中科软机构调研纪要

调研日期: 2025-07-03 中科软科技股份有限公司成立于1996年,经过20多年的发展,已经成为从事计算机软件研发、应用、服务的大型专业化高新技术企业。公司依托中国科学院雄厚的人才优势和领先的科研成果,业务涵盖应用软件、支撑软件、系统集成等应用层次,可为客户提供大型行业应用解决方案。公司在多个领域具有领先优势,如保险信息化、公共卫生信息化、政务信息化等。中科软科技秉承踏实稳健的企业作风,诚信务实的经营理念,在业内树立了良好的公司信誉和品牌形象,企业信用等级达到AAA级,并获得了中关村企业信用等级最高级ZC1级。公司通过ISO9001、ISO14001、ISO20000、ISO27001及OHSAS18001等管理体系认证,取得了重要资质。中科软科技以“发展软件产业,创新软件科技”为己任,不断开拓创新,丰富自主研发产品内容,增强优质的服务理念,建立了极具竞争力的技术体系。 一、问题交流 1、AI将如何带动公司未来在保险等领域的业务规模增长? 答:AI的落地应用将成为公司未来重要的增长极,这一增量机会的核心体现在“广义行业应用软件”上,即在AIGC的B端应用落地过程中产生的行业应用软件边界的扩展,是AI技术从通用探索迈向业务融合阶段中,以实现业务价值为目标,对“数据、模型、应用”多个层次进行的体系化建设,带来软件开发范式的变革与应用体系的重构。 企业对 AI 应用的需求逐渐聚焦于强安全、高精度和低成本,即保障数据隐私安全、满足场景化精准计算需求、降低部署与运行成本。在此背景下,AIGC在行业领域落地应用的重心从通用大模型转向“垂直领域小模型+专业知识库”的组合模式,这个过程需要我们这样既拥 有行业Know-how、又具备工程化能力的垂直应用软件厂商来实现。因此随着AI技术逐步落地并产生实际业务价值,将催生出海量的开发需求和工作,将会为我们带来广阔的增量业务。 具体而言,增量的开发需求涉及以下主要方面: 第一,模型蒸馏与基座简化。通用大模型参数庞大、推理成本高,企业需要追求ROI,因此需要对基座模型进行蒸馏,压缩成可本地化部署的轻量级底座。 第二,小模型矩阵化。以保险场景为例,承保、理赔等核心业务环节对精准度要求高,需要在简化后的基座上,针对不同细分场景训练并部署垂域小模型,既保证效果,又降低单点算力消耗。 第三,知识库体系建设。为减少“幻觉”,必须构建行业级知识库,全链路建设提升小模型精度:从原始的多模态数据清洗、标注,到文档切片、语义切分,再到术语库、规则库、指标库的全方位建设;以及模型交互环节的提示词优化工程等。只有专业知识库与小模型深度耦合,才能确保生成结果的可靠性和精准度。 第四,业务流融合与系统重构。小模型最终要无缝嵌入现有理赔、核保、客服等业务流程中,支持客户端技术迁移、组件组装及二次开发,支持不同模型与应用的互操作,实则是对业务流程的全面重构。 对客户而言,AI真正产生业务价值后,会更愿意投入对应的预算;对我们而言,从数据层、模型层到应用层的全链条建设与重构,都是新增的需求。当前处在垂直行业AI应用正进入规模化落地的关键窗口期,中科软凭借对行业的深度Know-How积累和丰富的工程化实施经验,会持 续推动AI与核心业务系统群等已有应用软件的融合,扩展为广义行业应用软件系统群,在未来占据赛道制高点。 2、公司在AI应用方面竞争优势? 答:在垂直领域AI应用的落地效果的关键在于“领域知识注入+工程化深度优化”的核心能力,要求ISV具备深度的行业Know-How和丰富的工程化实施经验。中科软深耕保险IT领域30年,积累了大量的领域知识,并且具备大量的大项目实施与管理经验,经历多次技术变革,具备大量技术迁移与重构的成功案例,因此在AI应用方面,中科软具备深厚的基础和优势。在AIGC的垂直应用时代,中科软提出“广义行业应用软件”概念,已经在“垂直领域小模型+专业知识库”的落地路径上产生了大量研发成果和实践经验,未来可会进一步与行业客户共同推动更多的实际落地应用,产生真正的业务效果和价值。 3、公司关于稳定币相关的探索和布局? 答:公司拥有中国跨境支付系统(CIPS)的相关技术储备,曾为某监管机构提供支付系统CCPC及CIPS相关的技术服务。并为部分客户提供跨境供应链系统项目建设、跨境贸易信息技术服务等业务。在数字货币方面,公司注重数字货币应用场景的集成实施,主要涉及数字货币相关的应用、集成工作。截至目前,相关业务占公司营业收入比重很小。此外,公司为港澳台地区以及东南亚的多家保险公司、银行等机构提供系统建设及技术升级改造服务。 公司会持续积极关注稳定币的发展与相关的业务机会,结合公司的擅长领域与技术积累,积极探索公司可参与的切入点。 4、公司是否有新产品和业务拓展? 答:AI在B端的应用将带来产品和业务的拓展。公司作为垂直ISV,主要针对各行业企业AIGC能力与现有应用软件和业务结合,需要处理多模态非结构化数据,运用公司的领域知识去对非结构化数据进行标注、清洗,加工为半结构化数据,并与现有应用软件中的结构化数据在语义空间对齐,用于模型微调并约束与修正模型的生成结果,提升模型生成结果的精准度。此外与AI模型的结合方面,涉及大小模型、数据管理软件以及现有应用软件的互相调用融合,涉及垂域模型运行管理软件,实现模型、数据、业务的有效融合集成。因此公司在现有应用软件的基础上进行了拓展,未来将为客户提供增加了半结构化数据知识库管理软件、垂域模型运行使用软件在内的广义行业应用软件。 针对客户在技术升级和业务创新中的咨询需求,公司也将拓展咨询业务,提升高价值服务的比例,为客户提供包含“咨询+产品+实施”在内的三位一体的综合性服务。 5、海外业务情况和规划? 答:公司在现有地区和客户的基础上,正在持续拓展新地区和新客户。今年我们继续沿着一带一路的国家和地区,接触了更多的新客户,力争推动更多新项目的落地。公司会持续以大陆以外业务作为重要的发展方向之一,力争提升大陆以外业务的规模以及在整体收入中的占比。