行业核心观点 - 内存数据库的战略定位已从侧重缓存与性能加速的“辅助工具”，全面升级为支撑金融交易、电信计费等核心业务系统的“关键战略基础设施”[1] - 2024年中国内存数据库行业市场规模约为101.04亿元，同比增长20.29%[1][7] 行业概述 - 数据库管理系统是信息化时代不可或缺的重要基础软件，对IT核心系统起关键性作用[2] - 内存数据库将数据常驻于高速内存，实现微秒级读写速度与超高并发吞吐，特别适合金融交易、实时监控等对延迟敏感的场景[2] - 传统磁盘数据库将数据存储于硬盘，访问速度通常为毫秒级，适合作为海量核心业务数据的可靠存储底座[2] - 现代系统常采用“内存+磁盘”混合架构，以平衡性能与成本，实现低延迟与持久化的双重需求[2] - 内存数据库通过直接利用内存的高读写速度（比磁盘快数十至数百倍）实现极低延迟（亚毫秒至微秒级）和高吞吐量[3] - 内存数据库按数据模型主要分为键值型、关系型、图数据库、文档数据库、列式数据库、时序数据库、向量数据库等类型[3] 行业产业链 - 产业链上游主要包括原材料（硅片、光刻胶等）、零部件（芯片、处理器、内存模块等）、软件工具与操作系统、以及生产设备（光刻机、刻蚀机等）[5] - 产业链中游为内存数据库生产制造环节[5] - 产业链下游主要应用于金融、电信、互联网、政务、公共服务等领域[5] 市场规模与驱动因素 - 2024年中国内存数据库行业市场规模约为101.04亿元，同比增长20.29%[1][7] - 行业增长受信创工程深入实施与企业数字化转型提速的双重驱动[1][7] - 2024年，中国金融机构的科技投入规模为3949.6亿元，同比增长9.78%[7] - 预计2025年，中国金融机构的科技投入规模将同比增长9.75%至4334.7亿元[7] - 金融机构的科技投入主要用于人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术的研发与应用[7] - 分布式数据库与内存计算技术用于支撑高频交易与实时结算，满足低延迟需求[7] 市场竞争格局与重点企业 - 行业呈现“多极竞争、生态协同”格局[8] - 云厂商（如华为GaussDB、蚂蚁集团OceanBase、腾讯云TDSQL）凭借云原生与分布式技术占据市场主导[8] - 传统数据库厂商如达梦数据的E-mobile分布式内存数据库解决方案支持X86架构下的高性能实时内存计算[8] - 科蓝软件的内存数据库采用In-Memory技术，性能比磁盘模式高一个数量级，代码自研率98.3%[8] - 北京思特奇信息技术股份有限公司自主研发的分布式内存数据库DMDB，性能较传统数据库提升10-20倍[10] - 思特奇DMDB支持高并发、低延时场景，采用存算分离架构，兼容MySQL/Oracle语法[10] - 思特奇DMDB通过CCEAL4+安全认证，具备“一主多备”容灾能力，RPO=0，RTO≤3秒[11] - 在电信领域，思特奇DMDB支撑某运营商3.6亿用户系统实现全年零故障运行[11] - 2025年前三季度，思特奇营业收入为2.40亿元，同比下降25.48%；归母净利润为-1.77亿元，同比下降14.12%[11] - 北京科蓝软件系统股份有限公司的SUNDB内存数据库兼容Oracle/MySQL语法，通过国产化适配验证[11] - SUNDB入选2023中国新科技100强及工信部信创典型案例，在电信、电力、国防等领域累计部署超2万套[11] - 2024年SUNDB市场占有率居国产数据库前列，成为金融核心系统国产化替代的关键支撑[11] - 2025年前三季度，科蓝软件营业收入为4.19亿元，同比下降42.40%；归母净利润为-0.11亿元，同比下降55.01%[11] 行业发展趋势 - **技术架构向智能化与云原生深度演进**：内存数据库将深度融合AI、云计算与分布式架构，形成“智能内存计算”新范式[12] - 例如，华为GaussDB通过AI-Native内核实现自动索引优化与负载预测，使查询性能提升30%以上[12] - 蚂蚁集团OceanBase的HTAP混合负载引擎可同时处理事务与分析任务[12] - 云原生内存数据库将进一步扩展弹性扩缩容能力，支持PB级数据实时分析，降低企业部署门槛[12] - 内存计算与持久化存储的混合架构将平衡性能与成本，解决传统内存数据库容量限制问题[12] - **行业应用拓展，向垂直场景深度渗透**：内存数据库将在金融、电信、物联网等核心领域实现更精细化的场景适配[13] - 在金融领域，达梦DM8已支撑银行核心交易系统实现微秒级延迟与金融级一致性，未来将拓展至智能投顾与量化交易[13] - 在电信领域，思特奇DMDB未来将结合5G边缘计算实现网络切片实时优化[13] - 新兴场景如医疗电子病历实时分析、工业智能制造设备状态监测也将成为增长点[13] - 例如，SUNDB内存数据库在江西银行企业网银项目支撑百万级用户并发，未来将延伸至医疗影像AI诊断与工业物联网[13] - **国产化生态构建全栈协同**：在信创政策推动下，国产内存数据库厂商将加速构建“芯片-操作系统-数据库-应用”全栈生态[14] - 华为鲲鹏芯片与GaussDB的深度适配已实现性能提升，未来将联合麒麟操作系统等形成一体化方案[14] - 达梦数据、人大金仓等企业将强化与飞腾、龙芯等国产CPU的兼容，推动关键领域的国产化替代[15] - 开源社区如OpenGauss、TiDB将吸引更多中小企业参与生态共建，形成立体竞争格局[15] - 生态协同将降低企业迁移成本，加速内存数据库在政务云、智慧城市等领域的规模化应用[15]

中国冰雪产业规模与现状 - 2025年中国冰雪产业规模预计将突破万亿元大关 [1] - “三亿人参与冰雪运动”已从愿景成为现实，冰雪经济成为推动区域经济增长、促进产业发展和扩大居民消费的新引擎 [1] - 冰雪经济是以冰雪资源和运动为核心，深度融合旅游、文化、制造、科技、体育等多元产业的新型消费经济形态 [1] 冰雪产业链与“冰雪+”融合模式 - 行业已形成覆盖上游装备制造、中游赛事运营与技能培训、下游旅游休闲及衍生消费的全产业链体系 [1] - “冰雪+文化”模式兴起，例如哈尔滨冰雪大世界将冰雪元素与当地艺术、民俗融合 [1] - “冰雪+康养”模式发展迅速，结合了冰雪运动与温泉疗养、中医理疗 [1] - 应创新发展“冰雪+旅游”，打造冰雪旅游精品线路和度假区 [3] - 精心培育“冰雪+文化”，开发冰雪文创产品，打造特色冰雪文化IP [3] - 探索发展“冰雪+康养”，在冰雪度假区布局康养设施和业态 [3] - 发展“冰雪+培训”，带动服务升级，形成新的增长点 [3] 科技创新对产业的驱动 - 以5G、人工智能、虚拟现实为代表的新技术正在重塑冰雪产业形态 [1] - 虚拟滑雪器、智能可穿戴设备等新产品为消费者带来全新体验 [1] - 应推动5G、人工智能、大数据、虚拟现实等技术在冰雪产业中的应用，加快发展智慧雪场管理系统 [2] 区域协调发展格局 - 各地可因地制宜制定规划，推动形成南北呼应、优势互补、错位发展的冰雪产业新格局 [2] - 东北地区可发挥冰雪资源优势，建设世界级滑雪度假目的地 [2] - 华北地区可利用冬奥会特色资源，打造京张冰雪等品牌 [2] - 新疆依托独特“粉雪”资源，加快建设中国“冰雪第三极” [2] - 南方地区可重点发展室内冰雪场馆，突破气候限制 [2] 装备制造与赛事体系发展 - 加强冰雪装备器材研发制造是以冷资源激活经济热效应的重要一环 [2] - 应鼓励企业与高校、科研院所共建研发平台，攻关核心材料和关键技术，提升企业创新研发能力 [2] - 应构建广覆盖、差异化的冰雪赛事体系，丰富冰雪经济内涵 [2]

海仲知产质押融资对接的背景与重要性 - 全球经济正由传统产业向知识密集型产业转型，知识产权成为企业核心竞争力的关键要素，其价值需通过金融手段实现经济价值[1] - 该对接旨在搭建知识产权与金融资本之间的桥梁，促进科技成果转化并推动产业升级[1] - 为面临“轻资产、融资难”困境的科技型企业提供了新的融资选择，使其能够通过质押核心知识产权获得研发、生产和市场拓展所需资金[2] - 有助于优化地区创新生态环境，通过促进知识产权转化运用来吸引创新资源集聚并提升产业竞争力，例如青海省海西州的对接会为当地盐湖化工、清洁能源等产业注入新活力[3] 海仲知产质押融资对接的模式与流程 - 采用多方参与的合作模式，涉及政府部门、金融机构、企业和知识产权服务机构，例如青岛市的“知海助航”活动由市市场监管局联合多部门组织形成政银企对接[4] - 具体融资流程包括：企业梳理评估自身知识产权、向金融机构提交申请与证明文件、金融机构审核知识产权价值及企业信用、签订合同并办理质押登记、最终发放贷款[5] - 为控制风险，金融机构加强与专业评估机构合作以确保价值评估准确，并对企业经营进行持续监测，政府部门则通过建立风险补偿机制和提供贴息支持来分担风险[6] 海仲知产质押融资对接面临的挑战与问题 - 知识产权价值评估存在难度，其价值受技术创新性、市场前景、法律风险等多因素影响，且不同评估机构的方法标准不一导致结果差异较大，影响金融机构信心[7] - 部分金融机构积极性不高，因知识产权质押融资风险较高、市场价值波动大且变现难度大，同时该业务需要投入更多资源进行风险评估，增加了运营成本[8] - 知识产权交易市场尚不完善，流转和变现渠道有限，导致金融机构担心处置质押资产时难以找到合适买家，市场不规范也增加了交易风险[9] 促进海仲知产质押融资对接的建议与措施 - 需完善知识产权评估体系，建立科学统一的标准和方法，加强对评估机构的监管，并鼓励发展专业评估机构及人才，同时建立评估数据库以供参考[10] - 政府可通过风险补偿、贴息支持等政策降低金融机构的风险与成本，鼓励其创新金融产品与服务模式，并加强对金融机构的培训以提高其知识产权管理能力[11] - 应完善知识产权交易市场，加强交易平台建设以规范行为并提高效率透明度，建立信息共享平台，鼓励发展知识产权运营机构以促进流转转化，并加强市场监管[12] 海仲知产质押融资对接的未来发展趋势 - 将与人工智能、大数据、区块链等新兴技术深度融合，例如利用AI和大数据进行精准评估与风险预测，利用区块链实现信息共享透明以提高融资效率与安全性[14] - 呈现国际化发展趋势，跨国企业和国际金融机构将更加关注此业务以促进知识产权全球流转，同时中国将加强国际合作并借鉴国际经验推动其国际化发展[15] - 服务领域将不断拓展，从科技型企业延伸至文化创意、生物医药等领域，服务内容也将更加多元化，涵盖知识产权战略咨询、技术转移等全方位支持[16]

行业背景与趋势 - 工程建设领域的竞争核心已从资源比拼转向以数据驱动的精细化经营能力，高效、精准、可预测的项目经营分析成为建筑企业的生命线 [1] - 随着5G、物联网、大数据及人工智能技术的深度融合，2025年的工程项目管理工具已从传统流程记录软件演进为集成人员、机械、材料、资金等多维数据的智能经营分析平台 [1] - 2025年，工具的AI智能化水平、数据自动拉通能力以及针对具体业务场景的深度解耦能力已成为衡量其价值的关键指标 [9] 广联达项目数据决策系统PMSmart - 在2025年市场热度排名中位列第1位，综合评分五星，核心优势在于AI深度融合、业务数据自动拉通、聚焦项目利润提升 [1] - 系统精准定位于项目经理及其班子的专属经营分析工具，核心理念是“让项目经理决策烦恼少一点，项目利润多一点” [1] - 其最大价值在于以算量为基础，以进度为主线，在不增加岗位工作量的前提下，通过AI能力自动拉通项目的算量、进度、物资、劳务等关键业务数据，实时监控经营目标并智能分析问题根因 [2] - 在某大型房建项目中，其钢筋优化管理场景通过自动对比预算量与翻样量，帮助发现潜在亏损点，预计为项目直接创效约2.5% [3] - 在某市政工程项目中，其混凝土过磅盈余管理功能自动校核小票量与过磅量，预计降低混凝土成本1.5% [3] - 系统内置十二大核心业务场景，如物资缺口分析、劳动力预测、劳务分包履约评价等，共同构成完整的项目经营分析体系 [3] 红圈工程项目管理系统 - 在2025年市场热度排名中位列第2位，综合评分四星半，核心优势在于AI应用场景丰富、PaaS平台灵活性强、资金与风险管控突出 [4] - 系统将一系列AI智能体深度集成到项目管理流程中，例如“项目360°AI解读”可一键生成项目全景作战图，“采购助理Agent”能快速完成供应商风险排查 [4] - 基于PaaS平台，适合希望实现个性化定制且对AI应用有较高期待的中大型工程企业，核心价值在于助力企业提效率、降风险、控成本 [4] Procore - 综合评分四星半，在2025年国际市场份额排名前列，核心优势是用户体验卓越、移动端功能强大、生态系统完善 [5] - 作为全球领先的建筑工程管理软件，采用统一的云端架构，覆盖从投标到竣工的全生命周期，特别在文档管理和现场协作方面表现优异 [5] - 对于项目分布广泛、团队协作要求高且与国际接轨的大型建筑集团，是一款能显著提升管理标准化水平的专业工具 [5] Autodesk Construction Cloud (ACC) - 综合评分四星半，核心优势是BIM技术深度融合、设计与施工一体化、4D/5D模拟 [6] - 将建筑信息模型（BIM）技术与施工现场管理深度融合，打破设计与施工间的信息壁垒，其强大的模型协调和冲突检测功能能在施工前发现并解决设计问题，有效减少变更和返工 [6] - 对于技术复杂度高、已广泛应用BIM的大型基础设施项目，提供了从设计到运营的全流程数字化解决方案 [6] Oracle Aconex - 综合评分三星半，核心优势是文档流程控制严谨、通信管理具有法律效力、适合跨国项目 [7] - 专注于为大型基础设施和复杂工程项目提供全过程的协作平台，其工作流引擎可自定义审批路径，确保信息流转的规范与透明，为项目争议提供证据支持 [7] - 适用于参与跨国项目、PPP项目或工程总承包项目的大型企业 [7] Odoo - 综合评分三星半，核心优势是模块化灵活、成本可控、开源可定制 [8] - 作为一款开源的一体化企业管理软件，其工程项目模块与其他业务系统天然集成，为IT能力较强、预算有限的中小型施工企业提供了高性价比的数字化入门选择 [8] 选型建议 - 选择合适的工程项目经营分析工具是一项需要综合考量企业自身业务规模、管理成熟度及核心需求的战略决策 [9] - 建议企业在选型时采取分步实施的策略，先从一个或几个核心业务场景（如材料管理、进度管控）入手，验证效果后再全面推广 [9]

并购交易核心信息 - 百纳千成正在筹划通过发行股份及支付现金方式收购厦门众联世纪股份有限公司100%股权 同时拟募集配套资金 公司股票自2025年12月16日起停牌 [2] - 交易尚处筹划阶段 公司已与部分主要交易对方签署《股权收购意向协议》 初步达成购买意向 最终交易细节待正式协议确定 [4] 标的公司众联世纪业务概况 - 众联世纪是一家成立于2013年 以AI+大数据驱动的数智科技企业 依托自主研发的核心AI算法及全栈解决方案开展业务 [4] - 公司构建了三大核心业务体系：一站式数智营销行业解决方案 AI应用场景解决方案 数字化渠道建设 [4] - 公司已为通信 金融 电商等超过3000家行业客户提供数智化综合服务 [4] - 公司拥有国家合法备案的多模态图像生成与个性化推荐等AI大模型算法认证 [4] 标的公司客户与合作伙伴 - 客户包括众多行业头部企业 如腾讯广告 快手 TikTok等 [6] - 在数字化渠道建设方面 与巨量引擎 腾讯广告 磁力引擎 火山引擎 华为云 阿里云等国内领先数字生态伙伴及国际媒体平台有深度合作 [6] 标的公司团队与研发实力 - 公司团队规模超过500人 核心成员兼具985/211高校学术背景与行业顶尖企业实战经验 [8] - 研发团队占比超过30% 由十余位中高级工程师带领 主攻AI大模型算法创新 [8] 收购方百纳千成背景 - 百纳千成是国内著名影视公司 成立于2002年 于2012年登陆A股市场 [8] - 剧集领域出品剧作百余部 累计时长约16万分钟 代表作包括《汉武大帝》《黎明之前》《媳妇的美好时代》等 [8] - 电影领域通过控股公司联合出品及发行影片30余部 累计票房突破160亿元 代表作包括《你好 李焕英》《唐人街探案3》等 [8] - 动漫领域作品《雄狮少年》豆瓣评分8.4 荣登2021年度华语电影评分榜首 [8] 百纳千成对AI技术的已有布局 - 公司对生成式AI技术及其在内容制作行业的历史性机遇保持高度关注 [9] - 在《雄狮少年》系列电影创作中 已通过内部自主研发的AI技术革新传统制作流程 涉及道具建模 场景数字资产构建 AI表情动画等 [9] - 公司利用自主版权的动画数据训练AI模型 将AI技术融入动画生产管线 大幅提升了动画辅助制作效率 [9]

公司股价与财务表现 - 2025年12月15日，公司股价开盘上涨3.57%，报6.97美元/股，当日成交85.32万美元，公司总市值3.72亿美元 [1] - 截至2025年09月30日，公司收入总额为51.32亿人民币，同比增长16.73% [1] - 截至2025年09月30日，公司归母净利润为14.35亿人民币，同比增长83.76% [1] 公司业务定位与战略 - 公司是中国领先的科技服务集团，致力于运用大数据、云计算、人工智能等技术连接消费者与金融机构 [1] - 公司坚持“数字+科技”双驱动战略，核心是构建以大数据驱动的云服务平台和智能风控体系 [1] - 公司业务已覆盖东南亚、非洲、拉丁美洲等多个地区，并计划继续向全球更多国家和地区推广 [1] 核心科技平台与成果 - “天引”智能资金管理平台高效匹配资金与资产 [2] - “明鉴”智能风控引擎大幅优化了风险控制水平 [2] - “大禹”数据资产管理平台系统性提升了数据治理能力 [2] - “嫦娥”智能语音呼叫平台提供合规贴心的贷后服务 [2] - 多项科技成果落地促进了公司流程数字化、监督自动化、决策科学化，夯实了数字经济基石 [2]

重大资产重组计划 - 公司正在筹划发行股份及支付现金购买厦门众联世纪股份有限公司100%股权并募集配套资金，预计构成重大资产重组 [1] - 公司股票自12月16日开市起停牌，预计在不超过10个交易日的时间内披露交易方案 [1] - 公司与部分主要交易对方已签署《股权收购意向协议》，初步达成购买资产的意向，交易对方的范围尚未最终确定 [3] 标的公司众联世纪概况 - 众联世纪成立于2013年，是一家以AI+大数据驱动的数智科技企业，总部位于厦门，在多地设有分支机构 [3] - 公司业务体系包括一站式数智营销行业解决方案、AI应用场景解决方案、数字化渠道建设三大核心 [3] - 公司已为通信、金融、电商等超3000家行业客户提供数智化综合服务 [3] - 在传媒领域，公司已与腾讯广告、快手、巨量引擎、Tik Tok等平台建立深度合作关系 [4] 百纳千成业务背景与现状 - 公司原名华录百纳，成立于2002年，2012年登陆创业板，2018年加入盈峰集团，成为何剑锋实控的上市企业之一 [8] - 作为曾经的影视巨头，公司出品或参与过《汉武大帝》《媳妇的美好时代》《你好，李焕英》等多部作品 [8] - 公司当前业务板块分为多格式影视业务、文旅业务、营销业务、IP运营四部分 [8] - 2025年上半年，电影业务营收仅1607.59万元，同比下降70.68%，占营收比重不足12% [8] - 2023年至2024年，公司归母净利润连续两年亏损；2022年至2024年，公司扣非归母净利润连续三年亏损 [9] 近期财务表现 - 2025年前三季度，公司实现营收1.77亿元，同比下降73.43% [12] - 2025年前三季度，公司实现归母净利润-6753.81万元，同比亏幅扩大 [12] - 截至12月15日，公司股价报5.33元/股，总市值为50.20亿元 [12] - 2025年上半年分业务数据显示：营销业务营收9090.13万元，毛利率13.06%；策划运营服务营收2030.53万元，毛利率53.85%；电影业务营收1607.59万元，毛利率10.93% [9]

文章核心观点 - 大数据产业已从资源、资产阶段演进为智能生产力阶段，AI大模型爆发、AI基础设施与数据智能体的协同进化正重塑产业格局，并为金融数据应用开辟全新赛道 [2] - 展望未来，大数据与AI的深度融合将推动银行业进入新阶段，数据智能将内生于每一个业务流程和决策瞬间，成为业务不可分割的一部分，这将是基础设施与应用形态深度协同进化的新十年 [4] 行业发展历程与现状 - 大数据已从技术概念上升为国家战略，数据要素市场化配置改革持续深化 [3] - 数据存储、计算、分析等技术快速迭代，数据处理效率大幅提升，成本持续降低 [3] - 大数据已渗透到金融、工业、医疗、政务等各个行业，成为推动数字化转型的重要力量 [3] - 大数据产业仍面临数据孤岛、数据质量与安全挑战、技术与业务融合不足三大核心挑战 [3][4] 银行业数据应用实践与挑战 - 银行业曾面临传统IT架构老旧、数据孤岛林立、业务响应滞后等痛点 [2] - 通过建立全行统一数据治理规范与质量考核机制，明确数据权责、搭建监控体系，可提升数据准确率 [2] - 在莱商银行，已完成老账务核心向新核心的重大切换，并搭建了“ESB交易整合+数据仓库数据整合”基础架构体系 [2] - 工作重心从“建平台”转向“用数据”，应用包括：建设自有大数据平台并应用于信贷、反欺诈等场景，打造智能客服系统，将人工智能应用于外呼客服，区块链技术落地供应链平台，基于容器搭建私有云平台 [3] - 数据中心机房已按国家A类标准改造实现同城双活，并率先应用SD-WAN、分布式存储等技术，加速国产化替代进程 [3] 未来技术趋势：AI基础设施 - 未来的银行AI基础设施将演变为与云原生架构、大数据平台深度融合的“金融智能云原生基座” [5] - 该基座需具备三大关键能力：极致的弹性与成本可控，支持从百亿参数大模型到轻量化小模型的混合部署；无缝的数据与模型协同，形成数据到模型再回流为数据资产的闭环；内置合规与安全能力，满足金融级监管要求 [5] 未来应用形态：数据智能体 - Data Agent将成为大数据应用的主流形态，它是具备自主学习、决策、执行能力的智能体，能自动完成数据采集、分析、建模、应用全流程 [5] - 在金融领域，Data Agent将重塑服务模式：对客户可实时分析个人财务状况并提供个性化理财规划；对银行可自动完成客户画像更新、风险模型优化、营销方案制定等工作 [5] - 具体应用示例：客户有购房贷款需求时，Data Agent可自动整合多源数据，快速匹配最合适产品并完成在线申请审批，全程仅需几分钟 [5] 未来产业生态与安全合规 - 数据要素市场化配置将加速推进，数据确权、流通交易等制度不断完善，AI基础设施与Data Agent的发展将降低数据流通的技术门槛和交易成本 [6] - 未来将出现更多专业的数据经纪、安全服务、合规咨询机构，构建多元化产业生态 [6] - 金融领域内，银行、保险、证券等机构将与政务部门、互联网企业、第三方数据服务商深度合作，实现数据资源互补 [6] - 数据能力建设的核心从“技术栈”转向“人才生态与伦理框架”，未来银行最稀缺的是既懂业务逻辑又能驾驭数据工具和AI智能体进行创新的“业务翻译官” [7] - 构建银行业特有的AI伦理与治理框架迫在眉睫，需确保Data Agent决策的公平、透明、可追责，防范算法歧视和模型套利，将伦理要求嵌入设计原则 [7]

国家外汇管理局贯彻落实中央经济工作会议精神的工作部署 - 会议核心是传达学习中央经济工作会议及全国金融系统工作会议精神，并研究部署外汇管理部门的贯彻落实措施，为2026年经济工作指明方向 [1] 对当前经济形势的评估 - 会议指出2025年是不平凡的一年，中国经济顶压前行、向新向优发展，预计将顺利完成经济社会发展主要目标，“十四五”规划即将圆满收官 [2] 2026年外汇管理工作重点 - 总体指导思想是以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻中央经济工作会议部署，围绕“防风险、强监管、促高质量发展”主线，构建“更加便利、更加开放、更加安全、更加智慧”的外汇管理体制机制 [3] - **着力增强高质量发展动力活力**：深入推进银行外汇展业改革和跨境贸易投资便利化，加大支持实体经济力度 [3] - **着力增强高质量发展动力活力**：以支持科技创新、中小微企业为重点做好金融“五篇大文章” [3] - **着力增强高质量发展动力活力**：深化外汇市场发展，提高资源配置效率，完善企业汇率风险管理服务 [3] - **着力增强高质量发展动力活力**：积极支持跨境电商等贸易新业态发展 [3] - **稳步扩大外汇领域高水平制度型开放**：坚持既“放得活”又“管得好”，对接国际高标准经贸规则，加强高质量外汇政策供给 [3] - **稳步扩大外汇领域高水平制度型开放**：深化外商直接投资外汇管理改革 [3] - **稳步扩大外汇领域高水平制度型开放**：优化升级自贸试验区、自由贸易港外汇管理政策 [3] - **维护外汇市场稳健运行**：坚持守牢底线，加强外汇市场宏观审慎管理和预期引导，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，维护国际收支基本平衡 [3] - **进一步加强事中事后监管**：运用人工智能、大数据等赋能智慧监管，精准打击外汇领域违法违规活动 [3] - **完善外汇储备经营管理**：保障外汇储备资产安全、流动和保值增值 [3] - **加强党对外汇管理工作的全面领导**：推进全面从严治党，巩固巡视整改成果，推进作风建设常态化，打造高素质专业化干部队伍 [3] 总体工作要求 - 外汇管理部门需紧密团结，积极谋划未来工作，确保党中央决策部署落到实处，为“十五五”规划开好局、起好步贡献力量 [4]

外汇管理政策方向与工作部署 - 国家外汇管理局召开党组会议传达学习中央经济工作会议精神并部署贯彻落实措施 [1][2] - 会议认为中央经济工作会议讲话为明年及今后经济工作指明方向 外汇管理部门需统一思想并扎实做好各项工作 [2] - 会议强调2026年是“十五五”开局之年 外汇管理工作需围绕防风险、强监管、促高质量发展主线 构建“更加便利、更加开放、更加安全、更加智慧”的管理体制机制 [3] 2026年外汇管理工作重点 - 着力增强高质量发展动力活力 深入推进银行外汇展业改革和跨境贸易投资便利化 加大外汇支持实体经济力度 [3] - 以支持科技创新、中小微企业为重点做好金融“五篇大文章” [3] - 深化外汇市场发展 提高资源配置效率 完善企业汇率风险管理服务 [3] - 积极支持跨境电商等贸易新业态发展 [3] - 稳步扩大外汇领域高水平制度型开放 坚持“放得活”又“管得好” 对接国际高标准经贸规则 [1][3] - 加强高质量外汇政策供给 深化外商直接投资外汇管理改革 [1][3] - 优化升级自贸试验区、自由贸易港外汇管理政策 [1][3] - 维护外汇市场稳健运行 加强宏观审慎管理和预期引导 保持人民币汇率在合理均衡水平基本稳定 维护国际收支基本平衡 [1][3] - 进一步加强事中事后监管 运用人工智能、大数据赋能智慧监管 精准打击外汇领域违法违规活动 [4] - 完善外汇储备经营管理 保障外汇储备资产安全、流动和保值增值 [5] 党建与内部管理要求 - 加强党对外汇管理工作的全面领导 持之以恒推进全面从严治党 [5] - 巩固拓展中央巡视整改成果 推进作风建设常态化长效化 [5] - 打造忠诚干净担当的高素质专业化干部队伍 [5] - 会议要求外汇管理部门紧密团结 积极谋划未来工作 确保党中央决策部署落到实处 为“十五五”开好局贡献力量 [5]