宇信科技机构调研纪要

调研日期: 2026-04-29 北京宇信科技集团股份有限公司是一家全面领先的金融科技赋能者,为金融机构提供各种金融科技服务和产品,帮助客户数字化转型。公司成立于2000年,总部位于北京,现有员工10000余人,遍布全国的交付网络可灵活地为客户提供一站式服务。自2010年起,公司连续多年在中国银行业IT解决方案市场排名领先,在信贷操作、商业智能、网络银行、渠道管理、渠道合规等多个细分领域始终保持领先地位。此外,公司在移动金融、消费金融、智慧银行、开放银行、监管报送、全面风险管理等领域也拥有业界领先的产品,并且保持着强劲的增长势头。 投资者关系活动主要内容介绍 一、业绩详解 2026年一季度,公司剔除股份支付的扣非归母净利润达6141万元,同比增长2.9%。公司从上到下持续加大AI投入,一季度研发费用达5418万元,同比增加1288万元,研发投入占收入比例达到12.5%。 受益于AI业务增长、头部客户集中度提升以及AI内部提效,公司主营业务毛利率持续提高,一季度主营业务毛利率达到33.5%,同比增加5.8%;一季度国有大行、股份制、政策性银行及大型城商行收入占比达到62%,公司优质金融客户根基稳固。 业务进展方面,公司收获某大型城商行智慧信贷全流程订单,某股份制银行零售贷后订单落地,覆盖全链路、多场景的信贷AI应用场景将进行全面落地;启动基于AI原生新一代信贷解决方案研发,构建信贷全流程智能体蓝图;成功中标境外银行数字法币项目沙盒二,为数字法币从封闭测试迈向真实场景落地提供了可复制的实践范本与技术支撑;推进多模数据湖体系建设,研发金融级本体数据模型,打造行业级知识能力;推出全新自研AI营销助手,集成AI画像助手、AI智推助手、AI策略助手、AI画布助手、AI话术助手、AI陪练助手六大核心能力;面向海外市场的AI手机银行与AI智能尽调平台完成新版本迭代,精准匹配新兴市场数字化转型需求。 二、金融AI时代的范式转移 宇信在数据领域能力扎实,拥有大量客户案例,协助搭建了完整的数据系统。过去一年,宇信与客户持续探讨AI时代数据系统的未来形态。经过长期思考及与合作伙伴的共创,确定未来的银行及企业,核心需要的不再是传统数据系统,而是一个知识湖系统。 传统数据仓库面向的是系统和人员,例如员工可以进行数据查询,获得的是数据和信息。而未来的知识湖,核心是面向智能体工作、通过知识湖驱动公司内部所有智能体的工作逻辑。 在知识获取方式上,从文档中获取知识的第一步是进行智能解析,了解文档包含的内容。然后根据智能体的使用场景,用AI帮助提取智能体所需的知识。根据不同场景,知识被存储为不同形式,如编程语言规则、自然语言描述、数据枚举等。这些知识被打上相应标记,当智能体调用时,可根据业务场景直接应用到提示词或Skills中。 除了文档中的显性知识,还有一类知识隐藏在业务专家的脑子里。很多业务决策和判断依赖专家经验,但这些是隐性知识。宇信正在探索将业务专家的思维链路显性化,将场景映射到智能体使用场景中,再提炼成智能体可执行的规则,从而将专家的直觉经验转化为显性知识,存入 知识湖。 对比传统数据仓库和知识湖,这本质上是双轮驱动的认知架构,即以智能体为驱动、以知识为核心的平台心脏。未来更改智能体逻辑时,不需要修改智能体本身,只需修改知识湖中的知识,在知识平台上验证后即可上线,智能体的决策逻辑会随之改变,这是全新的商业价值。 通过知识梳理过程,无论是文档中的知识还是员工脑中的经验,都可以被统一抽象成结构化能力。企业能够对业务经验的知识达到高度可控,并通过智能体调用,使业务链路的每一步都获得专家知识支持。 在AI应用中,思维过程的可追溯性和可解释性至关重要。没有知识湖时,思维逻辑隐藏在智能体实现中。通过知识湖的方式,将所有运行逻辑外化,可以在统一地点查看每个智能体的运行逻辑,不再是盲目输出,而是具备可追溯的思维链路。这为系统调试和未来监管要求提供了 可管理、可解释、可追溯的能力。 三、问答环节 1、公司是否为客户提供定制化的数据湖开发设计? 答:该业务形态包含多种类型。一种是为机构建立完整的知识体系,包括定义知识、从业务人员脑中抽取知识、设计知识结构,以及实现系统搭建、对接智能平台、保障性能等技术层面的落地;另一种是公司自身积累业务知识,构建自己的知识平台,使业务智能体逐步掌握更多业务与专家知识,并能处理更广泛的业务形态,未来这些知识本身也将成为可售卖的资产。 2、公司未来的毛利率和净利率水平如何? 答:从中长期维度看,AI带来的毛利率提升是明确且持续的,公司内部已有数十个项目通过AI提升交付和产品迭代,尤其在海外市场,AI工具的使用更灵活,客户接受度更高。长期来看,公司AI赋能研发产品和生态,产品化及国际化战略有望推动公司实现进一步跃升。 3、2026年银行AI商业化落地的预期和速度如何?会有哪些新的业务方向或技术机会? 答:金融机构在AI应用上后劲足、护城河深。2026年特别是大型银行和海外客户,对AI的认同程度较高,在新系统建设中普遍要求具备AI能力。去年大行处于试点探索阶段,今年则可能迎来基于AI基础设施重构的机会,包括原有系统升级、从算力层到知识湖层再到应用层的整体迭代。AI使得金融科技从"科技赋能"升级为"面向任务自动解决的能力",科技与业务高度融合成为趋势。新的机会在于以AI重构 生态体系、能力建设和任务自动化,这带来了行业重构和重新洗牌的机会。挑战在于公司能否更快地在产品、能力和架构上与AI深度融合。 4、公司一季度中标两个AI信贷项目,客户拓展和应用效果如何? 答:一季度公司在两家城商行中标了AI信贷项目,客户对AI产品和能力有明确需求。项目目前正在交付中,通过结合AI与公司产品体系,有望大幅缩短传统项目完成周期,并提升银行客户的使用效果和体验。信贷是银行的核心业务,场景复杂,需要内外部数据协同并满足监管合规。公司已在贷前、贷中、贷后全流程部署了不同的AI模块。未来计划将信贷能力与AI原生的知识湖范式结合,将专家经验转化为机构资产,实现面向任务的自动解决,从而改变软件公司的商业模式,转向以效果计价。