(上接57版)
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（4）现有实验室的扩建、物联网及硬件设备研发实验室的建设
随着公司现有业务的不断增长，现有实验室资源已不能满足业务增长的需求，实验室具体扩建内容如下：A、移动真机实验室扩建，实验室可提供自动化云测方案，多操作系统平台实体机，2000+手机机型等；B、无线屏蔽实验室，拥有各个厂家、各种型号的路由器，模拟不同家用、企业WiFi网络环境等；C、微软硬件设备质量实验室，覆盖全部版本Windows操作系统，包括开发者预览版系统，搭建外接设备与Windows连接环境，测试外设兼容性等；D、企业邮件服务器实验室，实验室拥有目前全球主流的20多种邮件服务器，搭建通信系统测试必不可少的网络环境等；E、用户体验实验室，改进用户对软件的体验，增加人机交互功能，比如增加一些对盲人友好的功能；覆盖不同的户型，不同网络接入等真实用户环境。
另外，为了满足将要进行的新零售解决方案、物联网技术以及人工智能技术的研发要求，本项目还将根据具体的研发内容建设符合要求的研发实验室，具体建设如下：A、物联网实验系统，具体包括硬件设备、软件资源和实验资源三大部分；硬件主要包括无线传感器、RFID以及其他配套设备；软件资源主要包括网络软件、PC数据管理与分析软件等；实验资源包括基于控制器的基础实验、传感器信息采集实验、网络通讯实验等；B、硬件设备研发实验室，主要针对新零售领域研发较为先进的硬件设备，例如，带称重功能的收银机以及其他自助设备等。
2、投资数额安排明细，募集资金投入部分对应的投资构成，各项投资构成是否属于资本性支出
本项目计划投资总额为30,002.15万元，主要用于研发场地购置、场地装修、硬件设备及软件购置、研发人员投入和基本预备费等项目。本项目拟使用募集资金17,229.01万元，其余所需资金通过自有资金或其他融资方式解决，投资明细如下：
单位：万元
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注：本募投项目具有技术含量高、工作量大等特点，需要上述领域研发人员长时间的投入，研发人员投入已经依据项目各项具体研发工作的工作量进行了较细致的测算，投资预算符合项目的实际情况，预计建设期内研发人员总投入为13,755.78万元。根据发行人会计政策，参照发行人2017年研发投入资本化比例（11.42%），确定研发人员投入资本化金额为1,570.91万元。
3、投资数额的测算依据和测算过程
（1）场地购置、场地装修
①测算依据
场地的建筑面积根据本募投项目功能需要测算；单位价格以近期市场价格为依据经市场询价确定，详见本反馈意见回复之“重点问题2、八、（二）前沿技术研发项目”。
场地装修的测算依据主要系参照《投资项目可行性研究指南》（中国电力出版社）、《建设项目投资估算编审规程》（CECA/GC 1-2015，中国计划出版社）等行业指南性文件，根据当地的装修市场情况以及发行人内部以往装修施工单价确定。
②场地功能面积明细表
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③场地购置、场地装修投资支出
本项目实施地点为西安高新技术产业开发区软件新城内办公楼（云水二路以东、天谷八路以南、天谷九路以北），合计3,800平方米，发行人已与西安软件园发展中心签署《购房意向书》，参考当地可比市场价格，房产价格为1.50万元/平方米，合计5,700.00万元。装修单价约3,000.00元/平方米，合计装修投资约1,140.00万元。
（2）软硬件购置
本项目的软硬件投资相关数量及金额均经审慎合理测算，均系专用于本项目使用，不存在与其他项目交叉、重叠的情况或闲置的情形。
本项目硬件购置明细具体如下：
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本项目软件购置明细具体如下：
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（3）研发人员投入
研究及开发所需人员数量按具体工作量估算数据进行计算，单位人员年薪及福利参照发行人目前人员薪酬及福利（包含基本工资、年终奖金和社保费用）并考虑建设期间可能存在的人工成本上涨、社保费用调整等因素进行预测计算，建设期第一年新零售及物联网领域、人工智能领域的研发人员人均年薪酬及福利费按25万元/年、30万元/年计算，并每年以10%的幅度增长。
本募投项目具有技术含量高、工作量大等特点，需要上述领域研发人员长时间的投入，研发人员投入已经依据项目各项具体研发工作的工作量进行了较细致的测算，投资预算符合项目的实际情况，预计建设期内研发人员总投入为13,755.78万元。根据发行人会计政策，参照发行人2017年研发投入资本化比例（11.42%），确定研发人员投入资本化金额为1,570.91万元，占本募投项目资本化支出总额的比例为9.12%。
（4）基本预备费
本项目基本预备费按场地购置、场地装修、硬件设备购置、软件购置和研发人员投入投资总额的2%计算，共计588.27万元，预备费不使用募集资金投入，后续以自有资金或其他融资方式解决。
二、是否存在置换本次发行可转债相关董事会决议日前募投项目已投入资金的情况
2018年5月14日，发行人召开第三届董事会第十五次临时会议，审议通过了有关本次可转债的相关议案。在该次董事会召开前，数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目累计自有资金投入为4,522.00万元。发行人将不使用本次募集资金置换董事会决议日前已投资金额。
三、募投项目的募集资金使用和项目建设的进度安排
（一）数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目
1、募集资金使用安排
本项目建设期为2年，拟使用募集资金25,484.07万元，全部用于场地购置、场地装修、软硬件购置及研发人员资本化投入。本项目按年列示的募集资金使用进度如下：
单位：万元
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2、项目建设的进度安排
本项目建设期为2年。发行人在建设期第一年完成项目方案设计与评审、场地购置及装修、部分软硬件设备的购置、部分研发人员招聘，数据治理与金融大数据解决方案的升级研发；在下半年，利用已投入的资源提供相关产品与服务，实现收入。发行人在建设期第二年上半年按照既定计划完成全部设备的购置；在下半年，新购置的设备达到业务运行状态，新招聘的研发人员全部到位，至此，本项目所有投资实施完毕。本项目具体进度安排如下表：
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（二）园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目
1、募集资金使用安排
本项目建设期为2年，拟使用募集资金10,771.64万元，全部用于场地装修、软硬件购置及研发人员资本化投入。本项目按年列示的募集资金使用进度如下：
单位：万元
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2、项目建设的进度安排
本项目建设期为2年。发行人在建设期第一年完成项目方案设计与评审、场地装修、部分软硬件设备的购置和部分研发人员招聘，园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案的升级研发；下半年利用已投入的资源提供相关产品与服务，实现收入。发行人在建设期第二年上半年按照既定计划完成全部设备的购置；在下半年，新购置的设备达到业务运行状态，新招聘的研发人员全部到位，至此，本项目所有投资实施完毕。本项目具体进度安排如下表：
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（三）深圳交付中心扩建项目
1、募集资金使用安排
本项目建设期为2年，拟使用募集资金4,096.80万元，全部用于场地装修及软硬件购置。本项目按年列示的募集资金使用进度如下：
单位：万元
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2、项目建设的进度安排
本项目由深圳博彦实施，建设期为2年。发行人在建设期第一年完成项目方案设计与评审、场地租赁及装修、部分软硬件设备的购置、扩大软件现场开发人员规模，获取相应的咨询和软件开发服务收入。发行人在建设期第二年完成全部设备的购置，新购置的设备达到业务运行状态，进一步扩大非现场软件开发人员规模，提高服务收入，至此，本项目所有投资实施完毕。本项目具体进度安排如下表：
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（四）前沿技术研发项目
1、募集资金使用安排
本项目建设期为3年，拟使用募集资金17,229.01万元，全部用于场地购置、场地装修、软硬件购置及研发人员资本性投入。本项目按年列示的募集资金使用进度如下：
单位：万元
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2、项目建设的进度安排
本项目建设期为3年。发行人在建设期第一年上半年完成场地购置与装修，并着手设计研发方案；下半年着手购置软硬件设备、招聘人员和开展研发工作。在建设期第二年年初，研发方案设计工作完成。在建设期第三年上半年，全部软硬件设备及人员到位，在下半年研发工作完成。至此，本项目所有投资实施完毕。本项目具体进度安排如下表：
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四、募投项目效益测算的过程及谨慎性
本次可转债募集资金总额不超过人民币73,581.52万元（含），拟用于数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目、园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目、深圳交付中心扩建项目、前沿技术研发项目和补充流动资金。其中，前沿技术研发项目和补充流动资金分别用于提升公司研发实力和满足运营资金需求，不会直接产生经济效益，其效益反映在公司整体经济效益中，不单独核算。数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目、园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目和深圳交付中心扩建项目将在发行人现有业务基础上进行技术迭代和产品升级，进一步丰富发行人业务结构，拓展新的利润增长点，增强盈利能力。
（一）数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目
1、效益测算的过程
（1）项目收益总体情况
本项目效益测算期按5年计算，其中建设期2年，运营期3年。经测算，本项目收益总体情况如下：
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（2）营业收入
本项目将主要通过出售软件产品和提供产品二次开发、调试、维护和升级等方面的服务实现收入。公司根据市场规模、行业增速、公司既有业务的发展态势预计签单量，并根据市场定价策略预计单价，进而测算软件产品和服务的预计收入。本项目预计测算期第一年至第五年的年收入分别为5,850.00万元、15,475.00万元、23,450.00万元、29,350.00万元和35,675.00万元。
（3）营业成本
本募投项目营业成本包括项目实施人员工资及福利、燃料动力、折旧和摊销，测算期内的营业成本明细如下：
单位：万元
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其中：
①直接工资及福利，即本项目产品及服务运营、维护所需实施人员工资及福利，测算期内所需项目实施人员人数参照公司现有交付能力，单位人员工资及福利参照公司现有薪酬水平，建设期第一年人均年工资及福利费按25万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
②燃料及动力，根据服务器及配套设备消耗的电量进行测算。
③折旧摊销，按照公司现行会计政策，对本募投项目的固定资产、无形资产、长期待摊费用计提的折旧及摊销费用，公司房屋及建筑物、工作用设备的折旧方法具体如下：
■
公司软件的摊销方法具体如下：
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公司的长期待摊费用按实际支出入账，在受益期或规定的期限内平均摊销。
（4）税金及附加
本募投项目分别按照应缴增值税的7%、3%和2%测算城建税、教育费附加和地方教育附加。
（5）销售费用
销售费用主要包括销售人员工资及奖金、办公费、广告宣传费等费用，根据项目需要，按照募投项目预计的营业收入和公司最近三年销售费用率平均值3.17%测算销售费用。
（6）管理费用
管理费用主要包括研发人员投入，即本项目产品经理和开发测试人员的工资及福利，研究及开发所需人员数量按具体工作量估算数据进行计算，单位人员年薪及福利参照发行人目前人员薪酬及福利（包含基本工资、年终奖金和社保费用）并考虑建设期间可能存在的人工成本上涨、社保费用调整等因素进行预测计算，建设期第一年产品经理和开发测试人员人均年薪酬及福利费分别按30万元/年和25万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
（7）所得税费用
按照15%测算企业所得税。
2、效益测算的谨慎性
（1）收入增长合理性
本募投项目具有良好的市场前景，详见本反馈意见回复之“重点问题5、一、（一）、3、实施主体的市场竞争情况”。
（2）财务内部收益率（静态、所得税后）数据及谨慎性分析
本项目财务内部收益率（静态、所得税后）为16.47%，与同行业募投项目水平相比，本募投项目的财务内部收益率（静态、所得税后）水平较为谨慎、合理，具体如下：
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综上，在效益测算过程中，发行人选取的产品及服务价格参考了行业水平和公司的实际经营情况，产品及服务成本充分考虑了公司的历史水平和现有会计估计，期间费用测算充分考虑了公司历史费用水平和由于本募投项目导致的新增费用情况。本项目财务内部收益率（静态、所得税后）和同行业募投项目相比处于合理水平。因此，发行人项目收益测算方法、测算过程及测算依据谨慎合理。
（二）园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目
1、效益测算的过程
（1）项目收益总体情况
本项目效益测算期按5年计算，其中建设期2年，运营期3年。经测算，本项目收益总体情况如下：
■
（2）营业收入
本项目将主要通过出售软件产品和提供产品二次开发、调试、维护和升级等方面的服务实现收入。公司根据市场规模、行业增速、公司既有业务的发展态势预计签单量，并根据市场定价策略预计单价，进而测算软件产品和服务的预计收入。本项目预计测算期第一年至第五年的年收入分别为4,250.00万元、7,800.00万元、12,350.00万元、17,475.00万元和21,725.00万元。
（3）营业成本
营业成本主要包括项目实施人员工资及福利、折旧和摊销，本募投项目的营业成本测算明细如下：
单位：万元
■
其中：
①直接工资及福利，即本项目产品及服务运营、维护所需实施人员工资及福利，测算期内所需项目实施人员人数参照公司现有交付能力，单位人员工资及福利参照公司现有薪酬水平，建设期第一年人均年工资及福利费按25万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
②折旧摊销，按照公司现行会计政策，对本募投项目的固定资产、无形资产、长期待摊费用计提的折旧及摊销费用，公司工作用设备的折旧方法具体如下：
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公司软件的摊销方法具体如下：
■
公司的长期待摊费用按实际支出入账，在受益期或规定的期限内平均摊销。
（4）税金及附加
本募投项目分别按照应缴增值税的7%、3%和2%测算城建税、教育费附加和地方教育附加。
（5）销售费用
销售费用主要包括销售人员工资及奖金、办公费、广告宣传费等费用，根据项目需要，按照募投项目预计的营业收入和公司最近三年销售费用率平均值3.17%测算销售费用。
（6）管理费用
管理费用主要包括研发人员投入，即本项目产品经理和开发测试人员的工资及福利，研究及开发所需人员数量按具体工作量估算数据进行计算，单位人员年薪及福利参照发行人目前人员薪酬及福利（包含基本工资、年终奖金和社保费用）并考虑建设期间可能存在的人工成本上涨、社保费用调整等因素进行预测计算，建设期第一年产品经理和开发测试人员人均年薪酬及福利费分别按30万元/年和25万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
（7）所得税费用
按照15%测算企业所得税。
2、效益测算的谨慎性
（1）收入增长合理性
本募投项目具有良好的市场前景，参见本反馈意见回复之“重点问题5、二、（一）、3、实施主体的市场竞争情况”。
（2）财务内部收益率（静态、所得税后）数据及谨慎性分析
本项目财务内部收益率（静态、所得税后）为16.96%，与同行业募投项目水平相比，本募投项目的财务内部收益率（静态、所得税后）水平较为谨慎、合理，具体如下：
■
综上，在效益测算过程中，发行人选取的产品及服务价格参考了行业水平和公司的实际经营情况，产品及服务成本充分考虑了公司的历史水平和现有会计估计，期间费用测算充分考虑了公司历史费用水平和由于本募投项目导致的新增费用情况。本项目财务内部收益率（静态、所得税后）和同行业募投项目相比处于合理水平。因此，发行人项目收益测算方法、测算过程及测算依据谨慎合理。
（三）深圳交付中心扩建项目
1、效益测算的过程
（1）项目收益总体情况
本项目效益测算期按6年计算，其中建设期2年，运营期4年。经测算，本项目收益总体情况如下：
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（2）营业收入
本项目将主要通过提供现场软件开发服务和非现场软件外包服务实现收入。软件开发服务收入按技术开发人员数量乘以人员外包价格进行计算，人员外包价格依据公司历史价格及增长幅度和同类公司市场价格确定。现场技术开发人员在客户现场办公，其收入测算按照人员数量和人员外包价格计算；非现场技术开发人员在公司场地办公，其收入测算按照人员数量、人员外包价格和人员利用率计算。预计测算期第一年至第六年的年收入分别为20,151.89万元、23,287.86万元、26,323.32万元、28,244.92万元、30,306.80万元和32,519.19万元。
（3）营业成本
本募投项目营业成本包括项目实施人员工资及福利、折旧、摊销、租赁、燃料及动力和其他成本，测算期内的营业成本明细如下：
单位：万元
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①直接工资及福利，即本募投项目产品及服务运营、维护所需实施人员工资及福利，测算期内所需项目实施人员人数参照公司现有交付能力，单位人员工资及福利参照公司现有薪酬水平，建设期第一年人均年工资及福利费按17万元/年计算，并每年以8%的幅度增长。
②折旧摊销，按照公司现行会计政策，对本募投项目的固定资产、无形资产、长期待摊费用计提的折旧及摊销费用，公司工作用设备的折旧方法具体如下：
■
公司软件的摊销方法具体如下：
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公司的长期待摊费用按实际支出入账，在受益期或规定的期限内平均摊销。
③租赁，场地的建筑面积根据本募投项目功能需要测算，单位租赁费以当地可比市场价格、发行人与物业持有人签订的租房意向书约定的价格为依据进行计算。
④燃料及动力，根据服务器及配套设备消耗的电量进行测算。
（4）税金及附加
本募投项目分别按照应缴增值税的7%、3%和2%测算城建税、教育费附加和地方教育附加。
（5）销售费用
本募投项目销售费用包括销售人员工资及福利、折旧摊销费、差旅费、办公及其他费用，测算期内的销售费用明细如下：
单位：万元
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其中：
①销售人员工资及福利，测算期内所需销售人员人数参照公司现有人员结构，单位人员工资及福利参照公司现有薪酬水平，建设期第一年人均年工资及福利费按19万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
②折旧摊销费：按照公司现行会计政策，对本募投项目的固定资产、无形资产、长期待摊费用计提的折旧及摊销费用，公司工作用设备的折旧方法具体如下：
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公司软件的摊销方法具体如下：
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公司的长期待摊费用按实际支出入账，在受益期或规定的期限内平均摊销。
③差旅费、办公及其他费用，参照公司2017年差旅费占营业收入的比率、办公及其他费用占营业收入的比率，按照募投项目预计的营业收入，分别测算差旅费、办公及其他费用。
（6）管理费用
本募投项目管理费用包括管理人员工资、差旅费、办公及其他费用，测算期内的管理费用明细如下：
单位：万元
■
其中：
①管理人员工资及福利，测算期内所需管理人员人数参照公司现有人员结构，单位人员工资及福利参照公司现有薪酬水平，职能人员和项目管理人员建设期第一年人均年工资及福利费分别按14万元/年和11万元/年计算，并每年以5%的幅度增长。
②折旧摊销费：按照公司现行会计政策，对本募投项目的固定资产、无形资产、长期待摊费用计提的折旧及摊销费用，公司工作用设备的折旧方法具体如下：
■
公司软件的摊销方法具体如下：
■
公司的长期待摊费用按实际支出入账，在受益期或规定的期限内平均摊销。
③差旅费、办公及其他费用，参照公司最近一年差旅费占营业收入的比率、办公及其他费用占营业收入的比率，按照募投项目预计的营业收入，分别测算差旅费、办公及其他费用。
（7）所得税费用
按照25%测算企业所得税。
2、效益测算的谨慎性
（1）收入增长合理性
本募投项目具有良好的市场前景，参加本反馈意见回复之“重点问题5、三、（一）、3、实施主体的市场竞争情况”。
（2）财务内部收益率（静态、所得税后）数据及谨慎性分析
本项目财务内部收益率（静态、所得税后）为14.89%，同行业同类募投项目为IPO新建项目，与同行业募投项目水平相比，本募投项目的财务内部收益率（静态、所得税后）水平较为谨慎、合理，具体如下：
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综上，在效益测算过程中，发行人选取的人员外包价格参考了行业水平和深圳博彦的实际经营情况，成本充分考虑了深圳博彦的历史水平和现有会计估计。同时，本项目期间费用测算充分考虑了深圳博彦历史费用水平和由于本募投项目导致的新增费用情况。因此，发行人项目收益测算方法、测算过程及测算依据谨慎合理。
（四）前沿技术研发项目
本募投项目为研发项目，不直接产生收益。通过本募投项目的实施，能够增强发行人的新产品研发实力，提升产品竞争力，并对发行人底层软件技术能力形成强力支撑，为未来发行人新业务布局打下良好基础。
五、募投项目新增固定资产投入对公司经营业绩的影响
本次募投项目新增固定资产投入对公司经营业绩的影响主要体现在新增固定资产的折旧费用。本次募投项目采用直线法计提折旧，具体折旧率情况如下：
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本次募投项目建成后将会带来营业收入、净利润的增长，足以抵消折旧费用带来的影响。经测算，数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目、园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目和深圳交付中心扩建项目具有良好的经济效益；前沿技术研发项目为研发项目，虽然不直接产生收益，但是通过本募投项目的实施，能够增强公司的新产品研发实力，提升产品竞争力，并对公司底层软件技术能力形成强力支撑，为未来公司新业务布局打下良好基础，具体测算结果如下：
（一）数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目
本募投项目由于前两年属于建设期，项目建成之后每年新增折旧和净利润的情况如下：
单位：万元
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（二）园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目
本募投项目由于前两年属于建设期，项目建成之后每年新增折旧和净利润的情况如下：
单位：万元
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（三）深圳交付中心扩建项目
本募投项目由于前两年属于建设期，项目建成之后每年新增折旧和净利润的情况如下：
单位：万元
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（四）前沿技术研发项目
本募投项目由于前三年属于建设期，项目建成之后每年新增折旧的情况如下：
单位：万元
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综上所述，上述募投项目建设完成后即可实现盈利，增厚公司业绩，本次募投项目新增折旧费用不会对公司未来长期的经营业绩产生重大不利影响，项目建成运营将对公司的盈利能力产生积极影响。
六、募投项目的建设目的、具体用途、服务对象、经营模式及盈利模式，与主营业务的关系
（一）数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目
1、建设目的和具体用途
我国当前已将大数据的发展和布局上升到国家战略高度，并出台了一系列政策推动大数据的发展。2018年5月，中国银行保险监督管理委员会发布《银行业金融机构数据治理指引》，旨在引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理能力。2014年9月，中国银监会、发改委、科技部、工信部联合发布《关于应用安全可控信息技术加强银行业网络安全和信息化建设的指导意见》，提出到2019年，掌握银行业信息化的核心知识和关键技术；实现银行业关键网络和信息基础设施的合理分布，关键设施和服务的集中度风险得到有效缓解。
随着企业业务范围的拓展，数据生命周期的延长，数据来源系统异构程度加大，数据体量成倍数增长，传统的数据治理技术难以适应企业发展对高质量数据的需求，建立统一大数据治理技术平台在数据质量建设方面的作用显得尤为重要。随着国内外金融市场的竞争日趋激烈，金融交易的品种、方式不断变化，各种类型衍生品陆续推出，自动化程序化交易逐渐盛行，市场参与者日趋复杂。此外，当前金融市场蕴含着较大的风险，上述风险监控功能的实现需要基于大数据技术的平台提供技术支撑。
目前，公司数据治理主要的客户集中于金融行业，金融行业数据治理解决方案着重于建立历史库系统、数据仓库等数据库，所建立的各数据库之间缺乏联系，此外，数据治理解决方案下游应用领域广泛，公司暂未开拓其他行业的客户。数据治理解决方案升级后可以帮助客户将企业运营过程中产生的各类元数据进行采集、数据评估与实体确认、数据清洗、数据整合、传输和存储，从而打破各系统之间的信息孤岛问题，形成高质量数据库；此外，公司将开拓其他行业的客户，开拓新的应用场景。
目前，公司金融大数据解决方案在智能分析和数据驱动分析等功能方面存在提高的空间。金融大数据解决方案升级后将为银行核心系统、基金销售系统、信贷管理、供应链融资、交易和风险管理等模块设计智能分析系统，打造金融大数据整体解决方案。一方面，该解决方案将加强金融工作流程管理和商务智能，并简化传统应用以支持实时、灵活的业务流程；另一方面，该解决方案基于金融大数据管理和应用需求建立数据搜集、数据清洗、数据标准化等技术平台，实现行为分析、客户画像等数据驱动分析功能。
2、应用场景
（1）数据治理解决方案升级
以金融行业的客户为例，本募投项目主要为银行建立历史库系统、ODS（操作数据存储）、数据仓库等系统，进一步提升数据质量，挖掘数据资产的价值，为市场的分析、客户的定位、金融产品的研发提供有效的支持；为证券、信托等客户建立数据仓库、数据中心等系统，积累真实、准确、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测和报告。
其中，以历史库系统为例，历史库系统具有以下用途：
①数据存储：建立全行统一历史数据存储平台，集中保存全行数据；主要业务系统清理历史数据，缓解存储和备份压力；保存数据变化轨迹，能追溯历史上任意时点的数据；建立数据全生命周期管理机制。
②数据应用：将其它主要业务系统如核心的历史数据查询交易系统迁移至历史数据平台，提供在线的、时间更长的联机历史数据查询服务；基于原始历史数据的应用，进行信息审计、反欺诈、操作风险等；数据批量服务，如对公检法、人民银行等历史数据批量卸载。
（2）金融大数据解决方案升级
本募投项目主要为银行提供产品和解决方案，即提供统一报表系统、绩效考核系统、管理会计系统、贷后监控系统、反欺诈管理系统和资产保全系统等多个层面的咨询、软件产品及实施服务、应用软件开发、运营服务、系统集成及增值服务；为基金行业提供基金绩效分析系统、业务指标服务系统、产品营销分析系统、风控系统、投资研究平台等方面的产品和服务。
其中，以贷后监控系统为例，贷后监控系统的具体用途如下：
①小企业贷后管理系统自身功能：对小企业客户业务的风险分类，自动预警；针对客户生成定期和不定期的监控任务，加强对客户的风险管控；生成系统内的相关数据报表，方便使用者对相关业务和风险的把控。
②分步实施、逐步增强：根据银行自身业务特点，首先完成贷后监控系统内部功能实现，结合银行自身IT系统架构，逐步接入其它功能支持类系统，如短信、邮件等。
③丰富功能、分层设计、提升用户使用体验：根据银行业务需要，确定需求边界，打造特色办公平台；对系统模型进行分层设计，提升用户使用体验；
④统一入口：全面整合银行风险监控系统，实现集中风险监控，建立监控任务统一入口，方便办公使用。
3、服务对象
数据治理技术升级建设项目的服务对象较为广泛，涵盖各行业各领域有数据治理需求的客户。金融大数据解决方案技术升级建设项目的服务对象主要包括银行、证券公司、基金公司、保险公司、信托公司、互联网金融公司、交易所等金融机构。
4、经营模式及盈利模式
（1）经营模式
本项目的经营模式详见《募集说明书》之“第四节 发行人基本情况”之“七、主要业务的具体情况”之“（三）主要经营模式”。
（2）盈利模式
本项目的盈利模式具体如下：
①出售软件产品：公司将数据治理技术平台和金融大数据解决方案按功能划分成不同的模块组件，客户可按照自身需求勾选组件方案，通过商业授权激活相关组件工具功能。
②提供配套服务：公司基于数据治理解决方案产品和金融大数据解决方案产品，为客户提供产品二次开发、调试、维护和升级等方面的服务，按年收取服务费。
5、与主营业务的关系
参见本反馈意见回复之“重点问题5、一、（二）与申请人主营业务之间的关联”。
（二）园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案技术升级建设项目
1、建设目的和具体用途
近年来，我国出台了一系列政策推动行业信息化的发展。2017年1月，工信部发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，提出到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，规划中的重点任务和重大工程为强化大数据技术产品研发、促进行业大数据应用发展等。2015年7月，国务院发布《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出到2025年，网络化、智能化、服务化、协同化的“互联网+”产业生态体系基本完善。
信息技术快速发展，国内各行业均进行了较大规模的信息化建设及改造，政府、制造业、金融、能源、交通、医疗等均为信息化投入规模较大且增长较快的行业。随着新一代信息技术的快速发展，尤其是云计算、大数据技术的发展和行业应用普及，各行业都将进入大数据时代，大数据技术的应用不仅能够提升现有业务效率，还能促使企业产品及服务模式创新，逐步受到各行业客户的重视。
本项目的研发实施将基于公司现有园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案的项目经验，依托公司对相关领域客户需求变化的持续关注，进一步推动相关行业或领域客户对大数据应用的深入。随着行业需求的变化，本项目持续的技术升级有利于提升公司在特定应用场景的竞争优势，从而保障公司发展战略的顺利达成。
目前，公司园区运营大数据解决方案建立房屋管理系统、物业管理系统、房屋租赁系统等系统，系统侧重于反映和记录现有资产的相关数据，系统数据割裂，很难建立数据间的联系。以园区交通为例，园区运营大数据解决方案升级前，系统着重于反映当前园区内人流、车流的情况，该解决方案升级后，以大数据技术为支撑，基于较为庞大和精准的数据，系统将实现对园区内人流、车流的预判，便于园区运营者制定园区内企业的错峰上班计划，并提前做好车辆的导流安排。
企业的运维管理普遍存在团队人力成本高、工作效率低、工作量过大等问题。IT运维大数据解决方案充分发挥机器学习的价值，提高企业IT运维效率、实现企业全面智能化运维。IT运维大数据解决方案升级后，一方面，该解决方案将进一步提升运维的自动化程度，降低人为干预因素，降低人为的误判率；另一方面，该解决方案可移植性加强，可应用于软硬件等一系列运维场景。
随着互联网的加速普及，网民群体迅速扩大，网络舆情的影响力日益增加，传统的舆情检测手段存在舆情收集困难、获取信息不及时和难以鉴别无效信息等问题。舆情大数据解决方案升级后，该解决方案将获得更多的数据源，使得智能分析更为精准。升级后的解决方案将对客户内部生产、研发、市场、销售等环节产生的数据进行整合管理，结合互联网外部数据，通过自然语言处理、文本挖掘等技术，帮助行业客户建设品牌舆情管理、市场分析、风险控制等数据应用系统。
目前，公司数据标注与审核大数据解决方案采用人工和智能化工具相结合的方式。数据标注与审核大数据解决方案升级后，公司将提升工具的智能化程度。在数据标识方面，公司将根据业务场景需求对海量数据去除噪音、整理归类或把非结构数据整理为结构数据，定制出客户所需要的数据内容；在内容审核方面，公司将从资源平台等渠道获取文本、图片、视频、举报以及用户注册信息等内容并进行即时监控，有效观察用户动向，改善审核后台功能及机审结果，减少客户网站平台中有关赌博、造假、诈骗、色情、恐怖主义、政治反动等各类违反法律和道德的内容，维护网站安全。
2、应用场景
（1）园区运营大数据解决方案升级
本募投项目主要面对物业管理公司、地产投资顾问公司、高科技公司、大型园区和城市主管单位等客户，为了满足其智能社区、智慧园区或智慧城市的建设需求，建立物联网平台、大数据平台、后台运营云平台等系统。
以智慧园区为例，对园区运营大数据的应用场景详细介绍如下：
①智慧园区的整体解决方案，包括智慧园区产业资源与服务云平台和统一信息共享交互平台，具体如下：
A、产业资源与服务云平台：本项目通过整合园区人、房屋，结合公共管理、公共服务和商业服务等资源，以智慧社区综合信息服务平台为支撑，依托适度领先的基础设施建设，提升园区治理信息化水平，促进公共服务的智能化发展。产业资源与服务云平台如下图所示：
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B、统一信息共享交互平台：为园区企业提供企业增值服务、生活服务和园区本地服务：a、增值服务，引入园区本地资源和区外资源，对接线上平台，使企业聚焦核心业务的发展；b、生活服务，服务内容覆盖活动、交友、外卖、出行、班车、娱乐、购物等方面；c、园区本地服务，使物业办事、政务对接等事务线上化，提高园区企业和个人办事效率。统一信息共享交互平台如下图所示：
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②具体应用：A、人脸识别系统：提供安全服务，精准识别、发现可疑人士；在人员管理及安全管理方面，有效避免了人员松散与人情管理的弊病，做到了事前防控监督、事后排查验证的双重保险；B、智慧停车：通过车牌自动识别技术，运用动态视频和静态图像高精度识别车牌，识别率高，响应速度快，避免排队拥堵；杜绝收费漏洞，通过车牌识别核算停车费用，核算机制严密；C、微信、指纹、刷卡开门：支持业主打开微信服务号，通过扫码开门；指纹开门；刷卡开门；D、访客预约及开门、开闸：业主根据访客手机号和车牌号预约，生成二维码发给访客；访客打开业主发送的二维码，扫码开门；访客换证，使用临时卡开门；访客通过车牌识别自动开闸；E、微信缴费、报修：缴纳物业费、公摊费用、水电费；报修及查询；F、资讯中心：包括社区资讯、周边新闻、物业资讯、公告等内容。
（2）IT运维大数据解决方案升级
本项目主要为公有云服务商和私有云客户提供智能运维解决方案。
以智能运维为例，IT运维大数据的应用场景详细介绍如下：
①业务流程：智能运维通过大量分析和处理历史数据，形成专家系统，首先解决知识流失的大问题；通过对异常警告进行快速分析和计算，给运维工程师提供高可信的量化结果，大大缩短了问题定位的时间。智能业务流程如下图所示：
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②运维的关键节点如下图所示：
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③传统运维和智能运维在关键节点的对比如下：
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（3）舆情大数据解决方案升级
本项目主要为政府及企事业单位、互联网公司、房地产公司、公关咨询公司等客户提供舆情监测解决方案。本项目产品线如下图所示：
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舆情服务大数据解决方案包括舆情监测服务体系和舆情管理体系。舆情监测服务体系如下图所示：
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舆情管理体系如下图所示：
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（4）数据标注与审核大数据解决方案升级
①数据标注：A、分类标注：从既定的标签中选择数据对应的标签；可应用于标注人脸图片的性别、人种、发型、年龄段等；B、文字标注：标注主语、谓语、宾语、名词、动词等；适用于文本、图像、语音、视频等；可应用于脸龄识别，情绪识别，性别识别；C、标框标注：框选要检测的对象；适用于图像；可应用于人脸识别，物品识别；D、区域标注：相比标框标注要更加精确；可应用于自动驾驶；E、描点标注：可应用于人脸识别、骨骼识别。
②内容审核：A、色情文字、图片、音视频识别：结合语义分析和聚类分析，精准识别涉黄文本、图片、音视频；B、广告文字、图片、音视频识别：海量大数据样本，高效变种识别变种推广类文本、图片、音视频；C、敏感文字、图片、音视频识别：深度定制模型，建立多维度用户画像，高效识别宗教、枪支、血腥等敏感文本、图片、音视频；D、涉政文字、图片、音视频识别：实时更新违禁字词库，支持自定义关键词/音，高效识别涉政文本、图片、音视频；E、灌水文字、图片、音视频识别：建立灌水类文本、图片、音视频专属模型，样本特征不断扩充，高效识别灌水类文本、图片、音视频。以上应用场景包括：评论/留言、弹幕、签名/昵称/头像、即时通讯、直播/短音视频/点播音视频等。
③实人信息认证：识别用户上传身份证的姓名与身份证号，核验与用户填写的信息及照片是否一致；应用领域：A、金融：面向银行、保险、券商等金融机构，可应用于客户信息识别，身份信息绑定，个人信息核实等场景；B、直播：针对直播行业的法规要求，可应用于用户信息认证，直播主播信息认证等场景；C、游戏：针对各大游戏应用，手游及网游应用，可应用于玩家信息认证、用户信息认证等场景；D、电商：针对电商行业、跨境电商行业要求，可应用于用户身份信息绑定、商家身份信息认证等场景。
④客户服务：包括语音客服、在线客服、呼叫中心，提供人工语音、在线图文实时交流，响应客户请求；可应用于金融、游戏、电商、通讯、软件服务、生活服务等领域。
⑤音/视频转录文字：面向字幕制作公司、机关、团体和企事业单位，将电影、电视剧、网课、访谈、讲座、培训、会议等中的音视频录音整理成文本文字。
3、服务对象
园区运营大数据解决方案技术升级项目的服务对象主要为大型楼宇物业公司、大型园区、城市主管单位等客户；IT运维大数据解决方案技术升级项目的服务对象主要为公有云服务商和私有云客户等；舆情大数据解决方案技术升级项目的服务对象主要为政府及企事业单位、互联网公司、房地产公司、公关咨询公司等；数据标注与审核大数据解决方案技术升级项目的服务对象主要为新媒体、交通、金融、医疗、家居、安防、公共服务、电子商务等行业客户。
4、经营模式及盈利模式
（1）经营模式
本项目的经营模式详见《募集说明书》之“第四节 发行人基本情况”之“七、主要业务的具体情况”之“（三）主要经营模式”。
（2）盈利模式
本项目的盈利模式具体如下：
①出售软件产品：公司将园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案按功能划分成不同的模块组件，客户可按照自身需求勾选组件方案，通过商业授权激活相关组件工具功能。
②提供配套服务：公司基于园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案产品，为客户提供产品二次开发、调试、维护和升级等方面的服务，按年收取服务费。
5、与主营业务的关系
参见本反馈意见回复之“重点问题5、二、（二）与申请人主营业务之间的关联”。
（三）深圳交付中心扩建项目
1、建设目的和具体用途
深圳交付中心主要从事软件和信息技术外包服务。软件和信息技术服务外包行业内企业通常建立交付中心，有利于优化项目组织和工作流程，建立远程集中开发模式，以保证系统优质、高效交付客户，缩短项目的实施周期。
软件和信息技术服务外包业特别强调知识和人才的作用、强调技术资本和人力资本的投入，软件工程师、测试工程师等人员的多少直接决定了交付能力的大小和交付周期的长短。深圳交付中心主要服务深圳区域的客户，客户所属行业主要集中于高科技、互联网、金融、物流等。随着云计算、移动互联、大数据、物联网、人工智能等技术不断发展，用户的应用系统不断升级和拓展，新的管理模式和应用市场应运而生。客户需求的持续增长对公司技术和服务提出了更高层次的要求。深圳交付中心受限于场地规模以及软件开发人员规模，跨区域交付成本较高。
本募投项目扩大深圳交付中心规模和建设开发测试实验室的建设目的为：（1）满足业务增长的需求，根据深圳博彦目前已签订的框架合同估算，深圳区域主要客户收入规模2018年较2017年的增长幅度约为10%；（2）进一步提升在深圳区域的交付能力，使交付团队更贴近客户，提升客户沟通效率，缩短交付周期；（3）进一步加强深圳区域软件交付的内部测试和质量控制环节，从而提高公司在深圳区域的对外交付质量，提升客户满意度。
本募投项目具体用途为巩固公司在深圳区域软件和信息技术服务外包业的竞争优势，保持原有客户业务量的稳定增长并不断开拓新的客户。
2、服务对象
本项目的服务对象主要系深圳区域高科技、互联网、金融、物流等行业客户，上述客户对信息技术外包（ITO）和基于信息技术的业务流程外包存在业务需求。
3、经营模式及盈利模式
（1）经营模式
本项目的经营模式详见《募集说明书》之“第四节 发行人基本情况”之“七、主要业务的具体情况”之“（三）主要经营模式”。
（2）盈利模式
本项目盈利模式主要系公司向客户提供软件开发服务获取收入，在每月底或合同规定的结算期根据公司实际提供的软件开发技术人员工作量（按人月、人天或人工时汇总，具体方式依据客户需求和合同规定）进行结算。
4、与主营业务的关系
参见本反馈意见回复之“重点问题5、三、（二）与申请人主营业务之间的关联”。
（四）前沿技术研发项目
1、建设目的和具体用途
（1）政策背景
近年来，我国出台了一系列政策推动人工智能、新零售、工业物联网等领域的发展。2017年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，提出力争到2020年，实现“人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。2016年11月，国务院办公厅发布《关于推动实体零售创新转型的意见》，提出针对当前实体零售存在的发展方式粗放、有效供给不足、运行效率不高等突出问题，以信息技术应用激发转型新动能，推动实体零售实现三个转变，即由销售商品向引导生产和创新生活方式转变，由粗放式发展向注重质量效益转变，由分散独立的竞争主体向融合协同新生态转变。2015年5月，国务院印发《中国制造2025》，提出促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用；加快开展物联网技术研发和应用示范，培育智能监测、远程诊断管理、全产业链追溯等工业互联网新应用。
（2）技术升级
本募投项目将对公司底层软件技术能力形成强力支撑，保证公司在行业内保持技术领先。目前，公司在新零售解决方案、基于不同场景的物联网应用平台和人工智能模块技术领域自主研发和掌握了用户画像、规则引擎和自然语言处理等方面的技术，详见本反馈意见回复之“重点问题2、九、（一）技术储备”。本募投项目实施后，公司计划自主研发并掌握营销预测、智能客服、智能语言理解和大数据指标预测等技术，并对接入管理技术进行升级研发，具体如下图所示：
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（3）支撑业务布局
本募投项目将为未来公司新业务布局打下良好的技术基础；研发成果的推出将提升新产品开发效率，实现新产品快速战领市场，从而快速形成经营效益。经过可行性论证，公司拟在餐饮、便利店、智能制造和基于人工智能技术的智能营销等业务领域实现突破。
在新零售技术研发领域，公司拟开发面向餐饮、便利店、美容健康等的整体解决方案，目前已完成市场化调研工作，本募投项目将研发智慧物流平台、新零售营销平台和智慧门店系统。以餐饮为例，应用场景举例如下：
顾客进入餐厅就餐，服务生将该顾客引导至指定桌位，或是该顾客已在线上预订桌位。基于新零售解决方案，服务生可根据该顾客以往的就餐记录及其用户画像，了解顾客相关信息，如：顾客生日，是否未素食主义者等信息，从而智能推荐菜品。顾客下单后，后厨KDS系统即显示相关菜品的制作订单，厨师接收消息后，即可同步开始菜品的制作。在菜品制作完成后，服务生可根据顾客桌位上菜。顾客就餐完毕后，向服务生出示手机号验证会员身份，享受折扣优惠。同时，相关数据会传输至云端，用于满足商家对业务经营的统计和报表等需求。具体如下图所示：
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在工业物联网领域，公司拟开发智能制造的整体解决方案，目前仍在进行市场调研工作。以MES生产管理系统为例，未来的应用场景举例如下：
MES生产管理系统全程检测车间生产设备和人员的生产信息，通过订单的数据进行自动排产，避免生产过剩、设备空转等情况。工业生产车间中大部分加工工件较重，单件最重可达80KG，人工上下料较为困难，如果通过航车进行作业，工作效率较低。当MES生产管理系统引入自动化生产线后，假设生产线中一个机械臂服务两台设备，设备与设备之间通过接口技术衔接，用以采集设备自身的生产信息数据，机器臂可以通过MES反馈回来的数据完成原料自动上下料及自动装夹工作，还能判定哪台设备的加工已提前完成，以准备好下一个工件。
在人工智能领域，公司已将该技术用于智能运维和移动定位业务，并已实现收入，公司将对人工智能的其他模块进行深挖，以满足未来在智能营销等领域应用的需求。以智能营销解决方案为例，未来的应用场景举例如下：
企业对用户提供销售服务，用户在访问、订票、消费操作的同时，企业对产生的全链条数据进行采集并将数据提交至智能营销系统进行分析。人工智能技术主要应用于用户画像环节，通过对消费者的人口属性、上网特征、内容偏好、媒体兴趣、营销特征、消费偏好、购买意图等用户数据进行用户的数据挖掘和分析，将用户划分为不同群体，例如，针对某企业产品，可以将用户分为忠实用户（不用宣传也会购买产品）、摇摆用户（需要借助宣传手段才能促使其购买）和非目标用户（无论如何也不会购买产品）；用户分类完成后，企业可以将宣传资源着重投入到摇摆用户群体，提高消费转化率。此外，基于用户画像的分析，企业可以进行销售预测，可提前进行预防性措施及营销指导，帮助企业提升经营业绩。具体如下图所示：
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2、服务对象、经营模式及盈利模式
本项目是纯研发项目，服务对象为发行人及其子公司，本项目现阶段不直接产生收益，将在未来形成研发成果，并通过研发成果转化成具体产品或服务而产生收益。
3、与主营业务的关系
参见本反馈意见回复之“重点问题5、四、（二）与申请人主营业务之间的关联”。
七、解决方案提供模式是指软件和信息技术服务提供商根据特定行业客户的特殊需求，在已有软件产品的基础上对软件进行二次开发，前两个募投项目为解决方案技术升级项目，对公司原有的解决方案进行技术升级。请说明报告期内数据治理及金融大数据解决方案以及园区运营、IT运维、舆情、数据标注与审核大数据解决方案已建设及经营的情况，技术升级是否具备客户基础，是否已有在手订单或意向性订单，进一步建设的必要性及合理性
（一）数据治理及金融大数据解决方案技术升级建设项目
1、已建设及经营的情况
本募投项目将基于现有技术进行技术升级。公司目前拥有主数据平台、数据管控平台、博彦大数据管理平台等相关技术，处于技术升级阶段。
本募投项目将利用升级后的软件结合具体场景进行二次开发。在数据治理领域，公司目前主要为银行建立历史库系统、ODS（操作数据存储）、数据仓库等系统；为证券、信托等客户建立数据仓库、数据中心等系统。在金融大数据领域，公司目前主要为银行提供统一报表系统、绩效考核系统、管理会计系统、贷后监控系统、反欺诈管理系统和资产保全系统等系统；为基金行业提供基金绩效分析系统、业务指标服务系统、产品营销分析系统、风控系统、投资研究平台等系统。上述系统处于功能进一步完善的阶段。
(下转59版)
