投入,提前布局“AI算力基础设施”和“低空经济赋能”赛道,依托遍布全国的销售网络,加速将“数智化”、“无人化”的解决方案导入政企客户。2024年度,金华威华为政企业务收入 63.81亿元,较去年同期增长28.45%,其中智能协作产品线蝉联占比排名第一的同时,IT产品线也实现了快速增长,大疆行业应用业务收入实现了翻倍增长。获得了厂商颁发的 “全球优秀总经销商奖”、“功勋合作伙伴奖”、“商业市场优秀联合营销奖”、“服务销售卓越贡献奖”、“激流勇进杰出总经销商奖”等诸多奖项。
  报告期内,子公司金华威净利润11,771.65万元,净利润较去年同期增长22.92%。公司于2024年9月完成对金华威剩余45%股份的收购,收购完成后,金华威成为公司全资子公司,于2024年10月实现净利润100%并表。
  (2)持续研发投入,鼓励价值创造
  报告期内,在研发方面,优先发展和推广包含AI智能化的业务,打造出一系列具有自主知识产权的AI产品和应用。
  公司的AIGC系列产品快速成长,通过融入数字人技术,已经拥有智慧教育、智慧培训、智慧视频三大产品,已经应用于央国企培训、建筑行业培训、营销推广等场景。
  公司的数字员工产品,通过结合人工智能和RPA等智能自动化技术,可以取代重复性的操作,大幅减少一线员工的数据录入、信息核对、报表生成等日常繁琐工作量。已经在通信和电商领域得到应用。
  基于大模型的强大多模态处理能力,公司针对电信诈骗犯罪,开发出一系列反诈产品,包括银行侧反诈模型、公安侧资金流分析系统、电信侧智能反诈劝阻系统等,获得多个行业的客户共同认可。
  在AI原生应用产品方面,基于公司的智能体平台,已经开发出智能营业受理、订单智能运维等智能体,在通信行业得到应用。
  在数据要素方面,公司针对央国企采购领域的工业品定价机制,运用隐私保护技术,建立了工业品价格指数,为客户提供及时准确的市场波动信息。获得了“数据要素X”大赛的工业制造行业奖项。公司还研发了“通信时空数据要素平台”,将运营商的时空数据赋能公安、城市治理、应急管理等领域。
  报告期内,公司着力提升包括AI生态认证、大模型发布、算法备案等基础能力,新研发AI产品共32项,公司将在智能化推广方面整合集团资源,加大协同,努力构建公司第二增长曲线。
  (3)加强人才培养,提升管理能力
  报告期内,公司着力培养新人,充实人才梯队。化组织架构、降低后台成本,考核激励向创造盈利的管理者和团队倾斜。报告期内,公司积极推动 AI赋能运营管理,促进研、产、销协同,集团内部合作与协同。报告期内,公司进一步加强内部控制管理,拉通财务和运营数据,统一运营和财务核算口径,实现商务半垂直化管理,进一步推动企业管理的规范化,标准化,促进公司稳健发展。
  2、收入与成本
  (1) 营业收入构成
  (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》中的“软件与信息技术服务业”的披露
  要求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
  
  行业分类 项目 单位2024年2023年 同比增减
  相关数据同比发生变动30%以上的原因说明适用 □不适用ICT产品销售量增长54.99%原因是华为ICT产品(政企业务)国内增长超过25%,作为华为国内ICT产品销售的总代之一金华威增长超过50%,一方面是跟上了华为增长节奏,二是公司重视大项目和商业市场上项目,投入了大量精力及资源,取得较大突破,抢占了更多的市场份额,因此销售增长较快,无人机销售增长较快,主要是近年无人机在行业推广应用上需求增长较快,作为大疆无人机的行业应用总代之一的金华威,一方面市场需求增长较快,另一方面大疆无人机品牌效应,因此金华威无人机的行业销售增长较快。购入量增长48.37%是因为采购金额增长23%,其中大疆产品金额小,数量多,所以购入套数相应增加了48.37%。
  (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
  产品分类
  产品分类
  (6) 报告期内合并范围是否发生变动
  是 □否
  本公司原持有北京天源迪科信息技术有限公司85%的股权,2024年11月本公司将全部股权以8.5万元的价格转让,转让
  后不再对北京天源迪科信息技术有限公司实施控制。本报告期注销的子公司:迪科国际旅行社(北京)有限公司。
  (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
  3、费用
  4、研发投入
  
  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人工智能一站式开发平台 构建一个集数据处理、模型训练、模型评估、部署与管理等功能于一体的综合性平台,为开发者提供便捷、高效的一站式 开发、测试、试运行 构建了一个集在线开发、模型训练、模型部署、模型发布、算力监控于一体的综合性平台。平台旨在提供一站式的解决方 打造人工智能一站式开发平台,旨在整合多种开发工具与资源,降低开发难度,提升开发效率,加速人工智能技术在各领开发环境。   案,大大简化了从模型微调、部署、发布的全过程,提升AI模型开发效率与运维管理水平。 域的应用与落地。在社会效应方面:推动产业升级与经济发展,创造新的就业与经济增长点。在企业发展方面:提升公司在人工智能领域的业务能力,未来将为公司带来更多机遇和盈利增长点。智能解决方案生成平台 通过自动化生成解决方案,减少人工调研、分析和方案撰写的工作量,使企业能以更少的人力完成更多项目。 开发、测试、试运行 通过最新的人工智能技术,通过大模型AIGC能力,结合用户历史知识,实现售前解决方案等文档的自动生成,并支持文档优化修改,为企业提供从内容创意到发布的全流程支持。 通过本项目积累平台项目实施、研发经验,熟悉各子系统模型和功能,为下阶段的工作培养人力资源。同时,项目的成功实施有助于公司降本增效,促进相关产业的创新与发展。大模型智能受理平台 保障CRM一线业务的正常稳定运营,不断满足并超越客户需求,推动CRM受理业务的高质量发展。 开发、测试、试运行 通过引入新的业务模式迭代,该项目致力于提升CRM一线受理效能,构建新一代CRM受理模式,并为实现CRM新一代AI智慧营销奠定坚实基础。 该项目不仅将推动CRM受理业务的高质量发展,确保客户服务需求的持续满足,还将为客户带来更加高效、便捷、个性化的服务体验。通过提升服务效率和质量,项目有望增强客户满意度和忠诚度,进一步巩固公司在市场中的竞争优势。同时,项目的成功实施也将为社会信息化水平的提升做出贡献,促进相关产业的创新与发展。数据安全产品统一开发平台 建立一套安全运营管理机制,搭建资产漏洞运营管理支撑平台,并配备专业的安全运营团队对政务云及各市直单位进行的安全保障及运维支撑。 开发、测试、试运行 通过已经建成了大数据系列平台,平台包括政务共享数据中心、数据共享交换平台、政务数据治理平台、政务数据开放平台、政务大数据开放平台等。针对政务数据和重要数据在数据生命周期和业务数据流向过程中实现监管,可以实现敏感数据“防失密、防泄密、防滥用”,这样就可以深入挖掘数据的价值,大大加快数据经济产业链的形成,从而可以助力数字经济的发展。保证政府及个人数据的隐私,防止数据被泄露、被窃。 建设该平台,加快政务数据的共享与开放,加强政务云环境下数据和应用层面安全的管控,是发展数字经济、提升政府服务能力的需要。同时,提升公司在政企业务的竞争力。智能智慧识物平台 依靠数据标准化管理,融合数智化工具,向不同行业用户提供专业的、覆盖全品类数据的产品及服务,帮助企业更好地利用数据价值,在数字化转型过程中实现数据驱动业务。 开发、测试、试运行 通过应用NLP、深度学习(知识图谱)、智能识别和搜索推荐、API接口服务等现代信息技术手段,将录入平台的长描述信息通过“文本处理、物料长描述智能识别、物资编码查重与增新、自动赋码”等系列化操作执行,将提交到平台的采购需求进行自动化物料识别及编码赋码、查重等,支持商品唯一性识别和同一商品的智能比价,提高采购员工作效率的同时,降低企业成本。 打造更好的用户体验同时,创造更多数据价值,形成面向行业的数据服务模式,力争成为十四五规划建设中国有企业数字化转型的特色化解决方案。AI算力技术研究 提供一站式解决方案,简化从模型开发到部署上线的全过程,提升AI应用的开发效率与运维管理水平。 开发、测试、试运行 构建一个集在线开发、模型训练、算力监控、模型服务化于一体的综合性AI智算平台。为IT基础能力建设及AI算法赋能,实现内外数据有别的管理原则和数据分类分级的安全管理要求。 AI算力技术研究,能够为客户处理大数据、训练模型以及其他创新服务,并开发出更具创新性的产品和解决方案。同时,推动人工智能发展。智能标书技术研究 开发和实施一款智能标书编制系统,提高标书编制效率,降低成本与错误率,增强投标竞争力。 开发、测试、试运行 传统的标书编制过程冗长繁琐,面临效率瓶颈,投入的人力和时间成本显著,且由于人工操作环节多,错误发生的概率相对较高,这在一定程度上制约了企业在投标竞争中的快速响应能力和准确性。随着人工智能(AI)及自动化技术在各领域的广泛应用和深入渗透,越来越多的企业开始寻求将此类先进技术应用于标书编制流程,以实现标书制作的智能化和自动化转型。基于此背景,本项目应运而生,致力于开发和实施一款智能标书编制系统。能够提高标书编制效率,降低成本与错误率,增强投标竞争力。 智能标书技术研究,实现一套智能标书编制系统,能够提高标书编制效率,降低成本与错误率,增强投标竞争力。智能销售助理技术研究 提升销售效率和客户体验,优化销售流程,并为企业带来显 开发、测试、试运行 通过自动化和智能化处理销售流程中的重复性和耗时任务,使 智能销售助理技术研究能够提升销售效率和客户体验,优化销著的经济效益。   销售团队能够更专注于与客户的互动和销售策略的制定。智能销售助理可以处理和分析大量数据,提供精准的销售需求预测和客户画像,从而提高成交率。此外,智能销售助理能够全天候实时响应客户咨询,解答客户疑问,提升客户满意度。 售流程,并为企业带来显著的经济效益。大模型国产化适配技结果数据应用。 开发、测试、试运行 引入 AI 大模型智能对话工具能力,利用AI 的智能让智能数据服务平台能够为用户解决日常重复简单的数据业务场景,产出更快捷更准确的分析结果。用户通过描述需要的见解提示词或提出关注的数据问题,智能数据服务平台将基于大模型分析并将推荐的数据提取到数据报表或看板画布中,从而让数据决策轻松便捷唾手可得。 大模型技术攻关研究成果,助力公司突破人工智能模块,未来将为公司带来更多机遇和盈利增长点。运维工单智处置技术研究 加快内部数字化、智能化转型,优化生产流程。 开发、测试、试运行 针对当前工单处理需要人工分析、咨询类问题较多,接入到AI大模型进行应用,实现对重复工单的智能处理,咨询类工单自动回复。实现生产运营智能化建设、生产运营提升更加高效的处理能力。加快内部数字化、智能化转型,优化生产流程。
  同时能够为客户提供
  更加高效的快捷服
  务。 参与本次项目的研究成果及系统产品,可以辐射全国市场,为公司公共业务下一步突破提供新的发展方向。隐私计算技术研究 实现多方计算、联邦学习的基础设施搭建以及场景示例案例运行 开发、测试、试运行 构建多种联邦学习平台的互联互通以及资源编排与调度,实现多方计算、联邦学习的基础设施搭建以及场景示例案例运行,实现联邦学习与传统大数据生态技术的联合分析与运行。 隐私计算技术研究有助于拓展公司在该领域的业务能力。迪科数金金融服务呼叫系统 通过AI技术代替人工处理简单、重复的客户需求,提供客户体验并减少人工客服的工作压力。 开发、测试、试运行 构建一套智能化、高效、安全、可扩展的金融服务呼叫系统。 降低运营成本,提高企业竞争力。迪科数金人机协同智能外呼作业系统 开发一套结合人工智慧与人工智能的人机协同智能外呼作业系统,以解决现有系统存在的问题,满足市场需求。 开发、测试、试运行 为企业提供一种高效,低成本,高质量的客户服务解决方案。 提高效率,降低成本,提升质量,增强灵活性。小6多模态虚拟数字人 通过智能客服角色,实现以客户为中心的、智能高效的人性化服务。 开发、测试、试运行 输出一整套虚拟呼叫中心系统。 小6虚拟数字人能够有效助力金融机构实现降本增效。基于云化架构的低代码智慧化平台关键技术研究 研究“模型驱动+数据驱动”的设计模式和“平台+应用”的云化架构模式,与DevOps(开发与运维)的结合,探索如何实现快速迭代、持续交付和自动化部署,以满足快速变化的业务需求。 开发、测试、试运行 提供通用低代码应用构建能力,同时结合自身在多行业深耕的经验,并融合大数据、数据安全等手段,实现企业生产全过程可追溯、可调用、可协同的管理。
  能够支持100+租户在
  线管理和运行,支持1000+用户在线使用开发,支持横向扩展,支持100000+业务场景、创新应用的管理和运行。 在关键技术攻关上取得突破,针对多模态数据融合、交互设计及实时渲染等方面进行了深入研究,并把部分能力应用于行业客户的应用软件。客户经营指南针的研发项目 作为金融科技服务商,其客户经营相关研发的核心目标在于通过技术创新与业务整合,构建“金融信息服务+互联网券商”双轮驱动模式,提升客户服务效能与市场竞争力。 开发、测试、试运行 通过AI算法与多模态数据分析(如市场情绪分析、客户行为建模),实现客户画像精准刻画与需求预测,提升企业动态决策能力。研发智能问答、智能比价等核心功能模块,支持客户全生命周期管理,增强服务响应效率。 客户经营指南针通过智能化决策支持、垂直行业场景深耕、国产化生态协同三大路径,显著提升天源迪科在金融、通信等高价值市场的竞争力,并为低空经济等新兴领域布局奠定基础。
  未来需重点关注研发
  转化效率与新兴市场
  订单落地进度,以巩固技术壁垒与市场份额。新一代数智风控平台系统研发 随着金融市场的复杂化和金融业务的多元化,传统的银行风控系统已经难以满足业务发展的需求,需要开发新一代银行风控系统来适应新的挑战和机遇。 开发、测试、试运行 通过数据分析、模型建立和算法优化等手段,对银行业务中的风险进行实时监测和识别,及时发现和处置风险事件,保障银行和客户的利益。通过建立全面的风险管理框架,包括政策、流程、技术和组织控制,来降低银行的风险敞口。 提高银行的风险管理能力,保障金融市场的稳定和健康发展,为银行业务的创新提供强有力的支撑,也将提高我司的技术创新能力。金融行业核心系统下移分析系统研发 为了帮助分析人员更高效、准确地对原来的主机代码进行分析和理解,并将其拆分到目标架构中。 开发、测试、试运行 通过对旧代码的有效分析和迁移,支持银行核心系统的升级和现代化转型。银行核心系统的升级改造是一个复杂且风险较高的过程,需要确保新 通过系统升级,银行可以在金融科技竞争中保持领先地位。现代化的核心系统使得银行能够更加灵活、高效地应对市场变化和客户需求,提升业旧系统之间的功能和性能无缝衔接。自动化代码分析系统可以全面、深入地分析旧系统代码,准确识别各个模块的功能和逻辑,并将其转化为适应新平台的代码格式。这不仅保证了新系统的稳定性和可靠性,还能在系统升级过程中最大限度地保留和继承旧系统的业务逻辑,确保银行业务的连续性和稳定性。 务的竞争力。升级后的系统在性能、安全性、可扩展性等方面都有显著提升,能够支持更多创新业务和服务模式,帮助银行在激烈的市场竞争中保持领先地位。同时,系统升级还能够提高银行的运营效率和服务质量,增强客户体验和满意度,从而进一步巩固银行在市场中的竞争优势。大模型智能OCR系统研发 大模型智能OCR在项目中具有重要的作用,能够帮助更精准地识别文字和图像、兼顾多个领域的专业知识、支持输出内容的多种输出形式、帮助理解和整理文字图像信息。 开发、测试、试运行 引入大模型智能OCR技术后,系统能够通过自动化的文字识别与数据处理流程,大幅减少手动输入和校验的时间消耗,从而快速验证和提取图像中的文本信息,提升数据处理的效率和准确性。大模型智能OCR应能够应对各种复杂的图像环境和文字排版,如模糊、扭曲、倾斜的文字,或是多种字体、颜色和大小的混合排版等。
  通过强大的深度学习
  和图像处理技术,结合专家经验,智能识别和提取各种复杂场景下的文字信息,给出结论、建议和评价,大大提升了工作效率,驱动了业务数字化、智能化改革。 本项目的大模型智能OCR技术具备强大的场景自适应能力,能够在无需大量标注样本的情况下快速进行场景建模。相较于传统OCR技术,我们的大模型拥有先进的算法和模型,能够自动识别并适应各种文档格式和复杂场景,大幅减少了对人工标注数据的依赖。这种高效的自适应性使得系统可以迅速应对新的业务需求和文档类型,提高工作效能并降低了成本。金融行业大模型报告生成系统研发 大模型自动生成报告项目是前沿的技术,具有重要的实践意义和应用价值。具体而言,大模型自动生成报告可以帮助进一步释放生产力、降低成本、提高了生产效率、提供更智能的报告服务。 开发、测试、试运行 大模型自动生成报告可以根据输入的内容迅速整合信息,自动生成符合要求的报告,极大地提高了生产效率,节约了人力成本,加快了报告制作周期。通过深度学习和大数据分析,大模型自动生成报告能够处理海量资料,更精确地提取关键信息,并保证内容的一致性和准确性。最后可以根据用户的需求,迅速生成符合特定格式和要求的海量 本项目的大模型自动生成报告技术适配金融行业,能够针对金融行业的特定需求进行了深度定制,提供更符合实际业务场景的智能撰写服务。本项目将多年来形成的海量金融领域专业知识、业务流程知识以及法规要求等资产,用于训练模型以使其能识别并适应金融行业的语言模式和逻辑结构,确保生成的内容不仅准确无误,而且能够满足复杂的合报告,满足个性化的需求。 规性要求。适配金融行业对于实际的应用具有重要的意义,它不仅提升了金融机构的工作效率,减少了人工撰写报告所需的时间和成本,更重要的是增强了决策支持的质量,为投资者和管理者提供了更为可靠的数据依据,有助于提升金融服务的质量与竞争力。港澳征信报送系统项目研发 为银行等机构解决对接CRP新平台的迫切需求,完成银行等机构的监管指标要求。 开发、测试、试运行 对银行征信业务流程进行全面的优化和升级,以满足市场变化和用户需求,提升系统的稳定性、安全性和效率。提高信贷评级机构为信贷提供者提供服务的稳定性和可持续性。CRP允许将信贷提供商收集的消费者信贷数据共享给所有选定的CRA,以提供消费者信贷参考。 项目将为信贷业务创新提供有力支持。通过构建灵活、可扩展的系统架构,支持新业务功能的快速开发和上线,为银行拓展信贷业务提供有力支撑和有力安全保障。VATP软件自动化测试平台研发 持续集成交付改变了以往软件交付过程中将产品实现代码手动部署到多个测试环境,手动触发软件安全测试,手动执行测试用例,代码分析这些手动工作,解放了这些耗时耗力的工作。让可用的人力资源专注于更重要不重复的工作中。 开发、测试、试运行 VATP软件自动化测试平台,一站式解决在软件测试中的高成本、低效率和测试覆盖不足等核心痛点,VATP软件自动化测试平台涵盖Web应用自动化测试、移动设备自动化测试、C/S结构应用自动化测试、用例管理和测试计划管理等功能。支持跨平台部署,无需编写脚本仅拖拉拽完成用例编写,完整覆盖自动化测试项目的全过程,可快速将自动化测试管理体系建立,减少测试成本、缩短测试周期,提高测试效率与质量,助力企业高质量持续交付软件产品,为企业带来长期的竞争优势。 VATP软件自动化测试平台在分布式架构与任务管理、任务扫描与分发机制、通信模块的稳定性、定时任务管理的灵活性、测试报告生成能力、模块化设计与可扩展性、日志管理与监控以及动态文件名命名与趋势分析等方面展现了显著优势。这些特点使其在软件自动化测试领域相比外部同类型产品更具竞争力,能够更好地满足用户对高效性、稳定性、灵活性和可扩展性的需求。实时指标计算平台研发 如何快速的从海量的数据中获取到所需的,精准的数据成为了银行金融业最大的痛点,因此需要搭建一套实时的数据指标计算平台。 开发、测试、试运行 通过指标计算平台,企业实时的获取相应的指标数据,使得业务目标可描述、可度量、可拆解。单一数据指标项的构成包括:作用域、维度、 实时指标计算平台在超高并发与超低延时、高可靠性与高可扩展性、复杂事件计算能力、松耦合与跨平台设计、技术架构先进性、易用性与灵统计口径三个要素。 活性以及数据接入与计算能力等方面展现了显著优势。这些特点使其在金融领域及其他高要求场景中,相比外部同类型产品更具竞争力。12月31日该项目已接近尾声,2025年正申请相关专利证书。 开发、测试、试运行智能解决方案生成平台 33,822,564.84 智能解决方案生成平台项目已于2024年1月内部立项并生成编号为 开发、测试、试运行DIC-PMLX-2024-0124的研发立项报告,该项目符合支出资本化的具体标准,项目支出计入研发支出,截至12月31日该项目已接近尾声,2025年正申请相关专利证书。大模型智能受理平台 17,640,260.95 大模型智能受理平台项目已于2024年1月内部立项并生成编号为P-DIC-OT-20240116 的研发立项报告,该项目符合支出资本化的具体标准,项目支出计入研发支出,截至12月31日该项目已接近尾声,2025年正申请相关专利证书。 开发、测试、试运行数据安全产品统一开发平台 9,502,392.24 数据安全产品统一开发平台项目已于2024年1月内部立项并生成编号为DIC-PMLX-2024-0118的研发立项报告,该项目符合支出资本化的具体标准,项目支出计入研发支出,截至12月31日该项目已接近尾声,2025年正申请相关专利证书。 开发、测试、试运行智能智慧识物平台 9,629,609.89 智能智慧识物平台项目已于2024年1月内部立项并生成编号为P-DIC-OT-20240120的研发立项报告,该项目符合支出资本化的具体标准,项目支出计入研发支出,截至12月31日该项目已接近尾声,2025年正申请相关专利证书。 开发、测试、试运行
  5、现金流
  1.经营活动产生的现金流量净额同比增长790.22%,主要原因是:销售商品和提供劳务收款增加。
  2.投资活动产生的现金流量净额同比增长42.10%,主要原因是:2023年12月出售北京市海淀区房产资金在2024年由监
  管户转至基本户。报告期内公司经营活动产生的现金净流量与本年度净利润存在重大差异的原因说明 □适用 不适用
  五、非主营业务情况
  适用 □不适用
  六、资产及负债状况分析
  1、资产构成重大变动情况
  二期转出到固
  定资产
  使用权资产 40,585,702.75 0.53% 57,850,477.43 0.82% -0.29% 
  短期借款 3,072,550,742.99 40.02% 2,692,590,677.62 38.11% 1.91%长期借款 121,291,600.00 1.58% 121,180,000.00 1.71% -0.13%租赁负债 28,848,180.84 0.38% 39,145,568.14 0.55% -0.17%境外资产占比较高□适用 不适用
  2、以公允价值计量的资产和负债
  □适用 不适用
  3、截至报告期末的资产权利受限情况
  
  七、投资状况分析
  1、总体情况
  适用 □不适用
  
  2、报告期内获取的重大的股权投资情况
  适用 □不适用
  3、报告期内正在进行的重大的非股权投资情况
  □适用 不适用
  4、金融资产投资
  (1) 证券投资情况
  □适用 不适用
  公司报告期不存在证券投资。
  (2) 衍生品投资情况
  □适用 不适用
  公司报告期不存在衍生品投资。
  5、募集资金使用情况
  □适用 不适用
  公司报告期无募集资金使用情况。
  八、重大资产和股权出售
  1、出售重大资产情况
  □适用 不适用
  公司报告期未出售重大资产。
  2、出售重大股权情况
  □适用 不适用
  九、主要控股参股公司分析
  适用 □不适用
  十、公司控制的结构化主体情况
  □适用 不适用
  十二、报告期内接待调研、沟通、采访等活动登记表
  适用 □不适用
  
  接待时间 接待地点 接待方式 接待对象类型 接待对象 谈论的主要内容及提供的资料 调研的基本情况索引
  2024年04月11日 网络远程方式 网络平台线上交流 其他 参与业绩说明会的投资者 公司2023年经营、业务、发展规划情况 巨潮资讯网(www.cninfo19日 公司会议室 实地调研 机构 湖南爱赢证券投资顾问有限公司 公司业务及发展规划情况 巨潮资讯网(www.cninfo
  十三、市值管理制度和估值提升计划的制定落实情况
  公司是否制定了市值管理制度。
  □是 否
  公司是否披露了估值提升计划。
  □是 否
  十四、“质量回报双提升”行动方案贯彻落实情况
  公司是否披露了“质量回报双提升”行动方案公告。□是 否
  

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