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| 常山北明(000158)经营总结 | | 截止日期 | 2025-12-31 | | 信息来源 | 2025年年度报告 | | 经营情况 | 第三节管理层讨论与分析
二、报告期内公司所处行业情况
《中国软件产业高质量发展报告（2025）》指出，我国软件产业正经历从规模扩张向质量提升的关键跃迁，成为数
字经济发展的核心驱动力。在国产基础软件崛起与垂直大模型落地的双轮驱动下，产业结构持续优化，迈入价值深耕的新阶段。同时，智能体技术的爆发式渗透与开源生态的加速繁荣，进一步筑牢了产业智能化根基，推动技术创新从单点突破向体系化演进。新形势下我国软件产业面临的八大历史性机遇，具体包括大模型引领技术革新与生态重构、人机共治时代工业软件成为行业引擎、数据资产化从资源管理进阶入表实践、软件客户向消费端转变重塑开发范式、数据联接跨界融合驱动社会智能治理、软件企业并购促技术升级与市场拓展、软件驱动行业数字化转型赋能新发展、软件出海服务外包并进重塑产业格局。这些机遇为产业高质量发展提供关键突破口。我国软件产业在高速发展背后所潜藏的一系列深层次结构性挑战：产业增长结构失衡，政府投资依赖引发稳定性隐忧；中小企业软件生态紊乱，代码质量问题突出；央企数科扩张引发行业内卷，竞争生态恶化；开源领域乱象隐现，质量与合规风险并存；生产方式变革冲击传统企业，价值体现受阻，这些矛盾已成为制约产业进阶的关键瓶颈。为推动产业迈向高质量可持续发展，需从多维度协同发力：加快企业数字化转型重塑竞争力，推动软件价值评估标准化落地实施，破除行业内卷构建产业竞合新生态，强化知识产权保护鼓励创新投入，多要素多主体协同推进开源生态建设，为产业发展提供清晰可行的行动指南。根据工业和信息化部发布的统计数据，2025年，我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入稳健增长，利润总额增势放缓，软件业务出口保持正增长。我国软件业务收入154,831亿元，同比增长13.2%。软件业利润总额18,848亿元，同比增长7.3%。软件业务出口627.3亿美元，同比增长7.7%，增速连续10个月保持正增长。信息技术服务收入保持两位数增长。2025年，信息技术服务收入106,366亿元，同比增长14.7%，占全行业收入的68.7%。其中，云计算、大数据服务共实现收入16,230亿元，同比增长13.6%，占信息技术服务收入的15.3%。。
四、主营业务分析
1、概述
参见“管理层讨论与分析”中的“一、报告期内公司从事的主要业务”相关内容。
2、收入与成本
（1）营业收入构成
公司软件板块经营活动的季度性波动，主要与软件行业的周期特征及客户需求节奏相关。公司主要服务于金融、电力、
政府等行业客户，这些客户通常在每年第一季度启动全年的采购计划，并履行内部申请、审批等流程。随后在第二、三季度，逐步开展项目的招标、谈判、合同签署及实施工作。进入第四季度后，项目集中交付、验收，并完成收入确认，因此该季度收入表现较为集中。为提升各季度经营均衡性，公司在2025年着力优化业务节奏与项目管理，积极推动收入实现更平稳的季度分布，从第四季度表现来看，在收入实现平稳增长的同时，利润保持了较快增速。
（2）占公司营业收入或营业利润10%以上的行业、产品、地区、销售模式的情况适用□不适用
公司主营业务数据统计口径在报告期发生调整的情况下，公司最近1年按报告期末口径调整后的主营业务数据□适用 不适用
（3）公司实物销售收入是否大于劳务收入
□是 否
（4）公司已签订的重大销售合同、重大采购合同截至本报告期的履行情况□适用 不适用
（5）营业成本构成
行业和产品分类
行业和产品分类
（6）报告期内合并范围是否发生变动
是□否
本年度合并范围比上年度增加1户，减少3户。公司因投资设立增加1户，为VeltechUSAInc.；公司因注销减少3户，分别为石家庄常山物业服务有限公司、北明软件（武汉）有限公司、海南北明软件有限公司。
（7）公司报告期内业务、产品或服务发生重大变化或调整有关情况
□适用 不适用
（8）主要销售客户和主要供应商情况
3、费用
恒新经济补偿金，以及严控费用支出等，使职工薪酬、差旅及汽车费等较上年同期减少所致。财务费用 218,560,912.75 300,982,999.84 -27.38%研发费用 221,730,455.96 230,183,497.39 -3.67%
4、研发投入
适用□不适用
主要研发
项目名称 项目目的 项目
进展 拟达到的目标 预计对公司未来发展的影响
北明计量大模型管理平台 为进一步发挥采集系统数据应用价值，推动人工智能技术为计量专业发展赋能增效，促进计量专业高质量发展。围绕计量领域高频次、高价值的应用需求，开展典型应用场景设计和模型开发，于是构建一个高效、可扩展的计量大模型是现有计量工作的数智化创新点和突破点。虽然目前市场上有不少人工智能模型，但大都是传统规则模型，在计量故障方面缺乏更多人工智能技术的支持，无法高效地自动吸纳现场反馈地原因，无法实现模型的自学习自优化，更无法从电力方面给出专业性强且具有针对性的智能辅助。本项目旨在开发构建一款集智能化、个性化、高效能于一体的计量专业大模型，以采集2.0基座为基础，融合采集2.0的数力、算 已完成 本项目旨在将大模型交互性强、生成式能力强大、适应性灵活以及自学习自优化等特性融入计量专业业务，打造一款集智能化、个性化、高效能于一体的计量专业大模型，充分挖掘大模型在计量领域的广阔应用场景，助力计量业务实现全面转型升级。构建计量大模型业务检索和业务咨询智能体，能够快速获取和整合例如采集质量、电能表状态、计量异常、线损业务、光伏调控、停电监控等全业务数据，生成计量业务智能问答以及智能推荐等功能，实现数据赋能基层、提质增效；构建计量大模型业务诊断，实现运行数据综合分析、问题原因有效推理、异常业务精确诊断，助力业务问题排查全面智能化。 本项目孵化于国家电网公司对于计量领域的应用需求，定位为一个高效、智能的电力大模型管理平台，旨在为电力行业提供全面的数据管理和智能服务，项目孵化成果可用于电力从业人员、客户等。本项目就是应用包括但不限于多模态、向量知识库、创新思维链、智能体等多项新兴技术，去制作人工智能大模型的落地应用，通过公司的专业资质、专业技术设计团队、专业开发团队、专业的管理团队来实现大模型市场的崛起。力和智力，充分利用大模型等人工智能技术面向采集运维、计量资产、线损治理、光伏调控、现场作业和运行监测等业务。北明智慧体育场馆系统 通过构建统一数据平台与智能代理技术，实现对体育场馆资产设备、巡检运维、赛事运营、人员管理及访客服务等业务的统一管理；通过多源数据融合技术整合场馆设备运行数据、环境监测数据及运营管理数据，建立场馆设备运行状态监测与异常识别机制；通过智能分析与自动化工单管理，提高场馆设施运维效率和运营管理水平，并为场馆运营人员和访客提供便捷的信息服务与智能交互能力。 研发中 在对场馆资产数据、设备巡检数据、赛事运营数据及人员服务数据进行系统梳理的基础上，构建统一的智慧体育场馆管理平台；实现对场馆设备运行状态的实时监测与异常识别，并通过智能诊断与自动派单机制提升场馆设施维护效率；通过整合赛事管理、访客服务及运营管理数据，为场馆运营人员提供数据分析与决策支持，同时通过自然语言交互接口为访客提供信息查询与自助服务，全面提升场馆运营效率与服务体验。 形成具有自主知识产权的产品解决方案。通过标准化产品平台，可在体育中心、体育馆及大型赛事场馆等场景中推广应用，扩大公司在智慧体育行业的市场覆盖范围；同时依托系统沉淀的运营数据与智能分析能力，进一步提升公司在智慧场馆运营管理领域的技术积累与产品竞争力，为公司未来数字化城市基础设施建设业务提供重要支撑。北明智慧制造综合园区管理系统 构建覆盖园区资产管理、设备运维、企业服务、人员管理及工单流程的统一数字化管理体系；通过物联网技术实现园区设备与环境数据的实时采集与监测，对设备运行状态进行持续分析与预测预警；结合大数据与人工智能技术，对园区设备巡检、维护管理及能源管理进行优化调度，实现园区运行数据的集中管理与智能分析；
通过多系统融合与数据共享机
制，形成园区统一的数据资源平台，推动园区管理模式由传统人工管理向数字化、智能化、精细化管理转型。 研发中 在对园区资产数据、设备运行数据、人员管理数据及运维流程数据进行系统梳理和结构化处理的基础上，构建统一的智慧园区管理平台，实现园区设备运行状态实时监测、异常预警与故障分析功能；通过设备巡检管理与工单管理系统，实现设备巡检计划、故障处理、维修维护等业务的自动化与闭环管理；在能源管理与数据分析模块基础上，形成园区能耗监测与优化管理机制，为园区管理人员提供可视化决策支持，实现园区运营管理的智能化与高效化。 在智慧园区及智慧制造领域积累核心技术与产品能力。通过构建标准化、模块化的软件产品体系，可在产业园区、制造基地及科技园区等多类场景中推广应用，提升公司在智慧园区行业中的技术竞争力与市场影响力；同时依托平台沉淀的数据资源与智能分析能力，可持续拓展园区运营服务及数据应用场景，为公司未来智慧园区业务发展提供重要技术基础和产品支撑。电网量测数据中心与人工智能供给能力协同应用 本项目基于“智能驱动”理念，构建面向台风、洪涝等极端灾害的智能应急响应体系。
系统在战时模式下，自动切换至指挥视图，深度融合气象预警、电网运行与现场数据，依托数字孪生与大、小模型协同，实现灾情实时感知、停电范围智能预判、抢修资源最优调度与复电进度动态监控。通过“感知-推演-决策-执行”闭环，形成从灾害预警到恢复供电的全过程智能化指挥能力，全面提升电网应急响应速度、协同效率与供电韧性。通过人工智能能力支撑，构建专业大模型，精准匹配各业务应用场景的能力需求，促进业务流程的敏捷响应与高效运作，推动数据中心向数字化转型与智能化升级。 研发中 本项目旨在构建一个“智能驱动”的应急作战指挥体系，以实现极端灾害下供电恢复全过程的高效、精准、闭环管理。
具体目标如下：1、实现灾情态势的秒级感知与智能预判：
深度融合气象、电网运行、客户报修等多源数据，依托数字孪生平台与大模型推演，实现台风影响范围、停电区域及客户诉求热点的分钟级动态预测与可视化呈现，变“被动接报”为“主动预警”。2、构建资源调度的智能化决策闭环：基于实时故障定位、抢修资源（人员、车辆、物资）分布及路况信息，通过智能算法自动生成并动态优化抢修路径与资源调配方案，实现“需求-资源”的最优匹配与指令的精准、快速下达。3、保障现场作业的安全与高效协同： 在极端天气频发与电网韧性建设需求日益紧迫的背景下，电力行业对高效、智能的应急指挥与快速复电能力提出了更高要求。本项目所构建的“智能驱动”的战时指挥模式，深度融合人工智能与多源数据，在应急电力服务市场拥有明确且广阔的应用前景。首先，从需求侧来看，本项目直击当前应急响应的核心痛点。对于指挥决策者，系统通过大模型实现灾害影响智能预判、抢修资源动态优化与全局态势可视化，将传统依赖经验的指挥模式升级为数据驱动的科学决策，极大提升了大规模应急事件下的指挥效率和精准度。对于一线抢修人员，系统提供基于数字孪生的智能导航、设备“即拍即识”、以及弱网可靠的通信保障，直接解决“找不到、认通过动态带电状态预警推送、无人机抵近侦查、现场图像智能识别及弱网可靠通信（QUIC协议）等技术手段，消除信息盲区与安全风险，支撑现场人员“快达、快查、快处”，实现跨单位高效协同与“零误操作”安全目标。4、推动客户服务的主动化与精准化：通过抢修进度透明化共享、网格经理自动触达以及基于数据分析的便民服务点智能布设，主动缓解客户焦虑，精准响应民生需求，显著降低灾害期间的客户投诉与舆情风险。最终，形成从“灾害预警、智能研判、精准调度、安全执行到复盘优化”的全链条智能应急能力，全面提升电网韧性与供电服务的社会满意度。 不准、联不上”的现场难题，保障了作业安全与效率。对于客户服务与公众沟通，基于大模型的诉求热点分析与便民服务点智能布设，能主动管理客户预期，显著降低灾害期间的投诉与舆情风险，创造社会价值。其次，从竞争态势来看，市场上现有的应急管理系统大多侧重于信息汇集与静态展示，在实时智能分析、主动预测推演、人机协同闭环等方面能力薄弱。本项目依托电网数字孪生底座，创新性地构建了“感知-推演-决策-执行”的智能闭环，实现了从“看见”到“预见”再到“高效处置”的跨越，在技术先进性与业务实用性上形成显著差异化优势。
在数据论证方面，根据应急管理行业报告及电网可靠性指标分析，灾害平均复电时长每缩短10%，客户满意度及社会效益可获得显著提升。本项目通过大模型驱动的全流程优化，预计可将核心应急响应效率提升30%以上，其价值可直接转化为电网可靠性指标改善、客户投诉率下降及品牌声誉提升，具备明确的投资回报与规模化推广潜力。因此，本项目所代表的智能战时指挥模式，不仅是技术发展的必然方向，更是未来电力应急服务体系的核心竞争力所在。基于AI的智慧文旅全域导游导览系统 一、地图为基：全域要素一图掌控以高精度地理信息为基础，整合景区“吃住行游购娱”全品类数据，搭建统一时空数字底图，实现“一图统管”：打破数据壁垒：打通景区资源、客流、交通、服务设施等多源数据，让景区管理状态一目了然。动态可视化展示：借助三维实景地图、热力图、人流轨迹模拟等形式，实时呈现景区运行情况，助力科学调度与应急处置。精准空间服务：支持游客一键导航至景区出入口、厕所、停车场、急救点等场所，解决出行痛点。
二、AI驱动：个性化智慧伴游随行将AI打造为懂游客的旅行伙伴，重构交互体验，实现从“被动接收”到“主动陪伴”的转变：多模态交互：支持语音、文字、图像、AR/VR等多种交互方式，适配不同游客喜 研发中 以AI驱动的一站式智慧文旅服务平台，全面提升游客体验、助力文旅企业管理决策、推动区域文旅产业数字化升级和高质量发展。通过增值服务在项目上线后的持续运营推广，逐步实现盈亏平衡，并逐步创造盈利。 以地图为基，实现全域要素可视化与透明化，突破信息壁垒，实现“未知区域”。通过AI驱动，打造个性化、多模态讲解服务，全语言环境，破解国际旅游沟通难题，多角色讲解，满足差异化需求，多维度内容，构建知识图谱，通过AR/VR技术，游客可“穿越”至历史场景，或360°观察景区、文化历史脉络。通过全语言环境支持与多角色讲解满足差异化需求，最终实现文化遗产“活态传承”与游客体验的双重提升，为智慧文旅高质量发展提供可复制的解决方案好。全语言覆盖：集成多语言翻译模型，自动切换讲解语言，轻松服务国际游客。角色化讲解：可设置历史人物、本地居民、儿童导游等不同角色，增添游览趣味性与代入感。个性化内容：依托文化、历史、民俗等知识图谱，AI根据游客兴趣动态生成专属讲解内容，避免千篇一律。基于大模型的社会救助家庭经济状况核对系统 本项目旨在建设“基于大语言模型的社会救助家庭经济状况智能核对系统”。项目建设核心目的在于,充分利用日益成熟的政务数据共享基础与大模型技术，破解多部门数据壁垒，实现对申请人经济状况的自动化、精准化、跨领域核验。通过将大模型卓越的多模态信息处理与逻辑推理能力应用于业务流程，提升核对的准确性与效率，压缩核查周期，降低行政成本与主观偏差风险。 研发中 基于大模型技术构建的智能决策工具，旨在基于历史经验实现对城乡低保、特困供养、临时救助、住房保障、困难职工、教育救助等社会救助家庭经济状况核对报告的预审，主要包括一票否决、疑似急难风险以及审批建议等功能。可以辅助基层工作人员迅速掌握社会救助申请人基本信息，并针对社会救助申请人疑似的风险点提醒入户调查的重点方向。
该功能可以有效降低基层工作
人员阅读社会救助家庭经济状
况核对报告的成本，并能复用传统的知识经验，极大的有利于社会救助家庭经济状况核对工作的效率提升。 推动公司在大模型应用等前沿技术的实战化落地，锻炼一支既懂AI技术又深谙政务业务的核心团队，完成从传统软件交付商向AI驱动的新型解决方案提供商的战略升级。通过提炼可供大模型分析的数据核对指标，构建可落地的核对系统接入大模型建设方案，形成可推广的软件产品。基于大小模型融合配网可靠性智能分析项目 随着用电负荷持续增长、分布式能源大量接入、电网运行环境日益复杂，传统供电可靠性分析模式已难以满足需求。对于可靠性系统的建设管理，存在以下几个方面的问题：一是以单位、区域为维度管理供电可靠性，存在管理精细度不够等问题；二是依靠现有数字化系统进行事后分析、人工经验判断等方式开展故障事后处理，存在工作被动、效率低下、治标不治本等问题；三是电网故障分析难度大，故障研判依靠人工，缺乏系统性的溯源分析手段，导致相关工作缺乏依据以及有效支撑；四是对人工智能等先进技术应用不足，缺乏对海量数据的深度挖掘，无法精确定位薄弱环节，进行数据关联分析。所以建设基于大小模型融合配网可靠性智能分析系统，聚焦提升电网安全运行水平与供电服务质量，正是顺应这一需求的关键举措。 研发中 本项目旨在利用人工智能等先进技术，构建配网供电可靠性评估模型，实现网格供电可靠性、薄弱点分析，建立配网智慧管理中枢，全面提升配网设备管理精益化水平。一是利用大小模型人工智能技术，实现故障分析报告和网格状态评估报告的自动生成，并对设备运维、网架、自动化等方面的薄弱点进行智能化建议，有针对性地指导设备运维人员开展日常运维检修工作。二是利用人工智能技术，通过汇集、分析供电可靠性管理规程、可靠性指标等多源数据，结合大模型智能分析能力以及小模型的针对性业务能力，实现供电可靠性智能问答和智能问数，为业务管理人员提供业务智能分析能力。三是基于电网一张图、电网资源业务中台，建设网格化状态全景、网格化可靠性分析、网格现状评估等模块功能，实现对配网精益化管理下网格状态的全景管控。 本项目孵化于国家电网公司对于配网可靠性精细化管理的应用需求，产品定位为一个高效、智能的供电可靠性智能分析平台，旨在为配网行业提供全面的数据精细化管理和智能分析服务，项目孵化成果可用于电力从业人员。依赖于PMS3.0系统，基于大小模型融合配电网可靠性智能分析功能的实施能够显著地提升配网供电可靠性的精益化管控水平，并能取得相应的经济效益和社会效益。劳动争议案件智能辅助裁决平台 劳动争议案件智能辅助裁决平台通过构建具备多模态文书理解能力、法律语义认知能力、自然语言交互能力的劳动仲裁 已完成 为仲裁办案提供指引，及时解决劳动仲裁机构在办案中遇到的法律政策适用不明确、法律政策理解不一致、裁决标准不 通过调研，当前市场上暂时缺少成熟的、能力较强的劳动争议智能辅助裁决系统，市场中已试点相关类型化产品也仅针专用大语言模型，实现对案件信息及文书材料的全面深度解析，利用人工智能技术，辅助仲裁员梳理案件事实、争议焦点等，以统一裁决标准，避免“同案不同裁”的现象。通过智能辅助能力，让仲裁员能够集中精力处理案件核心问题，有效提升案件处理速度和质量。同时平台应具备自我学习和优化的能力，随着使用数据的积累，不断提升辅助办案的效能和准确性 统一等问题。提升仲裁裁决效率及处理复杂案件的能力，促进法律适应社会发展，加强仲裁办案信息化建设，推进智能仲裁院和数字仲裁庭建设，优化创新仲裁办案指导技术手段，持续提升仲裁办案能力。 对“同案同裁”,主要适用于“审理指引”、“类案智推”等业务场景。劳动争议仲裁智能裁决人工智能建设正处于初步提出和初步探索阶段，未来会有大量的技术应用空间。推动劳动争议案件辅助裁决平台的快速上线，可以为劳动争议领域各类型的案件裁决提供高效、规范化、标准化的解决方案，加速推动数字人社建设提供重要支撑。系统建设结合劳动仲裁领域的辅助裁决能力，以及劳动争议案件的裁决特点，具有极强的复制性及复制性成本极低的特点，未来可推广到全国数千家劳动仲裁机构，可发展及复用的空间极大，可作为公司后期发展的主动力产品之一。同时，具备法律裁判领域的大模型技术能力及项目经验可扩展法院、检察院、商事仲裁等其他司法行业。临床场景下的乳腺癌诊疗人工智能方法及其应用 项目为北明与中山大学、香港城市大学共同合作研究。研究任务的目标：通过对临床指南和医生临床经验的知识提炼，针对临床场景下的小样本、多模态、可解释性、数据分布不均衡等难点，建立符合临床诊疗规范的具有可解释性和高泛化能力的乳腺癌诊疗人工智能方法并实现多中心的临床应用。 研发中 （1）利用项目负责人团队在深度学习的算法基础与香港团队的数学方法理论来建立针对小样本的乳腺癌亚型诊疗元学习方法；（2）通过香港团队和项目负责人团队在前期张量分析研究的基础上，利用张量分解建立基于影像、病理和基因数据的多模态张量分析学习方法；（3）通过融合双方团队在变分方法和交替方向乘子法（ADMM）方法上的研究，建立基于BI－RADS图谱的具有临床可解释性的深度学习模型；（4）通过双方的合作，探索进一步建立统计学习的一致性正则方法，针对数据的不确定性建立具有高泛化能力的深度学习模型。 本项目研究成果将促进粤港澳大湾区在医学人工智能等领域的交流和合作。通过深入研究具有可解释性和高泛化性的乳腺癌诊疗人工智能方法并实现产品应用。该项目的研究成果可以辅助医生提高诊断效率，服务众多乳腺癌患者，具有重要的科学价值和临床价值，对于公司在医疗行业的业务拓展与深化具有重大战略意义，将推动公司在行业内的持续创新和发展。社会组织综合服务平台 构建一个集数据整合、智能匹配与流程优化于一体的社会组织数字化治理平台。旨在通过对多源政务数据的融合治理，建立标准化的社会组织特征库与业务指标画像体系；研发基于智能算法的服务事项与材料精准匹配技术；并最终形成一套可复制的、能够提升政府监管与服务效能的标准化解决方案。 研发中 建成高可用、安全的数据平台，实现与政务系统的无缝对接；研发的智能信息匹配算法准确率不低于98%；确保系统全年可用性高于99%，并具备良好的扩展性以适配不同层级政府的个性化需求。形成涵盖省、市、县三级的社会组织综合服务标准化产品套件。 项目验证的“标准化平台产品+本地化配置”的商业模式，有力推动了公司从传统的定制化项目交付，向高质量、可复制的产品化解决方案转型。项目本身具备高投资回报率，将成为公司近期强劲的利润增长点。更重要的是，其带来的规模化营收预期和可持续的服务收入，将直接提升公司的盈利能力和市场估值。同时，项目所创造的显著社会效益（如提升政府效能、促进公平），将丰富公司的品牌内涵，增强其作为赋能数字化转型的负责任企业形象，带来长期品牌价值。数字档案馆管理系统V1.0 推动档案管理从传统的“成本中心”向“价值中心”和“战略物资”转型，本项目旨在通过系统数字化、网络化与智能化升级，实现以下目标1.提升运营效率，赋能业务发展： 彻底改变传统手工管理模式，实现档案全流程在线处理。通过秒级检索、远程调阅与在线审批，将业务人员从繁杂的纸质查找中解放出来，显著支撑业务决策与客户响应速度，2.保障信息资产安全，管控风险： 建立数字化的安全屏障，通过精细化的权限控制、完整的操作留痕与自动化的异地备份，确保档案信息的长期可用、完整与保密，有效防范物理损毁、丢失及未授权访问等各类风险，3.实现合规治理与知识增值： 构建符合法规要求的规范化管理体系，确保档案生命周期管理全程可追溯、可审计。同时，深度挖掘与整合散落的档案数据资源，将其转化为可供分析与利用的知识资产，为管理决策与创新发展提供数据支撑，4.驱动整体数字化转型： 作为组织核心数据资产的重要底座，本系统将打通信息孤岛，促进业务系统间的数据融合与共享，为组织全面的数字化与智能化升级奠定坚实的数据基础 研发中 本立项研发项目实现档案驾驶舱、个人中心、档案接收、档案整理、档案利用、档案鉴定、档案处置、移交档案馆、库房管理、报表管理、业务配置管理、系统管理、日志管理等功能，打造一个安全、智能、可扩展的下一代数字档案管理平台，旨在通过技术创新，攻克现有管理顽疾，并为未来的数据价值挖掘奠定技术基础 将增加公司的产品种类，增强公司的产品竞争力，为未来五年的市场活动提供更多的业务选择方向。物联智控平台 物联智控平台作为企业数字化转型重要的基础功能组成部分，具有高度适配性的平台，能够兼容多种不同的网络传输技术，兼容多种终端设备（包括物联网终端设备和非物联网终端设备），具备完善的物联终端设备管理功能，支持多种物联终端设备、连接、数据的集中管理和标准化处理，为企业各相关业务应用系统提供集中的、标准的设备管理服务、连接管理服务和数据服务。物联智控平台可广泛应用于智慧城市、工业物联网、智能农业、智能医疗健康、智能物流与供应链管理等多个领域。例如，在智慧城市中，物联智控平台可以应用于智能交通、智慧能源、智慧环保等方面，提升城市的管理效率和居民生活质量；在工业物联网中，平台 研发中 物联智控平台需提供完整的设备生命周期管理以及设备管理功能，提供消息订阅及流转功能，具有消息订阅，规则引擎等功能，并支持可视化的数据节点和规则节点配置方式；可展示一系列的数据指标以及告警信息对平台的设备信息以及数据信息进行实时监控功能，具有升级在线管理、日志服务、以及实时监控等功能；支持对设备的数据信息进行存储备份，支持数据时序存储、数据备份、数据流转、数据分析以及数据服务等功能。通过与入网的物理设备进行数据通信，采集设备产生的环境数据（通过传感器等），进行数据的加工（过滤、转换、汇总、融合）和存储，最终提供应用服务（包括数据查询、消息发布订阅、数据分析），或将数 物联智控平台市场面临着巨大的机遇和挑战。一方面，随着数字化转型的加速推进和物联网技术的不断发展，物联智控平台市场需求将持续增长；另一方面，市场竞争激烈、技术更新换代速度快等因素也为企业带来了不小的挑战。因此，企业需要不断创新技术、提升服务质量、拓展应用场景，以应对市场变化和挑战。综上所述，物联智控平台市场前景广阔，潜力巨大。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，物联智控平台将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业的数字化转型提供有力支持。可以实现设备的远程监控、数据采集和分析，提高生产效率和管理水平。未来，随着物联网技术的不断发展和应用领域的不断拓展，物联智控平台的运行现场也将更加广泛和多样化。 据通过共享服务方式流转到数据中台中存储和处理。支持建立线上物模型进行线上设备管理与运维，支持对视频图像汇聚与处理，支持对物联设备资产和服务能力通过数据共享服务发布给外部场景使用。数据共享服务：提供对物联设备线上处理的数据形成资产，共享给外部应用场景提供服务支撑。先进信贷综合业务软件 近年来，随着经济的持续增长和金融市场的不断完善，信贷市场规模不断扩大，为金融机构提供了广阔的发展空间。同时，随着信贷市场的竞争加剧，金融机构不断创新产品和服务，以满足市场需求，进一步推动了信贷领域金融科技市场规模的扩大。本次系统研发的目的有：1）满足银行风控数字化转型的必然需求：近年以来，新技术、新理念、新形势不断涌现，信贷行业的市场竞争也在加剧。面对内外部环境的发展和转变，各地大小银行持续深化数智化转型。通过大数据、云计算、人工智能等技术的应用，促进业务、风控、系统三位一体深度融合，使得信贷审批更加高效、精准，同时也提高了风险防控能力。2）在软件和信息技术服务业的激烈竞争中占据市场先机：信贷系统建设市场是一个充满竞争的市场，众多软件系统提供商都在争夺有限的市场份额，北明软件所处的软件和信息技术服务业领域的竞争也变得越发激烈。为了获得更大的市场份额，北明软件需要不断提升自身的技术实力和服务水平，除了完善信贷软件产品功能以外，需要进一步优化前端页面设计，实现信贷软件系统功能模块的微服务拆分，提高开发效率，降低改造成本，以满足客户的需求和期望。3）充分发挥北明软件的研发优势：本次计划针对信贷软件将客户、额度、核算、担保等模块进一步实现微服务拆分，必将大幅提高信贷系统的灵活性，针对不同机构客户的个性化系统建设需求，降低系统改造和运维成本，缩短系统建设周期，提升公司在信贷系统项目的市场竞争力。 研发中 通过本次研发，对现有信贷业务平台软件进行功能迭代和架构升级，实现以下目标：1）提升风控效率与精准度：系统通过整合外部和内部数据，利用决策引擎和模型建立，帮助金融机构接入风控数据、配置风控规则。这极大提升了风控的效率和精准度，使得金融机构能够更快速、准确地识别潜在风险，从而采取相应措施进行防范。2）覆盖全流程信贷业务：系统能够覆盖贷前、贷中、贷后各个环节，为金融机构提供一站式平台风控工具。
在贷前环节，系统可以帮助金融机构进行客户筛选和风险评估；在贷中环节，系统可以实时监控贷款使用情况，及时发现异常；在贷后环节，系统可以协助金融机构进行催收和风险管理。这种全流程的覆盖使得金融机构能够更全面地掌握信贷业务的风险情况。3）支持多产品、多渠道、多资产风控决策：系统支持银行多种类型的信贷产品配置，为自营贷、联合贷、助贷等不同模式提供稳定可靠的风控服务。同时，系统还可以快速承接各类互联网流量渠道和各类互联网资产，满足金融机构多元化业务发展的需求。4）具备强大的数据处理与分析能力：系统具备完善的运营支撑能力和完备的数据结构体系，可以实现对行内外各类风控和业务分析所需数据的接口调用管理，支持数据报表的可视化分析。这有助于金融机构深入挖掘数据价值，为决策提供有力支持。
5）提升业务运营效率与构建
安全防护体系：借助本系统，金融机构可以完善风险防控能力，提升业务运营效率，构建安全防护体系。系统可以帮助金融机构减少风险事件的发 通过本次研发，实现北明软件信贷综合业务软件的跨越式迭代，确保公司在该细分市场领域引领行业发展先机，并持续保持市场竞争力。北明软件现有信贷业务软件的风险管理模块专注于对信贷业务中的风险进行识别、评估、监控和控制，侧重于对整个信贷业务流程中的风险进行宏观管理和控制，自动化程度有限，难以获得潜在客户的青睐。本次研发的风险决策引擎基于先进的算法和模型，能够自动化地做出决策，通过数字化风控进一步提升数据处理和决策支持能力。通过对前端页面进行扁平化设计，使用清晰、简洁的图形元素，以及直观易懂的用户交互方式提高用户体验，将会从功能上、视觉上给客户耳目一新的感受。通过对客户、额度、核算、担保等模块进行微服务拆分，结合产品中心、渠道中心、流程引擎、规则引擎，将大幅提高信贷系统的灵活性，增强北明软件信贷软件产品市场竞争力、降低开发成本、运维成本，助力北明软件在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。生，降低损失。6）提升用户体验，降低前端改造成本：前端页面升级将采用Vue开发，Vue是一款非常优秀的前端开发框架，具有易学易用、高效灵活、组件化、丰富的生态系统等优势，可以降低产品前端页面个性化改造的成本。7）系统主要模块实现微服务拆分：微服务拆分有利于提高系统的可伸缩性、弹性、可维护性和开发效率上，通过将大型复杂的应用程序拆分成多个小型独立的服务，每个服务都可以独立开发、测试、部署和扩展，从而更灵活地应对业务需求的变化，降低系统风险，提升整体性能和用户体验。新一代交互式数智客户经营平台 本项目的核心目标为客户经营生态化，服务产品化、组件化、定制化，联动客户+产品+队伍+渠道，千人千面，1个平台服务N个系统。围绕核心目标，构建四大功能：内部客户信息融合，统一客户信息分析，服务生态管理以及智慧客户经营等。 研发中 通过新一代交互式数智客户经营平台建设，实现企业客户经营全流程的数字化、智能化升级，达成“精准洞察、高效营销、优质服务、长效留存”的核心目标。一方面，显著提升客户体验与业务转化效率，降低经营成本，增强企业核心竞争力；另一方面，构建可迭代、可扩展的数字化经营体系，为企业后续业务拓展与可持续发展奠定坚实基础，实现客户价值与企业效益的双向提升。 通过新一代交互式数智客户经营平台的落地，将助力公司依托自身金融信息化经验及技术优势，把握保险数智服务市场机遇、凸显差异化竞争优势，扩大市场份额、深化行业合作，夯实核心竞争力，为公司未来规模化发展与效益提升注入强劲动力。移动展业业务软件 近年以来，新技术、新理念、新形势不断涌现，信贷行业的市场竞争也在加剧。传统App因为其需要下载，终端不一致，移动端技术日益革新，企业微信的普及，移动系统升级，小米澎湃，鸿蒙next纯血系统的出现，以往的移动展业端面临着开发成本增高，兼容性降低，适配难度增加的问题信贷机构在业务拓展过程中，面临着客户获取难、成本控制高、风险管理难等问题。移动展业端的应用可以帮助信贷机构降低获客成本、提高审批效率、优化风险管理流程，从而提升整体运营效率和服务质量。同时，移动展业端还能够为信贷机构提供更加丰富的客户数据和业务数据，为决策提供更加准确的依据。综上所述，信贷移动展业端的业务背景是市场需求变化、技术进步推动、政策环境支持、行业竞争压力以及信贷机构自身需求等多方面因素共同作用的结 研发中 通过本次研发，将实现以下目标：1）系统先进、内容全面：在设计过程中，充分借鉴国内外移动的成熟业务模式和成功行业实践，结合北明软件在金融行业的积累，在移动端进行已有业务系统的功能延伸，移动化改造。同时，在系统架构设计上，采用符合主流技术标准的系统架构，并带有行业前瞻性的系统技术架构，能够在实现系统安全、稳定、高效运行的同时，提供高可用、灵活扩展的支持，实现系统的先进性。2）服务能力中台化：面向信贷业务，实现业务信息，产品信息，产品资料，表单页面的配置化渲染，替代之前的固定页面，根据不同的业务要求及产品模版要求，配置不同的页面，擦护理流程，由中台系统管理业务端的内容。3）功能衔接、管理统一：系统的各个功能模块根据综合金融平台的具体功能需求进行设计，可有效保证系统 次产品研发，结合北明软件金融解决方案团队20余年的金融机构特别是信贷领域的行业经验，在对供应链融资、保理、票据业务场景充分分析的基础上，结合大数据、云计算、人工智能等先进技术，帮助金融企业快速搭建数据驱动、贴合场景、灵活创新、智能高效的产业金融综合服务平台。本软件产品未来市场面向的主要客群，为中小型区域性商业银行、产业集团背景的财务公司、金控集团、国资城投集团等。产品提供包括原生移动端（安卓，苹果，鸿蒙）。移动web端，整合平台端（小程序，企业微信私有化部署）适应于各类移动端需求场景产品中的各类流程、页面模式、业务流程、均支持参数化配置，可由系统管理人员通过系统功能灵活进行参数配置和调整，提供最大程度的业务灵活性和便利性。系统采用基于vue.js的uni-app框架搭建，编写一果。这些因素共同推动了信贷移动展业端的发展，使其成为信贷机构数字化转型和业务拓展的重要方向之一。 功能的完整衔接。系统功能在客户管理、业务管理、贷款调查、移动访场、贷后管理等方面，设置了完备的管理功能。
4）系统开放、灵活对接：为了提升系统的兼容性和可扩展性，系统设有专门的接口前置平台，负责内外部系统的接口访问接入和转发。通过接口平台，系统可统一处理前端渠道、外部系统和系统组件内部的访问请求，并完成系统对外统一的服务暴露。通过接口前置平台，可将软件系统的服务和中台能力，融入未来客户整体的IT服务和能力体系中，实现不同系统间服务、功能、数据的开放融合和灵活对接。
5）支持差异化管控：系统在
支持金融服务的全流程功能和
流程支持的基础上，通过参数化、模型化的产品体系，实现不同业务产品的差异化管控，包括不同产品的业务申请模板、申请审批流程、合同模板、放款前置条件及审批流程、核算规则等。6）业务数据可视化：系统支持多种数据可视化形式，可配置图表，实现整合的业务数据大屏，方便管理人员快速了解整体业务情况，以及产品分类，部门分类等多种形式实现业务数据可视化。7）支持灵活配置的权限体系：系统内置灵活的权限体系，根据用户角色可设置不同的操作权限和业务审批权限和数据查看权限，实现千人千面效果。系统的权限支持100%的参数化配置，可在运行期间随时按需进行修改。 套代码，搭配不同的适配组件，完成多种原生端的打包工作，以及响应式的web应用打包，以适用于企微等业务平台。通过本次研发，可以有效丰富北明软件在银行信贷、产业金融等领域的产品服务形态，提供适用更加便捷、客户体验更好的差异化软件产品，填补相关市场空白，并在未来持续保持细分市场竞争力。园区治安及环境卫生智慧管理平台 研究先进园区管理理念，针对当前园区治安防控“被动响应”、环境卫生管理效率低的行业痛点，结合园区管委会、物业企业的智慧化升级需求，通过整合AI视频分析、物联网、大数据等技术，打造“技防+人防+物防”融合的一体化智慧管理平台，实现治安风险精准防控与环境卫生高效治理，同时适配现有园区网络环境、满足数据安全合规要求。
通过技术手段破解传统人工管
理模式下巡逻盲区多、异常事件发现滞后、垃圾清运不及时、人工巡检成本高、管理数据碎片化等行业难题，实现园 研发中 治安管理智能化目标1.实现周界入侵智能识别准确率≥95%，对攀爬、翻越、聚集等异常行为实现实时捕捉与预警，彻底解决传统人工巡逻的盲区问题；2.实现访客登记全流程线上化率100%，涵盖身份核验、预约申请、门禁授权、访客轨迹追溯等全环节，提升园区人员进出管理的规范性与效率；3.实现治安异常事件从预警到派单的响应时间≤5分钟，建立“预警-派单-处置-归档”的闭环管理流程，推动园区治安防控从“被动处置”向“主动预警”的根本性转变。环境管理精细化目标1.实 业务拓展层面1.切入智慧园区万亿级市场赛道，填补公司在园区治安与环境卫生一体化管理领域的产品空白，与公司已研发的综合智慧物业管理系统形成产品协同，丰富智慧建筑、园区数字化转型领域的产品矩阵，提升公司在智慧城市板块的整体解决方案能力；2.项目聚焦中大型产业园区、住宅小区核心需求，价格与定制化能力具备市场竞争优势，依托政策驱动下的园区智慧化改造需求，可快速拓展全国市场，预计成为公司智慧业务板块新的营收增长点。技术积累层面1.研发过程中将进一步沉区治安风险的精准预判、主动预警和快速处置，以及环境卫生状况的实时监测、智能调度和高效治理；同时充分适配园区现有网络、硬件设备等基础环境，严格遵循法律法规满足数据安全合规要求，助力园区物业实现管理流程数字化、作业调度智能化、运营成本最优化，全面提升园区管理的精细化、智能化水平，为园区居民、商户营造安全、整洁、高效的园区环境，契合新时代智慧城市建设中园区精细化管理的发展趋势。 现园区垃圾满溢、垃圾桶点位状态的监测覆盖率100%，对异味超标、污水渗漏等环境问题实现精准监测，预警准确率≥90%；2.实现清洁任务智能派发、轨迹追踪、完成验收的全流程管理，清洁任务完成率≥98%，解决传统人工巡检中垃圾清运不及时、作业监管不到位等问题；3.建立环境卫生数据化管理体系，实现清洁人员、作业设备、管理指标的全维度数据统计与分析，为园区环境管理优化提供数据支撑。
成本控制与效能提升目标1.项
目上线后1年内，帮助合作园区实现治安与环境管理领域的人工成本降低20%以上，通过智能化调度减少冗余人力投入，提升人均作业效率；2.实现园区治安、环境管理相关工作的流程化、数字化，减少人工记录、统计、沟通等环节的时间成本，提升整体管理效率30%以上。产品落地与复制目标1.完成至少1个中大型试点园区的系统上线、调试与验收，形成可落地、可验证的园区智慧管理标杆案例；2.提炼标准化的产品部署、人员培训、运营维护流程，形成一套可快速复制的园区“治安+环境”智慧管理解决方案，为全国市场推广奠定基础。 淀AI视频分析、物联网设备适配、大数据可视化、“云-边-端”架构落地等技术能力，强化公司在智能感知、数据治理、场景化智能应用等领域的技术储备，为后续拓展智慧社区、智慧产业新城等相关业务提供技术支撑；2.通过与第三方设备厂商的算法对接与硬件适配，积累跨平台、跨设备的系统集成经验，提升公司定制化开发与项目落地能力。市场地位层面1.以高性价比、高贴合度的产品切入市场，打破头部企业在园区智慧管理领域的价格壁垒，提升公司在智慧园区细分市场的品牌知名度与市场份额，从单一产品供应商向园区数字化整体服务商转型；
2.项目落地后形成的标杆案
例，可辐射周边园区及同类客户，为公司开拓政务、企业园区等B端客户资源奠定基础，助力公司在智慧城市、数字政府赛道的布局深化。盈利与模式层面项目投资回报率达80.6%，具备显著的经济效益，成熟的解决方案可实现标准化复制，降低后续项目研发与实施成本，形成“产品研发-标杆落地-全国复制”的商业闭环，提升公司智慧业务板块的整体盈利水平。数据驱动型热网全链路智慧运营系统 开发数据驱动型热网全链路智慧运营系统旨在构建一体化管理中枢，解决传统供热行业核心痛点。通过人工智能技术，实现对供热系统的全面感知、智能分析和精准调控，提高供热系统的运行效率和管理水平，整合热源、管网、换热站、用户端全链条数据，打通生产调度、设备监控、收费服务、用户反馈等业务模块，实现跨系统数据互联互通与业务协同，解决传统供热系统存在的能耗高、调控不精准、用户舒适度低等行业痛点问题，为用户提供更加舒适、稳定的供热服务。实现供热系统的全链路智慧运营，提高供热效率，降低能源消耗。 研发中 项目力争实现多重核心目标：
一是节能降耗，通过人工智能与物联网技术，动态优化供热参数（如流量、温度），按需调节热量分配，解决传统供热“过量供热”或“局部不平衡”的问题，优化供热系统的能源分配，降低能源消耗，提高能源利用效率，实现节能减排，降低企业运营成本，提升企业经济效益。二是提升用户体验，支持用户自助缴费、在线报修、室温自主调控，建立闭环客服流程，提升服务响应效率与透明度。满足用户对室内温度稳定性的需求，改善居民生活质量，提升用户的供热舒适度和满意度。三是促进行业发展，以物联网、大数据、人工智能等技术为支撑，整合热源、管网、换热站、用户端全链条数据，打通生产运营调度、数据监控分析、设备智能调控、收费保修客服等业务模 数据驱动型热网全链路智慧运营系统应用于北方冬季集中供热的省市区县热力公司，每供暖季时长从4个月到6个月的寒冷地区和严寒地区。全国预计2030年我国城市集中供暖面积达到150亿平方米，市场前景广阔。该系统集成物联网技术、大数据存储和处理技术、人工智能算法等，将全链路数据进行融合，具备能耗分析、热负荷精准管控、一网、二网、热用户三闭环联动调控、可视化智能运营中心、智能调控决策支持系统、用户服务体系等核心功能。实现供热成本和供热质量的高度契合，达到节能降耗和用户满意的目的。
不仅适用于新建供热项目，也可对现有老旧供热系统进行升级改造，市场潜力巨大，市场发展空间良好。块，实现跨系统数据互联互通与业务协同，构建覆盖热源、热网、热力站、终端用户的全链路智慧运营体系。推动供热行业向智能化、数字化转型，促进供热技术的创新与进步，提升城市能源管理智能化水平。指标管理系统V1.0 商业银行指标管理系统的核心定位是全行级、企业级的统一数据治理与应用中枢。它不是一个孤立的报表工具，而是旨在打通“数据孤岛”，对分散在各个业务系统中的海量指标进行统一“管、算、用”。系统通过建立标准化、流程化的管理平台，将业务指标作为关键数据资产进行全生命周期管理，形成全行统一的口径、标准和来源，为经营管理、风险控制、监管报送等提供一致、可信的数据服务。其主要建设目标体现在三个层面：在管控层面，旨在实现指标定义的规范化、口径的统一化和流程的线上化，解决因分散管理导致的数据歧义与合规风险；在应用层面，致力于释放数据价值，提供敏捷的自助分析、可视化展现（如领导驾驶舱）和智能检索能力，让业务人员能“1分钟找到数据，5分钟挖掘价值”，直接赋能业务决策；
在资产层面，目标是将指标沉淀为可复用、可共享的数据资产，建立长效的共享复用机制，从而减少重复开发，提升数据团队的响应效率与产出价值。 已完成 商业银行立项建设指标管理系统，主要基于解决业务痛点、响应转型需求和把握数据价值三个核心驱动力：1、解决传统管理模式的突出痛点：在传统模式下，指标由各业务部门或项目组分散管理，导致指标口径不一、重复开发、查询困难等问题。这不仅造成资源浪费（例如，某银行通过统一平台节省了10%以上的报表开发投入），更因数据“打架”严重影响管理决策的效率和准确性，同时无法满足日益严格的内部审计与外部监管对数据溯源的要求。2、支撑银行数字化转型与精细化管理：银行的数字化转型进入深水区，从“业务数据化”迈向“数据业务化”。精细化管理要求“用数据说话”，指标管理系统正是关键的支撑工具。它使战略目标可度量、可拆解，为流程优化（如南京银行的流程指标分析系统）、风险防控、资源配置等提供精准的数据洞察，推动银行从经验决策向数据决策转变。3、激活数据资产价值，赋能业务创新：银行积累了海量数据，但其价值未被充分挖掘。指标管理系统的建设，旨在通过统一平台将数据转化为易用、好用的业务指标资产。这不仅能快速响应业务部门多变的数据需求（如青岛银行项目强调的“释放指标数据资产价值”），更能主动沉淀业务知识，反哺业务场景创新，最终构建“数据+业务”双向驱动的智慧大脑。 1、提升决策效率与精准度：系统能整合行内外数据，构建实时、统一的指标视图。通过自动化的多维分析和预警功能，管理层可快速洞察业务趋势与风险，从经验驱动转向数据驱动的精准决策，提升响应速度。2、优化运营管理与资源配置：系统可精细分解指标至各业务条线，实现流程的量化监控。这有助于发现运营瓶颈，优化资源配置，推动降本增效，并确保全行战略目标的有效落地与执行。3、强化全面风险管理：系统可动态监控资本充足率、不良率等关键风控指标，并设置自动预警。这能有效提升风险识别的及时性与前瞻性，保障业务在安全边界内稳健运行，增强抗风险能力。
4、驱动业务创新与增长：深度
的数据分析能力可挖掘客户需
求与市场机会，为产品创新、精准营销提供有力支撑，最终赋能业务增长，巩固并提升公司的市场竞争力。总体而言，该系统将成为公司数字化转型的核心引擎，推动其管理更精益、决策更智慧、发展更稳健。征信管理系统V1.0 立项建设新一代征信管理系统，主要基于三大紧迫驱动力：1、强监管合规的刚性要求：金融信用信息基础数据库的管理日益严格，数据质量、个人信息保护及异议处理时效等要求不断升级。旧有模式难以确保持续、高效的合规，存在操作与监管风险。2、业务高质量发展的迫切需求：零售与 已完成 本系统是银行风险管理的核心基础设施与智能决策中枢。它不仅是接入人行征信并生成上报文件的合规工具，更是对内整合全行多源数据、对外拓展合法合规替代数据，运用规则与模型进行深度分析与应用，服务于贷前、贷中、贷后全流程的综合性风险管理平台。核心目标：1、合规与精准：确 将对公司未来的合规运营、风控能力和业务效率产生深远影响，具体体现在以下几个方面：1、筑牢合规底线，降低法律风险：系统可严格遵循监管要求，实现征信查询的授权管理、用途追踪和操作留痕。这能有效避免“滥查”、“盗查”等违规行为，帮助银行规避因征信管理不规范导致的监普惠金融业务快速增长，传统人工或半自动征信处理模式已成为瓶颈，无法支撑秒级/分钟级信贷审批的体验需求，亟需系统化、自动化升级以解放人力、提升效能。3、风险防控智能化的必然选择：单一的人行征信报告已无法全面刻画客户风险。银行需整合内部行为数据与外部替代数据，通过系统构建更全面的风险视图与预警模型，实现贷前精准筛查与贷后动态监控，主动管理资产质量。 保征信数据上报的100%合规、及时与零差错，满足监管要求。2、效率与体验：将征信查询、解读与决策支持深度嵌入业务流程，实现“分钟级”自动审批，提升客户体验与作业效率。3、智能与前瞻：超越传统信用报告，构建客户风险画像与预警体系，实现从被动查询到主动风险发现的转变，精准防控信用风险。 管处罚与法律纠纷，保障业务在合规框架内稳健运行。2、提升信贷效率，优化客户体验：
通过接口直连与流程自动化，系统能实现贷前授权、查询、下载的全流程线上化，大幅缩短征信报告获取时间。结合内部数据整合，可快速形成客户信用画像，辅助信贷审批提速，从而优化客户体验，增强市场竞争力。3、强化风控能力，防范信用风险：系统可对征信数据进行深度解析与结构化存储，支持多维度的风险指标监控。通过贷前的全面筛查与贷后的定期监控，能更早识别客户共债风险、逾期风险等，为信贷决策提供坚实依据，从源头把控资产质量。4、规范数据管理，挖掘数据价值：系统能建立统一的征信数据视图，解决信息孤岛问题。
规范化的数据沉淀不仅便于日
常查询与分析，还为构建自主风控模型、进行客户深度经营提供了高质量的数据基础，驱动风险管理从被动防控向主动经营转型。该系统的建设，将助力公司在强化风控合规的同时，提升业务效率和客户满意度，为核心业务的稳健增长保驾护航。付息率管理系统V1.0 随着利率市场化改革深入与同业竞争加剧，商业银行负债成本持续上升，付息率管理已成为影响银行盈利能力的关键因素。传统付息率管理方式存在以下痛点：1、数据分散滞后：
付息数据分散在核心系统、财务系统等多个孤岛，依赖手工导出与整合，数据更新不及时，难以支撑实时决策。2、测算精度不足：手工测算难以覆盖存款提前支取、利率浮动、客户分层等复杂场景，导致付息率计算结果偏差较大。3、管控手段缺乏：缺乏付息率目标设定与动态监控机制，无法及时发现付息率超标或异常波动，导致成本控制被动。4、定价决策依赖经验：存款定价多依赖历史经验与同业对标，缺乏对客户行为、市场趋势的量化分析，难以实现差异化定价。本项目通过构建付息率管理系统，将实现付息数据的自动采集、集中管理、智能分析与实时监控，提升付息率测算 已完成 本项目旨在构建一套面向商业银行负债业务的付息率精细化管理系统，定位为全行负债成本管控与存款定价决策的核心支撑平台。系统将覆盖存款、同业负债、发行债券等所有付息负债品种，实现从产品定价、成本测算、执行监控到动态调整的全流程管理。通过对接核心系统、财务系统及市场数据，系统将打破传统付息率管理依赖手工统计、数据滞后的局限，引入大数据分析与智能预测模型，提升付息率管理的前瞻性、精准性与主动性。
系统将成为银行在利率市场化
环境下控制负债成本、优化负债结构、提升净息差水平的关键工具。项目目标：1、付息率测算精准化：基于存款期限、利率、金额等要素，实现按产品、客户、渠道的多维度付息率自动测算，消除手工误差。2、成本控制主动化：通过设定付息率目标值与预警阈值，实时监控付息率波动，及 将对其盈利能力、负债质量及定价精细化管理产生直接影响，具体如下：1、精准管控负债成本，提升净息差：系统可穿透监控存款、同业负债等不同产品的付息率，实时测算边际成本与综合成本。这有助于管理层敏锐捕捉成本波动，及时调整揽储策略，在利率下行周期中有效控制负债端成本，支撑净息差的稳定与优化。2、支撑差异化定价，增强市场竞争力：系统可基于客户贡献度、期限、渠道等维度进行多场景模拟与测算。这为针对不同客群制定差异化利率政策提供了数据支撑，既能避免高息揽储的无序竞争，又能以精细化定价策略吸引并留住核心优质客户。3、强化预算执行与动态考核：系统可将付息率指标层层分解至各分支机构与业务条线。通过实时的监测与预警，管理层能动态掌握预算执行情况，并建立以成本控制为导向的绩效考核机制，引导全的准确性与时效性，为银行控制负债成本、优化存款定价、提升净息差提供关键支撑。系统不仅是银行精细化管理的必然要求，更是应对利率市场化挑战、增强核心竞争力的重要举措。 时发现异常并支持干预。3、定价决策科学化：结合市场利率走势、客户行为分析及银行战略目标，为存款定价提供数据驱动的决策支持。4、结构优化可视化：通过可视化分析工具，展示不同负债品种的付息率与占比，支撑负债结构优化决策。 行从单纯追求规模转向规模与效益并重。4、辅助资产负债综合管理：系统能结合市场利率走势与自身资产负债结构，对未来付息成本进行前瞻性模拟。这为资产负债组合管理、利率风险管理提供了量化依据，助力公司在利率市场化背景下保持经营的主动权和稳健性。该系统的落地，将推动公司负债管理从粗放式向精细化转型，通过成本管控能力的提升，直接赋能盈利能力的持续增强。升级。借助向量数据库与图数据库构建计量知识库及业务知识图谱；优化传统模型的参数和研判规则，动态调整综合模型参数，达到多模型组合方案最优，从而构建大模型智能体；运用智能体改造复杂业务智能诊断模型，引入多模态大模型技术实现多元交互，构建针对于电力计量业务的智能问答、聚合搜索等便捷化使用场景；智能体运用自我迭代和优化能力，通过不断学习和实践，自动优化算法模型。 已完成北明智慧体育场馆系统 706,694.70 北明智慧体育场馆系统是一套面向体育场馆运营管理的综合数字化平台，通过统一数据平台和智能化技术，将场馆资产管理、设备巡检、赛事运营、人员管理及访客服务等业务进行整合，实现体育场馆运营管理的一体化和智能化。系统通过对场馆设备运行状态及环境数据进行实时监测，能够及时发现异常情况并提供智能诊断与处理建议，同时结合工单管理和巡检管理机制，实现设施运维流程的自动化与闭环管理。系统还支持赛事活动管理、访客服务及运营数据分析，为场馆管理人员提供决策支持，并通过智能交互方式提升场馆服务体验，全面提高体育场馆运营效率和管理水平。 研发中北明智慧制造综合园区管理系统 715,492.92 北明智慧制造综合园区管理系统是面向制造类产业园区建设的一体化数字化运营管理平台。系统依托物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，对园区内设备设施、资产资源、企业服务及运维管理进行统一管理。平台通过对生产设备及园区基础设施运行数据的实时采集与监测，实现设备状态感知、异常预警和预测性维护，并通过工单管理、巡检管理及运维管理模块实现设备维护流程的闭环管理。同时系统通过能源管理和数据分析功能，对园区能耗情况进行实时监控与优化分析，并通过可视化平台展示园区运行状态，实现园区管理数字化、智能化和精细化运营，为制造园区提供高效、安全、绿色的综合管理能力。 研发中电网量测数据中心与人工智能供给能力协同应用 2,067,441.99 系统深度融合气象预警、电网运行与现场数据，依托数字孪生与大、小模型协同技术，形成“感知-推演-决策-执行”的闭环指挥能力，实现对灾情的实时感知、停电范围的智能预判、抢修资源的最优调度及复电进度的动态监控。通过人工智能能力支撑，精准匹配各业务场景需求，推动数据中心向数字化转型与智能化升级，全面提升电网应急响应速度、协同效率与供电韧性。 研发中基于AI的智慧文旅全域导游导览系统 1,708,209.75 系统共计建设4个板块内容，服务区域管理部门、服务游客、服务景区、服务导游（讲解员）通过一个平台，无缝连接了管理方、游客、景区与导游，不仅提升了游客体验和管理效率，更为核心经营者（景区和导游）创造了新的价值增长点和商业模式。 研发中基于大模型的社会救助家庭经济状况核对系统 626,541.52 本项目围绕大语言模型应用于政务数据治理场景，构建一个能够语义理解、关联数据、辅助决策的信息系统，推动社会救助经济核对工作从“人审”为主的经验模式，向“人机协同”的智能化模式转型。利用大模型的逻辑推理能力，对申请人的收入、支出等信息进行一致性分析。自动生成结构化的核对报告，不仅列出核对结论，更以自然语言清晰说明每一项“通过”或“不通过”判断的数据依据和逻辑链，确保审核过程的透明、可追溯。 研发中基于大小 964,576.17 本项目旨在依托人工智能技术，构建网格状态评估、线路故障、设备运维、网架结构、自动化部署等相关智能体，实现线路一故障一分析、网格状态管理、网格可靠性 研发中模型融合配网可靠性智能分析项目 管理、可靠性智能问答、可靠性智能问数等功能，减轻基层班组可靠性分析压力、提升供电网格内设备改造、工程建设和运维检修智能决策能力。聚焦可靠性人工智能算法模型研发，重点开展视觉、语义类大/小模型在可靠性管理场景的研发与应用，通过构建智能体、智能问答、智能问数等方式提升可靠性智能化管理水平；推动电网运维从被动应对向主动预防转变；将可靠性指标、网格信息等与地图融合，实现数据的可视化整合。劳动争议案件智能辅助裁决平台 76,451.32 本项目为劳动争议案件智能辅助裁决平台研发资本化项目，旨在运用人工智能、自然语言处理、法律知识图谱与大数据分析技术，面向劳动人事争议仲裁、司法审判等场景，研发集案件要素智能提取、争议焦点自动识别、类案智能推送、法律法规精准适用、裁判文书辅助生成、流程规范化管控于一体的智能辅助裁决系统。项目通过整合劳动争议相关法律法规、典型案例与裁判规则，构建标准化、结构化、可复用的劳动争议裁决逻辑模型，实现从立案、调解、庭审到裁决的全流程智能化辅助，提升劳动争议处理效率与裁判一致性，降低同案不同判风险。项目研发成果为可部署、可迭代、可商业化的软件系统与相关知识产权，具备明确的技术可行性、市场应用价值与持续收益能力，相关开发支出满足资本化条件，拟作为无形资产进行核算与管理。 已完成临床场景下的乳腺癌诊疗人工智能方法及其应用 71,371.32 北明与中山大学、香港城市大学共同合作研究合作方发挥各自在深度学习算法和数学方法理论方面的优势，建立了针对小样本乳腺癌亚型的诊疗元学习，利用张量分解建立多模态张量分析学习，并通过融合变分方法和ADMM方法，建立具有临床可解释性的深度学习模型。项目还探索了统计学习的一致性正则方法，针对数据不确定性建立高泛化能力的深度学习模型。通过紧密合作，显著提升了乳腺癌诊疗的可解释性和泛化能力，促进了粤港澳大湾区在医学人工智能领域的交流与合作。项目研究成果辅助医生提高诊断效率，服务乳腺癌患者，具有重要的科学价值和临床价值。 研发中社会组织综合服务平台 671,979.78 作为公司切入数字政府与智慧民政领域的关键产品，以下三个方面驱动公司发展：一是构建起在政务细分领域的技术与认知护城河。二是具备向其他政务领域（如司法、市场监管）复制的潜力，为公司开辟新的增长曲线。三是经济效益显著，按当前市场定价与推广预期测算，项目本身投资回报率高，并有望在未来几年带动相关产品线实现规模化营收，提升公司整体盈利能力和市场估值。 研发中数字档案馆管理系统V1.0 4,260,522.74 集成AI能力（如OCR文字识别、自然语言处理、图像识别），实现档案的自动分类、智能标引、内容提取和敏感信息识别，目标是大幅减少人工录入与整理的工作量，提升数据结构化程度，为高级应用打下基础，补充了国产化数据库的适配，以及国产操作系统软件适配，积极响应了金融机构信创改造。平台集成了多项前沿技术，包括前端由jsp升级为vue3架构，后端由SSH升级为微服务架构，对服务进行了前后端分离，兼容了国产化操作系统、数据库。实现了高可用部署方案，帮助金融机构提升了档案的管理，简化档案利用流程，助力数字化转型。 研发中物联智控平台 1,281,593.15 项目主要完成成果：（1）全场景设备管控围绕设计、施工、运维的全场景下各类进场、出场设备的监测、运行进行全面的管理。对感知设备统一接入、集中管理和数据共享利用，提升各场景物联网应用成效，进而有力支撑高速改的监测和管理。（2）提升监测预警能力基于物联网中台监测预警能力，推动各类事件发现关口前移、业务流程优化、多方协同联动、问题处置增效，提高预测、预报、预警、预防能力，实现施工有序管理、运维高效服务。（3）决策模式的变革。将物联网中台获取的监测数据集成到数据中台、非结构化数据中台，并利用大数据、人工智能等先进技术去支撑决策，通过业务在线去支撑决策的贯穿执行。（4）一站式设备管理中心为客户提供企业级物联设备全生命周期便捷中台管理服务。（5）更便捷更智慧化的服务基于物联网中台获取路段车流、人流、天气等信息，在节假日、高峰时段面向高速游客提供更全面的智慧化服务，增强游客的服务获得感、使用满意度，享受高速公路智慧化的创新成果。 研发中先进信贷综合业务软件 546,829.27 相关研发成果已在华中某民营银行资产管理运营平台项目、华北某知名啤酒集团产业金融综合服务平台项目、华北某知名家电集团财务公司信贷业务平台项目等软件项目中得以成功应用，取得了良好的实施效果。 研发中新一代交互式数智客户经营平台 3,873,650.39 项目核心机会集中在三点：一是保险行业大模型应用需求爆发，客服、销售、理赔等场景适配性强；二是目标客户明确，太保、太平、国寿等头部上市险企为核心潜在客群；三是行业存在明显痛点，多数险企营销与财务分析仍处半手动状态，公司打造的自动化数智客户经营平台具备前瞻性技术优势，可精准填补市场空白、抢占竞争先机。 研发中移动展业业务软件 282,067.48 相关研发成果已经在华北某知名啤酒集团产业金融综合服务平台项目、华北某知名加点集团财务公司经销商信贷业务平台项目成功落地应用。 研发中园区治安及环境卫生智慧管理平台 1,468,266.78 项目核心信息1.项目名称：园区治安及环境卫生智慧管理平台V1.0；2.目标客户：
园区管委会、园区物业企业（重点覆盖面积≥5万㎡、居民/商户≥1000户的中大型产业园区、住宅小区）；4.建设周期：12个月（含2个月研究阶段、10个月开发阶段）；5.产品架构：采用“云-边-端”架构，端侧采集数据、边侧实时分析、云侧统一管理；6.核心技术：AI视频分析、物联网、大数据、数据加密、硬件设备适配技术。开发与人员配置1.开发模式：核心模块（治安管理、环卫管理、管理后台）自研，AI治安分析模块对接第三方成熟算法；2.总工作量：75人月，涵盖5大核心模块28个功能点研发、测试与部署；3.人员配置：共14人，含项目总监、项目经理、产品经理、架构师、开发/测试/运维工程师等核心角色，采用敏捷开发模式推进。市场与经济基础1.市场背景：2023年中国智慧园区市场规模达1200亿元，“治安+环境”一体化管理系统市场占比25%，中大型园区智慧化改造率仅30%，市场需求缺口大；合规与风险控制1.合规性：符合《个人信息保护法》《知识产权法》等法规要求，居民数据采用“最小必要”采集原则与加密存储，自研模块将申请软件著作权；
2.风险应对：针对数据安全、系统稳定性、技术选型等7类核心风险制定专项控制措施，同时购买数据安全保险、明确服务故障响应时间，降低项目实施与运营风险。 研发中数据驱动型热网全链路智慧运营系统 6,008,823.12 依托物联网、大数据、AI技术打造热网全链路智慧运营系统V1.0，解决供热行业痛点实现智能调控与降本增效，团队配置齐全，完成研发，申报并获得1项AI发明专利，适配北方集中供热市场，产业化前景广阔。 研发中指标管理系统V1.0 832,599.88 已实现功能列表：一、指标定义与设计本模块是系统的基石，负责对指标进行规范化、结构化的全生命周期定义与管控，确保全行指标“定义统一、口径一致、来源可信”。1、指标注册新指标的申请与定义入口，录入业务口径、技术逻辑、数据来源、责任人等核心元数据。2、指标审核实现指标定义、变更的线上多级审批工作流，确保变更受控、过程留痕，满足合规要求。3、版本管理自动保存并管理指标定义、计算规则的历史版本，支持版本对比、查询与快速回滚操作。4、血缘分析图形化展示指标的完整数据链路，从源表、加工过程到下游报表，实现正向追溯与影响分析。5、指标目录/分类按照业务领域（如零售、对公、风险）对指标进行树状分类与标签化管理，形成企业级目录。二、指标加工与运维本模块是系统的“生产车间”，负责将定义好的指标逻辑调度执行，并确保计算过程高效、稳定、准确。1、计算任务配置配置指标的ETL计算任务，支持设置任务依赖、调度周期（T+1、小时级）、执行策略与资源参数。2、任务监控全局监控所有计算任务的实时状态、进度、耗时与资源消耗，提供详细的执行日志查看功能。3、数据质量监控配置数据质量稽核规则（如完整性、一致性、波动性检查），对产出结果进行自动校验与告警。4、运维看板面向运维人员的集中监控视图，展示任务成功率、数据时效、资源负荷等核心系统健康度指标。三、指标服务与应用本模块是系统的“价值窗口”，面向业务用户提供易用、敏捷、多样的数据消费体验，直接赋能业务决策。1、指标门户/超市统一的指标检索与展示主页，支持关键词搜索、分类浏览、热门推荐，是业务用户的主要入口。2、自助分析提供拖拽式的交互界面，允许用户自由选择指标、维度，进行多维度交叉分析、下钻与可视化探索。3、报表/仪表盘预置或由用户自定义构建固定格式报表与可视化驾驶舱，支持大屏展示、定时生成与邮件订阅推送。4、API服务管理将指标数据封装为标准化API接口，提供接口文档、在线申请、调用审批、流量监控与治理功能。5、数据导出支持将查询分析结果以Excel、CSV、PDF等常用格式导出，满足线下汇报与进一步处理的需求。四、指标运营与治理本模块是系统的“治理中 已完成枢”，通过制度与流程的线上化，保障指标体系的安全、有序、可持续运行。1、权限中心管理用户、角色与数据权限，实现功能级、指标级、行列级（数据脱敏）的精细化访问控制。2、生命周期管理管理指标从提案、开发、启用、暂停、下线到归档的全流程状态流转与跟踪看板。3、使用分析统计分析各指标与功能的被访问频率、用户分布、平均耗时，量化数据资产价值与使用效能。4、业务术语库维护全行统一的业务术语、名词解释与计算口径标准，与指标关联，构建一致的业务语言。五、系统管理后台本模块提供支持整个系统稳定运行所需的基础配置与管理功能，通常面向系统管理员。1、用户与组织管理管理系统账户、用户组及组织架构信息，支持与行内LDAP/AD等统一身份认证系统同步集成。2、操作日志审计完整记录所有用户的关键操作日志（增、删、改、查、登入登出），支持多条件组合查询与导出。3、系统参数配置对系统运行时所需的全局参数、字典代码、消息模板、审批流程节点等进行集中配置与管理。4、公告与消息发布系统升级、维护通知，并向用户推送待办任务（如审批）、数据就绪等内部消息。征信管理系统V1.0 923,650.15 已实现功能列表：一、征信数据接入与处理本模块是系统的基础，确保安全、稳定、合规地获取与处理内外部征信及替代数据。1、人行征信接口管理配置和管理与人行征信中心的直连接口，实现信用报告的自动查询与上报数据报送。2、外部数据源管理对接和管理第三方征信、工商、司法等合法数据源，进行渠道配置、监控与成本核算。3、内部数据整合从行内核心、信贷等系统抽取客户资产、交易、行为等数据，形成统一的内部信用视图。4、数据清洗与加工对原始征信报告进行解析、关键字段提取、结构化转换与标准化处理，供下游应用。5、查询任务调度根据业务场景（如贷款申请）自动发起征信查询，并管理查询队列、频率与额度控制。
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