神州信息（000555）2026年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期神州信息（000555）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、报告期内公司从事的主要业务

    （一）金融科技行业发展趋势

    中央金融工作会议明确部署做好数字金融等“五篇大文章”，提出“金融机构要加快数字化转型，提高金融服务便利性和竞争力”，为金融科技行业的长期发展确立了基调。工信部赛迪研究院《2025中国银行业IT解决方案市场份额分析报告》显示，2025年中国银行业整体IT投资规模2,814.3亿元，较2024年度的2,757.48亿元增长约2.06%，2025年中国银行业IT解决方案市场规模为628.01亿元，较2024年的614.87亿元增长2.14%。行业整体需求继续保持平缓增长态势，核心业务系统、数据智能、风险管理、监管报送和AI嵌入式应用等领域具有较强的结构性需求。

    2025年中央经济工作会议作出“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理，创新科技金融服务”的工作部署，为人工智能技术赋能金融科技产业发展提供了关键顶层政策指引。依托国家顶层政策引导，国内金融科技领域人工智能应用加速发展。IDC《中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场份额，2025》报告指出，2025年该市场规模17.40亿元，同比增90.4%，预计2029年达113.50亿元，年均复合增速60%。金融行业的AI应用已从零散试点逐渐过渡到标准化、可复制的规模化落地阶段，行业发展的导向由验证技术可行性转向挖掘可量化商业价值。各类人工智能应用持续渗透金融机构核心经营流程，深度赋能对公营销、财富管理、信贷审批、合规审查、智能风控等业务场景，智能化转型已然成为金融科技行业发展的重要推动力。

    （二）公司主营业务介绍

    公司在金融强国建设目标指引下，提出“AIforProcess”理念，依托“通专融合”的技术体系，推动数字技术与数据要素融合创新，迭代升级产品服务，为金融机构及泛行业客户提供一体化数智化转型服务，赋能客户高质量发展。在金融行业，公司凭借对金融业务场景的深刻理解，依托“数云融合”为核心理念的未来银行应用架构ModelB@nk5.0，推动AI与复杂业务流程的融合实现流程优化升级。公司搭建了覆盖金融机构业务、渠道、管理、架构的全场景解决方案体系，助力各类金融机构数智化转型。

    1.业务类解决方案

    公司核心业务解决方案全面保障银行存款、贷款、汇款结算等日常交易高效有序运行，实现全业务场景下的精准核算管控与账务集中化管理，同时支持全渠道客户信息的整合归集与精细化管控，为银行筑牢业务运营的核心基础。

    中间业务解决方案为银行与多行业开展场景化金融合作提供全方位支撑，涵盖代收代付、账户管控、资金监管、支付结算、清分清算等核心服务，助力银行加快创新产品上线速度，丰富业务品类。

    支付解决方案通过统一整合银行各类支付通道与工具，建立标准化业务模式及规范化管理制度，适配支付渠道与工具的迭代升级需求，持续为银行输出稳定、高效、安全的支付服务能力，保障支付业务平稳有序开展。

    信贷解决方案实现零售、对公、网贷、移动展业等多类业务场景的全域覆盖，构建起贷前审核、贷中管控、贷后监管的全流程闭环管理体系，有效提升银行信贷审批效率与服务精准度，强化风险智能预警与管控能力。

    2.渠道类解决方案

    公司数字银行解决方案打造全渠道一体化服务体系，整合柜面、个人及企业手机银行、网上银行、交易银行、企业服务门户、微信银行、远程银行、移动展业等各类渠道系统，实现全流程、全渠道的无缝打通与协同联动，助力银行构建便捷、高效的全场景金融服务。

    财资与现金管理解决方案聚焦银行对公渠道拓展与服务升级，为集团企业提供专业化的资金管理、结算、流动性管理等配套服务，帮助企业优化资金配置、提升运营效率。同时强化银行对公服务能力，深化银企合作粘性，助力银行拓展优质对公客户资源。

    开放银行解决方案依托开放标准化接口，与各行业生态伙伴开展深度合作，持续拓宽银行服务场景边界，推动金融服务与实体场景深度融合，助力银行构建多元共赢的开放金融生态体系。

    3.管理类解决方案

    公司资产负债解决方案构建事前规划、事中管控、事后检视的全链条闭环管理机制，为银行提供定制化资产负债配置方案，有效提升银行资产负债主动管理能力，助力银行优化资产负债结构，实现稳健运营发展。

    风险管理解决方案全面覆盖信用风险、市场风险、全面风险等各类风险场景，构建多维度风险识别与智能预警模型，精准识别各类风险隐患并提前预警，提升银行风险管控的前瞻性与主动性，为银行筑牢全方位风险防控屏障。

    监管报送解决方案依托自动化处理流程与标准化操作规范，实现监管数据自动采集、校验，助力银行精准、及时完成各类监管数据及报告报送工作，全面契合监管合规要求。

    此外，公司搭建全域数据管理平台，提供涵盖数据汇聚、治理、资产、应用、服务的五维一体化完整解决方案，帮助银行完成多源数据的整合，挖掘数据潜在价值，推动银行实现数据驱动的精细化运营。

    4.架构类解决方案

    企业级微服务平台为各类应用提供传统环境与云环境下的跨应用集成及治理能力，有效提升系统灵活性、可扩展性与迭代效率，精准适配银行数字化转型过程中业务快速迭代、场景持续创新的需求。

    企业服务总线（ESB）依托数据服务总线整合银行各类业务系统，实现跨业务系统的互联互通与高效数据交互，凭借标准化接口与规范化治理机制，彻底打破系统间的信息孤岛，推动各业务系统高效协同运转。

    （三）公司的行业地位

    依托三十余年在金融科技领域的深耕积累与持续创新，公司行业影响力深厚，市场认可度突出，持续保持行业领先地位。根据赛迪咨询、IDC权威报告：2025年中国银行解决方案市场，公司整体份额居国内上市公司第一；连续多年在基础业务类、渠道服务类、核心业务系统、渠道管理、开放银行等领域蝉联市场第一；在支付清算、智慧网点、网络银行、财资管理、互联网金融服务类等领域位居市场前三；多个关键领域的市场份额优势，充分彰显了公司在金融科技行业的领先地位。

    二、核心竞争力分析

    （一）聚焦金融AI，构筑深厚技术壁垒

    研发投入上，报告期内，公司研发费用达2.29亿元，整体研发投入规模与投入强度在行业内保持领先，为技术迭代与创新提供了有力支撑。未来公司将持续保持研发投入强度，持续巩固技术领先优势，为公司长期稳健发展筑牢坚实的技术根基。

    研发方向上，公司重点聚焦人工智能技术在金融领域的深度落地，围绕金融AI智能体、金融软件工艺升级等关键技术开展研发，推动AI能力深度融入银行业务流程，实现前沿技术与金融业务场景的有效打通。

    研发体系上，公司搭建了涵盖新动力数字金融研究院、AI创新中心，西安、合肥、广州三大研发基地，以及北京、成都、南京、威海四大研发中心的一体化研发体系。依托全国研发布局统筹调配技术资源，提升技术攻关能力与客户需求响应效率。

    （二）全域产品体系，赋能金融数智转型

    公司深度融合人工智能、云原生、大数据等前沿技术，构建了覆盖全场景的金融数智化产品体系，同时具备战略咨询、落地实施、持续运营的全链条服务能力，助力各类金融机构数智化转型。

    产品端，公司打造了覆盖金融经营全链路的完整产品矩阵，业务上可满足金融机构核心交易、客户触达、支付清算等业务需求，适配高并发场景；管理上凭借资产负债管理与数据治理能力，赋能机构合规运营与精细化管理；技术上依托自研技术底座，保障业务系统稳定高效运转。公司将“AIforProcess”进一步延伸至银行核心业务流程，公司已完成多款智能解决方案的研发，覆盖上百项银行业务场景，打造数十个智能体，为金融机构智能化升级提供支撑。

    服务端，公司建立标准化、体系化的全流程服务机制。咨询环节结合金融机构发展战略与行业趋势，定制专属数智化转型方案，明确建设优先级；实施环节采用模块化部署模式，支持按需选配功能模块，高效保质完成项目交付；运营环节推行长期陪跑服务模式，持续助力客户完成业务迭代升级，快速落地数字化价值。

    （三）广泛客户覆盖，精准洞察行业需求

    公司长期深耕金融科技赛道，构建了覆盖面广泛的金融客户生态体系，累计服务各类金融机构超2,000家。涵盖央行及4家政策性银行、6大国有银行、12家股份制商业银行、125家以上城市商业银行、400余家农信社与农商行、20余家民营银行及独立法人直销银行、40余家外资银行、300家以上村镇银行，并在海外为20余家银行提供服务；同时，保险领域覆盖160余家客户，证券领域服务130余家，其他金融领域服务600余家。

    依托广泛的客户布局与长期的行业实践，公司深刻理解不同类型金融机构的发展痛点与个性化诉求。在人工智能深度赋能金融业的趋势下，公司把多年产业沉淀转化为独特竞争壁垒，依托丰富的真实业务场景数据与深度行业理解，持续打磨、落地金融AI解决方案，不断强化综合服务能力与市场竞争力，引领金融行业数智化变革。

    （四）屡获行业认可，引领标准创新实践

    公司在金融科技领域的创新实践获得业界权威广泛认可。报告期内，公司获评毕马威中国领先金融科技TOP50企业、零壹财经数字金融50强、经济观察报“新质100”创新企业、华为2025年度功勋合作伙伴、中国互联网协会智能体创新推进计划合作伙伴等多项荣誉，持续巩固行业领先地位。

    截至目前，公司已发布及在研标准数量均超100项。报告期内，公司完善人工智能标准体系布局，在国际上参与ISO/IECJTC1/SC40会议，跟进前沿标准化动态；国内深度参与全国金融标准化技术委员会、全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会、全国数据标准化技术委员会三大国家级标准化组织工作，围绕知识工程、智能体系统、智能体互联、高质量数据集等方向推进多项AI领域标准建设，有力地支撑了国务院“人工智能+”行动、国家数据局高质量数据集建设等国家战略部署的标准化落地。

    报告期内，公司牵头联合人民银行多地分支机构、多家金融及泛金融机构，发布《金融领域基于可信框架的AgentOS智能体业务承载与治理》课题报告。针对金融智能体规模化落地存在的底座缺失、能力碎片化、治理空白等行业痛点，报告首次系统性地提出金融级AgentOS概念、能力框架与治理架构，为行业提供了“统一运行、统一治理、统一分发、统一审计”四位一体建设参考路径，降低行业在智能体领域的重复探索成本，推动金融AI安全、可控、可审计赋能实体经济。同时，公司参与Swift2026中国用户大会，围绕ISO20022标准体系下跨境支付全链路客户体验优化建言献策，以标准先行+专业能力推动行业痛点难点的破局解题。

    （五）深化产业协同，共建金融科技生态

    报告期内，公司持续输出金融科技研究成果，发布三部行业白皮书，引领银行业数智化转型方向。《2026银行业中间业务：净息差压力下的价值新引擎》剖析行业趋势，提炼中收增长路径，助力银行培育第二增长曲线。《2030展望下一代银行核心系统蝶变之道》梳理银行核心系统演进脉络，预判核心系统将由“胖核心”迭代至轻量化“瘦核心”，最终迈向“无核心”架构。《银行本体论白皮书（2026）》提出，本体论可为AI智能体植入业务规则，解决模型黑盒、决策不可靠、合规风险等痛点，助力银行降本增效、合规经营。

    公司围绕金融数智化转型，深化产学研及客户AI共创。公司联合中科大国际金融研究院和多家金融机构，聚焦架构重构、流程再造、智能能力沉淀，布局面向未来的AI原生核心体系建设。公司与青岛银行进行多智能体对公营销助手AI共创，针对传统对公营销客户分散、决策滞后等痛点，创新“任务编排中枢+专业智能体集群”架构，实现对公营销全流程智能化，推动业务由经验驱动转向“数据+智能”驱动，形成可复用的智能化经营样板。

    公司牵头华为、阿里云、海光科技、OceanBase等机构，发起行业首个金融AI应用领域的大模型生态联盟。联盟汇聚大模型、算力、数据库、云、安全、金融应用等产业链资源，推动技术共建、标准共商、成果共享、风险共防，打通“模型-算力-应用-安全”全链路，加快金融智能体规模化落地，打造安全可控、开放共赢的金融AI生态，助力金融业高质量数智化转型。

    三、主营业务分析

    （一）概述

    顺应国家数字经济顶层战略导向，公司锚定金融行业落实“五篇大文章”带来的发展新机遇，持续深化金融科技战略布局，紧抓人工智能与金融业务深度融合的发展契机，以“AIforProcess”理念赋能数字金融智能化转型，推动经营质量持续优化、价值效能稳步提升。

    报告期内，公司实现营业收入41.25亿元，同比下降6.73%，其中软件开发和技术服务收入30.89亿元，同比增长6.26%。公司根据北京城建智控科技股份有限公司（以下简称“北京城建”）买卖合同纠纷案件一审判决及《企业会计准则第13号——或有事项》相关规定计提预计负债，受该因素影响，公司实现归属于上市公司股东的净利润-2.83亿元，同比下降193.55%；扣除非经常性损益后的净利润-0.68亿元，同比减亏29.99%。

    在金融数字化领域，报告期内，金融行业实现营业收入18.09亿元。公司聚焦金融科技赛道，依托对金融行业业务逻辑与真实场景的深度洞察，构建了覆盖金融机构业务全链路、全场景的解决方案矩阵，累计为全球2,000余家金融机构提供数智化转型服务。

    在政企数字化领域，报告期内，公司政企业务实现收入17.43亿元。依托长期深耕财税数字化形成的业务积淀与技术能力，公司深度参与金税三期、四期建设，助力中国财税行业数智化升级。公司积极抢抓智算产业发展机遇，面向各类企业提供贴合业务场景的算力基础设施服务。

    在运营商数字化领域，报告期内，公司运营商业务实现收入5.70亿元。公司作为国内领先第三方网络优化厂商，依托深厚通信技术底座，为运营商提供通信大数据网络优化产品与专业化技术服务。

    1、金融软服持续保持领先，金融科技战略稳步推进

    根据赛迪顾问出具的《2025年中国银行业IT解决方案市场份额分析报告》，公司金融软服业务市场份额继续位列中国上市公司第一名，彰显了公司在金融科技赛道的核心竞争力与领先优势。报告期内，金融软服业务总签约额18.90亿元，金融软服业务收入16.26亿元，公司金融软服业务保持稳定发展。

    1.1保障业务稳定运行，优化交易处理效能

    面对数智化发展趋势，公司以AI技术加快推动银行新一代核心系统转型发展。通过智能化、自动化、交互化的三重价值升维，实现银行传统核心从“效率支撑者”角色向“业务赋能者”角色的进化。报告期内，公司核心解决方案市场突破成效显著，持续保持市场领先地位。成功签约东部某省级农信机构、西北某省级农信机构、两家区域重要城商行、南部某省级头部农商银行核心系统建设项目，并顺利中标东北某城商行新一代核心业务系统建设项目。

    支付解决方案持续深耕市场，与乌海银行、湖南银行、台州银行、四川银行、泉州银行、龙江银行、北部湾银行等签约统一支付平台、大小额支付系统、智能头寸管理、支付清算升级等项目，帮助银行搭建稳定合规的资金清算体系。

    数字人民币解决方案积极响应行业政策导向，紧抓市场发展机遇，签约多家运营银行标杆项目，先后承接宁波银行、华夏银行、北京银行的数字人民币项目建设，同步参与中信银行、广发银行、浙商银行等机构的数字人民币项目建设。

    1.2打通各类渠道触点，升级客户服务体验

    公司柜面解决方案斩获多项标杆项目，先后签约厦门国际银行、海南农商、青海银行、汉口银行、秦皇岛银行、沧州银行，落地柜面系统、无纸化前端、跨平台改造等建设内容，为银行搭建统一高效的线下业务办理终端。依托智能体赋能，柜面系统实现了开发流程优化与交付效率显著提升，已在厦门国际银行、汉口银行、青海银行、海南农商等项目试点落地。

    电子渠道解决方案落地成果丰富，先后签约徽商银行、沧州银行、宁波银行、上海华瑞银行、汉口银行等客户，围绕线上交易平台、企业网银、电子银行、个人线上渠道完成迭代改造与大模型企业APP开发，完善银行智能化线上客户服务入口。

    财资解决方案顺利签约新疆银行司库系统、北京银行云原生司库平台、金华银行财资管控系统多项标杆项目，助力银行强化集团客户专业化资金管理与结算能力，提升对公客户综合服务质效。

    1.3精细合规管控治理，释放数据要素价值

    公司资产负债解决方案持续实现市场突破。资产负债系列产品持续深化与杭州银行、西安银行、浙江联合农商银行等优质商业银行合作；总账业务成功实现华夏银行、浙江联合农商银行、安徽农信等客户拓展，助力银行优化资产负债结构，提升经营决策支撑能力。

    风险解决方案持续深耕国内金融风控市场，在客户风险画像、建模分析、客户报告生成等多个场景进行落地，先后完成两家股份制银行、两家农信机构全域风控体系搭建及智能化升级项目实施，帮助客户完善风控架构、提升风险管控能力。

    数据解决方案依托知识中台搭建的高质量数据底座，突破表级、列级的局限，实现算子粒度的数据加工链路追踪，结合企业数据字典完成对大模型输出结果的校验纠偏，构建对公、零售业务数据集，支撑上层智能体应用。该方案已于上半年结合业务场景，在某国有大行、多家股份制银行及城商行落地实施。

    1.4筑牢底层技术基座，促进系统联动协同

    公司企业级微服务平台及企业服务总线（ESB）持续保持市场领先地位，微服务平台先后签约沧州银行、上海农商、内蒙农商等多家机构，为银行打造轻量化、可扩展的技术底座，实现业务系统快速迭代与各系统数据互通共享。

    同时，海南农商企业消息服务平台、天津农商服务支撑平台建设等项目顺利签约，完善了银行的企业消息队列、全域服务治理等配套技术能力。

    1.5持续推进业务落地，有序开展海外布局

    海外业务持续推进能力升级，由单纯技术服务商，向信息系统建设、创新业务对接、业务运营赋能的综合服务合作伙伴转型。

    银行解决方案业务聚焦数字银行、创新银行等优质客户，输出核心业务系统、网银系统、开放银行数字化解决方案，稳步推进中东地区某头部银行、东南亚某新型数字银行等重点客户的项目交付；依托客户业务场景持续迭代系统、优化服务，夯实海外银行客户基础，沉淀标准化项目实施经验。

    创新业务对接方面，依托自研数字金融操作系统FinanceOS，为银行搭建数字资产、新型支付创新业务对接接口，支撑各类创新业务有序开展。

    业务运营赋能方面，以AI支付技术为核心，整合各类卡组织与商户资源，打通银行端到端支付收单全链路，目前已与万事达共建AI支付生态，接入其支付运营体系开展协同运营。

    2、“AIforProcess”助力金融机构数智化升级

    公司持续践行“AIforProcess”核心理念，推动AI深度融入金融核心业务流程，依托银行本体论夯实AI可信决策基础，并提供覆盖咨询、建设、运营和交付的CBOT全链条服务。报告期内，公司金融软服AI相关业务签约总额1.96亿元，

    已完成9大类30余款智能解决方案的研发，覆盖100余项银行业务场景，打造50余个智能体，应用范围涵盖金融机构前中后台以及业务、运营和科技等关键环节，为金融机构业务体系升级与经营效能提升提供支撑。

    2.1推动金融智能体加速落地，释放AI场景应用价值

    以“AIforProcess”理念为指引，公司推动人工智能向业务全流程加速融入。报告期内，公司围绕财富营销、客户经营、信贷尽调、消保合规和AI陪练等重点场景，并通过能力蒸馏沉淀专家经验和业务规则，持续完善智能体产品布局。以自主研发的Skillbase技能底座与智能体运行体系为支撑，推动AI由辅助工具逐步转变为金融机构提升经营效率、强化风险管控和促进专业能力传承的重要驱动力。

    在财富营销场景，公司推出“AI+财富营销助手”，面向客户经理工作流程，提供客户画像、产品推荐、资产诊断、权益活动和合规审查等能力，帮助客户经理提升客户分析和服务方案制定效率。报告期内，相关产品已与某城商行开展深度共创，并通过一线客户经理验证。公司结合实际使用反馈，进一步梳理财富营销关键环节和共性需求，为后续产品完善及推广奠定基础。

    在客户经营场景，公司构建由12个智能体组成的客户经营矩阵，贯通调研、策划、执行和复盘等关键环节。其中，对公金融营销助手整合企业内外部数据、行业知识及行内政策经验，为客户经理提供营销答疑、客户分析、产品匹配和服务方案建议，减少资料搜集整理成本，提升对公客户经营和业务拓展效率。相关产品已在股份制商业银行、城市商业银行等客户中开展应用。同时，银行零售业务调研助手可以从银行年报、半年报等公开材料中提取关键零售业务指标，梳理客群、产品和服务体系，并生成结构化调研报告，提升同业研究和客群经营分析效率。相关产品已在股份制商业银行、城市商业银行等客户中开展应用。

    在信贷尽调场景，公司自主研发CreditMind对公授信“审批大脑”，将资深风控专家的审查经验、判断规则和行业认知转化为可复用、可追溯的辅助能力，为授信调查、信息核验和审批研判提供支持。相关产品已在多家银行开展共创，推动个人经验逐步沉淀为组织化、标准化的业务能力。

    在消保合规场景，公司将消费者权益保护要求和合规规则嵌入营销、审批等流程，对营销材料和业务话术进行前置核查，实现风险内容识别、违规表述拦截和操作过程留痕，推动合规管理由事后检查向事前预防和事中管控延伸。

    在AI陪练场景，公司将标杆专家的话术、判断规则和服务经验转化为标准化训练内容，通过模拟真实业务场景、开展交互式演练并提供针对性反馈，帮助一线人员提升专业服务和实战能力。

    在能力建设方面，公司通过能力蒸馏，对分散在专家、项目和业务流程中的判断经验、业务规则及项目实践，进行多源经验提炼、标准化封装、测试验证和统一发布，为不同智能体的快速构建和持续迭代提供支持。

    在治理底座方面，公司迭代推出Skillbasev2.0智能体技能底座，对智能体知识、技能、上下文、安全和评测等要素进行统一管理，支持技能复用、组合调用、权限控制、运行监测和操作留痕，并根据业务流程灵活组合多项技能，减少重复开发。同时，平台围绕安全可信、风险防控和业务运营三条主线，为金融智能体安全、稳定、可控运行提供保障。报告期内，相关产品已在城市商业银行、农村商业银行、非银金融机构等客户完成私有化部署，奠定了公司金融智能体产品化推广与规模化交付的基础。

    2.2深化“AI+金融”研发创新，巩固多领域技术优势

    公司持续夯实“AI+金融”领域的底层能力，优化智能化研发工艺，积极探索前沿技术应用，为业务交付提质增效和产品智能化升级提供坚实支撑。

    在软件工艺方面，公司以结构化需求为起点，构建了全流程智能化平台，通过数据模型、技术规范和可复用组件，覆盖需求、设计、编码、测试及交付等环节，提升了AICoding辅助代码的可控性、可验证性和可用性，最终精准生成贴合需求的软件成果，加强平台能力与项目实际需求有效衔接，为公司进一步推进AICoding规模化落地和复制推广奠定了基础。

    在代码逆向解析方面，针对银行遗留系统文档不完整、代码与文档不一致以及业务经验难以传承等问题，公司利用AI智能体反向分析现有代码和系统资料，梳理其中的业务流程、规则、数据和接口关系，将这些信息沉淀为可查询、可追溯、可持续更新的知识资产，并结合行业知识校验、人工确认和测试验证，降低大模型业务理解偏差、输出不稳定和结果难以验证等风险。为系统迁移与持续演进提供可信支撑。

    在具体落地方面，首先，在项目应用环节，得益于软件工艺的优化，智能体可协助完成需求梳理、方案设计、代码开发、测试用例和测试数据生成、自动化脚本编写及缺陷分析，并覆盖核心系统、支付结算、数据管理、监管报送、经营分析和资产负债管理等场景，从而减少重复工作和沟通返工，已在多家城市商业银行和外资银行客户中部署应用。其次，在质测管理环节，公司完善测试用例、测试数据、自动化脚本生成及缺陷分析等工作，通过人机协同提升测试覆盖水平和质量保障能力，同时，公司持续推进全环节质量把控，同步更新各项过程数据，促进需求、设计、代码与测试成果保持一致，减少因前期风险防控不足而导致后期修复成本增加的问题，已经服务于政策性大行、省级农信等重点客户。公司AI在软件工程的应用正从“单点提效”迈向“全链赋能”，逐步构建起贯穿交付全流程的新型生产力。

本文数据来源于神州信息2026年中报，仅供参考不构成投资建议。