提升贸易数字化水平，旨在提升贸易效率，降低企业运营成本。主要包括促进国际贸易流程数字化，如 推广电子提单、电子仓单、电子发票、电子合同的应用，推动电子认证和电子签名的跨境互认和互操作 等；进一步推动无纸贸易，如依托北京"双枢纽"空港综合服务平台，实现空港口岸作业、海关监管、企 业办事全程无纸化；拓展"单一窗口"服务，如支持"提前申报"通关、打造北京展会、演出、赛事等大型 活动快速通关系统、推动京津冀三地"单一窗口"互联互通等。 完善数据治理体系，旨在构建规范、高效、安全的数据要素市场。主要包括支持北京建设数据要素综合 试验区，推行数据登记制度；强化北京国际数据交易联盟作用，提升北京在数据领域话语权；加强个人 信息保护，探索个人信息保护认证的国际互认；优化数据开放服务，确保数据实时更新、准确可靠，更 好地满足企业和公众的多样化需求等；提升跨境数据流动的便利性，持续完善北京自贸试验区数据出境 负面清单，拓展数据出境"绿色通道"服务等。 近日，商务部、中央网信办、工业和信息化部、海关总署、市场监管总局等5部门联合印发《支持北京 市率先试行世贸组织〈电子商务协定〉工作方案》(以下简称《工作方案》)。商务部世贸司负责人 ...

数据基础设施支撑体系 - 构建数据流通利用基础设施 支持企业开展可信数据空间、数场、数联网、数据元件、区块链、隐私保护计算等技术实践 [1] - 推进行业高质量数据集建设 鼓励企业围绕电子信息、机械装备、商贸物流、金融服务等重点行业领域建设训练、验证、测试、语料等数据集 [1] 数据产业规划布局 - 培育多元数据经营主体 鼓励行业龙头企业、互联网平台企业设立数据业务独立经营主体 [1] - 培育产业创新企业 支持数据企业联合上下游企业、科研机构和高校建立创新联合体 [1] 企业数据治理与流通 - 提升企业数据治理能力 鼓励建立首席数据官制度并健全数据资源管理机制 [2] - 推进企业数据资产登记 培育规范化数据交易市场 [2] - 发展专业化数据服务生态 培育和引进综合型或专业型第三方数据服务机构 [2] 数据应用创新 - 扩大数据资源供给 加快公共数据开发利用并推动企业数据价值释放 [2] - 激发数据应用创新活力 优化产业发展环境 [2] 产业支持体系 - 提高数据领域动态安全保障能力 [2] - 强化产业金融支持 [2]

处罚概况 - 华夏银行因贷款、票据、同业业务管理不审慎及监管数据报送不合规被罚款8725万元 [2] - 6名责任人员被处罚，其中4人被警告并合计罚款20万元 [2] - 公司回应称已落实整改措施并对责任人员严肃问责 [3] 业务管理问题 - 贷款业务中重组贷款余额90.14亿元（占比0.37%），较上年末减少10.93亿元 [4] - 前十大客户贷款余额549.6亿元（占贷款总额2.39%），单一最大客户贷款97.34亿元（占资本净额2.5%） [4] - 票据及同业业务存在交易对手风险管理不足、资金空转或嵌套操作风险 [4][5] 数据治理缺陷 - 监管数据报送存在不准确、不完整、不及时问题 [6] - 数据治理涉及信贷分类、风险加权资产计算及表外业务信息披露 [7] - 核心一级资本充足率9.56%（较年初降0.21个百分点），一级资本充足率11.44%（较年初降0.26个百分点） [7] 监管趋势与行业影响 - 监管重点从业务违规延伸至治理机制与信息系统等深层次问题 [8] - 采用检查分析系统（EAST）实现穿透式监管，提升数据挖掘能力 [6] - 行业需从组织架构、制度机制到技术工具全面强化数据治理 [7][9] 公司整改措施 - 优化合规官制度并开展"尽调质量提升年"专项活动 [9] - 推进大数据风险预警和智能风控模型迭代 [9] - 2025年中期利润分配计划每10股派现1元 [10]

零售消费行业现状与挑战 - 零售行业从高速增长转向存量竞争阶段 企业亟需通过数字化技术重塑"人、货、场" [1][2] - 2024年全国社会消费品零售总额约49万亿元 线上销售渠道占比持续提升 [6] - 消费者购买理性与专业度上升 企业关注点由流量经济转向会员经济 [4] 细分行业竞争格局 - 美妆国货品牌市场份额从2022年43.7%增长至2024年55.7% 通过KOL测评与UGC内容建立营销闭环 [9] - 鞋服行业进入存量博弈阶段 呈现"速生速朽"特征 领先企业通过产品研发前置与品牌价值观输出重塑竞争逻辑 [11] - 家居行业受房地产周期影响 国内市场进入以旧换新阶段 企业加速打造全渠道运营系统并积极拓展海外市场 [14] 生成式AI应用现状 - 71%的企业将加强数据驱动决策 生成式AI率先在营销客服类场景落地 渗透率超过90% [23][48] - 94%的零售消费企业已应用AI Agent 智能客服和营销内容生成渗透率最高 [31] - 在构建生成式AI时 73%的企业在模型架构与算法研发环节选择与厂商合作 74%的企业存在多模型调用需求 [30] 生成式AI应用效果 - 营销内容生成实现内容成本降低30%左右 91%的企业实现内容成本降低 [51] - 超50%企业利用生成式AI与数据精准定位客群 用户沉淀比例提升10%-30% [59][60] - 供应链管理实现效率优化10%-30% 在库存周转 货物交付 物流管理及风险识别环节分别有52% 49% 39%和46%的企业已部署相关技术 [62] 行业特定应用链路 - 美妆行业通过整合消费者肤质检测数据 购买记录等多维度数据 生成定制化产品方案 [35] - 鞋服行业通过大数据采集分析实时追踪流行元素变化 生成式AI快速生成设计草图缩短新品上市周期 [37] - 家居行业整合线上浏览数据与线下体验反馈 分析全球用户需求 通过生成式AI提升供应链响应速度 [40] 海外市场拓展 - 93%的零售消费企业布局海外业务 亚太 欧洲 北美洲为主要目的地 [66] - 生成式AI成为突破语言与文化壁垒的关键工具 通过智能翻译和文化适配内容实现本地化营销 [69] - 家居出海愈发关注建设海外自有品牌 通过产品 渠道和品牌整体建设增加全球影响力 [14] 技术基础设施 - 公有云服务商提供全栈技术资源与生态整合能力 97%的零售消费企业选择使用大模型能力 [26][29] - 数据质量是生成式AI落地关键痛点 93%的企业构建知识库并覆盖多场景 [20][56] - 生成式AI显著强化自然语言理解能力 能深度挖掘多源异构数据间的隐含关联 推动企业决策从经验驱动向数据驱动转变 [42]

新规合规举措 - 公司宣布对所有AI生成内容添加显式“AI生成”标识以符合网信办《人工智能生成合成内容标识办法》第四条要求 [1][2] - 公司明确禁止用户恶意删除、篡改、隐匿标识或利用AI传播虚假信息 [2] - 公司通过开源平台公开发布模型权重、参数及推理工具代码，采用MIT协议供自由下载使用 [27][28] 模型技术架构 - DeepSeek-V3-0324模型参数总量达6850亿，通过梯度下降算法迭代优化 [15] - 模型训练分为预训练和优化训练两阶段：预训练掌握通用语言能力，优化训练（微调）通过SFT、RL等方法适应具体任务 [13][17][19] - 模型推理采用自回归生成方式，基于概率计算动态生成文本而非直接复制训练数据 [25][27] 训练数据管理 - 预训练数据来源包括互联网公开信息（网页、文档）及第三方合作授权数据，强调不主动使用个人信息 [20][21] - 数据治理通过自动过滤（剔除仇恨言论、色情、暴力内容）及算法+人工审核降低统计偏见 [21] - 优化训练数据由研究团队生成，部分基于用户输入但经加密、去标识化和匿名化处理 [22][23] 安全与透明度 - 公司通过安全数据对模型进行安全对齐训练，确保回复符合人类价值观 [24] - 全生命周期风险管理措施包括红队测试、增强透明度及赋予用户数据查询、拒绝训练和删除历史数据的权利 [37][38] - 技术报告和模型原理说明对外公开，促进社区研究和技术理解 [4][6][28] 局限性及应对 - AI存在生成错误或不符合事实内容的“幻觉”问题，行业普遍面临此挑战 [30][31] - 公司通过高质量数据、优化对齐策略和RAG技术降低幻觉率，但无法完全消除 [32] - 在医疗、法律、金融等专业领域，明确不提供建议并强调需寻求专业指导 [35][36]

基层报表数字化改革 - 国家数据局正开展基层报表摸底和精简整合工作 通过系统互通和数据共享减轻基层干部填表报数负担 [1] - 多头报送和重复填报问题突出 不同部门数据要求大致相同但格式 统计口径和报送时间存在差异 导致基层工作者耗费大量时间 [1] - 填表报数任务挤占基层干部深入群众和解决实际问题的时间 违背服务型政府宗旨 [1] 数字化基础设施与地方实践 - 国家公共数据资源登记平台登记资源 产品和服务超11000项 覆盖79个国民经济大类 [2] - 国家一体化政务数据共享枢纽平台累计支撑各地区 各部门共享和调用超5400亿次 [2] - 重庆"一表通"应用实现基层报表数量 处理报表时间和参与报表工作人员三个减少60%以上 [2] - 云南"云表通"平台建立涵盖基层人 房 企 事 物等数据的数据库 支持部门按需检索和一键生成信息 [2] 数据共享面临的挑战 - 数据安全问题需在共享与安全之间找到平衡点 [3] - 数据标准不统一导致各部门数据格式和统计口径存在差异 难以直接共享使用 [3] - 部门间利益壁垒使部分部门将数据视为私有财产 缺乏共享动力 [3] 解决方案与未来方向 - 加快政务数据共享平台建设 整合各部门数据资源并建立统一数据标准和接口规范 [3] - 完善数据治理机制 明确数据采集 更新和使用环节的责任主体并加强数据质量管控 [3] - 建立数据动态更新机制确保数据时效性和准确性 [3] - 利用大数据和人工智能技术对数据进行分析挖掘 提高数据利用价值 [3] - 持续深化数据共享平台建设 破解标准 安全和协同等关键堵点 [4]

财务表现 - 2025年中报营业总收入20.24亿元，同比下降16.96% [1] - 归母净利润亏损2080.32万元，同比下降152.91% [1] - 第二季度营业总收入11.53亿元，同比下降14.87%，归母净利润亏损440.53万元，同比下降118.98% [1] - 毛利率14.14%，同比下降19.63%，净利率-1.18%，同比下降179.91% [1] - 三费占营收比10.42%，同比增7.3% [1] - 每股收益-0.03元，同比下降153.12%，每股净资产5.44元，同比下降1.02% [1] - 应收账款37.09亿元，同比下降14.89%，占最新年报归母净利润比达33141.2% [1][3] - 货币资金16.67亿元，同比增长5.05% [1] 业务发展 - 与氦星光联、北京忆芯科技签署战略合作协议，成立联合企业研发中心，推动空天智算领域技术突破 [4] - 数据治理业务涵盖数据集成、治理、开发、共享服务、安全及运维，面向政务、企业及行业领域 [5] - 卫星互联网战略布局包括与西电ISN成立联合实验室，开展天地一体化技术研究，并推动低轨卫星通信产品研制 [6] - 应急通信业务提供窄带无线通信网、卫星通信网及天通北斗融合通信三大解决方案 [7][8][9][10] 资本与战略 - 公司坚持内涵式与外延式发展，加强资本运作顶层谋划，利用资本手段推动产业链延展和创新布局 [12] - 证券研究员普遍预期2025年业绩1.07亿元，每股收益均值0.16元 [3]

财务业绩 - 营业收入2.1亿元，同比增长9.45% [2] - 归属于母公司净利润121万元，同比下降90.99% [6] - 毛利率35.05%，同比下降3.5个百分点 [5][6] - 营业成本1.36亿元，同比增长15.69%，其中职工薪酬占比72.63% [5] - 研发费用4,363万元，同比增长77.50%；研发投入5,472万元，同比增长5.92% [6] - 累计回款2.83亿元 [6] 分行业收入 - 石油石化行业收入10,145万元，同比增长7.95%，占比48.28% [2] - 建筑地产行业收入3,635万元，同比下降13.56%，占比17.30% [2] - 金融行业收入2,060万元，同比增长19.64%，占比9.80% [3] - 煤炭电力行业收入2,490万元，同比增长50.73%，占比11.85% [3] - 其他行业收入1,892万元，同比增长11.16%，占比9.00% [3] 分产品收入 - 集团管控产品收入占比81.71%，其中集团财务22.70%、集团司库27.90%、业财融合31.11% [4] - 数字生产领域收入1,151万元，占比5.48% [4] - XBRL数据应用收入982万元，占比4.67% [4] 战略客户与业务进展 - 深度服务六家传统战略客户，新增拓展两家战略客户（中国中化、中国中煤） [8][9] - 司库业务实现从资金管理到价值创造的跨越，落地数据中台与风控功能 [9] - 共享服务延伸至业务前端，打通全流程数据链路 [10] - XBRL与数据应用领域巩固金融保险市场优势 [10] - 信创业务实现产品突破与项目验证，覆盖ERP、全面预算、设备管理等领域 [11][12][17] 技术研发与创新 - 云湖平台V7.0版本升级数据中台与开发套件 [13] - 人工智能研发聚焦智能体开发平台、企业级AI功能及场景化落地（如问知、问数、智能报告等） [13][19] - 建立专职AI团队与事业部智能化团队，提升基础能力与场景应用 [18][19] 未来规划与增长点 - 下半年聚焦项目交付、市场拓展（信创化、智能化）、研发投入（信创产品、云湖平台、AI智能体） [14] - 未来两到三年深耕能源、建筑、金融行业，拓展信创、司库、数据治理、智能化应用等领域 [16] - 人员规划以控制总量、调整结构为主，提升业务与技术引领能力 [23] 境外业务优势 - 境外财资管理领域服务17年，覆盖20多家大型集团客户、80多个国家和地区 [21] - 系统对接30多家境外主流银行，支持SWIFT、CIPS、人民币跨境结算等功能 [21]

强化源头管理，提升数据治理能力。数据是训练人工智能模型的基础要素，也是人工智能模型应用 的核心资源。生成式人工智能发展依赖海量的训练数据，包括个人数据、企业数据和政府数据等，一旦 这些数据失控流动、造成泄漏，将可能导致个人身份盗用、财产损失，甚至对国家安全带来不利影响。 因此，针对重点行业的重要数据、核心数据，可参照欧盟《通用数据保护条例》和我国数据安全法等的 管控要求，按照"境内存储+安全评估"的方式进行管理；构建跨模态数据安全与隐私保护体系，依托区 块链技术实现全链路数据存证，通过可信执行环境技术，实现"原始数据不出域，数据可用不可见"；构 建风险预警和动态评估平台，实时监测和分析平台运行状态、数据流向等信息，加强对违规内容与行为 的实时识别与研判。同时，数据质量直接影响大语言模型的性能与可靠性。要加快建立数据使用的标准 与规范，提高数据的可解释性与可用性；加强对数据的清洗与筛选等预处理，提升数据质量。建立健全 大数据审计工作机制，定期对数据的收集、存储、使用和共享情况进行审查，及时发现并纠正数据滥 用、隐私泄露等问题，确保数据使用和技术发展始终在可控范围内。数据提供者也需遵循合法性与合规 性原则，确保数 ...

公司财务表现 - 2025年上半年营业收入达4.29亿元，同比增长123.98% [4] - 归属于上市公司股东的净利润为-1.09亿元，较去年同期亏损扩大 [4] - 研发投入占营业收入比例为14.69%，同比下降22.83个百分点 [4] - 经营活动产生的现金流量净额为-2.06亿元，现金流状况承压 [4] 行业发展趋势 - 中国网络安全硬件市场规模2024年达210.2亿元，预计2028年将增长至350亿元，年复合增长率5.6% [5] - 86%的中国客户将在未来1-3年内采购安全大模型产品和服务 [8] - 全球AI总投资2024年达3,158亿美元，预计2028年增至8,159亿美元，五年复合增长率32.9% [10] - 中国安全智能体相关应用市场规模预计2028年达16亿美元，年复合增长率超230% [12] 战略布局与业务拓展 - 公司战略从"网络安全可视化技术创新者"升级为"AI时代安全算力生态构建者" [15] - 成立"鲁班"AI研究院并发布"溢彩"AI交付架构，构建三位一体AI交付体系 [15][16] - 香港子公司安博通国际开展信息与通信基础设施模组业务，形成新业绩增长点 [31] - 成为低空经济专委会首批成员单位，拓展低空经济算力网络与安全支撑业务 [16] 技术创新与研发成果 - 累计获得发明专利264项，软件著作权598项，新申请专利24项 [35] - 五款核心产品入选信通院AI+网络安全产品能力图谱 [16] - 合规智能体与安全检测智能体入选IDC《中国安全智能体市场概览》报告 [16] - 研发重点包括云网策略一体化运维、资产攻击面管理平台、生成式AI行为检测系统等 [38] 产品体系与解决方案 - 安全网关产品全面适配国产化生态，实现信创产品规模化供货应用 [7] - 安全管理产品线涵盖晶石、墨影、SOAR、元溯等平台，聚焦安全运营与可视化 [25][26][27] - 推出超静音液冷智算一体机和便携式边端推理平台，支持边缘AI私域部署 [29] - 异网异构编排调度平台实现跨架构、跨云环境的多元异构计算资源统一纳管 [29] 政策与市场环境 - 2025年《政府工作报告》首次将"人工智能+"列为独立政策章节 [11] - 三项生成式AI国家标准（GB/T 45654-2025等）将于2025年11月1日实施 [12] - 《网络安全法》修订草案公开征求意见，进一步增强法律科学性和导向性 [30] - 国产化替代从党政领域延伸至各行业，释放产业链需求 [5]