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　　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。

　　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。

　　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。

　　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。