信雅达（600571）2026年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期信雅达（600571）发布2026年半年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明

    （一）、报告期内公司所处行业情况

    1、宏观与行业政策环境

    2026年是“十五五”规划开局之年，也是金融行业从数字化转型全面迈向智能化升级的关键之年，系列政策的密集出台为金融科技行业提供了清晰的中长期发展框架。2026年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》发布，首次以“深入推进数字中国建设、提升数智化发展水平”专章作出系统部署，明确要把握数字化、网络化、智能化发展大势，深化拓展“人工智能+”，并提出加快建设金融强国、大力发展科技金融与数字金融的要求。2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），作为金融业首份系统性人工智能安全开发应用监管文件，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督七个方面提出32项指导性意见，明确“谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展”四大原则，首次正式界定“金融智能体”概念，标志着金融AI应用由试点探索迈入规范化、制度化发展新阶段。2026年7月，中国人民银行、国家发展改革委、金融监管总局、中国证监会等四部委联合印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，围绕强化行业基础支撑能力、增强金融机构综合应用能力、提升重点场景应用水平、筑牢安全防火墙、健全治理体系等方面部署重点任务，明确支持信贷融资、支付、信用、反洗钱、保险、证券、资产管理、营销客服、运营管理、研发运维等十大重点场景的人工智能应用，提出到2027年人工智能在金融领域应用更加广泛、到2030年全面赋能金融服务提质增效的阶段性目标。

    上述政策体系环环相扣、层层递进：从顶层战略部署，到行业安全治理规范，再到具体应用场景的落地指引，共同为金融科技行业划定了清晰的实施路径，也对金融科技企业在合规治理、模型可解释性、风险可控性等方面提出了更高要求。公司认为，监管框架的加快明确，客观上有利于具备长期合规交付经验与成熟技术底座的企业进一步巩固市场地位。

    2、金融科技行业总体规模与结构性变化

    2026年上半年，金融行业数字化转型步入“技术监管化、基建国产化、运营场景化”的深水区，行业呈现以下几方面结构性变化：

    一是AI应用由“辅助工具”向“生产载体”跃迁。行业内AI应用的重心已从早期问答、文档处理等辅助性场景，加速渗透至信贷审批、估值核算、资金清算、合规审查、风险预警等核心业务操作环节，“系统自动处理+人工复核确认”正在成为多家金融机构的新型作业模式，AI智能体（Agent）平台的投入与规模化商用水平持续提升。

    二是金融信创进入核心系统攻坚阶段。“国产芯片+国产OS+国产数据库”的全栈分布式架构持续成为新建系统标配，行业演进逻辑已从早期的“国产替代”全面转向构建自主可控、安全可靠的原生技术生态，核心业务系统的信创改造节奏较此前明显加快。

    三是国际化由“产品出海”向“标准出海”演进。中国金融科技企业在东南亚、中东、非洲等新兴市场加速布局核心系统、风控中台等能力输出，部分头部企业已开始参与当地金融技术标准的制定，海外市场对核心系统改造、跨境结算等整体解决方案的需求持续旺盛。

    3、行业竞争格局

    金融科技行业竞争格局已由“群雄混战”进入“头部集中、能力分层”阶段，行业内头部厂商普遍展现出三个共同特征：一是均明确以“AI+全球化+创新业务”作为中长期战略主线；二是均加速从“软件开发商”向“金融智能解决方案提供商”角色跃迁；三是均加大对自主可控、智能体、云原生与算力底座等关键能力的研发投入。行业内普遍将AI大模型、AIAgent与金融垂类小模型协同作为核心创新方向，行业竞争已从“是否做AI”演进到“如何系统化、规模化把AI做成业务”。同时，随着市场进入提质增效阶段，恶性价格竞争趋缓，具备AI、信创与数据能力沉淀的厂商正在进入更加良性的竞争轨道。

    在此格局下，公司凭借近30年金融行业积淀、CMMI5级国际权威认证背书的成熟交付体系，以及“SUNYARDAI”全栈式AI产品矩阵，持续巩固在金融科技中坚力量阵营中的位置。

    （二）、报告期内公司从事的业务概述

    1、以AI为核心能力，服务金融行业智能化升级

    人工智能是公司长期坚持并持续深化的核心能力方向，也是公司推动产品升级、业务拓展和长期能力建设的重要主线。公司自成立以来，始终重视人工智能相关技术的研发与产业化应用。早在1997年，公司即开始布局OCR技术，并依托OCR的产品化和场景化应用形成较强的市场竞争力；此后，公司持续深耕智能客服领域，逐步形成公司重要产品线之一。经过长期积累，公司已形成从感知智能到认知智能、从单点能力到平台化能力、从局部应用到系统化落地的持续演进路径。

    公司立足金融科技主业，围绕大模型、智能体、多模态、知识工程等方向，持续推进人工智能战略升级，具体体现为“AgentOS+多模态感知+Harness工具链+全矩阵金融Agent+知识工程”五层能力体系在真实业务场景中的持续落地。公司认为，人工智能在金融行业的价值，不仅体现在单点效率提升，更体现在其逐步进入真实业务流程、正式经营场景和组织协同体系，推动金融机构实现从流程数字化向经营智能化升级。报告期内，公司延续“平台+场景+交付体系”的建设思路，推动坐席AI助手、运营AI体系、智能审单、风控AI场景等既有产品矩阵的场景复用与深化落地，并持续完善“猛禽”平台在权限、并发、评测、监控、插件、微调、协议适配等方面的工程化能力。

    2、深耕大金融行业，持续服务金融机构客户

    公司长期深耕金融行业，客户主要为银行及非银金融机构，其中银行客户占比较高，业务覆盖国有大型商业银行、全国性股份制银行、区域性城商行与农信机构以及部分非银金融机构。公司业务布局围绕ITO服务、数字化运营、数字化经营、管理与风控、交易银行五大条线展开，覆盖智能客服、远程银行、信用卡及营销决策、审计与风险预警、跨境支付清算等银行前中后台多个关键场景，并以SWIFT全球合作伙伴身份（BIC：PTSBCNCC）持续为客户提供ISO20022报文迁移服务。报告期内，公司持续巩固与既有客户的合作关系，在业务理解、场景沉淀、系统建设、交付实施、数据处理和客户信任等方面的基础进一步夯实，为公司推进人工智能战略提供了良好的产业土壤和应用场景支撑。

    二、经营情况的讨论与分析

    （一）2026年上半年经营总体评价

    报告期内，公司继续开展各项主营业务，实现营业收入877919005.82元，同比增长约1.99%；实现归属于上市公司股东的净利润为-77572079.31元。

    公司延续2025年“传统业务稳盘、AI业务破局、平台能力补位、生态势能加速积累”的发展态势，围绕“金融科技主业+人工智能升级”的发展路径，持续推进大模型、智能体、多模态和知识工程能力建设。

    （二）传统业务基本盘保持稳固

    ITO服务事业群继续对公司整体规模、利润与大行客户基础形成有力支撑，公司ITO业务在国有银行通用外包供应商体系中的地位保持稳固。

    （三）重点业务条线持续推进，AI场景颗粒度持续细化

    数字化运营条线：围绕“一个运营AI底座+一个运营知识社区+两类智能体”框架，在智能审核、反诈运营、渠道协同等场景的应用持续深化，运营智能审核、运营智脑等产品在核心场景中的调用日趋常态化。

    数字化经营条线：坐席AI助手矩阵（智能陪练、智能知识库、智能外呼、智能工单）在报告期内持续扩面，部分核心场景模型准确率保持较高水平；对公营销AI助手、信审AI助手等产品持续迭代；远程银行、全媒体智能客服、信用卡和营销决策平台等核心产品的市场优势保持稳固，在浙江、安徽、湖南等区域客户的合作持续深入。

    管理与风控条线：围绕审计知识助手、贷后报告质检、客户风险报告等场景持续推进AI应用验证与落地，在审计、风险预警、资产负债、FTP等方向的场景覆盖面持续扩大。

    交易银行条线：智能审单产品在多家客户中的行业先发优势进一步巩固；在CIPS、外汇展业等传统产品持续迭代基础上，公司作为SWIFT全球合作伙伴（BIC：PTSBCNCC），持续为客户提供ISO20022报文迁移服务，在跨境支付清算赛道的专业地位保持领先。

    （四）AI业务持续从工程化落地向规模化复制推进

    延续2025年“平台+场景+交付体系”的闭环基础，报告期内公司围绕坐席AI助手矩阵、运营AI体系、风控类AI场景、智能审单等已验证场景，持续推进产品化和规模化复制，AI业务由概念验证阶段进一步向工程化、常态化生产运行阶段深化。星舰智能持续完善“猛禽”平台在权限管理、并发处理、效果评测、运行监控、插件生态、模型微调、协议适配等方面的能力建设，为数字化运营、数字化经营、管理与风控、交易银行等多条业务线提供统一的技术底座支撑；公司级模型与算力层、平台层、场景产品层之间的AI分层架构关系日趋清晰，“技术资产标准化、交付回收、模型与工序协同”的交付工艺治理机制持续纳入产品管理统一框架。此外，公司持续推进金科览智科技（北京）有限公司并购后的业务协同，在生成式AI、多模态大模型、计算机视觉识别等领域的差异化能力与公司现有AI基础产品线、应用产品线的融合应用持续深化，与头部金融客户的共创能力进一步增强。

    （五）面对的主要挑战及应对方向

    公司在推进金融AI战略的同时，仍需持续改善以下结构性问题：国有大行与头部股份制银行的规模化突破深度有待提升，产品轻交付能力与版本收敛程度有待加强，AI工程化能力的统一标准化仍在推进中，交付与成本治理仍是利润质量改善的关键，关键人才结构升级是战略落地的前置条件。公司将继续通过公司级资源集中配置、跨条线作战机制、PMO建设、项目穿透式管理等举措系统性加以改善。

    三、报告期内核心竞争力分析

    围绕金融行业智能化升级需求，公司持续完善五层人工智能能力体系的产品化、平台化和场景化落地，形成区别于通用型科技企业的差异化竞争壁垒。

    （一）AgentOS动态运行与编排能力

    公司持续推进面向智能体时代的动态运行、调度、协同、治理与交付能力建设。随着软件使用主体由“人使用软件”逐步向“人机协同”乃至“智能体协同”演进，围绕智能体构建统一的运行与编排平台正成为金融科技基础设施的重要组成部分。公司“猛禽”平台在权限管理、并发处理、效果评测、运行监控、插件生态、模型微调、协议适配等维度持续完善，为智能体在真实业务环境中的接入、调度、管理与协同运行提供统一底座，提升人工智能能力在企业级环境中的可实施性与可运营性。

    （二）多模态感知能力

    公司持续强化OCR、多模态OCR、语音识别、表格识别与理解等能力建设，服务金融行业票据、影像、文档、表单、语音、凭证等复杂信息载体的处理需求。公司自1997年布局OCR技术以来，在感知智能领域形成了长期的产品化与场景化积累，为人工智能进入真实业务流程提供了坚实的技术基础，也为客户业务自动化、智能化升级提供基础支撑。

    （三）Harness与工具链能力

    公司围绕大模型在金融行业的应用落地，持续推进模型能力与流程、数据、工具、权限、安全治理和知识体系的深度融合，着力提升模型在企业环境中的可控性、可用性和可持续迭代能力。公司认为，人工智能在金融行业的应用不仅取决于模型本身，也取决于模型与工具、知识、流程、数据和治理体系之间是否形成稳定连接，这一理念贯穿于公司AI工程化能力建设的全过程，推动人工智能从技术能力向可交付、可管理、可扩展的企业级能力转化。

    （四）全矩阵金融Agent能力

    公司围绕金融行业的支付、运营、审核、风控、客服、营销、国际业务等多元业务场景，持续建设覆盖更完整业务链条的金融Agent能力，产品矩阵已覆盖坐席AI助手（智能陪练、智能知识库、智能外呼、智能工单）、对公营销AI助手、信审AI助手、运营智能审核、审计知识助手、智能审单等具体场景，推动人工智能从单点提效走向全流程协同，从工具辅助走向更深层次的业务运行支撑。

    （五）金融知识工程与知识库能力

    公司持续推进金融知识沉淀、知识结构化、知识检索、知识增强和知识治理能力建设。公司认为，金融行业人工智能应用不仅依赖模型能力，也依赖对行业知识、制度规则、业务经验和组织流程的持续积累与有效调用，知识工程是金融AI长期落地的重要基础，也是公司区别于通用大模型厂商的核心壁垒之一。

    （六）深厚的金融行业积淀与权威资质背书

    公司深耕金融科技行业近30年，长期服务国有大型商业银行、全国性股份制银行及区域性金融机构，在业务理解、场景沉淀、交付实施和客户信任方面形成扎实基础。公司通过CMMI5级国际权威认证（模型升级至V3.0），并在信创、密码产品认证等领域取得多项专业资质，“SUNYARDAI”品牌在金融科技与人工智能赛道的市场认知度和外部权威认可持续提升，为公司在行业头部集中趋势下巩固市场地位提供了有力支撑。

本文数据来源于信雅达2026年中报，仅供参考不构成投资建议。