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
（审核函〔2025〕020059 号）
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》
（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”
）已会同华福证券有限责任公
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
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
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
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 8,697.25 万元、2,826 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
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。
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
审批后，研发项目进入开发阶段。
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）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。
（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
根据发行人研发项目管理流程，本次 成果达到预定可使用状态时，发行
募投项目开发支出的资本化开始时 人将对相关研发项目进行验收，研
长亮科技
点为需求评审确认通过，具体确定依 发项目完成验收后即结束开发支
据为需求确认评审记录表等文件。 出的资本化，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，
天阳科技 项目结束验收
按每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 在项目经过验收，形成成果之后，
南天信息
项目资本化申请》 、
《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
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。
一方面，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；另一方面，公司募投项目主要运用于金融行业，公司可利用多
年累积的客户及行业资源进行市场开拓，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。
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
募集资金，系公司主营业务或产品的延伸，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。
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
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，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。
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。同时，多年来公司注重知
识产权的保护，截至 2025 年 6 月 30 日，公司已经持有 2 项专利，同时持有 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。
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。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
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。
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 A3
Cloud 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
Cloud 技术中已经有所沉淀，当前已经取得了 设计开发到运维的全生命周期，可以大幅简
一些软件著作权，具体包括：安硕 A3 Cloud 化复杂应用软件的开发和维护。以人工智能
基于人工智 后端开发平台软件 V1.0/V2.0、安硕 A3 Cloud 为核心驱动力的下一代信贷系统，聚焦打造
能技术的智 前端开发平台软件 V1.0、统一授信系统 V2.0、 具备深度智慧能力的软件版本。系统以全业
慧信贷系统 贷后一体化管理软件 V1.0、安硕资金流信用 务场景 AI 赋能为核心方向，将人工智能技术
信息管理软件 V1.0、用户行为分析平台 V8.1、 与信贷业务深度融合，全面覆盖贷前客户准
安硕数据资产管控平台软件 V3.0、安硕埋点 入、信用评估，贷中风险监控、资金流向追踪，
数据采集与营销活动软件 V11.0、安硕征信大 贷后逾期催收、风险处置等关键环节
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。
项目 研究阶段的成果 开发阶段的拟完成的目标
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
全面风险数智化管理平台基于公司现有的风 的全场景风险管理应用框架，支持智能风控
险管理平台进行数智化方面的延伸，基于 A3 场景组件矩阵的高效运转。基于框架顶层设
Cloud 技术架构开发，当前已经取得了一些软 计，取得数智风控平台 V2.0 等系列软件著作
件著作权，具体包括安硕 A3 Cloud 后端开发 权。构建具有前瞻性与自适应能力的风险预
全面风险数 平台软件 V1.0/V2.0、安硕 A3 Cloud 前端开 警与偏好管理系统，超越当前静态监测模式，
智化管理平 发平台软件 V1.0，安硕全面风险预警管理软 集成“操作风险宏观情景预测系统”和“安硕
台 件 V1.0、大额风险暴露管理平台 V2.0、安硕 大模型信贷风险监测优化软件”，借助宏观情
数智风控平台软件 V1.0、资本充足与杠杆分 景模拟、内外部大数据与大模型分析，实现风
析软件 V1.0、操作风险宏观情景预测系统 险偏好动态校准、限额智能分配与早期信号
V1.0、安硕大模型信贷风险监测优化软件 自主捕捉；同时，打造全集团、全流程、实时
V1.0、安硕大数据交易智能分析软件 V6.0。 的风险并表与穿透式管理平台，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。
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
资本化人工
开发人员投入 资本化的人工
公司名称 项目名称 投入占比
总额① 投入②
（②/①）
金融业云服务解决方案
天阳科技 升级项目
数字金融应用研发项目 38,070.00 38,070.00 100.00%
基于企业级建模和实施
工艺的金融业务系统建 17,252.23 17,252.23 100.00%
设项目
长亮科技 “星云”数智一体化平
台建设项目
云原生数字生产力平台
建设项目
资本化人工
开发人员投入 资本化的人工
公司名称 项目名称 投入占比
总额① 投入②
（②/①）
基于开源鸿蒙的
诚迈科技 HongZOS 操作系统行业 7,640.00 7,640.00 100.00%
发行版项目
未来公卫和医疗创新管
理服务项目
未来城市智慧服务平台
万达信息 81,117.80 81,117.80 100.00%
项目
企业人力资源数字化平
台项目
用友商业创新平台
用友网络 335,376.00 335,376.00 100.00%
YonBIP 建设项目
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
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
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
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，
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；
（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。
经核查，会计师认为：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。
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。
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 4,950.00 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、
等。
司法公告信息、司法文书信息、司法拍卖信息、
法规信息等。
企业舆情信息、区域舆情信息、行业舆情信息、
境外舆情信息、公告信息库、互动评论信息等。
序号 项目 金额 具体内容
上市企业信息、发债企业信息、新三板企业信
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
坐标信息、楼盘画像信息、市场走势信息等。
专利信息、商标信息、软件著作权信息、作品
著作权信息、集成电路信息等。
合计 4,950.00
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、
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
/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
联等。
合计 960.00
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
穿贷款全流程各功能点的司法数
司法失信/被执行人/限高/终本识别、司
司法数据 据，包含司法公告信息、司法文
法案件串联等。
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）符合《企业会计准则》关于资本性支出的认定标准
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
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
《〈企业会计准则第 6 号——无形资产〉应用指南》
则、 （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”。
①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
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），研发形
是
可能流入企业 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。
②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），研发形
是
益很可能流入企业 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
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。
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
购买数据资 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
源金额 用途
拓尔思 特定对象发 发及 AIGC 应用产 19,800.00 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
十圈层数据及多源异构
星图云空天信息云 多模态高质量数据集为
平台建设项目 主，将星图云核心能力
融合为面向众多行业应
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
为政府低空监管、企业
中科星图 特定对象发 管与飞行服务数字
行股票 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 7,500.00 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
航天宏图 球产业数字化转型 16,200.00
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
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 20,000.00 域沉淀的海量高质量数
行股票（在 典型产品项目
据资源
审）
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 2,100.00 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
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。
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
序号 设备名称 单价（万元） 数量（台/套） 总金额（万元）
一 软件
序号 设备名称 单价（万元） 数量（台/套） 总金额（万元）
合计 1,525.00
二 硬件
合计 9,097.00
智慧信贷项目的设备采购全部为电子设备采购，金额为 9,097.00 万元，其中
GPU 服务器、arm 服务器、x86 服务器合计金额为 8,560 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 1,525.00 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
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。
（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 2025.6.30 2024.12.31 2023.12.31 2022.12.31
电子设备原值（万元） 3,954.24 3,777.82 3,940.11 3,878.25
电子设备净值（万元） 647.69 619.98 863.74 1,267.82
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
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 DeepSeek
V3（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
报告生成场景
活显存 210G,还需要考虑 KV 缓存<=400GB，同时考虑部署损耗和冗
（5 台）
余系数，约 1.2，总结，40 并发下需要总显存(2100+210+400)*1.2≈
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)
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。
长文本训练 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
（8 台） 建场景专门模型，基于 DeepSeek V3 满血版，进行 lora 微调。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
DeepSeek V3 满血版，用于提供符合信贷场景的知识生成，学生模型
综合场景训练相
采用 Qwen-VL-72B。训练过程中，需要采购 2 台高性能 GPU（功能
关（10 台）
对标 H20）设备服务器，包含 16 张显卡，作为 DeepSeek V3 推理的
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，提供
（3 台）
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 合计（万
类型 供应商\具体型号
点、套） 点、套） 元）
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
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。
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”
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。
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
比公司对比情况
单位：万元
是否为 拟投入募
序号 工程或项目名称 金额 占比 资本性 集资金金
支出 额
一 建设投资 21,892.00 61.78% 是 21,892.00
二 项目开发投入 8,866.00 25.02% 是 8,697.25
三 铺底流动资金 4,678.00 13.20% 否 4,678.00
* 合计 35,436.00 100.00% - 35,267.25
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
云原生数字生产力平台建设
长亮科技 7.29% 15.50%
项目
基于云原生的金融开发效能
平台及应用解决方案
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
金融平台建设项目
基于人工智能技术的智能分
宇信科技 45.36% -
析及应用平台建设项目
全面风险与价值管理建设项
目
基于分布式架构的智能金融
高伟达 37.87% 30.49%
解决方案建设项目
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
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
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。
序 单价（万 数量（台/ 总金额（万
设备名称 占比
号 元） 套） 元）
移动终端（手机
/PAD)
合计 9,097.00 100.00%
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
（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。
序 单价（万 数量（台/ 总金额（万
设备名称 占比
号 元） 套） 元）
代码扫描、性能测试等工
具
PS/Axure、数据建模设计
工具
合计 1,525.00 100.00%
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
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
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。
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，公司分析过去两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。
公司近两年信贷管理系统客户数量和金额分布表如下：
金额区间 2023 年 2024 年
客户 金额 平均 客户 金额 平均
数量 （万元） （万元） 数量 （万元） （万元）
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 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
客户类型 合同数量 单个合同金额 收入金额
大型客户 10 1,995.00 19,950.00
中型客户 23 750.00 17,250.00
小型客户 76 300.00 22,800.00
合计 109.00 - 60,000.00
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。
金额区间 客户 金额 平均 客户 金额 平均
数量 （万元） （万元） 数量 （万元） （万元）
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 6 400.00 2,400.00
中型客户 16 250.00 4,000.00
小型客户 30 120.00 3,600.00
合计 52 - 10,000.00
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。
（二）上述预测及毛利率预测与报告期内相关业务是否可比
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
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
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
注 72,045.30 67,245.30 60,045.30 48,045.30 48,045.30
统营业收入① 2
募投项目达产比例② - 20% 50% 100% 100%
基于人工智能技术的智
慧信贷系统预测收入 - 12,000.00 30,000.00 60,000.00 60,000.00
③=②*达产收入
合计
④=①+③
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 72,045.30 万元。
注 2：①=原有信贷管理类系统 2024 年经审计的收入—③×40%
假设公司原有信贷管理类系统 2024 年经审计的收入 72,045.30 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%。最近三年经审
计信贷管理类系统收入分别为 55,484.04 万元、64,883.97 万元、72,045.30 万元，
分别较上年同期增长 16.94%、11.04%。平均为 13.99%，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
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1
注 6,864.27 6,064.27 4,864.27 2,864.27 2,864.27
营业收入① 2
募投项目达产比例② - 20% 50% 100% 100%
全面风险数智化管理平台
预测收入 - 2,000.00 5,000.00 10,000.00 10,000.00
③=②*达产收入
合计
④=①+③
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 6,864.27 万元。
注 2：①=原有风险管理类系统 2024 年经审计的收入—③×40%
假设公司原有风险管理类系统 2024 年经审计的收入 6,864.27 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%、
入分别为 4,740.59 万元、5,514.69 万元、6,864.27 万元，分别较上年同期增长
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。
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两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。
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
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。
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。
（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：
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。
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 1,557 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。
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。
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%
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。
（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 - 12,000.00 30,000.00 60,000.00 60,000.00 60,000.00 60,000.00 60,000.00 60,000.00
主营业务成本 467.01 9,795.88 23,441.14 44,850.52 44,850.52 44,774.27 43,986.84 41,827.09 40,053.89
T+9 至
项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8
T+13
毛利 -467.01 2,204.12 6,558.86 15,149.48 15,149.48 15,225.73 16,013.16 18,172.91 19,946.11
毛利率 - 18.37% 21.86% 25.25% 25.25% 25.38% 26.69% 30.29% 33.24%
稅金及附加 - 0.00 345.38 936.00 936.00 936.00 936.00 936.00 936.00
销售费用 - 348.08 870.20 1,740.41 1,740.41 1,740.41 1,740.41 1,740.41 1,740.41
管理费用 - 123.60 308.99 617.99 617.99 617.99 617.99 617.99 617.99
研发费用 - 1,544.95 3,862.37 7,724.73 7,724.73 7,724.73 7,724.73 7,724.73 7,724.73
利润总额 -467.01 187.50 1,171.92 4,130.35 4,130.35 4,206.60 4,994.03 7,153.78 8,926.98
所得税 - 28.12 175.79 619.55 619.55 630.99 749.10 1,073.07 1,339.05
净利润 -467.01 159.37 996.14 3,510.80 3,510.80 3,575.61 4,244.92 6,080.71 7,587.93
（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 - 2,000.00 5,000.00 10,000.00 10,000.00 10,000.00 10,000.00 10,000.00 10,000.00
主营业务成本 246.17 1,759.09 4,013.80 7,789.09 7,789.09 7,770.59 7,704.98 7,306.33 6,683.53
毛利 -246.17 240.91 986.20 2,210.91 2,210.91 2,229.41 2,295.02 2,693.67 3,316.47
毛利率 - 12.05% 19.72% 22.11% 22.11% 22.29% 22.95% 26.94% 33.16%
稅金及附加 - - 49.37 156.00 156.00 156.00 156.00 156.00 156.00
销售费用 - 58.01 145.03 290.07 290.07 290.07 290.07 290.07 290.07
管理费用 - 20.60 51.50 103.00 103.00 103.00 103.00 103.00 103.00
研发费用 - 257.49 643.73 1,287.46 1,287.46 1,287.46 1,287.46 1,287.46 1,287.46
利润总额 -246.17 -95.19 96.57 374.39 374.39 392.89 458.49 857.15 1,479.95
所得税 - - 14.48 56.16 56.16 58.93 68.77 128.57 221.99
净利润 -246.17 -95.19 82.08 318.23 318.23 333.95 389.72 728.57 1,257.95
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
会计师执行了如下核查程序：
（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）获取发行人过去两年大、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；
经核查，会计师认为：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 5,320.00 - -
固定资产 设备购置 9,097.00 1,444.00 4,810.00
使用权资产 带宽及 IDC 机房租赁 1,000.00 390.00 930.00
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 -
无形资产 研发人员投入 8,866.00 2,826.00 -
无形资产 软件购置 1,525.00 370.00 500.00
无形资产 数据资源 4,950.00 960.00 -
合计 30,758.00 6,413.75 6,240.00
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 20 5
电子设备 年限平均法 3-5 5
运输设备 年限平均法 5 5
其他设备 年限平均法 5 5
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
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 467.01 1,835.64 3,540.54 5,049.33 5,049.33 4,973.08 4,185.65 2,025.90 252.70
销
全面风险数智化管理
平台折旧摊销
数字金融研发中心升
- 304.17 1,013.90 1,013.90 1,013.90 1,013.90 950.23 - -
级项目折旧摊销
新增折旧摊销合计
（①）
预计营业收入
（②）
预计利润总额
（③）
预计净利润（④） 632.95 1,334.20 2,234.07 4,794.60 4,794.60 4,875.13 5,600.22 7,774.86 9,811.46
折旧摊销占营业收入
的比重 0.72% 2.38% 4.35% 5.08% 5.08% 5.02% 4.37% 1.88% 0.18%
（⑤=①/②）
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
会计师执行了如下核查程序：
（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。
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-8,295.47 万元、-5,346.32 万
元、653.61 万元、395.43 万元。报告期末，发行人存货账面价值为 56,040.76
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 18,699.84 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。
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 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
营业收入 38,023.15 99,043.07 88,802.43 77,902.55
营业成本 27,160.84 74,652.43 71,087.18 62,079.34
营业毛利 10,862.31 24,390.64 17,715.25 15,823.21
毛利率 28.57% 24.63% 19.95% 20.31%
期间费用 10,096.12 20,772.70 20,828.93 23,391.94
信用减值损失（损失
-398.62 -599.04 -299.64 -720.35
以“-”号填列）
资产减值损失（损失
-445.21 -1,831.58 -2,116.58 -2,234.92
以“-”号填列）
营业利润 535.08 1,589.97 -5,470.59 -9,602.48
归属于母公司所有
者的净利润
扣除非经常性损益
后归属母公司股东 395.43 653.61 -5,346.32 -8,295.47
的净利润
报告期内，公司营业收入的产品构成情况如下：
单位：万元
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 27,028.79 16.56% 72,045.30 11.04% 64,883.97 16.94% 55,484.04
风险管理类系统 3,074.97 109.26% 6,864.27 24.47% 5,514.69 16.33% 4,740.59
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
非银行金融机构
及其他系统
数据仓库和商业
智能类系统及服 3,847.56 8.80% 11,338.13 17.51% 9,648.47 5.69% 9,128.96
务
发行人 38,023.15 14.48% 99,043.07 11.53% 88,802.43 13.99% 77,902.55
报告期各期，公司营业收入分别为 77,902.55 万元、88,802.43 万元、99,043.07
万元和 38,023.15 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。
（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
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 24,161.81 88.96% 66,579.87 89.18% 63,287.24 89.03% 57,459.69 92.56%
其他 2,999.03 11.04% 8,072.57 10.81% 7,799.94 10.97% 4,619.66 7.44%
合计 27,160.84 100.00% 74,652.43 100.00% 71,087.18 100.00% 62,079.34 100.00%
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：
项目
/2025 年 1-6 月 日/2024 年度 日/2023 年度 日/2022 年度
职工薪酬（万元） 24,161.81 66,579.87 63,287.24 57,459.69
期末生产人员数量（人） 2,667 2,793 2,576 2,841
平均生产人员数量（人） 2,730 2,685 2,709 2,850
平均薪酬（万元/人） 17.70 24.80 23.36 20.16
注：平均生产人员数量=（期初+期末）/2；2025 年 1-6 月职工薪酬年化处理。
报告期各期末，生产人员数量分别为 2,841 人、2,576 人、2,793 人、2,667 人。
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。
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
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 1,450.69 3.82% 2,665.57 2.69% 2,204.46 2.48% 2,748.62 3.53%
管理费用 2,995.96 7.88% 6,649.45 6.71% 6,817.91 7.68% 7,386.95 9.48%
研发费用 5,376.49 14.14% 10,370.08 10.47% 10,761.19 12.12% 12,491.89 16.04%
财务费用 272.98 0.72% 1,087.60 1.10% 1,045.37 1.18% 764.48 0.98%
合计 10,096.12 26.55% 20,772.70 20.97% 20,828.93 23.46% 23,391.94 30.03%
报告期内，发行人期间费用合计分别为 23,391.94 万元、20,828.93 万元、
和 26.55%。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。
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 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
信用减值损失（损失以
-398.62 -599.04 -299.64 -720.35
“-”号填列）
资产减值损失（损失以
-445.21 -1,831.58 -2,116.58 -2,234.92
“-”号填列）
合计 -843.83 -2,430.62 -2,416.22 -2,955.27
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、-398.62 万元，资产减值损失分别为-2,234.92 万元、-2,116.58 万元、-1,831.58
万元、-445.21 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。
（二）与同行业公司情况是否一致
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 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
高伟达 20.52 20.24 18.51 18.94
毛利率（%） 先进数通 14.94 17.93 17.65 15.38
南天信息 9.44 12.94 12.93 12.89
指标 公司 2025 年 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
长亮科技 31.95 32.78 32.69 33.57
宇信科技 34.79 29.02 25.94 27.01
平均值 22.33 22.58 21.54 21.56
安硕信息 28.57 24.63 19.95 20.31
报告期内，公司综合毛利率分别为 20.31%、19.95%、24.63%和 28.57%，同
行业平均毛利率分别为 21.56%、21.54%、22.58%和 22.33%。
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。
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
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 8,393.64 16.14% 19,460.23 16.55% 23,474.02 16.72% 26,894.47 18.67%
先进数通 14,541.63 10.54% 30,985.32 13.96% 28,378.07 10.37% 27,373.58 9.76%
南天信息 40,513.53 8.85% 99,507.84 10.53% 99,735.77 10.91% 92,199.42 10.76%
长亮科技 22,163.25 33.35% 45,596.38 26.26% 58,283.01 30.39% 54,249.59 28.75%
宇信科技 29,121.02 20.58% 80,168.66 20.25% 101,313.71 19.47% 87,756.19 20.48%
平均值 22,946.61 17.89% 55,143.69 17.51% 62,236.92 17.57% 57,694.65 17.68%
发行人 10,096.12 26.55% 20,772.70 20.97% 20,828.93 23.46% 23,391.94 30.03%
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。
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
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 -1,113.73 -2.14% -275.01 -0.23% 330.87 0.24% -3,656.22 -2.54%
先进数通 1,048.34 0.76% -4,451.36 -2.01% -2,841.70 -1.04% -601.99 -0.21%
南天信息 -3,045.58 -0.66% -8,412.44 -0.89% -7,546.89 -0.83% -2,976.25 -0.35%
长亮科技 -1,778.76 -2.68% -7,840.34 -4.52% -3,369.23 -1.76% -6,344.44 -3.36%
宇信科技 327.71 0.23% -2,055.24 -0.52% -3,797.87 -0.73% -6,422.64 -1.50%
平均值 -912.40 -0.90% -4,606.88 -1.63% -3,444.96 -0.82% -4,000.31 -1.59%
发行人 -843.83 -2.22% -2,430.62 -2.45% -2,416.22 -2.72% -2,955.27 -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。
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
公司名称 同比变动比 同比变动比
金额 同比变动比例 金额 金额 金额
例 例
高伟达 1,181.14 50.04% 2,917.81 18.23% 2,467.86 154.78% -4,504.84
公司名称 同比变动比 同比变动比
金额 同比变动比例 金额 金额 金额
例 例
先进数通 4,993.13 549.62% 3,787.31 -75.18% 15,262.04 46.22% 10,437.94
南天信息 -796.82 -134.05% 10,092.63 41.62% 7,126.47 -46.22% 13,251.83
长亮科技 -2,231.56 -6210.97% 1,417.55 -44.92% 2,573.66 188.60% 891.78
宇信科技 21,572.26 49.45% 34,921.53 10.48% 31,608.77 29.34% 24,438.27
发行人 395.43 47.10% 653.61 112.23% -5,346.32 35.55% -8,295.47
由上表可见，2023 年普遍进入减亏或小幅增长阶段，2024 年各家净利润变
动情况不一，2025 年上半年多数公司实现盈利回升，与公司业绩变动趋势相符
合。
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 1-6 月，扣非归母净利润较上年同期继续增长，与同行业可比上市公
司高伟达、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 77,902.55 万元、88,802.43 万元、99,043.07
万元、38,023.15 万元，扣非归母净利润分别为-8,295.47 万元、-5,346.32 万元、
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
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。
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受宏观环境影响，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，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
（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。
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。
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 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
高伟达 35.23% 34.36% 35.15% 39.34%
先进数通 48.81% 36.69% 28.97% 30.27%
南天信息 40.24% 34.78% 35.41% 40.28%
长亮科技 32.53% 24.14% 16.10% 16.71%
宇信科技 21.22% 17.60% 20.06% 20.79%
平均值 35.61% 29.51% 27.14% 29.48%
发行人 52.57% 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%、52.57%，
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、
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。
（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 6 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
计提存货 是否按照合同 是否存在 项目
序 可变现净 存货账面价 1 年以内 1 年以上 约定完成时间 实际执行
合同名称 合同金额 跌价准备 约定的时间进 长期停工 是否
号 值 值 库龄 库龄 或周期 情况
金额 度开展工作 情况 异常
注1
等待验收
注2
等待验收
暂未完
实施周期 12
个月
正常
暂未完
正常
服务已完
服务周期 2024
成，期后
部分结算
年6月 注7
服务已完
已结算
注3 实施周期 8 个
月
等待验收
服务周期 2024 服务已完
暂未完
正常
暂未完
正常
注4 月上线，
月验收
服务已完
已结算
注5 实施周期 300 月上线，
个自然日 2025 年
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：C 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，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：I 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，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：M 项目合同约定产品上线日期为 2025 年 7 月，实际上线日期 2025 年
工作、长期停工及异常情况。
注 5：O 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 6：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 7：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 6 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、
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
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；
（3）获取存货跌价准备计算表，复核存货减值测试过程，评价相关存货跌
价准备计提是否符合公司存货相关的会计政策，结合项目的特点，分析存货库龄，
重新计算存货跌价准备计提金额是否准确；
（4）检查以前年度计提的存货跌价准备本期变动情况的合理性，分析存货
跌价准备计提的充分性。
经核查，会计师认为：
（1）发行人存货受业务模式、客户类型、项目承接等因素影响，存货占比
较高，因此高于同行业公司平均水平，符合公司实际经营情况具有合理性；
（2）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，
相关减值计提充分。
三、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。
（一）最近一期末应收账款账面价值大幅上升的原因及合理性
报告期内，公司期中及期末应收账款账面价值情况如下：
单位：万元
项目 2025.6.30 2024.6.30 2023.6.30 2022.6.30
应收账款 - 2024.12.31 2023.12.31 2022.12.31
- 8,368.10 6,230.23 8,687.81
公司 2025 年 6 月末应收账款账面价值增长较大的主要系公司经营有明显的
季节性特征，公司客户主要为银行类金融机构，银行信息化建设的预算、立项、
招标、采购和实施都有明显的季节性特征，银行客户对软件产品的验收和货款支
付有较长的审核周期，公司验收及结算集中在第三、四季度，因此期中时点项目
款项尚未收回，应收账款较大。
由上表可见，公司以往年度年中均有较高应收账款，第三、四季度陆续回款
后，年末应收账款下降，因此 2025 年 6 月末的应收账款账面价值增长符合公司
业务的季节性特征，也符合公司历年中期应收账款账面价值高于年末的历史规律。
报告期内，公司 2025 年 1-6 月营业收入同比增长 14.48%，2022 年至 2024
年营业收入复合增长率为 12.76%，营业收入呈增长趋势，应收账款随着营业收
入的持续增长而有所增加，符合公司经营情况。
（二）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
最近一期，公司应收账款账龄及坏账准备计提具体情况如下：
单位：万元
占账面余额比 坏账计提比例
项目 账面余额 坏账准备
（%） （%）
单项计提 417.87 1.85 417.87 100.00
组合 1：银行客户 19,815.06 87.92 2,968.47 14.98
组合 2：非银行客户 2,305.08 10.23 451.83 19.60
合计 22,538.01 100.00 3,838.17 17.03
占比约 7.40%，3-5 年占比 7.84%，5 年以上占比仅 8.25%，账龄结构合理。
截至 2025 年 10 月 31 日，2025 年 6 月末应收账款期后回款金额达 9,457.14
万元，回款率 41.96%；其中 1 年以内应收账款期后回款率 50.89%，与公司历史
同期水平（2024 年 6 月末应收账款期后 4 个月回款率 59.22%、2023 年 6 月末应
收账款期后 4 个月回款率 52.27%）基本一致，应收账款回收进度良好。
最近一期，公司应收账款（含合同资产）前五大客户资质情况如下：
单位：万元
序 应收账款和合同 占余额 是否存在显
截至日期 单位名称 客户资质
号 资产期末余额 比例 著经营恶化
上市公司，2024 年度营
收 122.24 亿元
上市公司，2024 年度营
收 699.17 亿元
上市公司，2024 年度营
港股上市公司，2024 年
度营收 79.59 亿元
上市公司，2024 年度营
收 1707.48 亿元
合计 5,970.41 21.87% - -
最近一期，公司应收账款前五名客户主要为上市公司，客户信用资质良好，
未见存在显著经营恶化情况。公司客户主要为国有大型银行、全国性股份制银行
及头部资产管理公司，客户资产规模雄厚，具备稳定的经营现金流和较强的偿债
能力。2025 年上半年，主要客户均正常履行付款义务，未出现经营状况恶化或进
入破产、重组等异常状态，应收账款回收风险低。
公司客户以银行类金融机构为主，银行客户对软件产品的验收和货款支付有
较长的审核周期，付款效率受项目预算、内部付款流程审批等多种因素影响，存
在未严格按照销售合同中约定信用政策执行情况，但客户整体资信情况良好，信
用度较高，针对 4 年以上账款，已全额计提了坏账准备。
公司严格按照《企业会计准则》要求，参考历史信用损失经验、客户信用风
险特征及未来经济预测，采用账龄组合法计提预期信用损失，计提政策稳定一贯。
与同行业可比公司坏账计提比例对比显示，公司各账龄阶段计提比例均与同行持
平，且历史实际坏账损失率极低，体现计提充分性。
账龄 高伟达 先进数通 南天信息 长亮科技 宇信科技 安硕信息
账龄 高伟达 先进数通 南天信息 长亮科技 宇信科技 安硕信息
注：数据来源于上市公司定期报告；长亮科技数据系报告期内按组合计提坏账准备三年
平均数。
综上所述，2025 年 6 月末公司应收账款账面价值大幅上升，系业务规模扩
大、行业收款季节性特征共同导致的阶段性变动，符合公司经营实际及行业惯例，
具备合理性。公司账龄以短期为主，客户回款情况良好，主要客户资质不存在显
著经营恶化，且严格按照会计政策足额计提坏账准备，相关坏账准备计提充分。
（三）核查程序和核查意见
会计师执行了如下核查程序：
（1）了解、测试销售与收款相关的内部控制制度；
（2）获取报告期各期末发行人应收账款账龄明细表，分析账龄划分的准确
性，检查账龄较长的款项形成原因；
（3）获取发行人主要客户的合同，了解报告期内主要客户的信用政策是否
存在变动，检查期后回款情况；
（4）检查应收账款坏账政策，检查坏账准备计提金额，分析坏账准备计提
是否充分；
（5）向报告期主要客户函证收款情况。
经核查，会计师认为：
（1）公司最近一期末应收账款账面价值大幅上升主要系公司业务具有季节
性特征，以往年度亦呈现此特点，具有合理性；
（2）公司账龄以短期为主，期后回款正常账龄结构健康，客户回款情况良
好，主要客户资质不存在显著经营恶化，受银行客户审核流程等因素影响，存在
未严格按照销售合同中约定信用政策执行情况，但客户整体资信情况良好，回款
风险可控，发行人相关坏账准备计提充分。
四、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。
（一）财务性投资的认定标准
根据《<上市公司证券发行注册管理办法>第九条、第十条、第十一条、第十
三条、第四十条、第五十七条、第六十条有关规定的适用意见——证券期货法律
适用意见第 18 号》的相关规定，财务性投资的认定标准如下：
（不包括投资前后持股比例未增加的对集团财务公司的投资）；与公司主营业务
无关的股权投资；投资产业基金、并购基金；拆借资金；委托贷款；购买收益波
动大且风险较高的金融产品等。
购或者整合为目的的并购投资，以拓展客户、渠道为目的的拆借资金、委托贷款，
如符合公司主营业务及战略发展方向，不界定为财务性投资。
务的不适用本条，经营类金融业务是指将类金融业务收入纳入合并报表。
务性投资，不纳入财务性投资计算口径。
表归属于母公司净资产的百分之三十（不包括对合并报表范围内的类金融业务的
投资金额）。
投资金额应当从本次募集资金总额中扣除。投入是指支付投资资金、披露投资意
向或者签订投资协议等。
财务性投资的基本情况。
根据中国证监会发布的《监管规则适用指引——发行类第 7 号》，除人民银
行、银保监会、证监会批准从事金融业务的持牌机构为金融机构外，其他从事金
融活动的机构均为类金融机构。类金融业务包括但不限于：融资租赁、融资担保、
商业保理、典当及小额贷款等业务。
（二）申请人自本次发行董事会决议日前六个月起至今实施或拟实施财务
性投资及类金融业务的具体情况
本次向特定对象发行方案于 2025 年 8 月 15 日经公司第五届第十二次董事
会审议通过。经逐项对比，自本次发行董事会决议日前六个月（2025 年 2 月 15
日）至今，公司实施或拟实施的财务性投资及类金融业务的具体情况如下：
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在设立或投资产业
基金、并购基金的情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在对合并范围以外
的公司拆借资金的情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在对外委托贷款的
情形。
公司不存在集团财务公司。自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，
公司不存在对集团财务公司出资或增资的情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在购买收益波动大
且风险较高的金融产品的情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在投资金融业务的
情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在与公司主营业务
无关的股权投资。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在开展融资租赁、
融资担保、商业保理、典当和小额贷款业务等类金融业务的情形。
自本次发行相关董事会决议日前六个月起至今，公司不存在拟实施的财务性
投资。
综上所述，自本次发行董事会决议日前六个月至今，公司不存在实施或拟实
施财务性投资及类金融业务。
（三）核查程序及核查意见
会计师执行了如下核查程序：
（1）查阅财务性投资相关规定、公司定期报告及审计报告、主要会计科目
明细表、长期股权投资、其他权益工具投资等相关投资协议及出资凭证、销售收
入及采购明细表、被投资企业公开披露信息等文件，了解公司对被投资企业的认
缴实缴和具体投资情况、与被投资企业之间合作、销售、采购等情况，分析未将
相关投资认定为财务性投资的依据是否充分；
（2）查阅自本次发行董事会决议日前六个月至今公司财务性投资相关科目
变动、被投资企业认缴与实缴差异等情况，核查公司新投入或拟投入的财务性投
资及类金融业务的具体情况，并对照《证券期货法律适用意见第 18 号》及最新
监管要求，分析是否涉及调减的情形。
经核查，会计师认为：
自本次发行董事会决议日前六个月至今，公司不存在已实施和拟实施的财务
性投资情况。
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