安硕信息:关于上海安硕信息技术股份有限公司申请向特定对象发行股票的审核问询函之有关财务问题专项说明回复（修订版）

关于上海安硕信息技术股份有限公司

申请向特定对象发行股票的审核问询函

有关财务问题的专项说明回复

大信备字[2025]第4-00021号

深圳证券交易所：

根据深圳证券交易所上市审核中心2025年11月6日出具的《关于上海安硕信息技术股份有限公司申请向特定对象发行股票的审核问询函》（审核函〔2025〕020059号）（以下简称“审核问询函”）的要求，上海安硕信息技术股份有限公司（以下简称“安硕信息”、“发行人”、“申请人”、“上市公司”或“公司”）已会同华福证券股份有限公司（以下简称“保荐人”或“华福证券”）、北京德恒律师事务所（以下简称“发行人律师”或“德恒”）及大信会计师事务所（特殊普通合伙）（以下简称“会计师”或“大信”）等中介机构本着勤勉尽责、诚实守信的原则，对审核问询函所提出的问题进行了逐项落实，现将有关事项回复如下，请予以审核。

说明：

除非文义另有所指，本回复中的简称或名词释义与募集说明书具有相同含义。

本回复报告的字体代表以下含义：

黑体（加粗）审核问询函所列问题宋体（不加粗）对审核问询函意见所列问题的回复楷体（加粗）对募集说明书、本回复报告的修改、补充

本回复报告中部分合计数与各加数直接相加之和在尾数上有差异，系由四舍五入造成。问题1申报材料显示，发行人本次拟向特定对象发行募集资金总额不超过60000.00万元，用于基于人工智能技术的智慧信贷系统（以下简称智慧信贷项目）、全面风险数智化管理平台（以下简称风险数智化项目）、数字金融研发中心

升级项目（以下简称研发中心项目）及补充流动资金。智慧信贷项目及风险数智化项目是在公司现有产品及技术积累的基础上进行的升级和业务范围扩充。研发中心项目拟在上海新建一个研发中心，并升级扩容已有的部分研发中心，建成后将形成多中心各有侧重互联互通的统一研发平台。智慧信贷项目拟投资

35436万元，其中10622万元拟用于采购设备及软件，5320万元拟用于场地购置及装修。风险数智化项目拟租赁场地实施。报告期末，发行人电子设备账面价值为647.69万元。智慧信贷项目及风险数智化项目涉及开发人员投入金额分别为8697.25万元、2826万元，发行人均认定为资本性支出；上述两个项目均涉及采购数据资源并认定为资本性支出；发行人根据大、中、小型客户数量及合同金额预测募投项目收入。

请发行人补充说明：（1）以通俗易懂的语言说明研发中心项目的具体建设内容，是否涉及具体研发产品，是否仅涉及设备更新；结合发行人目前各研发中心的地点、研发人员情况、主要功能、不足等说明本次在上海新建研发中心的必要性，是否存在重复建设。（2）结合行业发展情况、客户需求、相关订单或意向性协议、竞争对手研发情况等说明智慧信贷项目及风险数智化项目对相关系统

进行升级和业务范围扩充的必要性。（3）结合智慧信贷项目及风险数智化项目产品较发行人当前产品及同行业公司产品的优势、募投项目所需及发行人已有

的技术的比较情况、目前研发进展等，说明项目实施是否存在重大不确定性。（4）结合本次购买办公场所的位置、面积、项目实施人员数量、现有场地使用情况等，说明智慧信贷项目购买办公场所的必要性；本次募投项目购买及租赁实施场地

的最新进展情况，是否存在不确定性及对本次募投项目的影响。（5）发行人研发支出资本化的具体时点及依据，与同行业可比公司同类或相似业务资本化时点是否一致，是否符合《企业会计准则》的相关规定，并结合以上情况说明本次募投项目将开发人员工资全部资本化的合理性。（6）智慧信贷项目和风险数智化项目投入均涉及购买数据资源，是否涉及重复投入，将采购数据资源认定为资

1本性支出的合理性，是否与同类项目一致。（7）在报告期末发行人电子设备金

额较低的情况下，智慧信贷项目大额采购设备及软件的合理性；相关投资金额及构成占比测算依据，与可比项目是否存在重大差异。（8）发行人预计大、中、小型客户数量及合同金额的具体依据，上述预测及毛利率预测与报告期内相关业务是否可比，并结合以上情况说明本次募投项目效益测算是否合理、谨慎。（9）量化说明本次募投项目新增折旧摊销对发行人业绩的影响。

请发行人补充披露（3）（8）（9）相关风险。

请保荐人核查并发表明确意见，请会计师对（5）（6）（7）（8）（9）核查并发表明确意见。

【回复】

五、发行人研发支出资本化的具体时点及依据，与同行业可比公司同类或相似业

务资本化时点是否一致，是否符合《企业会计准则》的相关规定，并结合以上情况说明本次募投项目将开发人员工资全部资本化的合理性。

（一）发行人研发支出资本化的具体时点及依据

1、《企业会计准则》关于研发投入资本化开始和结束时点的相关规定

根据《企业会计准则第6号——无形资产》第七条等规定，公司将内部研究开发项目的支出，区分为研究阶段支出和开发阶段支出。其中，研究是指为获取并理解新的科学或技术知识而进行的独创性的有计划调查；开发是指在进行商业

性生产或使用前，将研究成果或其他知识应用于某项计划或设计，以生产出新的或具有实质性改进的材料、装置、产品等。

2、本次募投项目开发支出资本化开始和结束时点

研究阶段的支出，于发生时计入当期损益。开发阶段的支出同时满足资本化条件的，确认为无形资产，不能满足资本化条件的开发阶段的支出计入当期损益。

根据谨慎性原则，发行人研发支出在满足资本化条件的情况下，开发支出资本化开始、结束时点依据为：

（1）研发支出资本化的开始时点：以研发项目通过资本化评审为资本化处

理的开始时点，公司研究阶段结束后，项目立项需经内部专家评审通过，并获得

2审批后，研发项目进入开发阶段。

1）具体流程：在研究阶段进行可行性分析和需求评审后，由项目经理提交

《研发项目资本化评审表》以及《可行性分析报告》，由项目经理发起资本化评审会，评审内容包括技术可行性、资源可行性、市场需求、预算支出等。此阶段设计验证测试完成，技术路线已确定，技术具有可行性，支出能够可靠计量，立项审批通过后，相关支出发生时予以资本化。

2）资本化评审的具体时间本次募投项目中涉及研发支出资本化的核心项目为“基于人工智能技术的智慧信贷系统”“全面风险数智化管理平台”，均严格执行公司《研发项目资本化评审制度》，通过“可行性分析→评审会审议→立项审批”流程后启动资本化，具体时间及关键信息如下：

募投项目资本化评审资本化评审评审参与部门备注名称启动时间通过时间

基于人工自2025年10月1日起，对开发阶段发技术委员会、研

智能技术2025年9月2025年9月生的人员薪酬、数据资源采购等支出按

发部、财务部、

的智慧信15日25日项目归集资本化，计入“开发支出”科项目部、咨询部贷系统目

全面风险技术委员会、研自2025年10月1日起，对开发阶段支

2025年9月2025年9月

数智化管发部、财务部、出按项目资本化，支出类别及核算口径

15日25日

理平台项目部、咨询部与智慧信贷项目保持一致自2025年10月1日起，对两个募投项目开发阶段支出（含开发人员薪酬、数据资源采购等）按项目归集至“开发支出”科目，待研发成果达到预定可使用状态（形成验收报告）后，结转至“无形资产”并按5年摊销，与公司会计政策一致。

（2）研发支出资本化的结束时点：以研发成果达到预定可使用状态作为资

本化处理的结束时点。研发项目完成后，公司组织验收评审对研发项目进行验收，并形成验收报告，通过验收即停止研发支出资本化，以验收报告作为研发支出资本化的结束时点。

3、发行人前期研发项目的资本化情况

报告期内的研发项目主要可归为两类：第一类为围绕现有产品功能优化和监管规则适配的研发，第二类为基础性及探索性技术研发。公司严格遵循了《企业

3会计准则》及研发支出资本化的具体规定。报告期内，公司研发投入不满足资本

化的条件，全部进行费用化处理，原因如下：

（1）技术层面不具备“实质性改进”

公司报告期内第一类研发项目主要根据客户需求，在原产品基础上进行优化，主要投向短期适配性项目，此类项目以“现有产品功能改善、监管规则适配”为核心目标，未产生核心技术突破，无法满足《企业会计准则第6号—无形资产》

第七条中“实质性改进”的规定。

（2）经济利益流入存在不确定性

第二类研发项目可能产生一定的技术突破，但其商业化路径漫长或应用场景不明确，无法证明其能产生可靠计量的、独立的未来经济利益流入。因此，该类项目的成果更多是提升公司整体技术能力或为未来产品做储备，不符合资本化对“预期产生经济利益”的核心要求。

此外，第一类项目的研发投入随着监管新规和客户需求的持续变化，具有较强的时效性，其长期经济利益流入存在较大不确定性。

综上所述，报告期内研发支出进行费用化处理，符合企业会计准则的相关规定，亦确保了财务报告的谨慎性与可靠性。

1、报告期内研发项目与本次募投资本化项目的本质区别

本次募投项目与报告期内研发项目存在本质差异，具体对比如下：

报告期内研发项目

对比维度本次募投项目（拟资本化）（费用化）

在多项自研核心成果（如A3 Cloud平台）基础上，构建全新的“AI+信贷/风控”第一类项目对现有产品优化，“实质性改进”平台级产品，涉及大模型专业化、智能无核心技术突破。

体等全新底层技术集成，形成突破性、可明确界定的新技术资产。

第一类项目的研发投入具有较

强的时效性，其长期经济利益产生经济利益的流入存在较大不确定性；预期通过直接销售新产品产生独立、可

方式第二类研发项目可能产生一定计量的未来经济利益流入。

的技术突破，但未来经济利益流入存在不确定性。

4综上所述，公司报告期内的研发项目属于“产品维护与常规优化”，本次募

投项目属于“形成实质性的新技术资产”，二者在新技术的实质性突破、经济利益流入的确定性上存在根本性不同。本次募投项目满足开发支出资本化的全部五项条件，对其进行资本化处理具备充分的会计准则依据与商业合理性，公司研发资本化政策具有一贯性和谨慎性，报告期内未发生变化。

2、同行业上市公司情况

同行业公司当中竞业达（003005）、山石网科（688030）、格尔软件（603232）

均存在报告期内未进行研发费用资本化，在募投项目中将研发支出进行资本化的情况如下：

公司名再融资品种及年募投项目研发支出报告期内研发支出全部费用化原因称份是否资本化公司前期项目研发投入已形成部分研发

成果并带来一定的经济利益流入，且归属

2022年向不特定

于各研发项目的投入能够可靠地计量，但山石网对象发行可转换基于在当时会计年度公司部分已形成的是科公司债券（已发研发成果持续盈利经济利益存在不确定

行）

性等因素综合考虑，未对开发阶段研发投入进行资本化会计处理。

公司之前未成立项目管理委员会，项目评审及立项没有明确的里程碑，无法将公司

2020年向特定对

格尔软内部研究开发项目支出分为研究阶段支象发行股票（已是件出与开发阶段支出，公司根据谨慎性原则发行）

将全部研发支出费用化计入当期损益，未将研发费用资本化。

2023年向特定对竞业达未明确披露象发行股票（已是发行）

3、资本化时点的一致性分析

公司研发支出资本化制度根据《企业会计准则第6号——无形资产》的要求制定，将内部研究开发项目的支出，区分为研究阶段支出和开发阶段支出，以研发项目通过资本化评审为资本化处理的开始时点，未对相关会计政策进行过变更。

报告期内研发项目属于为围绕现有产品功能优化和监管规则适配的研发和

基础性及探索性技术研发，不满足研发支出资本化条件，因此按照费用化进行处理。本次募投项目相关研发支出符合资本化条件，后续研发支出进行资本化处理。

5两者会计处理差异系因研发项目具有本质差异，公司研发支出资本化制度未发生变化，研发支出资本化时点具有一致性。

（二）与同行业可比公司同类或相似业务资本化时点是否一致

同行业可比公司同类或相似业务资本化时点的情况如下：

公司名称资本化开始时点资本化结束时点发行人本次募投项目相关的研发成

根据发行人研发项目管理流程，本次果达到预定可使用状态时，发行人募投项目开发支出的资本化开始时点将对相关研发项目进行验收，研发长亮科技

为需求评审确认通过，具体确定依据项目完成验收后即结束开发支出的为需求确认评审记录表等文件。资本化，具体确认依据为研发项目的验收报告。

（1）内部开发项目按项目管理，在项目立项前需进行充分的调查研究及可

行性分析；（2）开发项目立项需经内

部专家评审，申请获得审批后，项目进入开发阶段，项目开发立项审批通过作为研发项目资本化的起点；（3）

对于版本升级发生的研发费用，按每天阳科技项目结束验收次版本升级发生的研发成本调整以前

计入无形资产的成本，在剩余预计可使用期限内摊销。研发项目的开发阶段立项申请，在获得开发立项审批前属于项目研究阶段，研究阶段的费用不符合资本化的条件，直接计入当期损益。

研发项目进入开发阶段时，需要经过创新管理委员会对项目立项的评审或总经理办公会等相关会议对《研发项在项目经过验收，形成成果之后，南天信息目资本化申请》、《开发支出立项报结转进入无形资产。告》、《开发技术方案》等进行评审，后续相关的支出方可进行资本化。

由上表可知，公司与同行业可比公司同类或相似业务资本化时点基本一致，不存在重大差异。

（三）是否符合《企业会计准则》的相关规定

依据《企业会计准则第6号——无形资产》及应用指南相关规定，企业内部研究开发项目开发阶段的支出，需同时满足技术可行性、开发意图、经济利益流入、资源支持、支出可计量五项核心条件，方可确认为无形资产。结合公司实际经营数据、研发储备及募投项目具体情况，本次研发支出资本化的论证如下：

1、完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性

6公司本次募投项目以现有产品技术为基础，“基于人工智能技术的智慧信贷系统”、“全面风险数智化管理平台”将形成一系列产品、软件著作权、专利等。

公司拥有募投相关产品开发的底层技术和行业支持，实现本次募投项目具有技术可行性。公司前期已经针对上述募投项目进行了大量的前期研究和研发投入，并形成了大量的研发成果。其中，公司的智慧信贷项目和风险数智化项目均以 A3Cloud 云原生技术架构为基础，该架构研究累计投入 1484.08 万元，形成了包括安硕 A3 Cloud 后端开发平台软件 V1.0、V2.0 和安硕 A3 Cloud 前端开发平台软

件 V1.0 三项软件著作权；公司围绕智慧信贷项目进行的专项前期研究投入累计

达到 2743.76 万元，取得安硕征信大模型知识库管理软件 V1.0、安硕统一外部数据管理平台软件 V1.0 等相关软件著作权 8 项;围绕风险数智化项目进行的专

项前期研究投入累计达到828.83万元，取得安硕大模型信贷风险监测优化软件V1.0、安硕大数据交易智能分析软件等相关软件著作权 7 项。基于公司前期大量的研发投入和形成的大量研发成果，募投项目具备坚实的基础，完成相关无形资产在技术上具有可行性。

可见，本次募投项目拟形成的无形资产在使用或出售上具备可行性。

2、具有完成该无形资产并使用或出售的意图

本次拟实施“基于人工智能技术的智慧信贷系统”、“全面风险数智化管理平台”均是公司为了顺应金融行业的市场需求、先进技术发展的趋势变化拟投入的项目，系公司主营业务或产品的延伸。

公司已将募投项目纳入未来的发展规划，其中基于人工智能技术的智慧信贷系统项目预计完全达产后年销售收入60000万元，全面风险数智化管理平台项目预计完全达产后年销售收入10000万元，明确了产品定价策略与市场推广方案，具备强烈的商业化意图。

可见，研发支出形成的无形资产能增强公司产品竞争力，具备市场前景和经济效益，具有完成该无形资产并使用或出售的意图。

3、无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产

品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性

7公司立项时，已对市场需求进行充分调研，“基于人工智能技术的智慧信贷系统”、“全面风险数智化管理平台”项目符合政策要求和行业需求，具有广阔的市场空间，国家《金融科技发展规划（2022-2025年）》《数字中国建设整体布局规划》等政策持续推动金融机构数字化转型，IDC 数据显示，2023 年中国银行业 IT 解决方案市场规模达 692.96 亿元，2023-2028 年复合增长率 8.1%，其中信贷管理、风险管理领域是投入重点，市场空间广阔。

截至回复出具日，募投项目相关产品已取得明确订单及意向性协议支持。其中智慧信贷项目拥有10个订单（金额合计为8018.40万元）及2个意向性协议（金额合计为1658.00万元），合计9676.40万元；风险数智化项目拥有1个订单（金额260.00万元）及4个意向性协议（金额合计为810.00万元），合计1070.00万元，两项项目订单及意向性协议总额达10746.40万元，直接验证市场对项目产品的认可。

可见，研发支出形成的无形资产能够运用于向客户销售的公司产品或服务中，预期本次募投项目所形成的无形资产可以产生经济利益。

4、有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，

并有能力使用或出售该无形资产

公司具备完整的研发体系及扎实的人员储备，公司为适应行业发展趋势，为客户构建起数字化时代的核心竞争力，利用自身的产品技术积累、研发资源持续解决行业不同场景的问题或难题，己经累积丰富资源。

从技术上看，多年来公司注重知识产权的保护，截至2025年9月末，公司已经持有2项专利，同时持有超过490项软件著作权，公司具备足够的技术储备并通过本次募投项目的资金投入以完成相关无形资产的开发。截止2025年9月末，公司拥有研发人员457人，占员工总数的13.20%，其中负责本次募投项目的 6名核心技术人员均具备较长的金融 IT 研发经验，覆盖算法设计、系统架构、风险建模等关键领域。

从财务资源上看，本次发行拟募集资金用于智慧信贷项目和风险数智化项目的金额分别为35267.25万元和7192.75万元，通过本次发行提供一定的财务

8资源；截至2025年9月30日，公司货币资金余额15642.41万元，并且公司

获取的授信额度较为充足，财务状况稳健；2022-2024年公司营业收入持续增长，从77902.55万元增长至99043.07万元，为项目后续商业化提供现金流保障。

从客户资源上看，公司核心业务聚焦信贷管理与风险管理系统，累计服务政策性银行、大型国有银行、全国股份制银行等各类金融机构超170家，其中全国股份制银行覆盖率100%、城市商业银行覆盖率83.06%，公司拥有坚实的客户储备为出售该无形资产提供选择。

可见，公司有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产。

5、归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量

公司已经具备较为健全的研发项目管理相关的内控制度，包括研发项目资本化评审制度在内的内控制度。公司制定《安硕信息研发管理办法》，明确研发阶段划分标准——开发阶段起点需满足“实质性改进”条件，由技术、财务等部门联合评审确认。

公司针对研发活动发生的支出按照具体研发项目进行单独核算，确保各项目各个阶段的支出准确计量。采用项目制核算模式，为两个募投项目分别设立独立台账，对人员薪酬、设备折旧、材料采购、数据资源购置等支出进行明细核算。

通过系统实现研发费用归集核算，其中人员薪酬支出按照现有的工资单价结合实际使用人工工时进行计量，计量依据充分、数据可追溯。

因此，归属于相关项目开发阶段的支出能够做到可靠地计量。

（四）结合以上情况说明本次募投项目将开发人员工资全部资本化的合理性

1、本次募投项目将开发人员工资全部资本化的合理性

本次募投项目系公司在前期研发成果和技术积累的基础上进一步的研发，募投项目已完成技术可行性论述，满足研发支出资本化条件，在资本化评审完成后，募投项目进入开发阶段，后续支出形成无形资产确定性较高，对应开发人员工资进行资本化处理，具有合理性。

9目前募投项目相关的研究阶段和开发阶段拟完成的目标如下表：

项目研究阶段的成果开发阶段的拟完成的目标

基于人工智能技术的智慧信贷系统以云原生、

分布式、人工智能化技术为基础，基于 A3Cloud 技术架构开发。目前公司已经在 A3 新平台覆盖新型分布式、微服务应用软件从设Cloud 技术中已经有所沉淀，当前已经取得了计开发到运维的全生命周期，可以大幅简化复一些软件著作权，具体包括：安硕 A3 Cloud 杂应用软件的开发和维护。以人工智能为核心基于人工智后端开发平台软件 V1.0/V2.0、安硕 A3 Cloud 驱动力的下一代信贷系统，聚焦打造具备深度能技术的智前端开发平台软件 V1.0、统一授信系统 V2.0、智慧能力的软件版本。系统以全业务场景 AI慧信贷系统贷后一体化管理软件 V1.0、安硕资金流信用信赋能为核心方向，将人工智能技术与信贷业务息管理软件 V1.0、用户行为分析平台 V8.1、深度融合，全面覆盖贷前客户准入、信用评估，安硕数据资产管控平台软件 V3.0、安硕埋点数贷中风险监控、资金流向追踪，贷后逾期催收、据采集与营销活动软件 V11.0、安硕征信大模风险处置等关键环节

型知识库管理软件 V1.0、安硕统一外部数据管

理平台软件 V1.0。

新一代云原生、智能化的全面风险数智化管理

平台将基于现有“安硕 A3 Cloud”技术架构，研发微服务化、容器化的核心引擎，深度融合实时流式计算与 AI 模型服务；在此基础上，构建统筹数据资产、模型知识、应用服务的全

全面风险数智化管理平台基于公司现有的风场景风险管理应用框架，支持智能风控场景组险管理平台进行数智化方面的延伸，基于 A3 件矩阵的高效运转。基于框架顶层设计，取得Cloud 技术架构开发，当前已经取得了一些软数智风控平台 V2.0 等系列软件著作权。构建件著作权，具体包括安硕 A3 Cloud 后端开发具有前瞻性与自适应能力的风险预警与偏好全面风险数平台软件 V1.0/V2.0、安硕 A3 Cloud前端开发管理系统，超越当前静态监测模式，集成“操智化管理平平台软件 V1.0，安硕全面风险预警管理软件作风险宏观情景预测系统”和“安硕大模型信台 V1.0、大额风险暴露管理平台 V2.0、安硕数智贷风险监测优化软件”，借助宏观情景模拟、风控平台软件 V1.0、资本充足与杠杆分析软件内外部大数据与大模型分析，实现风险偏好动V1.0、操作风险宏观情景预测系统 V1.0、安硕态校准、限额智能分配与早期信号自主捕捉；

大模型信贷风险监测优化软件 V1.0、安硕大数同时，打造全集团、全流程、实时的风险并表据交易智能分析软件 V6.0。与穿透式管理平台，依托“安硕大数据交易智能分析软件”的强大数据处理能力，支持海量异构数据实时汇聚、计算与可视化，形成集团风险全景视图，实现从单一法人到整个集团、从单一产品到全资产组合的统一视图下风险

计量、加总与穿透管理。

2、发行人与同行业可比上市公司同类或相似项目对比情况

发行人所处行业为软件和信息技术服务业，行业研发项目一般为技术密集型项目，项目的建设需要大量研发人员进行相关技术或产品的开发。经统计，同行业上市公司再融资相似募投项目的研发投入情况如下：

单位：万元

10资本化人工

开发人员投入资本化的人工公司名称再融资轮次发行日期项目名称投入占比

总额*投入*（*/*）金融业云服务解决方

2022年公开发26220.0026220.00100.00%

2023年3月23案升级项目天阳科技行可转债（已发日数字金融应用研发项

行）38070.0038070.00100.00%目基于企业级建模和实

施工艺的金融业务系17252.2317252.23100.00%

2023年向特定统建设项目

长亮科技对象发行股票2024年7月5日“星云”数智一体化

5865.605865.60100.00%（已发行）平台建设项目云原生数字生产力平

5930.455930.45100.00%

台建设项目

2023年向特定基于开源鸿蒙的

诚迈科技对象发行股票 2023年 2月 3日 HongZOS操作系统 7640.00 7640.00 100.00%（已发行）行业发行版项目未来公卫和医疗创新

45080.0045080.00100.00%

管理服务项目

2021年向特定

2022年12月28未来城市智慧服务平

万达信息对象发行股票81117.8081117.80100.00%日台项目（已发行）企业人力资源数字化

19056.0019056.00100.00%

平台项目

2020年向特定

2022年1月11用友商业创新平台

用友网络对象发行股票335376.00335376.00100.00%

日 YonBIP建设项目（已发行）

本次募投项目研发支出资本化情况如下表所示：

单位：万元序投入类拟使用募集资本化支研发投入资项目名称号别资金出金额本化占比

1基于人工智能技术的智慧信贷系统人工8697.258697.25100.00%

2全面风险数智化管理平台人工2826.002826.00100.00%

由上表可见，市场上存在同行业上市公司相似募投项目将开发人员工资全部资本化的情形。发行人募投项目中开发人员工资均为开发阶段投入，开发人员工资均为资本性支出，研发人员投入资本化比例100%与同行业上市公司相同或相似占比不存在重大差异，具有行业特点。

综上所述，本次募投项目将开发人员工资全部资本化符合资本化条件要求，与同行业可比上市公司同类或相似项目开发人员资本化情况相比不存在重大差

11异，相关处理具有行业特点，具有合理性。

（五）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

（1）访谈公司相关业务负责人，向公司相关业务负责人了解涉及研发投入

项目的主要内容、技术可行性、研发预算及时间安排、目前研发投入及进展、已取得或预计可取得的研发成果等；

（2）查阅发行人2022年-2024年年度报告及审计报告、2025年半年度报告

等定期报告，并对发行人财务人员进行访谈，与发行人会计师进行充分沟通，了解企业研发投入中是否存在资本化部分、是否符合项目实际情况、是否符合《企业会计准则》的相关规定；查阅报告期内发行人同类项目、同行业公司可比项目的资本化情况；

（3）查阅本次发行《募集说明书》中发行人对于研发项目研究阶段和开发

阶段的划分等相关内容，查阅本次项目的《研发项目资本化评审表》、《可行性分析报告》和《研发项目资本化评审制度》等资本化相关的内部文件，获取公司在研项目资料；

（4）查询同行业可比公司的年报，了解同类或相似业务资本化时点的情况，了解可比上市公司报告期内未进行研发费用资本化，在募投项目中将研发支出资本化的情况。

2、核查意见经核查，会计师认为：

（1）发行人已在《募集说明书》中对研发投入的相关内容进行了披露，发行人对于研发项目研究阶段和开发阶段的划分合理，符合项目实际情况以及《企业会计准则》的相关要求，与同行业上市公司的对于研发支出资本化的处理一致。

（2）公司本次募投项目与报告期内研发项目存在本质差别，因此对报告期

内研发支出进行费用化处理，符合企业会计准则的相关规定，公司研发支出资本

12化政策未发生变化，资本化时点具有一致性。

六、智慧信贷项目和风险数智化项目投入均涉及购买数据资源，是否涉及重复投入，将采购数据资源认定为资本性支出的合理性，是否与同类项目一致。

（一）智慧信贷项目和风险数智化项目投入均涉及购买数据资源，是否涉及重复投入。

1、智慧信贷项目购买的数据资源

基于人工智能技术的智慧信贷系统项目数据资源投入主要为工商数据、司法

数据、舆情数据、二级市场数据、房产数据、招投标数据、知识产权数据、产业

集群数据等类型的数据资源购置，用于该项目的模型训练、技术测试等研发过程，拟投资4950.00万元，具体如下：

单位：万元序号项目金额具体内容

工商经营信息、工商特殊主体、工商年报信息、

1工商数据1200.00新注册企业、工商风险信息、非工商主体信息等。

司法公告信息、司法文书信息、司法拍卖信息、

2司法数据600.00司法财产执行信息、司法破产清偿信息、法律法规信息等。

企业舆情信息、区域舆情信息、行业舆情信息、

3舆情数据720.00

境外舆情信息、公告信息库、互动评论信息等。

上市企业信息、发债企业信息、新三板企业信

4二级市场数据690.00息、行情交易信息、宏观信息、境外上市企业

信息、财务信息、公告资讯信息等。

全国商业/写字楼出售挂牌信息、全国商业/写字

5房产数据540.00楼挂牌信息、全国住宅出售成交信息、地址坐

标信息、楼盘画像信息、市场走势信息等。

6招投标数据390.00招投标信息。

专利信息、商标信息、软件著作权信息、作品

7知识产权数据240.00

著作权信息、集成电路信息等。

8产业集群数据570.00产业链信息、集群信息、行业报告等。

合计4950.00

2、风险数智化项目购买的数据资源

全面风险数智化管理平台项目数据资源投入主要为工商数据、司法数据、舆

情数据、房产数据和名单类数据等类型的数据资源购置，用于该项目的模型训练、

13技术测试等研发过程，拟投资960.00万元，具体如下：

单位：万元序号项目金额具体内容

工商人企关联信息、二/三/四要素验证、空壳公司/

1工商数据360.00

僵尸企业识别、实控人/受益人等。

司法失信/被执行人/限高/终本识别、司法案件串联

2司法数据150.00等。

3舆情数据120.00舆情监测服务、突发事件、热点事件等。

4房产数据180.00房产涉诉/法拍房核验、房产在线估值等。

5名单类数据150.00黑灰名单、资质名单、科创名单、绿色名单等。

合计960.00

3、募投项目投入数据资源均为特定数据，不存在重复建设

两个项目中购买的特定数据资源结合各自购买的 GPU服务器分别用于对应募投项目相关的金融大模型（基于 DeepSeek V3、Qwen3等基础大模型的行业专用模型）的微调和推理，模拟银行 AI应用环境。

两个项目中的数据资源具体分类均包括工商数据、司法数据、舆情数据，房产数据，从适用对象上看，这些数据分别应用于信贷管理系统和风险管理系统两个类型的项目。从具体内容上的区分如下：

基于人工智能技术的智慧信贷系项目全面风险数智化管理平台的数据资源统的数据资源

为有效训练智慧信贷系统模型，为构建具备全场景覆盖能力的数智化

构建覆盖贷款全流程的高质量、

风险管理模型，需以工商人企关联信多维度、结构化历史数据集及模

息、二/三/四要素验证数据、空壳公司/型样本，并制定统一的信贷业务僵尸企业识别结果、实控人/受益人穿透对象数据集规范与标准及建立数信息等实时动态数据作为核心训练变

据采集、处理、应用全流程标准量，通过机器学习算法实现风险预警的工商数据体系，需要依赖工商经营信息、实时性、关联穿透的精准性及潜在风险

工商特殊主体、工商风险信息等

推演的预见性，确保风险识别从单一主大量历史数据。

体向多层关联网络延伸。考虑到监管政考虑到监管政策变化及业务需求策变化及业务需求动态调整的客观因

动态调整的客观因素，需要定期素，需要定期进行复审更新，确保数据进行复审更新，确保数据集质量集质量与模型训练效果持续优化。

与模型训练效果持续优化。

为了训练智慧信贷系统模型，需要大量历史数据、基础数据，贯司法失信/被执行人/限高/终本识别、司司法数据穿贷款全流程各功能点的司法数法案件串联等。

据，包含司法公告信息、司法文

14基于人工智能技术的智慧信贷系

项目全面风险数智化管理平台的数据资源统的数据资源

书信息、司法拍卖信息、司法财

产执行信息、司法破产清偿信息、法律法规信息等。

企业舆情信息、区域舆情信息、

舆情数据行业舆情信息、境外舆情信息、舆情监测服务、突发事件、热点事件等。

公告信息库、互动评论信息等。

全国商业/写字楼出售挂牌信息、

全国商业/写字楼挂牌信息、全国

房产涉诉/法拍房核验、房产在线估值

房产数据住宅出售成交信息、地址坐标信等。

息、楼盘画像信息、市场走势信息等。

综上所述，智慧信贷项目和风险数智化项目需要分别购买数据资源，且这些特定数据属于非通用数据，其应用对象和具体内容是不同的，不存在重复建设的情形。

（二）将采购数据资源认定为资本性支出的合理性，是否与同类项目一致

1、将采购数据资源认定为资本性支出的合理性

（1）符合《企业会计准则》关于资本性支出的认定标准

1）数据资源相关的会计政策根据《企业会计准则-基本准则》，“第二十条资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。前款所指的企业过去的交易或者事项包括购买、生产、建造行为或其他交易或者事项。

预期在未来发生的交易或者事项不形成资产。由企业拥有或者控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制。预期会给企业带来经济利益是指直接或者间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力。第二十一条符合本准则第二十条规定的资产定义的资源，在同时满足以下条件时，确认为资产：（一）与该资源有关的经济利益很可能流入企业；

（二）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。”

财政部于2023年8月1日发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），适用于符合企业会计准则相关规定确认为无形资产或存

15货等资产的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益

的、但不满足资产确认条件而未予确认的数据资源的相关会计处理，并对数据资源的披露提出了具体要求。该规定自2024年1月1日起施行。

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，“企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第6号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18号，以下简称无形资产准则应用指南）等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。其中，企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化

等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。企业通过外购方式取得数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益”。

根据《企业会计准则第6号——无形资产》，“第三条无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。资产满足下列条件之一的，符合无形资产定义中的可辨认性标准：（一）能够从企业中分离或者划分出来，并能单独或者与相关合同、资产或负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁或者交换。（二）源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。第四条无形资产同时满足下列条件的，才能予以确认：（一）与该无形资产有关的经济利益很可能流入企业；（二）该无形资产的成本能够可靠地计量。第五条企业在判断无形资产产生的经济利益是否很可能流入时，应当对无形资产在预计使用寿命内可能存在的各种经济因素作出合理估计，并且应当有明确证据支持”。

2）认定为资本性支出的合理性

*企业外购的数据资源满足会计准则中资产的定义公司此次购买数据资源情况会计准则中资产的确认条款是否满足准则确认条件说明

16公司此次购买数据资源情况

会计准则中资产的确认条款是否满足准则确认条件说明企业过去的交易或者事项形此类数据资源为购买方式获是成的取的本次募投项目采购的数据资源，均通过与合法合规的数据供应商签订长期采购协议由企业拥有或者控制的是取得，公司获得了在约定期限内（均超过1个会计年度）的稳定使用权购买的数据资源进行人工智

能化的推演，能够模拟银行预期会给企业带来经济利益的运用环境，给公司的产品是

的资源提供研制的思路，有间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力

从收益期来看，该等数据资源将持续用于项目核心技术

研发（包括模型训练、算法与该资源有关的经济利益很优化、技术测试等），研发是可能流入企业形成的技术成果将应用于公

司未来3-5年的业务拓展，经济利益流入覆盖多个会计期间该资源的成本或者价值能够此类数据资源均通过明码实是可靠地计量价的购买方式获取

综上所述，通过逐条与《企业会计准则-基本准则》中资产确认条件进行对比，安硕信息本次购买的数据资源满足资产的定义，确认为资产。

*企业外购的数据资源满足会计准则中无形资产的定义会计准则中无形资产的确认公司此次购买数据资源情况是否满足准则确认条件条款说明源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可安硕通过签订购买合同，获是以从企业或其他权利和义务取数据资源中转移或者分离

从收益期来看，该等数据资源将持续用于项目核心技术

研发（包括模型训练、算法与该无形资产有关的经济利优化、技术测试等），研发是益很可能流入企业形成的技术成果将应用于公

司未来3-5年的业务拓展，经济利益流入覆盖多个会计期间该无形资产的成本能够可靠此类数据资源均通过明码实是地计量价的购买方式获取

综上所述，通过逐条与《企业会计准则第6号——无形资产》中无形资产确

17认条件进行对比，安硕信息本次购买的数据资源满足资产的定义，确认为无形资产，属于资本性支出。

（2）数据资源的资产属性决定其资本性支出属性

本次采购的数据资源并非一次性消耗的“原材料”，而是具备长期复用性、增值性的核心研发要素，具体体现为：一是复用性，数据资源经清洗、整合后可反复用于不同场景的模型训练及技术测试，不会因单次使用而消耗殆尽；二是增值性，随着研发过程的推进，数据资源与算法模型深度融合后，将形成具备公司自主知识产权的技术成果，显著提升公司核心竞争力。该等资产属性与传统无形资产的长期使用特征高度一致，具备资本性支出的资产基础。

（3）适配募投项目的研发周期及收益模式

本次募投项目为技术研发类项目，整体研发周期为3年，研发完成后形成的核心成果将应用于公司信贷管理系统、风险管理系统等核心业务板块。数据资源作为研发过程中的核心基础性投入，其投入节奏与研发进度高度匹配，将在整个研发周期内持续发挥作用，并支撑研发成果后续的商业化应用。若将其认定为费用化支出，将导致当期损益大幅波动，且无法客观反映项目研发投入的真实价值及长期收益，而认定为资本性支出并按受益期限分期摊销，可实现投入与收益的会计配比，符合权责发生制原则。

2、与同类项目的资本化情况

近期同行业上市公司募投项目中涉及购买数据资源作为资本性支出的案例

如下：

单位：万元购买数据购买的数据资源类型及公司名称再融资轮次募投项目名称资源金额用途

2023年度向拓天行业大模型研包括金融行情数据、产

拓尔思特定对象发发及 AIGC应用产 19800.00 业相关数据、企业数据

行股票业化项目等，用于数据训练以天基、空基、地基等

2025年度向十圈层数据及多源异构

星图云空天信息云

中科星图特定对象发19380.00多模态高质量数据集为平台建设项目

行股票主，将星图云核心能力融合为面向众多行业应

18购买数据购买的数据资源类型及

公司名称再融资轮次募投项目名称资源金额用途用的综合性服务以低空飞行环境构建数据为主，利用平台能力星图低空云低空监

为政府低空监管、企业管与飞行服务数字

12855.00飞行托管、公众飞行保

化基础服务平台建障等提供公共云部署及设项目私有化部署的低空飞行综合管理服务

以数训练数据为主，利星图洛书防务与公用平台能力为政府、国

共安全大数据智能7500.00防、公共安全等机构提分析平台建设项目供私有化部署的大数据智能分析服务

光学卫星数据，主要用途包括地形级实景三维交互式全息智慧地

2022年公开建设、作为智慧地球应

航天宏图球产业数字化转型16200.00发行可转债用服务平台建设的底项目

图、高精度控制点库建

设、作为深度学习模型

2025年度向

深度整合公司在教育领特定对象发星火教育大模型及

科大讯飞20000.00域沉淀的海量高质量数行股票（在典型产品项目据资源

审）

2024年度向

可控智算能力平台金融行业数据、消费行特定对象发

每日互动建设与行业垂直模 2100.00 业数据和LBS类数据等行股票（在型产业化项目行业数据

审）

上表中的软件信息类上市公司采购数据资源主要用于数据训练和数据分析，且作为资本性支出，与公司的采购的数据资源的类型及业务处理一致。

综上所述，智慧信贷项目和风险数智化项目投入涉及的购买数据资源，不涉及重复投入，通过逐条与会计准则的条款对比，将采购的数据资源认定无形资产，属于资本性支出，与同类项目对数据资源的处理一致。

（三）核查程序及核查意见

191、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

（1）对照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《企业会计准则第6号——无形资产》中关于数据资源的会计确认条件；

（2）获取企业提供的《数据资源购买说明书》，明确拟购买数据资源的类型和供应商；

（3）查找软件信息行业相关公司再融资的申报情况，查询相关公司2024年

年度报告和会计报告，了解此类公司的数据资源的会计处理方式。

2、核查意见经核查，会计师认为：智慧信贷项目和风险数智化项目需要分别购买数据资源，且这些特定数据属于非通用数据，其应用对象和具体内容是不同的，不存在重复建设的情形，通过逐条与会计准则的条款对比，本次购买的数据资源认定为无形资产，属于资本性支出，与同类项目对数据资源的处理一致。

七、在报告期末发行人电子设备金额较低的情况下，智慧信贷项目大额采购设备

及软件的合理性；相关投资金额及构成占比测算依据，与可比项目是否存在重大差异。

（一）在报告期末发行人电子设备金额较低的情况下，智慧信贷项目大额采购设备及软件的合理性

1、项目采购软件及硬件情况

序号设备名称单价（万元）数量（台/套）总金额（万元）一软件

1中间件360.001360.00

2服务器虚拟化300.001300.00

3代码扫描、性能测试等工具145.001145.00

4虚拟云研发桌面0.80160128.00

5 Office软件 1.00 160 160.00

6开发工具1.20160192.00

7 PS/Axure、数据建模设计工具 8.00 30 240.00

20序号设备名称单价（万元）数量（台/套）总金额（万元）

合计1525.00二硬件

1电脑0.80160128.00

2 x86服务器 20.00 45 900.00

3 arm服务器 15.00 44 660.00

4 GPU服务器 200.00 35 7000.005 移动终端（手机/PAD) 0.60 15 9.00

6网络设备200.001200.00

7存储设备200.001200.00

合计9097.00

智慧信贷项目的设备采购全部为电子设备采购，金额为9097.00万元，其中GPU服务器、arm服务器、x86服务器合计金额为 8560万元，其中，GPU服务器用于 AI大模型训练；arm服务器和 x86服务器主要用于服务虚拟化，用于搭建数据中心、云计算平台等，合计占电子设备总投入比重94.10%，其余电子设备为通用设备。

智慧信贷项目软件采购金额为1525.00万元，其中中间件、服务器虚拟化、PS/Axure、数据建模设计工具合计金额为 900.00 万元，占软件总投资比重的

59.02%，其中，中间件包括向量数据库、图数据库、OCR识别等，主要适配大

模型训练；服务器虚拟化是通过虚拟化软件将物理服务器抽象、转换为多个独立

虚拟服务器；PS/Axure、数据建模设计工具用于设计软件。

2、合理性分析

（1）原有电子设备不能满足新需求

报告期各期末，公司电子设备情况如下表所示：

项目2025.9.302024.12.312023.12.312022.12.31

电子设备原值（万元）3984.763777.823940.113878.25

电子设备净值（万元）630.09619.98863.741267.82

目前的电子设备主要为服务器、存储设备、交换机和电脑等，公司电子设备的折旧年限为3至5年，大量电子设备存在超期使用的情况，由于公司目前持有大量超期服务的电子设备，拉低了电子设备的账面净值。公司现有设备性能不匹

21配产品研发需求，尤其是缺乏目前基于大模型研发所需的 GPU服务器，会直接

影响工作效率，制约产品研发的推进。

（2）智慧信贷项目投入的配套硬件，适用于大模型的微调训练

智慧信贷项目的硬件投入主要围绕人工智能技术进行深化和创新，其中GPU服务器投资占总硬件设备投入的 76.95%。相关 GPU服务器全部用于本项目相关的金融大模型（基于 DeepSeek V3、Qwen3等基础大模型的行业专用模型）的微调。

目前的所购 35 台 GPU 服务器的算力仅用于模拟智慧信贷项目所需的银行

AI应用环境，具体应用规划如下：

为了满足信贷调查报告等长文本生成的场景，本项目采用 DeepSeekV3（微调后）作为对话模型，更好的支持长文本的理解与生成，拟支持 40 并发，部署 DeepSeek V3 推理模型，DeepSeek V3 模型规格为 6710亿，支持精度为 FP16，40并发下启动显存需要占用 2100GB报告生成场景

激活显存 210G还需要考虑 KV缓存<=400GB，同时考虑部署损耗和

（5台）

冗余系数，约1.2，总结，40并发下需要总显存(2100+210+400)*1.2≈3250G，每张高性能 GPU（功能对标 H20）显卡的显存为 96需要高性能 GPU（功能对标 H20）显卡数为 3250/96≈34按整机 8张卡，共需要 5台的高性能 GPU（功能对标 H20））设备，合计 5台。

为了满足信贷分析，助手等综合理解、分析、语音、视屏识别等场景，本项目采用 Qwen-VL-72B（蒸馏后模型），精度为 BF16。其启动占综合场景用显存 72*2=144G，预计并发数 40-60，参数激活值预计需要 400G，

（3台） kv 缓存预计需要 180G，系统消耗系数 1.2，总共需要显存 870G

【(144+400+180)*1.2】，拟采购 2 台高性能 GPU（功能对标 H20）

设备服务器，另加1台作为冗余备份。合计3台。

通过采购的 OCR模型，实现图片识别和文档对比的功能，并将之部OCR识别场景

署到 GPU服务器上，为了满足 40并发，需启动多个进程部署，安排

(3台)

3台高性能 GPU（功能对标 H20）设备。

数据库加速图数据库和向量数据库，将之部署到 GPU 服务器上，以加速访问，

（3台）部署3台。合计3台。

为满足报告智能化场景，提高数据生成和行文的准确度，本项目拟构长文本训练建场景专门模型，基于 DeepSeek V3满血版，进行 lora微调。采购 8

（8台）台高性能 GPU（功能对标 H20）设备服务器，包含 64张显卡作为训练的设备。合计8台。

为满足风控，调查等多个智能化场景，让 AI助手回答更加精准。本项目拟构建信贷场景专门模型，采用模型蒸馏技术。教师模型采用综合场景训练相

DeepSeek V3满血版，用于提供符合信贷场景的知识生成，学生模型

关（10台）采用 Qwen-VL-72B。训练过程中，需要采购 2台高性能 GPU（功能对标 H20）设备服务器，包含 16张显卡，作为 DeepSeek V3 推理的

22设备；采购 8台高性能 GPU（功能对标 H20）设备服务器，包含 64张显卡，作为 Qwen-VL-72B训练的设备。合计为 10台。

配合对话模型还需要部署嵌入模型，重排序模型等，以及其他 AI计其他场景算场景，拟安排 2 台高性能 GPU（功能对标 H20）设备服务器，提

（3台）

供 AI计算的服务，1台作为冗余备份。合计 3台。

（3）软件购置中的中间件适配应用 AI大模型的智慧信贷项目

本次智慧信贷项目主要中间件包括向量数据库、图数据库和 OCR识别。

智慧信贷项目中的中间件具体包括：

单价（万元/节数量（节类型供应商\具体型号合计（万元）点、套）点、套）

向量数据库星环科技 Hippo 15.00 12 180.00

图数据库星环科技 StellarDB 20.00 3 60.00

OCR识别合合科技 120.00 1 120.00

合计360.00

1）向量数据库

金融业务中产生了大量非结构化数据，如研报、新闻、合同、客户对话录音、财报图像等。传统关系型数据库无法有效处理和理解这些数据的内在含义。客户期望获得“智能顾问”式的服务，系统需能理解其自然语言提问，并从海量知识库中精准定位相关信息。传统的“关键词匹配”方式已无法满足需求。另外，需要更快速、更精准地进行反欺诈、信贷风险评估和合规审查，这要求系统能深度挖掘数据间的关联和语义信息。大模型技术存在幻觉和更新不及时的问题，因此，需要通过知识库的形式进行及时检索，并将结果提交给大模型作为回答的素材，避免幻觉的产生，而知识库的检索基于向量的技术比较成熟且稳定，因此需要采购向量数据库。

2）图数据库

传统的反欺诈和风控模型基于个体特征，难以有效识别有组织的、隐蔽的团伙欺诈。基于现有的关系型数据无法快速构建和查询复杂的客户关系网络。在反洗钱等合规领域，调查员需要手工追踪资金在多个实体间的复杂流转路径，耗时长、效率低，且容易遗漏关键路径。使用多表关联查询来挖掘关系，导致 SQL语句极其复杂、查询性能低下，严重拖慢业务决策速度，且系统难以维护和扩展。

图数据库是专门为处理和查询“关系”而设计的数据库。它通过“节点”和“边”

23来直观地表示实体和关系，能够以高出传统数据库数千倍的速度进行深度关系遍历，是解决上述痛点的关键技术，因此需要采购成熟的图数据库。

3）OCR识别

大幅提升信贷业务处理效率，优化客户体验。缩短业务办理周期，信贷业务需审核身份证、营业执照、银行流水、贷款合同等大量材料，传统人工录入一份银行流水可能需数十分钟，而 OCR技术能秒级提取这些文件中的关键信息，还支持批量处理。适配移动展业需求，当下银行广泛推进移动展业，客户经理借助移动设备拍摄客户信贷材料，OCR技术可即时识别录入信息，无需带回网点人工录入，尤其适配小微企业和个人信贷的线下线上融合办理场景，大幅提升业务覆盖范围与办理灵活性。强化信贷全流程风控，降低业务风险。精准识别虚假材料，信贷业务中伪造印章、篡改合同金额、虚构发票等欺诈行为。OCR技术可提取印章100多个特征点与预留模板比对，识别隐形纹理等防伪特征。同时，能校验发票与财务报表、合同的一致性，减少人为审核疏漏，人工审核依赖经验，易因疲劳遗漏风险点。OCR结合校验规则，可自动核对身份证有效期、银行流水逻辑连贯性等，其识别准确率超99%，远低于人工录入的错误率，避免因信息错漏导致的信贷决策失误。助力贷后动态监管，贷款发放后，OCR可识别借款人后续提交的采购发票等材料，验证商品类别是否与贷款用途一致，防止经营贷挪用至购房等违规行为，实现资金用途的全流程监控，弥补传统贷后管理滞后的短板。

（二）相关投资金额及构成占比测算依据，与可比项目是否存在重大差异

1、本次募投项目中设备购置和软件购置占投资总额比重情况，与同行业可

比公司对比情况

单位：万元是否为拟投入募集序号工程或项目名称金额占比资本性资金金额支出

一建设投资21892.0061.78%是21892.00

1场地购置及装修5320.0015.01%是5320.00

2设备购置9097.0025.67%是9097.00

3软件购置1525.004.30%是1525.00

24是否为

拟投入募集序号工程或项目名称金额占比资本性资金金额支出

4 带宽及 IDC机房租赁 1000.00 2.82% 是 1000.00

5数据资源4950.0013.97%是4950.00

二项目开发投入8866.0025.02%是8697.25

1开发人员投入8866.0025.02%是8697.25

三铺底流动资金4678.0013.20%否4678.00

*合计35436.00100.00%-35267.25

其中设备购置和软件购置占投资总额比重分别为25.67%和4.30%，与同行业可比公司对比情况如下：

设备购置在投资总软件购置在投资总公司名称募投项目名称额的占比额的占比

长亮科技云原生数字生产力平台建设项目7.29%15.50%基于云原生的金融开发效能平台

10.92%2.94%

及应用解决方案

先进数通数据治理智能洞察平台24.58%6.07%数据资产运营管理和应用工作平

12.06%3.61%

台

新致软件分布式 paas平台项目 24.68% 14.92%面向中小微金融机构的在线金融

38.38%-

平台建设项目宇信科技基于人工智能技术的智能分析及

45.36%-

应用平台建设项目

全面风险与价值管理建设项目38.67%-基于分布式架构的智能金融解决

高伟达37.87%30.49%方案建设项目

南天信息金融行业智能化云平台项目33.04%19.78%

软件行业上市公司大模型开发类可比募投项目中软硬件采购比例如下：

设备购置在投资总软件购置在投资总公司名称募投项目名称额的占比额的占比拓天行业大模型研发及

拓尔思34.58%10.99%

AIGC应用产业化项目可控智算能力平台建设与

每日互动行业垂直模型产业化项目42.60%6.76%（在审）

由以上两表可知，公司与同行业上市公司的募投项目的软硬件采购比例不存在重大差异，且低于大模型开发类可比募投项目的水平。

252、采购电子设备明细及测算依据

序

设备名称单价（万元）数量（台/套）总金额（万元）占比号

1电脑0.81601281.41%

2 x86服务器 20 45 900 9.89%

3 arm服务器 15 44 660 7.26%

4 GPU服务器 200 35 7000.00 76.95%5 移动终端（手机/PAD) 0.6 15 9 0.10%

6网络设备20012002.20%

7存储设备20012002.20%

合计9097.00100.00%

智慧信贷项目中采购的设备全部为电子设备，其中 GPU服务器的设备占比

76.95%，主要是为训练大模型而购置的。

（1）购买 GPU服务器在数量上的依据详见上述回复中“在报告期末发行人电子设备金额较低的情况下，智慧信贷项目大额采购设备及软件的合理性”之“（2）智慧信贷项目投入的配套硬件，适用于大模型的微调训练”的回复内容。

（2）购买 GPU服务器在单价上的依据

通过市场询价核查，配置 8张高性能 GPU（功能对标 H20）的服务器的价格为200万元/台。

3、采购软件设备明细及测算依据

序

设备名称单价（万元）数量（台/套）总金额（万元）占比号

1中间件360136023.61%

2服务器虚拟化300130019.67%

代码扫描、性能测试等工

314511459.51%

具

4虚拟云研发桌面0.81601288.39%

5 Office软件 1 160 160 10.49%

6开发工具1.216019212.59%

PS/Axure、数据建模设计

783024015.74%

工具

合计1525.00100.00%

26智慧信贷项目中采购的软件包括中间件、服务器虚拟化、PS/Axure、数据建

模设计工具等，其中，中间件包括向量数据库、图数据库、OCR识别等，主要为配套大模型占比23.61%；服务器虚拟化是通过虚拟化软件将物理服务器抽象、

转换为多个独立虚拟服务器，占比 19.67%；PS/Axure、数据建模设计工具用于设计软件，占比15.74%。

（1）购买中间件在数量上的依据详见上述回复中“在报告期末发行人电子设备金额较低的情况下，智慧信贷项目大额采购设备及软件的合理性”之“（3）软件购置中的中间件适配应用 AI大模型的智慧信贷项目”的回复内容。

（2）购买中间件在单价上的依据

通过市场询价核查，中间件的价格分别如下表：

类型供应商\具体型号单价（万元/节点、套）数量（节点、套）

向量数据库星环科技 Hippo 15.00 12

图数据库星环科技 StellarDB 20.00 3

OCR识别合合科技 120.00 1

综上所述，公司目前持有大量超期服务的电子设备，拉低了电子设备的账面净值，而智慧信贷项目是在人工智能模型的应用技术架构下开展的，需要购置配备新的软件及硬件设备与之相适配，所以采购这类设备及软件具备合理性，相关投资金额及构成占比测算与可比项目不存在重大差异。

（三）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

（1）查阅募投项目可行性研究报告，核对智慧信贷项目采购软件和设备的金额及占比；

（2）查询上市公司的年报及公示的发行材料，了解可比项目的投资构成及占比；

（3）对公司募投项目主要负责人进行访谈，了解智慧信贷项目中 AI大模型

27的应用中关于 GPU服务器、中间件等软硬件的作用及联系；

（4）查询关于 GPU服务器和中间件的询价信息，了解公司购买相应设备和软件价格的合理性。

2、核查意见经核查，会计师认为：公司目前持有大量超期服务的电子设备，拉低了电子设备的账面净值，而智慧信贷项目是在人工智能模型的应用技术架构下开展的，需要购置配备新的软件及硬件设备与之相适配，所以采购这类设备及软件具备合理性，相关投资金额及构成占比测算与可比项目不存在重大差异。

八、发行人预计大、中、小型客户数量及合同金额的具体依据，上述预测及毛利

率预测与报告期内相关业务是否可比，并结合以上情况说明本次募投项目效益测算是否合理、谨慎。

（一）发行人预计大、中、小型客户数量及合同金额的具体依据

公司预计大、中、小型客户数量及合同金额主要依据是市场需求和产品模块

化组合交付特点，公司分析过去三年客户在信贷管理系统和风险管理系统方面签订合同金额分布，结合客户加快数字化、智能化转型预算增加的趋势，合理预估大型、中型、小型客户的数量和合同金额分布。

1、基于人工智能技术的智慧信贷系统项目

1）客户数量预测依据

公司近三年信贷管理系统签署合同的客户数量和金额（含税）分布表如下：

单位：个、万元

2022年2023年2024年

金额区间客户客户客户总金额平均金额总金额平均金额总金额平均金额数量数量数量

1500万以上927067.473007.50825026.303128.291037351.063735.11

700-1500万1210757.94896.491918029.94948.942119417.90924.66

700万以下12926464.54205.1511729737.37254.1711023099.83210.00

合计15064289.95-14472793.61-14179868.79-根据表格数据并结合客户智能化转型增加趋势预测募投项目的客户数量如

28下：大型客户数量10家、中型客户23家、小型客户76家，基于人工智能技术

的智慧信贷系统项目的收入预测如下：

单位：万元、个客户类型合同数量单个合同金额收入金额

大型客户101995.0019950.00

中型客户23750.0017250.00

小型客户76300.0022800.00

合计109-60000.00

2)单个合同金额预测依据

基于人工智能技术的智慧信贷系统，是由多个模块构成，分别是智能尽调报告、客户风险评估、智能资金流向监控、智能数据和制度助手、工作台、产品管

理、客户管理、额度管理、作业管理、签约放款、核算管理、贷后管理、担保管

理、统计查询、系统管理等。客户可能采用不同的模块组合策略进行系统改造建设。如果客户整体实施全部模块时，大概金额在2000万左右；当客户自身业务和功能需求复杂时，单项目的金额会更大；如果客户分阶段建设智能信贷系统，一次实施几个模块组合，大概金额在750万左右；如果客户分模块多年多次分步升级建设信贷系统，每次大概金额在300万左右。

3）预测大、中、小型客户数量的合理性分析

本次预测基于公司较为稳定的存量客户基础与智能化的升级趋势。报告期内，公司信贷管理系统签署客户数量为141-150家。本募投项目预测大、中、小型客户数量为109家，低于公司最近三年的实际客户数量，本次预测的大、中、小型总家数较为谨慎。

具体来看：大型客户预测10个，处于最近三年信贷管理系统合同金额为1500万以上的客户数量区间内（8-10个）；中型客户预测23个，最近三年信贷管理系统合同金额在700-1500万之间的客户数量介于12-21个，预测值高于最近三年的水平；小型客户预测76个，低于最近三年信贷管理系统合同金额为700万以下的客户数量区间内（110-129个）。

基于上述情况，本次预测数量的审慎性与结构变化的合理性可从以下两个层

29面得到验证：一方面公司每年有超过141家的存量客户存在系统升级需求，为

客群转化提供了基本盘；另一方面客户的信贷系统采购需求是动态变化的，小型客户在智能化改造普及过程中，其需求可能从单一模块升级为整合性解决方案，从而逐步或直接转化为中、大型客户。因此，预测的中型客户数量小幅上调，合理反映了客户因需求升级而发生的动态转化趋势，具有合理性。

2、全面风险数智化管理平台项目

1）客户数量预测依据

公司近三年风险管理系统签署合同的客户数量和金额（含税）分布表如下：

单位：个、万元

2022年2023年2024年

金额区间客户数客户数客户平均金总金额平均金额总金额平均金额总金额量量数量额

300万以上33685.901228.6375337.84762.5552925.48585.10

200-300万1298.00298.003699.73233.24123112.21259.35

200万以下211110.6052.89241718.5171.60292991.48103.15

合计255094.50-347756.08-469029.17-

根据表格数据并结合客户智能化转型增加趋势预测：大型客户数量6家、中

型客户16家、小型客户30家，全面风险数智化管理平台项目的收入预测如下：

单位：万元客户类型合同数量单个合同金额收入金额

大型客户6400.002400.00

中型客户16250.004000.00

小型客户30120.003600.00

合计52-10000.00

2)单个合同金额预测依据

全面风险数智化管理平台，是由多个模块构成，分别是数智风控平台、模型实验室、全面风险预警监测平台、信用风险资本计量、非零售客户评级等模块。

客户可能采用不同的模块组合策略进行系统改造建设。如果客户整体实施全部模块，大概金额在400万左右，当客户自身业务和功能需求复杂时，单项目的金额会更大；如果客户分阶段建设数智风控系统，单次实施几个模块组合，大概金额

30在250万左右；如果客户分模块多年多次分步升级建设风险管理系统，每次大概

金额在120万左右。

3）预测大、中、小型客户数量的合理性分析

本次预测是基于公司风险管理业务最近三年的客户数量持续保持35%以上的高增长率的情况并结合风险管理系统客户智能化转型需求提升的整体趋势进行的。具体对比情况如下：

风险数智化项目的大型客户预测的合同数量为6个，处于最近三年风险管理系统合同金额为300万以上的客户数量区间内（3-7个）；中型客户预测的合同

数量为16个，最近三年风险管理系统合同金额在200-300万之间的客户数量介于1-12个，预测值高于最近三年的水平；小型客户预测的合同数量为30个，最近三年风险管理系统合同金额在200万以下之间的客户数量介于21-29个，预测值高于最近三年的水平；在整体客户规模上，本次预测客户总数为52个，高于最近三年各年实际客户总数（2022年25个、2023年34个、2024年46个）。

预测合同数量均高于最近三年内数量，原因系：1）与信贷管理系统的全国股份制银行覆盖率达100%、城市商业银行覆盖率达83.06%的客户数量增长趋稳

的情况不同，风险管理业务目前正处于快速增长期。2022年至2024年，公司风险管理系统客户数量分别为25家、34家和46家，2023和2024年较上年同期增长率分别36.00%和35.29%，预计2025年客户数量持续增长；2）信贷系统与风险管理系统业务关联紧密，客户转化具备协同基础?，两大业务具备高度协同性与客户重叠度。在智能转型推进过程中，部分信贷系统客户将进一步深化对智能化风险管理的需求，从而自然转化为风险管理系统的新增或升级客户，为本次预测中的客户数量提供来源；

综上，本次客户数量预测结合了业务增长趋势、系统协同转化与客户升级潜力，对客户的预测具有合理性与可实现性。

（二）上述预测及毛利率预测与报告期内相关业务是否可比

1、营业收入预测与报告期内相关业务可比性

报告期内，公司现有业务的产品中与募投项目对应的信贷管理类系统和风险

31管理类系统收入，均保持持续较高的增长趋势，上述两项募投项目实现收入后将

部分替代现有业务的产品收入，出于谨慎性考虑预计将募投项目实现收入的40%将替代原有产品收入。

（1）基于人工智能技术的智慧信贷系统项目的对比

1）对比情况概述

单位：万元

T+5至

项目 T+1 T+2 T+3 T+4

T+13公司原有信贷管理类系注1

统营业收入*注2

72045.3067245.3060045.3048045.3048045.30

募投项目达产比例*-20%50%100%100%基于人工智能技术的智

慧信贷系统预测收入-12000.0030000.0060000.0060000.00

*=**达产收入合计

72045.3079245.3090045.30108045.30108045.30

*=*+*

增长率9.99%13.63%19.99%

注1：原有信贷管理类系统2024年经审计的收入72045.30万元。

注2：*=原有信贷管理类系统2024年经审计的收入—*×40%

假设公司原有信贷管理类系统2024年经审计的收入72045.30万元为基数，基于人工智能技术的智慧信贷系统项目实施后公司信贷管理类系统的合计营收

增长率分别为9.99%、13.63%和19.99%，平均增长率为14.54%。公司上线新的智慧信贷项目后，提供了基于人工智能更加便捷、智能化的信贷解决方案，满足了银行更加智能化的信贷系统构建需求，其营业收入的增速会逐年上升，符合新项目上线后业务扩张的普遍规律。

最近三年经审计信贷管理类系统收入分别为55484.04万元、64883.97万元、

72045.30万元，分别较上年同期增长16.94%、11.04%。平均为13.99%，由于公

司服务了100%全国股份制银行和83.06%城市商业银行，且信贷系统面临智慧化转型的趋势，因此传统的信贷系统增速有所放缓。可见，本次基于人工智能技术的智慧信贷系统项目考虑营业收入增长情况可比的，且谨慎的，具备合理性和可实现性。

（2）全面风险数智化管理平台项目的对比

32单位：万元

T+5至

项目 T+1 T+2 T+3 T+4

T+13公司原有风险管理类系统

注26864.27

注16064.274864.272864.272864.27

营业收入*

募投项目达产比例*-20%50%100%100%全面风险数智化管理平台

预测收入-2000.005000.0010000.0010000.00

*=**达产收入合计

6864.278064.279864.2712864.2712864.27

*=*+*

增长率17.48%22.32%30.41%

注1：原有风险管理类系统2024年经审计的收入6864.27万元。

注2：*=原有风险管理类系统2024年经审计的收入—*×40%

假设公司原有风险管理类系统2024年经审计的收入6864.27万元为基数，全面风险数智化管理平台项目实施后公司整体的合计营收增长率分别为17.48%、

22.32%和30.41%，平均增长率为23.41%。最近三年经审计的风险管理类系统收

入分别为4740.59万元、5514.69万元、6864.27万元，分别较上年同期增长16.33%、24.47%，本项目预期收入增长率与报告期内增长率的变动趋势一致，

均为升高的态势，平均数为20.40%，可见，本次全面风险数智化管理平台项目考虑营业收入增长情况是可比且谨慎的，具备合理性和可实现性。

（3）项目预期收入平均增长率略高于报告期的合理性分析

1）技术领先性与产品竞争力显著提升

本次募投项目并非对现有系统的简单升级，而是基于人工智能、大数据等新兴技术构建的全新解决方案。智慧信贷项目通过新增智能尽调报告、客户风险评估等四大 AI 模块，并对 11 大核心模块进行智能化重构，实现了从“流程驱动”到“智能决策”的跨越；风险数智化项目通过构建数智风控平台、模型实验室等系统，形成了全链路风控赋能体系。新产品在数据整合度、模型精准性、流程自动化及响应敏捷性方面具备显著优势，能够更好满足客户对智能化系统的迫切需求，从而具备更强的市场议价能力。

2）目标客户需求与付费意愿更强

智慧信贷项目和风险数智化项目定位于解决金融机构在信贷管理等高频刚

33需场景中的痛点，其价值体现在直接帮助客户提升效率、降低风险、优化成本。

尤其是面对大型银行及股份制银行对 AI技术落地的战略需求，该类客户对具备实效的高阶系统付费意愿更高，为业务收入的提升提供了市场基础。

3）技术壁垒与可持续性优势

智慧信贷项目和风险数智化项目所构建的 AI 模型能力、全链路风控平台等，通过全面引入 AI 和云原生技术，实现了业务流程的自动化与智能化，大幅减少了客户人工干预环节，形成了较高的技术门槛，以智能尽调、自动贷后检查等功能为例，可协助客户降低单笔业务的人力成本与时间成本。随着数据积累与算法迭代，产品效能将持续增强，有利于维持长期定价能力与客户黏性，支撑业务量水平稳中有升。

综上，智慧信贷项目和风险数智化项目因产品的竞争力和切中客户核心痛点的优势，其预期收入平均增长率高于报告期，符合行业技术升级与市场发展趋势。

2、毛利率预测与报告期内相关业务的可比性

本次募投项目的毛利率预测是由营业收入预测与营业成本预测构成，其中，营业收入预测是基于过去三年客户在信贷管理系统和风险管理系统方面签订合

同金额分布，结合客户加快数字化、智能化转型预算增加的趋势进行预测的；营业成本预测则是基于公司历史的收入成本率、工资水平和摊销折旧率，结合募投项目实际人员配置需求进行测算的。

2024年公司主营业务信贷管理类系统和风险管理类系统毛利率分别为

21.94%和 16.50%；基于人工智能技术的智慧信贷系统达产后（即 T+4）的毛利

率为 25.25%，全面风险数智化管理平台项目达产后（即 T+4）的毛利率为 22.11%，整体毛利率略高于公司现有业务的毛利率，由于新产品具备更高的市场竞争力和满足各大银行对人工智能技术在银行 IT 系统的运用的需求，因此具有可比性和合理性。

本次募投项目产品毛利率略高于公司现有产品，主要源于其技术领先性与市场需求的精准契合。新项目深度融合人工智能与大模型技术，构建了覆盖智能尽调、动态风控、全链路协同的智能化闭环系统，能够为银行客户提供更精准、高34效且可迭代的信贷与风控解决方案，更好满足其对系统智能化升级的迫切需求，

从而在产品竞争力与客户付费意愿上奠定了溢价基础。

同时，新系统通过自动化流程与云原生架构显著优化了项目实施及交付的效率，智能模块大幅减少了现场定制开发工作量，使单位成本得以有效控制。加之项目所构建的数据壁垒与模型自迭代能力形成了可持续的竞争优势，共同保障了其毛利率水平具备合理性与可持续性，符合行业技术升级趋势。

毛利率的测算过程详见本题“（三）本次募投项目效益测算的合理性、谨慎性分析”相关回复内容。

3、毛利率预测与可比行业公司募投项目毛利率的可比情况经统计，其他募投项目中实现人工智能产品的项目的平均毛利率如下：

平均毛公司再融资轮次募投项目名称募投项目的主要内容利率

项目围绕分布式架构、流式计算框

架、区块链技术、知识图谱技术和

宇信科基于人工智能人工智能技术，进行深度技术开发

2020年向特

技（银行技术的智能分和应用，打造集智能采集平台、智定对象发行46.33%

IT 智能析及应用平台能计算平台、智能决策平台、机器股票化升级）建设项目学习平台和知识图谱平台为一体的基于人工智能技术的智能分析及应用平台。

项目旨在原有的智慧空间核心解决

方案的基础上，通过整合基于多模金桥信

态的深度集成 AI 技术、基于智能体

息（非金2025年向特智慧空间核心的自主适应、自主优化、自主决策、

融行业定对象发行解决方案升级29.44%

自主行动的智能化技术，以及智能的智能股票项目

空间规划和实时物联网传输技术，化升级）实现智慧空间管理系统的全面升级。

2025年向特基于人工智能技术的智慧信贷系统25.25%

安硕信定对象发行

息全面风险数智化管理平台22.11%股票

从行业对比数据来看，本次募投项目预测的毛利率具备充分的市场合理性与审慎性，核心依据如下：

对比同属银行 IT 领域的募投项目涉及向智能化升级项目，如宇信科技的“基

35于人工智能技术的智能分析及应用平台建设项目”平均毛利率46.33%和非金融

行业的智能化升级案例，如金桥信息的智慧空间核心解决方案升级项目的平均毛利率29.44%，这表明市场对融合人工智能技术的升级项目普遍给予了更高的盈利预期。相较之下，公司本次募投项目的预测毛利率低于此区间内可比同行业公司项目（如宇信科技的46.33%），预测态度更为审慎。

综上，公司本次募投项目因集成人工智能技术而预测的毛利率，并非基于乐观假设，其水平低于同类型智能化升级项目的市场预测。这恰说明公司的预测是合理且稳健的，是产品向“AI+”转型升级后，其技术附加值及市场竞争力提升的客观反映。

（三）本次募投项目效益测算的合理性、谨慎性分析

预计效益测算主要构成包括营业收入、成本和期间费用，具体与现有业务的经营情况进行纵向对比分析如下：

1、营业收入

报告期内，公司现有业务的产品中与募投项目相对应的信贷管理类系统和风险管理类系统收入，均保持持续较高的增长趋势，上述两项募投项目实现收入后将部分替代现有业务的产品收入，出于谨慎性考虑预计将募投项目实现收入的

40%将替代原有产品收入。

具体参见上述小题“1、营业收入预测与报告期内相关业务可比性”的相关回复内容。

2、营业成本

营业成本主要包括职工薪酬、差旅、采购产品及劳务、折旧与摊销费用等。

职工薪酬。募投项目拟配置多种岗位人员，结合公司的薪酬福利制度及项目建设当地各类人员的平均工资水平确定，根据人员配置不同，基于人工智能技术的智慧信贷系统项目拟配置多种岗位人员1557人，平均工资为23.12万元/年/人；全面风险数智化管理平台项目拟配置多种岗位人员255人，平均工资为23.73万元/年/人。

36差旅住宿费用。参考公司最近三年差旅住宿费用占总收入的平均比重3.17%进行测算。

采购产品及劳务。参考公司最近三年采购产品及劳务金额占总收入的平均比重2.84%进行测算。

折旧与摊销费用。本建设项目使用年限平均法和直线法进行折旧与摊销。房屋建筑类固定资产按20年折旧，残值率5%，建设验收达到预定可使用状态次月即开始计提；电子设备类固定资产按3年折旧，残值率5%；软件按5年摊销；

使用权资产在建设期3年内确认折旧费用。

3、期间费用

募投项目的期间费用根据发行人最近三年平均管理费用率（剔除人工）3.03%、

平均研发费用率12.87%、平均销售费用率2.90%，并结合预测收入进行测算。

项目平均数2024年2023年2022年销售费用占比2.90%2.69%2.48%3.53%

管理费用占比3.03%2.15%3.14%3.80%

研发费用占比12.87%10.47%12.12%16.04%

4、税费

税金及附加包括：城市维护建设税（按应纳增值税的7%估算）、教育费附加（按应纳增值税的3%估算）、地方教育费附加（按应纳增值税的2%估算）。企业所得税按利润总额的15%估算。

5、效益测算过程

（1）基于人工智能技术的智慧信贷系统项目的效益测算

单位：万元

T+9至

项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8

T+13

主营业务收入-12000.0030000.0060000.0060000.0060000.0060000.0060000.0060000.00

主营业务成本467.019795.8823441.1444850.5244850.5244774.2743986.8441827.0940053.89

毛利-467.012204.126558.8615149.4815149.4815225.7316013.1618172.9119946.11

毛利率-18.37%21.86%25.25%25.25%25.38%26.69%30.29%33.24%

稅金及附加-0.00345.38936.00936.00936.00936.00936.00936.00

37T+9至

项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8

T+13

销售费用-348.08870.201740.411740.411740.411740.411740.411740.41

管理费用-123.60308.99617.99617.99617.99617.99617.99617.99

研发费用-1544.953862.377724.737724.737724.737724.737724.737724.73

利润总额-467.01187.501171.924130.354130.354206.604994.037153.788926.98

所得税-28.12175.79619.55619.55630.99749.101073.071339.05

净利润-467.01159.37996.143510.803510.803575.614244.926080.717587.93

（2）全面风险数智化管理平台的效益测算过程

单位：万元

项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8 T+9至 T+13

主营业务收入-2000.005000.0010000.0010000.0010000.0010000.0010000.0010000.00

主营业务成本246.171759.094013.807789.097789.097770.597704.987306.336683.53

毛利-246.17240.91986.202210.912210.912229.412295.022693.673316.47

毛利率-12.05%19.72%22.11%22.11%22.29%22.95%26.94%33.16%

稅金及附加--49.37156.00156.00156.00156.00156.00156.00

销售费用-58.01145.03290.07290.07290.07290.07290.07290.07

管理费用-20.6051.50103.00103.00103.00103.00103.00103.00

研发费用-257.49643.731287.461287.461287.461287.461287.461287.46

利润总额-246.17-95.1996.57374.39374.39392.89458.49857.151479.95

所得税--14.4856.1656.1658.9368.77128.57221.99

净利润-246.17-95.1982.08318.23318.23333.95389.72728.571257.95

基于人工智能技术的智慧信贷系统达产后（即 T+4）的毛利率为 25.25%，全面风险数智化管理平台项目达产后（即 T+4）的毛利率为 22.11%，整体毛利率略高于公司现有业务的毛利率。

综上所述，结合对公司现有业务的经营情况进行纵向对比，本次募投项目效益测算定制的营业收入、毛利率等收益指标及整个募投项目效益测算是合理、谨慎的。

（四）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

38（1）查阅发行人本次募投项目的可行性研究报告，并对募投项目效益测算

表进行了核对；

（2）查询了公司年报、审计报告，并向公司高级管理人员了解现有业务的开展；

（3）获取发行人过去三年大、中、小型客户数量及合同金额的情况说明，了解募投项目中收入大、中、小型客户数量区分的依据；

（4）查询可比上市公司已实现人工智能产品公司的毛利率。

2、核查意见经核查，会计师认为：本次募投项目的大、中、小客户数量是基于公司较为稳定的存量客户基础与智能化的升级趋势进行预测的，具备合理性；智慧信贷系统项目实施后公司信贷管理类系统，因满足了银行更加智能化的信贷系统构建的需求，出现合计营收增长率逐年上升与报告期内增长率的变动趋势略有不同的情况是合理的；智慧信贷项目和风险数智化项目实施后，因新产品具备竞争力、更高的客户粘性和技术的可持续性优势，预期收入平均增长率高于报告期的情况是合理的，本次募投项目效益测算的计算方式、计算基础与发行人现有业务具备可比性，营业收入、毛利率等收益指标及整个募投项目效益测算是合理、谨慎的。

九、量化说明本次募投项目新增折旧摊销对发行人业绩的影响。

（一）本次募投项目新增固定资产及无形资产情况

本次募投项目固定资产、无形资产等投资安排如下表：

单位：万元基于人工智能全面风险数智化数字金融研发资产类别新增资产技术的智慧信管理平台中心升级项目贷系统

固定资产场地购置及装修5320.00--

固定资产设备购置9097.001444.004810.00

使用权资产带宽及 IDC机房租赁 1000.00 390.00 930.00

使用权资产场地租赁-251.75-

长期待摊费用场地租赁的装修-172.00-

39基于人工智能

全面风险数智化数字金融研发资产类别新增资产技术的智慧信管理平台中心升级项目贷系统

无形资产研发人员投入8866.002826.00-

无形资产软件购置1525.00370.00500.00

无形资产数据资源4950.00960.00-

合计30758.006413.756240.00

研发人员投入 T+1至 T+3年陆续投入，T+4年起计入无形资产，除此之外，本次募投项目新增的固定资产和无形资产均从外部购入，本次发行的募投项目不涉及自行建造固定资产，不涉及转固时点。

（二）本次募投项目新增固定资产及无形资产的折旧摊销政策

公司的折旧政策如下表，募投项目也沿用了公司的政策。

类别折旧方法折旧年限（年）残值率（%）房屋建筑物年限平均法205

电子设备年限平均法3-55运输设备年限平均法55其他设备年限平均法55

使用权资产年限平均法租赁期-

公司的摊销政策如下表，募投项目也沿用了公司的政策。

项目预计使用寿命（年）摊销方法

软件、著作权5预计受益年限

募投项目中公司需采购数据资源、研发人工投入，该类数据资源符合无形资产定义和确认条件，按照无形资产准则等规定，确认为无形资产进行相关会计处理，按照公司现有的无形资产预计使用寿命5年进行摊销。

（三）本次募投项目新增折旧摊销对发行人未来经营业绩的影响

因本次募投项目中“基于人工智能技术的智慧信贷系统”和“全面风险数智化管理平台”均是对原有产品的升级和完善，“数字金融研发中心升级项目”不直接产生收入，故在测算公司未来年度营业收入时，假设除本次募投项目涉及的产品线收入影响外，公司其他产品线收入与2024年度持平，本次募投产生的营

40业收入的40%将替代原有产品产生的收入，结合本次募投项目的投资进度、效益

测算情况、折旧摊销政策，新增折旧摊销对发行人未来经营业绩的影响量化分析如下：

单位：万元

T+9至

项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8

T+13基于人工智能技术的

智慧信贷系统折旧摊467.011835.643540.545049.335049.334973.084185.652025.90252.70销全面风险数智化管理

246.17422.38672.031105.561105.561087.061021.45622.80-

平台折旧摊销数字金融研发中心升

-304.171013.901013.901013.901013.90950.23--级项目折旧摊销新增折旧摊销合计

713.182562.195226.477168.797168.797074.046157.332648.70252.70

（*）

预计营业收入（*）99043.07107443.07120043.07141043.07141043.07141043.07141043.07141043.07141043.07

预计利润总额（*）870.501586.442628.315640.705640.705735.456588.499146.8911542.89

预计净利润（*）632.951334.202234.074794.604794.604875.135600.227774.869811.46折旧摊销占营业收入

0.72%2.38%4.35%5.08%5.08%5.02%4.37%1.88%0.18%

的比重（*=*/*）

注1：预计营业收入、预计利润总额、预计净利润已包含募投项目带来的收入、利润总额、净利润。

注2：预计营业收入=2024年经审计的营业收入+（基于人工智能技术的智慧信贷系统产生收入+全面风险数智化管理平台产生收入）×（100%-40%）

注3：预计利润总额=（2024年经审计的利润总额/营业收入）×公司原业务收入+基于人工

智能技术的智慧信贷系统产生利润总额+全面风险数智化管理平台产生利润总额。

综合上述分析，随着项目逐步达产，本次募投项目新增资产折旧摊销额及占营业收入整体呈现下降趋势。本次项目运营期的收入、利润总额及净利润能够覆盖上述新增折旧摊销金额，且随着项目的持续运营，项目新增折旧摊销对公司经营成果的影响将逐渐减小，因此，新增折旧摊销预计不会对发行人未来盈利能力产生重大不利影响，但如果行业或市场环境发生重大不利变化，募投项目无法实现预期收益，则募投项目产生的折旧和摊销的增加可能导致公司盈利下降。

（四）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

41（1）查阅发行人本次募投项目的可行性研究报告，并对募投项目效益测算

表进行了核对；

（2）查询了公司年报、审计报告，了解公司的业绩情况；

（3）查阅募投项目相关行业的政策法规、研究报告；

（4）查询相关会计准则，包括固定资产折旧、无形资产摊销等会计准则。

2、核查意见经核查，会计师认为：本次募投项目新增折旧摊销预计不会对发行人未来盈利能力产生重大不利影响，但如果行业或市场环境发生重大不利变化，募投项目无法实现预期收益，则募投项目产生的折旧和摊销的增加可能导致公司盈利下降。

问题2

报告期各期，发行人扣非归母净利润分别为-8295.47万元、-5346.32万元、653.61万元、395.43万元。报告期末，发行人存货账面价值为56040.76万元，占总资产的52.57%，发行人存货余额由合同履约成本构成，主要内容为职工薪酬。报告期末，发行人应收账款账面价值为18699.84万元，较2024年末上升123.47%。

请发行人补充说明：（1）结合发行人业务开展、成本费用管控、相关会计科

目等量化说明报告期内盈利水平较低甚至亏损的主要原因，与同行业公司情况是否一致，相关不利影响因素是否具有持续性。（2）发行人存货占比较高的合理性，与同行业公司情况是否一致；合同履约成本对应主要项目的合同金额、可变现净值、存货账面价值、减值计提情况、存货库龄、是否按照合同约定的时间

进度开展工作、是否存在长期停工情况、项目是否异常等说明相关减值计提充分

性。（3）最近一期末应收账款账面价值大幅上升的原因及合理性，结合账龄、期后回款、主要客户资质及是否存在显著经营恶化、是否逾期等说明相关坏账准备计提充分性。（4）自本次发行董事会决议日前六个月至今，公司发行人已实施或拟实施的财务性投资情况。

请发行人补充披露（1）（2）（3）相关风险。

42请保荐人及会计师核查并发表明确意见。

【回复】

一、结合发行人业务开展、成本费用管控、相关会计科目等量化说明报告期内盈

利水平较低甚至亏损的主要原因，与同行业公司情况是否一致，相关不利影响因素是否具有持续性。

（一）结合发行人业务开展、成本费用管控、相关会计科目等量化说明报告期内盈利水平较低甚至亏损的主要原因

报告期内，公司主要经营业绩情况如下：

单位：万元

项目2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

营业收入60683.1099043.0788802.4377902.55

营业成本44006.4674652.4371087.1862079.34

营业毛利16676.6424390.6417715.2515823.21

毛利率27.48%24.63%19.95%20.31%

期间费用15538.7120772.7020828.9323391.94信用减值损失（损失-486.85-599.04-299.64-720.35以“-”号填列）资产减值损失（损失-724.06-1831.58-2116.58-2234.92以“-”号填列）

营业利润457.351589.97-5470.59-9602.48归属于母公司所有

1312.831508.81-4602.97-7251.65

者的净利润扣除非经常性损益

后归属母公司股东437.35653.61-5346.32-8295.47的净利润

1、业务开展情况

报告期内，公司营业收入的产品构成情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目同比变动同比变动同比变动金额金额金额金额比例比例比例

信贷管理类系统43072.956.62%72045.3011.04%64883.9716.94%55484.04

432025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目同比变动同比变动同比变动金额金额金额金额比例比例比例

风险管理类系统5320.19158.95%6864.2724.47%5514.6916.33%4740.59非银行金融机构

6704.5921.07%8795.370.46%8755.312.41%8548.96

及其他系统数据仓库和商业

智能类系统及服5585.37-15.18%11338.1317.51%9648.475.69%9128.96务

发行人60683.1011.19%99043.0711.53%88802.4313.99%77902.55

报告期各期，公司营业收入分别为77902.55万元、88802.43万元、99043.07万元和60683.10万元，呈增长趋势。

报告期内，公司营业收入逐年增长的主要原因系一是公司在银行信贷管理、风险管理领域深耕多年且持续研发保持了产品的核心竞争力，与大部分银行存在长期合作关系，积累大量优质客户，在客户信任的基础上，通过不断升级解决方案和创新产品持续满足客户不断变化的需求、解决客户痛点问题；二是银行等金

融机构正加快数字化转型，信息化系统建设预算呈增长趋势，公司主营业务市场需求扩大的同时，公司加大对战略客户与优势业务的拓展力度。

随着金融行业数字化转型的加速推进，公司依托客户积累、解决方案核心能力、产品交付能力，以及数字化赋能体系的基础底座积累能力，推出征信及大数据服务相关内容驱动产品以及围绕信贷风险管理全生命周期持续深入数字化赋能，从广度上拓展非银客户，从深度上挖掘银行客户潜在需求，实现业绩的持续增长。

2、成本费用管控情况

（1）营业成本情况

报告期内，公司主营业务成本构成情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业占营业占营业占营业金额金额金额金额成本比重成本比重成本比重成本比重

职工薪酬39147.3888.96%66579.8789.18%63287.2489.03%57459.6992.56%

其他4859.0811.04%8072.5710.81%7799.9410.97%4619.667.44%

442025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业占营业占营业占营业金额金额金额金额成本比重成本比重成本比重成本比重

合计44006.46100.00%74652.43100.00%71087.18100.00%62079.34100.00%

报告期内，公司主营业务成本主要由职工薪酬所构成，占营业成本比重高，营业成本总体呈增长趋势，符合公司实际情况。

报告期内，公司营业成本中员工人数及平均薪酬如下：

2025年9月30日2024年12月312023年12月312022年12月31

项目

/2025年1-9月日/2024年度日/2023年度日/2022年度

职工薪酬（万元）39147.3866579.8763287.2457459.69

期末生产人员数量（人）2754279325762841

平均生产人员数量（人）2774268527092850

平均薪酬（万元/人）18.8224.8023.3620.16

注：平均生产人员数量=（期初+期末）/2；2025年1-9月职工薪酬年化处理。

报告期各期末，生产人员数量分别为2841人、2576人、2793人、2754人。2022年预期业务增长，通过增加人员提高对客户的交付能力，但受宏观环境影响，项目交付效率和验收效率降低，项目周期拉长，导致职工薪酬成本大幅上升。2023年公司通过人员优化调整，加强精细化管理等方式，在生产人员数量减少的情况下，实现了运营效率的提升，平均薪酬水平的提升。

（2）期间费用情况

报告期内，公司的期间费用情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业占营业占营业占营业金额金额金额金额收入比例收入比例收入比例收入比例

销售费用2122.973.50%2665.572.69%2204.462.48%2748.623.53%

管理费用4817.907.94%6649.456.71%6817.917.68%7386.959.48%

研发费用8110.3313.37%10370.0810.47%10761.1912.12%12491.8916.04%

财务费用487.510.80%1087.601.10%1045.371.18%764.480.98%

合计15538.7125.61%20772.7020.97%20828.9323.46%23391.9430.03%

报告期内，发行人期间费用合计分别为23391.94万元、20828.93万元、

20772.70万元和15538.71万元，占营业收入比例分别为30.03%、23.46%、4520.97%和25.61%。期间费用中研发费用占比较高，主要系作为技术驱动型企业，

公司需通过持续研发投入以保持市场竞争力。

最近三年，期间费用相对稳定，系公司为保持市场竞争力，采取一系列举措，通过精细化费用管控等方式降低公司运营管理成本，提升盈利能力。同时，期间费用率具有边际效应的特点，随着发行人营收规模的增长，期间费用占营业收入比例整体呈下降趋势。

3、其他会计科目

报告期内，公司的信用减值损失、资产减值损失情况如下：

单位：万元

项目2025年1-9月2024年度2023年度2022年度信用减值损失（损失以-486.85-599.04-299.64-720.35“-”号填列）资产减值损失（损失以-724.06-1831.58-2116.58-2234.92“-”号填列）

合计-1210.91-2430.62-2416.22-2955.27

报告期内，公司信用减值损失分别为-720.35万元、-299.64万元、-599.04万元、-486.85万元，资产减值损失分别为-2234.92万元、-2116.58万元、-1831.58万元、-724.06万元。公司信用减值损失主要由应收账款信用减值损失构成，资产减值损失主要由存货跌价损失（合同履约成本减值损失）构成。

报告期内，2022年度受交付效率和验收效率降低影响，应收账款减值准备计提、存货跌价准备计提金额有所增加。随着宏观环境好转，前期项目陆续验收，公司项目交付效率及验收节奏逐步改善，同时为提升盈利空间，公司承接项目前对项目进行预算评估，低毛利率乃至亏损项目减少承接，资产减值损失呈下降趋势。2024年信用资产减值损失有所增加主要系收入规模增长使得应收账款绝对金额增加，应收账款减值准备计提金额增加。

4、报告期内盈利水平较低甚至亏损的主要原因

（1）受2020-2022年不可抗力因素的影响致使毛利率暂时性大幅下降

单位：万元

项目2025年1-9月2024年度2023年度2022年度2021年度2020年度2019年度

营业收入60683.1099043.0788802.4377902.5575517.9966094.8864679.65

46毛利率27.48%24.63%19.95%20.31%33.86%40.62%37.27%

扣除非经常性损益后归

437.35653.61-5346.32-8295.47544.765355.964836.04

属母公司股东的净利润

公司大部分项目实施周期一年左右，当年实施项目于次年通过验收并确认收入。公司2019年-2020年综合毛利率分别高达37.27%、40.62%，扣非后的归母净利润分别为4836.04万元和5355.96万元（2020年的确认收入的大部分项目是2019年实施）。

2020年至2022年受不可抗力因素的影响，公司部分项目的现场实施、人员

派驻受限，大大延长了项目的实施和验收周期，项目成本大幅增加，导致毛利率下降，甚至2022年度、2023年度业绩出现亏损。2023年后随着不可抗力因素消失，公司项目交付效率及验收节奏逐步改善，毛利率水平逐步恢复，盈利水平亦得到提升。

（2）期间费用支出刚性，进一步挤压利润空间

报告期内，发行人期间费用合计分别为23391.94万元、20828.93万元、

20772.70万元和15538.71万元，占营业收入比例分别为30.03%、23.46%、

20.97%和25.61%，占营业收入比例较高。期间费用主要为人员薪酬支出，此项

支出具有较强刚性。在2022年及2023年毛利率大幅下滑的时期，期间费用支出仍保持相对稳定。因此，在毛利空间被显著压缩的情况下，规模稳定的期间费用进一步挤压了公司的利润空间。

综上所述，报告期内公司盈利水平较低，甚至出现亏损，主要系2020年至2022年受到不可抗力因素冲击，公司部分项目实施受阻、周期延长、成本上升，

毛利率下滑，资产减值增加。此外，期间费用的刚性支出在毛利承压阶段进一步挤压利润空间。随着不可抗力因素消除，公司项目交付效率及验收节奏逐步改善，毛利率水平逐步恢复，公司盈利水平自2024年起已呈现持续回升态势。

（二）与同行业公司情况是否一致

1、毛利率情况

47报告期内，发行人及同行业可比上市公司毛利率情况如下：

指标公司2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

高伟达20.3320.2418.5118.94

先进数通13.9117.9317.6515.38

南天信息9.7512.9412.9312.89

毛利率（%）长亮科技30.0132.7832.6933.57

宇信科技33.8629.0225.9427.01

平均值21.5722.5821.5421.56

安硕信息27.4824.6319.9520.31

报告期内，公司综合毛利率分别为20.31%、19.95%、24.63%和27.48%，同行业平均毛利率分别为21.56%、21.54%、22.58%和21.57%。

公司综合毛利率水平与同行业可比公司差异较小，公司与同行业上市公司综合毛利率差异主要是由于产品结构、客户差异所致。公司与高伟达毛利率较为接近主要系客户和产品结构相似，均以银行为主要客户，高伟达提供产品以信贷风控管理系统、核心业务系统为主；先进数通主要系产品以 IT 基础设施建设为主，通常低于软件业务毛利率；南天信息主要系集成解决方案和 IT 产品销售及产业

互联网业务占比较高，两类业务毛利率较低；长亮科技主要系其银行核心系统业务占比较高，该类业务毛利率较高；宇信科技毛利率略高于公司，主要系业务规模较大，形成了规模效应。

2、期间费用情况

报告期内，发行人及同行业可比上市公司期间费用占营业收入比例情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业收占营业收占营业收占营业收金额金额金额金额入比例入比例入比例入比例

高伟达12207.6216.73%19460.2316.55%23474.0216.72%26894.4718.67%

先进数通23115.8610.17%30985.3213.96%28378.0710.37%27373.589.76%

南天信息65158.959.19%99507.8410.53%99735.7710.91%92199.4210.76%

长亮科技32639.6029.97%45596.3826.26%58283.0130.39%54249.5928.75%

宇信科技50331.7523.02%80168.6620.25%101313.7119.47%87756.1920.48%

平均值36690.7617.82%55143.6917.51%62236.9217.57%57694.6517.68%

482025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业收占营业收占营业收占营业收金额金额金额金额入比例入比例入比例入比例

发行人15538.7125.61%20772.7020.97%20828.9323.46%23391.9430.03%

报告期内，发行人期间费用占营业收入的比例高于同行业平均水平。发行人期间费用占营业收入比例与宇信科技较为接近，但高于高伟达、先进数通、南天信息，主要系同行业公司业务规模较大，期间费用比例具有边际递减效应，低于长亮科技主要系长亮科技行政人员数量较高，管理费用要高于发行人。

3、信用减值及资产减值情况

报告期内，发行人及同行业可比上市公司信用减值损失、资产减值损失合计金额占营业收入比例情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

项目占营业占营业占营业占营业金额收入比金额收入比金额收入比金额收入比例例例例

高伟达-976.71-1.34%-275.01-0.23%330.870.24%-3656.22-2.54%

先进数通890.770.39%-4451.36-2.01%-2841.70-1.04%-601.99-0.21%

南天信息-4619.90-0.65%-8412.44-0.89%-7546.89-0.83%-2976.25-0.35%

长亮科技-1778.65-1.63%-7840.34-4.52%-3369.23-1.76%-6344.44-3.36%

宇信科技1576.230.72%-2055.24-0.52%-3797.87-0.73%-6422.64-1.50%

平均值-981.65-0.50%-4606.88-1.63%-3444.96-0.82%-4000.31-1.59%

发行人-1210.91-2.00%-2430.62-2.45%-2416.22-2.72%-2955.27-3.79%

备注：信用减值损失和资产减值损失合计数产生损失以“-”号填列

报告期内，公司减值损失占营业收入比例高于同行业上市公司平均水平，主要系存货跌价准备计提产生的资产减值损失较高所致。

存货跌价准备计提金额偏高，主要系公司前期亏损项目影响，随着亏损项目陆续验收，公司项目交付效率及验收节奏逐步改善，同时为提升盈利空间，公司承接项目前对项目进行预算评估，低毛利率乃至亏损项目减少承接，资产减值损失呈下降趋势。

4、净利润情况

49报告期内，发行人及同行业可比上市公司扣非归母净利润变动情况如下：

单位：万元

2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

公司名称同比变动比同比变动同比变动金额金额金额金额例比例比例

高伟达1502.55-23.47%2917.8118.23%2467.86154.78%-4504.84

先进数通7036.24119.00%3787.31-75.18%15262.0446.22%10437.94

南天信息-2064.36-138.45%10092.6341.62%7126.47-46.22%13251.83

长亮科技-1533.02-2189.53%1417.55-44.92%2573.66188.60%891.78

宇信科技27395.5524.81%34921.5310.48%31608.7729.34%24438.27

发行人437.35554.19%653.61112.23%-5346.3235.55%-8295.47

由上表可见，2023年普遍进入减亏或小幅增长阶段，2024年、2025年1-9月各家净利润变动情况不一。

报告期内，发行人扣非归母净利润呈增长趋势，同行业可比上市公司中高伟达、宇信科技趋势相同。2023年度，发行人扣非归母净利润较2022年度有所提升，主要系项目交付效率及验收效率逐步提升，同行业可比上市公司高伟达、先进数通、长亮科技、宇信科技扣非归母净利润均有所提升。2024年度，公司交付效率及验收效率恢复正常，业绩扭亏为盈，同行业可比上市公司业绩变动情况不一。2025年1-9月，扣非归母净利润较上年同期增长，与同行业可比上市公司先进数通、宇信科技变动情况一致。

综上，报告期内，发行人扣非归母净利润变动与同行业可比上市公司存在一定差异，但变动差异具有合理性，与行业趋势整体保持一致。

（三）相关不利影响因素是否具有持续性

报告期内，公司营业收入分别为77902.55万元、88802.43万元、99043.07万元、60683.10万元，扣非归母净利润分别为-8295.47万元、-5346.32万元、

653.61万元、437.35万元，报告期内盈利水平较低甚至亏损的主要系受宏观环

境影响的，导致出现项目交付效率和验收效率较慢的现象，进而使得营业成本增加及资产减值损失较高。2024年随着宏观环境改善、成本管控见效、资产质量改善等因素影响，公司综合毛利率提升，期间费用率及资产减值损失占比营业收入比例呈下降趋势，扣非归属于母公司所有者的净利润为653.61万元，已实现

50扭亏为盈且盈利持续回升，相关不利影响因素已逐步消除。

综上所述，报告期内盈利水平较低甚至亏损主要系受外部因素影响，为行业阶段性现象，与行业趋势整体保持一致。相关不利影响不具有持续性，未来随着经济复苏、行业发展，公司将继续保持市场开拓能力，提升产品竞争力，增强公司的持续经营能力。

（四）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

（1）查阅同行业可比上市公司信息，分析发行人业务情况及财务状况，进而分析发行人业绩波动原因及合理性；

（2）分析发行人报告期内盈利水平较低甚至亏损的因素的可持续性。

2、核查意见经核查，会计师认为：

（1）报告期内公司盈利水平较低甚至亏损主要系2020年至2022年受到不

可抗力因素冲击，公司部分项目实施受阻、周期延长、成本上升，毛利率下滑，资产减值增加，以及期间费用的刚性支出等因素影响，发行人扣非归母净利润变动与同行业可比上市公司存在一定差异，但变动差异具有合理性，与行业趋势整体保持一致；

（2）报告期内影响公司业绩的影响因素主要为外部因素，相关影响因素不

具有持续性，公司通过精细化管理等措施，已改善运营效率，提高盈利能力，增强持续经营能力。

二、发行人存货占比较高的合理性，与同行业公司情况是否一致；合同履约成本

对应主要项目的合同金额、可变现净值、存货账面价值、减值计提情况、存货库

龄、是否按照合同约定的时间进度开展工作、是否存在长期停工情况、项目是否异常等说明相关减值计提充分性。

（一）发行人存货占比较高的合理性，与同行业公司情况是否一致

511、存货占比较高的合理性

（1）业务模式

公司存货主要构成为合同履约成本，对应尚未验收的项目成本。此类项目需根据银行等金融机构的个性化需求，开展定制化开发、系统适配及现场实施工作，项目周期较长，实施过程中发生的人工薪酬、技术服务费等成本需先归集至存货，待项目验收合格后再结转至营业成本。

（2）客户类型

公司客户以银行类客户为主，银行类客户信息化建设需经历预算、立项、招标、采购、实施及验收等多环节，整体验收周期较长，且内控管理相对严格，若因客户内部流程或其他突发性等因素影响，会进一步影响公司验收效率，导致存货余额较高。

（3）项目承接

公司长期深耕金融科技领域，积累了丰富的银行客户资源。近年来，伴随客户对信贷风险管理系统数字化转型需求的显著提升，市场中涌现出一批体量庞大、复杂度高的系统建设项目，具有金融科技行业“重定制、长周期”的业务特点。

为打造行业标杆案例，公司积极把握市场机遇，承接了多项具有战略意义的大型项目。该类项目普遍具备前期投入高、技术复杂度大、实施周期长等特点，进一步推高了存货余额及占比。

（4）业绩保障

公司存货主要构成为合同履约成本，均有已签订合同支持，是未来业绩保障。

2024年存货余额4.86亿元对应预期收入9.84亿元，2023年存货余额5.05亿元

对应预期收入9.5亿元，2022年存货余额4.89亿元对应预期收入7.75亿元，报告期内，公司业绩情况与预期收入情况相符。

2、同行业可比公司情况

报告期内，发行人及同行业可比上市公司存货占总资产比例情况如下：

公司名称2025年1-9月2024年度2023年度2022年度

52高伟达37.84%34.36%35.15%39.34%

先进数通46.59%36.69%28.97%30.27%

南天信息40.58%34.78%35.41%40.28%

长亮科技34.35%24.14%16.10%16.71%

宇信科技21.27%17.60%20.06%20.79%

平均值36.13%29.51%27.14%29.48%

发行人52.96%54.59%57.77%55.77%

报告期内，公司存货占总资产比例分别为55.77%、57.77%、54.59%、52.96%，高于同行业平均水平，主要系公司与可比公司在业务模式、客户类型、项目承接等方面存在差异。具体情况如下：

（1）业务模式层面

公司聚焦银行信贷风险管理系统定制化软件开发，业务模式相对单一；可比公司业务各有侧重，高伟达以金融信息服务及系统集成为主，先进数通专注 IT基础设施建设与运维，南天信息核心为 IT 产品销售与系统集成，长亮科技侧重金融核心系统与大数据应用，宇信科技以银行 IT解决方案与非银金融 IT 服务为核心。同行业可比公司除软件开发业务外，另有系统集成业务、基础设施建设运维、产品销售等业务，相比之下定制开发模式下，验收周期较长，存货余额较大。

（2）客户类型层面

公司以银行类客户为主，先进数通、南天信息存在不少非银行类客户，银行类客户需求复杂，内部流程严谨，需经历预算、立项、招标、采购、实施及验收等多环节，整体验收周期长于非银行类客户，导致存货水平较高。

（3）项目承接层面

公司为打造行业标杆案例，承接了多项具有战略意义的大型项目，此类项目具有前期投入高、技术复杂度大、实施周期长等特点，推高了存货余额及占比。

在项目承接策略上，同行业公司因资源禀赋、战略定位不同，项目选择具有差异化，公司选择系基于自身发展战略需要，符合公司实际情况。

综上所述，公司与同行业可比公司存货规模受业务模式、客户类型、项目承接等多种因素影响，另外，定制化软件服务本身存在一定差异化，受项目需求、

53客户内部流程等因素影响，使得不同公司之间交付周期和验收周期存在一定差异。

因此，公司存货占比较高，与同行业可比公司存在一定差异，符合公司实际情况，差异原因具有合理性。

54（二）合同履约成本对应主要项目的合同金额、可变现净值、存货账面价值、减值计提情况、存货库龄、是否按照合同约定的时

间进度开展工作、是否存在长期停工情况、项目是否异常等说明相关减值计提充分性

1、合同履约成本对应主要项目情况

截至2025年9月30日合同履约成本对应主要项目（存货余额500万以上）情况如下：

单位：万元序合同金额是否按照合同是否存在项目可变现净存货账面计提存货跌1年以内1年以上约定完成时实际执行情合同名称约定的时间进长期停工是否号（含税）值价值价准备金额库龄库龄间或周期况度开展工作情况异常

1 项目 A **** 2207.27 2207.27 194.77 注 1 434.96 1967.08 2025 年 8 月暂未完成否否否

实施周期12暂未完成，

2 项目 B **** 2066.45 1850.62 - 1836.46 14.16 是否否

个月进度正常

暂未完成，

3 项目 C **** 2519.09 1691.96 - 1691.96 - 2026 年 8 月是否否

进度正常

4 项目 D **** 1960.40 1690.45 - 297.29 1393.16 未约定 2025年4月是否否上线，2025

55年11月验

收

2025年9月上线，2025

5 项目 E **** 1362.78 1362.78 182.09 注 2 1096.56 448.30 未约定是否否

年12月验收

6 项目 F 开口协议注 5 1106.13 1090.07 - 1006.55 83.52 未约定待结算是否否

暂未完成，

7 项目 G **** 1819.64 1005.14 - 939.31 65.83 未约定是否否

进度正常

2026年122025年10

8 项目 H **** 1208.95 975.91 - 842.87 133.04 是否否

月月上线

暂未完成，

9 项目 I **** 918.22 911.64 - 911.64 - 未约定是否否

进度正常

2025年4月

10 项目 J **** 658.96 658.96 73.21 注 3

实施周期8

635.4096.77上线，2025是否否个月

年11月验

56收

2025年6月

实施周期

注 4 上线，202511 项目 K **** 226.42 226.42 296.35 103.40 419.36 300 个自然否否否年11月验日收

暂未完成，

12 项目 L 开口协议 537.34 517.55 - 517.55 - 未约定是否否

进度正常

57注 1：A项目合同约定 2024年 8月为第一阶段上线时点，2025年 8月为第

二阶段上线时点，实际第一阶段上线时点为2024年11月，第二阶段尚未交付，第一阶段延迟系因客户上线审批流程影响，第二阶段延迟主要系配合客户节奏，仍有部分功能未上线，导致尚未交付，此外，不存在长期停工或异常情况。项目实施超期，导致成本投入超预期，公司已足额计提存货跌价准备。

注 2：E项目合同未约定产品上线具体日期，实际上线日期 2025年 9月，2025年12月完成验收。成本较高主要系需求复杂，人员增加所致，不存在未按照合同约定的时间进度开展工作、长期停工及异常情况。

注 3：J项目合同未约定产品上线具体日期，实际上线日期 2025年 4月，2025年11月完成验收。成本较高主要系工作量超过预估，不存在未按照合同约定的时间进度开展工作、长期停工及异常情况。

注 4：K项目合同约定产品实施周期为 300个自然日，实际实施周期超过 3年，产品于2025年6月完成上线，2025年11月完成验收。项目延迟主要系项目架构复杂、客户需求变更等多种因素影响，导致需求、实施及验收阶段全周期延长，此外，不存在长期停工或异常情况。项目实施周期过长，导致成本投入超预期，公司已足额计提存货跌价准备。

注5：开口协议指未约定固定金额的合同，通常只约定工作量的单位价格。

注6：期后日期为截至本回复出具日。

2、相关减值计提充分性

公司存货跌价准备计提方法采用在资产负债表日，存货按照成本与可变现净值孰低计量，当期可变现净值低于成本时，提取存货跌价准备，并按单个存货项目计提存货跌价准备，但对于数量繁多、单价较低的存货，按照存货类别计提存货跌价准备，以前年度计提存货跌价的影响因素已经消失的，存货跌价准备在原已计提的金额内转回。

截至2025年9月30日合同履约成本对应主要项目整体履行情况良好，但软件开发项目受客户需求、资金预算等特殊情况影响，特别是大型项目结构复杂、

58需求多样，延期属于行业正常情况。对于未按照合同约定的时间进度开展工作的项目，导致成本较高以至亏损，公司已按照存货跌价政策，足额计提存货跌价准备，此外，主要项目无长期停工及异常情况。

综上所述，相关减值计提与合同履约成本对应主要项目的合同金额、可变现净值、存货账面价值、减值计提情况、存货库龄等情况相匹配，主要项目中个别项目未按照合同约定的时间进度开展工作，但不存在长期停工情况、不存在异常情况，存货跌价准备计提充分。

（三）核查程序及核查意见

1、核查程序

会计师执行了如下核查程序：

（1）对公司与存货跌价测试相关的内部控制的设计及运行有效性进行了评估和测试；

（2）分析公司存货跌价准备会计估计的合理性，包括确定存货的可变现净值计量的依据和方法等；