证券代码：300231 证券简称：银信科技北京银信长远科技股份有限公司
BeijingTrust&Far Technology Co., Ltd..
（北京市海淀区苏州街29号维亚大厦12层071室）
公开发行可转换公司债券募集资金项目的可行性分析报告
二零一九年五月
一、本次募集资金投资计划
北京银信长远科技股份有限公司（以下简称“银信科技”、“公司”）为加快实现公司发展战略，推动公司各项业务快速发展，进一步增强公司综合竞争力，提高盈利能力，根据公司发展需要，拟公开发行可转换公司债券（以下简称“可转债”）募集资金总额不超过50,000.00万元（含50,000.00万元），扣除发行费用后，实际募集资金将用于以下项目：
单位：万元
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|序号|项目名称|项目资金投入总额|募集资金拟投入金额|
|1|基于容器技术的金融数据中心整合方案产业化项目|23,227.63|17,761.50|
|2|AIOps研发中心建设项目|13,084.09|12,238.50|
|3|公司股份回购项目（注）|不超过30,000.00|20,000.00|
|合 计||66,311.72|50,000.00|

注：根据 2018年第三次临时股东大会审议通过的回购方案，此次回购总金额不超过人民币 30,000万元，回购价格不超过 10元/股，截至本报告公告日，公司已累计回购股份 12,157,993股，使用资金93,261,347.85元。
在本次募集资金到位前，公司将根据募集资金投资项目实施进度的实际情况通过自筹资金先行投入，并在募集资金到位后按照相关法规规定的程序予以置换。
如果本次发行募集资金扣除发行费用后少于上述项目募集资金拟投入的金额，公司将根据实际募集资金净额以及募集资金投资项目的轻重缓急，按照相关法规规定的程序对上述项目的募集资金投入金额进行适当调整，募集资金不足部分由公司以自筹资金解决。
二、项目方案概述及可行性分析
（一）基于容器技术的金融数据中心整合方案产业化项目
1、项目基本情况
本项目是公司面向金融行业数据中心建设的需要，结合公司在云计算、IT运维、大数据等领域的技术优势，拟开发的基于容器技术的数据中心的整合方案。
目前大部分金融行业数据中心在部署应用及数据上云时，使用较多的仍旧是传统的虚拟化技术。传统虚拟化技术，在应用环境创建、应用部署以及应用移植上的流程非常繁琐，在数据中心资源分配和使用上效率也较低，尤其对分支机构较多的金融领域公司，大大增加了其运营成本。随着金融业务对数据处理的需求日益增多，公有云、私有云及本地服务器互相融合的应用场景更加高频的出现，传统的虚拟化技术无法为交互更多的应用场景提供良好的解决方案。因此，以分支机构多、应用环境复杂为代表的金融行业对更高效的数据中心整合方案有着强烈的需求。
容器技术是一种内核轻量级的操作系统层新型虚拟化技术，该技术可将软件应用和其依赖的环境进行打包，形成一个可移植的容器，实现各应用场景的无缝切换和高度融合。本次募投项目拟推出的金融数据中心整合方案的核心目标是要通过容器技术把整个数据中心的硬件资源进行统一管理，所有软件应用做到轻量化可移植，从而使得企业内部的各机构，各项业务应用按需分配资源，由应用的压力大小动态弹性地自动调整资源大小，最终大幅提高数据中心的利用效率，为下游客户完成降本增效的目标。
本项目最终形成的整合方案产品主要包含以下几个模块：
（1）产品交付：为金融行业客户搭建数据中心整合方案平台，可解决传统架构资源利用率低，可靠性无法保证，业务扩展困难等问题。金融数据中心整合方案平台通过容器技术可以实现基础设施的统一管理，实现数据中心资源的按需、按量分配，弹性自动申请和销毁，从而实现业务的高可用性和高扩展性，并提升
业务灵活性，此外，整合方案还可方便实现客户业务从传统架构向云架构的迁移服务。
（2）资源和日志管理：资源管理包括中间件、智能监控、资产管理、配置管理、代码管理和发布控制等功能，能够实现对数据中心资源的识别、管控和数据采集等功能，通过配置管理，实现批量系统配置和程序部署，方便用户对数据中心资源进行管理和监控。日志管理可实现对各方面的日志数据进行收集、存储、清洗、检索、分析和展示。
（3）智能运维：包括智能告警和故障自愈功能。平台可实现业务访问量的自动统计分析，预估未来业务需求，进行资源的提前申请，做到资源使用配置的智能告警。故障自愈方面，平台可通过智能优化架构，实现业务流程的优化，自动分析薄弱环节并推送优化方案。
（4）大数据平台：包括大数据分析和深度挖掘功能。通过平台多样化的数据采集、存储和搜索能力，在大数据平台进行数据的深度挖掘，为业务提供有力的数据支持。
（5）数据应用：为客户提供用户画像、智能客服、风控管理、运营管理、业务报表和市场分析等功能。通过大数据平台的数据分析和挖掘，对用户行为进行分析，实现用户画像，从而实现对恶意用户的快速识别，有效降低金融欺诈的风险。智能客服通过客服机器人技术实现对用户问题的准确、高效处理，提高客户满意度，降低人工成本。此外，平台还可为客户提供所需的业务报表、市场分析等数据支持，为客户运营管理提供支撑。
图2-1基于容器技术的金融数据中心整合方案产品架构图
资料来源：银信科技 2019.05
2、项目实施的背景和必要性
（1）本项目是数据中心技术迭代的产物，能够更好的满足金融行业数据中心的应用场景
数据中心技术在最近十几年经历了多次技术升级，虚拟化和分布式技术的出现，正式开启了云计算时代的大门。每一次技术的变革，都推动了数据中心变得更强大、更可靠、更智能、也更经济。技术迭代本质上是使用者的需求催生而来，在虚拟化技术出现后，用户逐步实现了多个应用共享一台服务器资源的解决方案，在一定程度上提高了资源利用率。但是，在组织机构庞大、数据中心资源需要分配调动的应用场景下，用户仍然需要手动的在各个操作系统中进行应用部署，在整合数据中心资源向云端迁移的过程中效率较低，运营维护成本较高。
本项目既是数据中心技术迭代的产物又是解决用户痛点的产品。本项目的整合方案产品能够实现所有资源统一管理，统一分配，按需随时调整。对于上层应用来说所有资源均是透明的，可移植的，并全部交由“整合方案平台”进行统一管理。
（2）本项目有利于丰富公司产品线，培育公司新的盈利增长点
公司一直专注于为客户提供高质量的 IT基础设施运维服务，经过长期不懈发展，公司已经成长为 IT基础设施运维服务领域的龙头企业，截至目前已经服务上百家金融机构客户。长期对金融行业客户提供运维服务，使公司对金融行业客户的 IT信息系统和数据类型有充分的了解。公司从自有的行业积累出发，结合客户对云服务、云产品的需求，可以开发相应的金融数据中心整合方案产品，开展面向金融业客户的定制化服务。
因此，本项目是公司基于目前自身业务、资源和行业变革方向考虑的业务延伸。公司通过提供金融数据中心整合方案产品有利于丰富公司产品线，形成公司新的盈利增长点。本项目符合公司的发展方向和市场导向，是公司发展战略的要求。
（3）本项目有利于推动技术升级，保持公司技术领先性并进一步提高已有客户的粘性
虚拟化技术是云计算服务中的重要组成部分。随着信息化技术的不断发展，云计算技术也在不断升级。容器技术是一种内核轻量级的操作系统层新型虚拟化技术。相比于传统的虚拟化技术，容器技术具有更高的可移植性、更低的成本、更好的快速部署能力和更高的安全性。根据中国信通院发布的《云计算发展白皮书（2018年）》报告显示，金融机构对云计算技术的应用需求更偏向于缩短应用部署时间、节约成本和业务升级不中断。容器技术与金融机构的需求更加契合。
由此可见，本次募集资金拟投资基于容器技术的金融数据中心整合方案产业化项目，是公司适应行业变革、响应客户需求的战略举措。通过本项目建设，公司可以以具备先进技术的金融数据中心整合方案抢占市场先机，有利于提升公司产品和服务在行业内的技术领先性，并通过技术确保用户需求的及时响应，进一步提高老客户的粘性。
3、项目实施的可行性
（1）金融信息技术领域的政策频发，为行业发展提供良好的政策支持
近年来，国家部委和各地方政府陆续出台了大量针对云计算及金融行业的产业发展的政策和建议，重点强调行业应用。国家发改委、工信部、国务院，
以及各级省市政府都相继推出了促进产业发展的意见和方案，产业发展环境持续优化。
2016年 5月，国务院印发《国家创新驱动发展战略纲要》，指出推动宽带移动互联网、云计算、物联网、大数据、高性能计算、移动智能终端等技术研发和综合应用，加大集成电路、工业控制等自主软硬件产品和网络安全技术攻关和推广力度，为我国经济转型升级和维护国家网络安全提供保障。
2017年 6月，银监会发布了《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》，强调“支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。拓展云服务的应用领域，鼓励发展业务系统、技术测试、信息安全等云服务。”
本项目的建设是对国家支持云计算产业发展和金融机构信息化建设的积极响应，完全符合国家对于产业的发展规划，在国家政策的大力支持下对本项目的顺利实施提供了良好的政策环境。
（2）公司拥有良好的客户基础和技术积累
公司从事金融业运维服务多年，拥有上百家金融行业客户。经过长期对金融行业客户的服务，积累了大量行业经验，对客户需求有准确、深入的了解，从而为本项目金融数据中心整合方案的产业化提供了良好的实施基础。同时，公司和部分客户拥有长期业务合作，和客户建立了坚实的信任关系，拥有良好的客户基础，为公司在客户中推广数据中心整合方案和提供服务提供了合作基础。通过前期的业务开拓，公司已推进了数个数据中心整合项目，取得了客户的认可并积累了宝贵的实施经验。
经过长期发展，公司研发人员已超过170人，已经申请并拥有软件著作权超过120项，并已形成了相应的研发体系，具备实现基于容器技术的金融数据中心整合方案产品相关技术的研发实力。公司目前已投入研发“容器调度平台技术”、“容器调度平台技术”、“容器管理应用技术”、“数据平台融合技术”及“PaaS平台技术”等多个与募投项目相关的核心技术，并取得了一定进展和阶段性成果。
（3）公司拥有开展业务的完备资质
经过长期发展，公司形成了成熟的开发体系，具备丰富的项目管理和运作经验，并且取得了开展本项目相应的资质。公司具体拥有的资质情况如下：
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|名称|
|高新技术企业|
|信息系统集成及服务资质壹级|
|信息系统运行维护分项资质壹级|
|CMMI-DEV,V1.3 成熟度三级|
|ISO9001：2015国际质量管理体系认证|
|ISO/IEC20000-1：2011国际IT服务管理体系认证|
|ISO/IEC27001：2013国际信息安全管理体系认证|
|ITSS信息技术服务运行维护标准成熟度壹级|

4、实施主体及项目投资情况
本项目实施主体为本公司。
本项目的建设投入包括购置及装修办公场地，购置各类软硬件设备，以及研发费用支出等。本项目预计建设期为 3年，项目总投资 23,227.63万元，其中工程建设费用 12,348.05万元，研发费用 6,465.71万元，基本预备费 376.27万元，铺底流动资金4,037.60万元。
5、项目效益分析评价
本项目预计建设期为 3年，项目总投资 23,227.63万元，拟投入募集资金 17,761.50万元，其余所需资金通过自筹解决。本项目总投资的财务内部收益率（税后）为15.14%，运营期年平均利润（税后）为 2,546.19万元，经济效益良好，建设该项目对公司的发展有较好的促进作用。
6、相关部门的审批情况
2019年 5月 6日，深圳市南山区发展和改革局签发了《深圳市社会投资项目备案证》（备案编号：深南山发改备案[2019]0312号），对该项目予以备案。
（二）AIOps研发中心建设项目
1、项目概况
当前以人工智能等为代表的新技术正在与产业深度融合，借助新技术重新塑造各行各业新业态，优化生产效率，为行业创新创造新的契机。
本项目将在公司目前的一体化运维平台的基础之上引入机器学习、自然语言处理等人工智能技术，形成可进行自动数据挖掘、分析和预测的 AIOps平台，旨在通过人工智能与IT运维相结合的方式，提升金融、电信、政府等行业的 IT运维效率，进一步提升公司的技术能力和技术领先地位。
本项目具体研发内容包括以下六部分：
（1）数据采集、标准化处理模块：大数据平台从各业务平台及业务支撑平台后台关系型数据库全量或增量采集数据，通过读取消息队列、与第三方服务接口集成、日志监听等方式来实现实时或准实时的数据采集。将采集到的数据，参照平台统一的数据标准，进行解析、过滤、压缩和标准化处理。
（2）数据加工、统一存储模块：结合流式计算框架与内存数据库进行在线数据加工，实时推送监控信息到前台可视化展现，对异常情况进行告警通知，然后将事件和性能数据存储到大数据平台。实时场景下，通过在线关联来丰富和加工告警信息，然后调取告警模板实例的告警规则配置进行告警判定；非实时场景下，如数据仓库、其它应用数据库及数据文件、日志文件等，采用 ETL工具，通过工作流批处理进行过滤、标准化加工，增量存储到大数据平台。
（3）数据整合模块：大数据平台整合的数据包括如下内容：
①监控数据：所有被管对象的监控指标的时间序列数据，其中包括资源型被管对象的性能、可用性、配置等指标，交易型被管对象的交易量、响应时间、成功率等指标。
②告警数据：发现监控指标异常后的告警行为数据，包括告警所属系统模块、告警的描述信息、告警严重程度和紧急程度、告警类型（超时、失败等）、告警频率和告警次数、告警时间、通知信息等。
③交易数据：明细交易流水数据，包括交易时间、交易类型、交易金额、账户余额、交易渠道、交易机构等相关信息。
监控数据、告警数据、交易数据等管理对象按照分类体系、监控指标分类体系、管理对象实例、告警规则模板、管理对象实例的告警规则配置，并存储在关系型数据库，结合资产管理系统，全面实现管理对象实例的详细配置及系统拓扑信息，供大数据离线分析引擎调用。
（4）数据分析模块：整合到大数据平台的数据，根据业务的需要进行不同角度不同层次的分析处理：
①统计分析：整合大数据平台的监控数据、告警数据、交易数据等，使用已有维度以及更多外部维度，基于不同的业务关注点进行统计分析，以及分析指标的运算、标签的生成等。
②联机分析处理（OLAP）：设计不同分析主题（监控、告警、交易等）的Cube，进行灵活的 OLAP多维分析，挖掘数据规律，可在某些重要维度（如时间维度、业务系统维度等）进行预计算以支持高性能报表展现。
③预测分析：基于一定时期的历史数据，训练算法模型，对未来的趋势进行模拟预测，如告警动态阈值预测、交易量预测等。
④关联分析：结合被管对象实体的拓扑关系及关联分析算法可以发现具有强关联的告警事件，从而识别一个告警事务内的重复报警，实现报警压缩。
⑤深度挖掘：探索更多现有监控告警数据与机器学习可结合的落地应用场景，如非结构化日志模式识别、自然语言处理分析等。
（5）数据应用模块：数据分析的消费端，包括实时可视化图表展现，OLAP客户端即时查询，监控巡检报表或报告生成，基于机器学习的决策支持，分析结果对外提供的数据服务接口，模型与算法的服务接口等。
（6）数据管控模块：包括数据标准管理和数据可视化展现两部分。
①数据标准管理：包括数据标准的制定和管理、数据生命周期的管理、数据安全及权限管理、数据处理的流程调度以及数据平台的元数据的管理等。
②数据可视化展现：各种管理服务在系统平台以可视化的方式呈现，便于统一配置管理，约束和规范数据资产，优化数据资产的加工处理应用流程，从而实现对数据的整体管控，提高数据质量的同时也提高了数据融合、数据复用增值的扩展性。
图2-3AIOps平台架构图
资料来源：银信科技 2019.05
2、项目实施的背景和必要性
（1）本项目是信息化高速发展背景下满足客户需求升级的必然选择
随着国家大力推广信息化建设，我国各个领域的信息化建设快速发展，极大促进了各领域企业效率的提升。但是信息化在给企业带来便利和高效的同时，信息化系统不断增多和复杂化也提高了信息系统运维的难度。
目前，IT基础设施运维服务工作主要依靠人工进行，运维人员一般在故障发生后，依靠自身的技能和经验对信息化系统进行排查，发现故障发生点，查明故障原因并进行修复。随着企业的信息化系统增多，信息化系统的配套硬件设施数量也大规模增加，单纯依靠人工进行运维工作的效率必然会明显降低。同时，企业也会面对运维成本大幅增加的问题。
其次，客户对运维时间也有严格的要求，如全年停机运维时长不得超过某一上限值或不停机运维等。在信息化系统量级和复杂化均不断上升的情况下，单纯依靠人工进行故障排查和修复难以匹配客户的需要，造成客户体验降低。
本项目拟研发的 AIOps平台，可以通过人工智能技术进行故障的快速辅助定位和原因分析，提高运维工作的整体效率，使公司能够更好的满足客户在信息化系统不断增多和复杂化背景下对运维的需求。
（2）本项目的建设有利于保持公司的技术领先和竞争地位
IT基础设施运维服务领域在故障发现和解决方面普遍存在一些难点。由于目前运维监控需要大量的人工干预和依赖于经验判断，效率较低、实时性不高，而且存在误判、预警能力差等问题。
随着人工智能技术逐渐成熟，人工智能技术为解决行业难点、痛点提供了新的解决方案。通过构建智能模型并用机器学习技术对模型进行训练，可实现运维系统的智能化，使运维系统具备根据需求自动调节运维系统参数的功能，形成比经验规则更加高效、更加精准的监控规则。因此，智能化运维开始成为行业的研究和发展方向。
目前人工智能技术在运维领域的应用还处于发展初期阶段，本项目通过建立AIOps研发中心，有助于公司研发、储备和应用人工智能运维技术保持公司在IT基础设施运维领域的竞争地位。
（3）本项目有利于提升公司的整体研发实力
人工智能技术融合了数据科学、信息化技术以及应用领域的专业知识，是一项综合性的技术。因此，研发人工智能技术可以提升公司在软件开发方面的整体实力。同时，本项目通过招募人工智能相关人才并进行专业培训，有利于公司积累和培育技术人才，壮大公司的研发团队，提升公司的整体研发实力。
3、项目实施的可行性
（1）本项目符合国家的政策指导方向
随着近几年人工智能技术迅速发展并逐渐成熟，人工智能技术开始逐渐被应用于各个行业，推动企业的运营效率和数字化治理效率提升，以及促进业务技术创新。国家对人工智能在重点行业的研发和应用十分重视，并出台了相关政策推动其发展。
2016年11月，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，提出要发展人工智能，培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，在人工智能体系建设和推广应用方面均给予了政策支持。
2017年 3月，人工智能首次被写入全国政府工作报告。全国政府工作报告
明确提出要加快培育包含人工智能在内的新兴产业发展，以及应用大数据、云计算、物联网等技术加快改造提升传统产业。
2017年 12月，工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，提出了到2020年人工智能领域的四项重点任务，并明确表示政府在人工智能领域的支持态度，对人工智能领域的人才培养、发展环境优化和创新创业起到积极的促进作用。
2018年3月，人工智能再次被列入政府工作报告，提出“做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用”、“运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业”。
由此可见，国家对人工智能技术给予了高度的肯定和重视。本项目建立研发中心对人工智能在运维方面的应用进行研究，符合国家的政策方向，具有良好的政策可行性。
（2）公司积累了大量的运维业务数据，为本项目提供充分的数据资源
机器学习等人工智能技术并非单纯依靠技术人员进行算法编程便可以形成成熟的产品，而是必须经过大量的数据训练达到一定精确度后，才可以实现实际落地的可能。
公司是一家全国性、专业化的第三方 IT运维服务整体解决方案提供商。经过长期发展，累计服务了几百家企业客户，客户已覆盖全国 31个省市自治区，150多个城市，建立了覆盖多行业、多地域范围的营销和技术服务网络。公司由
此积累了大量的客户企业运维数据，从而为机器学习技术的研发和人工智能运维系统的训练提供了可能性。同时，公司和客户拥有长期合作，和客户间建立了坚实的信任关系，拥有良好的客户基础，对公司进一步完善人工智能模型在客户实际业务中的应用提供了合作基础。
大量的运维数据积累和良好的客户基础为公司进行人工智能在运维领域的应用研究提供了良好的基础。
（3）公司在人工智能等领域已有较多的技术积累
经过长期发展，公司已经形成了相应的研发体系，具备了实现人工智能技术研发的能力。公司已经申请并拥有软件著作权超过120个，并拥有高新技术企业认证和多项核心研发专利，通过了 CMMI3级、ISO9001、ISO/IEC20000-1、 ISO/IEC27001等国际认证，说明公司已经具备了研发标准化软件的成熟体系和能力。同时，公司已经组建了包含20余名核心开发成员的AIOps解决方案开发团队进行智能运维技术的研发工作，确保智能运维技术研发顺利进行。
在智能运维方面，公司已经和某股份制银行达成并实施了“故障发现和定位项目”，该项目中主要应用机器学习、深度学习、决策树、自然语言处理等技术，显示出公司在此领域已经具备一定的技术积累。
此外，公司还与清华大学在人工智能方面开展了合作研究，借助清华大学在此方面拥有的优秀研发实力，进一步提升了公司在人工智能方面的研发实力。
由此可见，公司在人工智能研发方面已经具备了相当的技术积累和研发实力，并形成了成熟的研发团队，确保了本项目技术上的可行性。
综上所述，公司强大的技术研发能力为本项目的实施奠定了良好的基础。
4、实施主体及项目投资情况
本项目实施主体为本公司。
本项目的建设投入包括购置及装修办公场地，购置各类软硬件设备，以及研发费用支出等。本项目预计建设期为 3年，项目总投资 13,084.09万元，其中工程建设费用9,993.00万元，研发费用2,834.53万元，基本预备费256.56万元。
5、项目经济效益评价
本项目为研发项目，不直接产生收益。通过本项目的实施，能够增强公司的 IT运维服务效率和能力，提升公司竞争力，并对公司底层软件技术能力形成强力支撑，为未来公司业务发展和新业务布局打下良好基础。
6、相关部门的审批情况
2019年 5月 6日，深圳市南山区发展和改革局签发了《深圳市社会投资项目备案证》（备案编号：深南山发改备案[2019]0311号），对该项目予以备案。
（三）股份回购项目
1、项目基本情况
基于对公司未来发展的信心，为有效维护广大股东利益，增强投资者信心，依据《中华人民共和国公司法》、《中华人民共和国证券法》、《上市公司回购社会公众股份管理办法（试行）》、《关于支持上市公司回购股份的意见》、《关于上市公司以集中竞价交易方式回购股份的补充规定》、《深圳证券交易所上市公司以集中竞价方式回购股份业务指引》等相关规定，公司已制定了具体的股票回购方案。
本次股票回购事项已经公司2018年12月5日召开第三届董事会第二十四次会议及2018年12月25日召开的2018年第三次临时股东大会审议通过。根据已公告的《回购报告书》及《关于回购部分社会公众股份的进展公告》，公司拟以自有资金不超过 30,000万元（含）且不低于 15,000万元（含）通过深圳证券交易系统以集中竞价交易的方式或法律法规许可的其他方式回购公司股份，回购价格不超过 10元/股（含）。截至本报告公告日，公司通过回购专用证券账户以集中竞价交易方式累计回购公司股份12,157,993股，占公司总股本的2.75%，已使用资金总额为人民币 93,261,347.85元。
根据本次股票回购计划，剩余回购股票所需的资金总额上限为人民币 206,738,652.15元，公司拟使用募集资金进行股票回购的金额为不超过人民币 200,000,000元。
2、项目实施的背景和必要性
近期，由于受到国内外宏观经济环境等多重因素的影响，目前公司股价未能真实反映公司的内在价值。经过综合考虑公司股票二级市场表现，并结合目前的经营情况、财务状况以及未来的公司发展战略和发展前景，公司已根据《公司法》、《证券法》、《上市公司回购社会公众股份管理办法（试行）》、《关于上市公司以集中竞价交易方式回购股份的补充规定》、《关于支持上市公司回购股份的意见》、《深圳证券交易所上市公司以集中竞价方式回购股份业务指引》等法律法规及《公司章程》规定，制定了具体的回购方案。
根据 Wind一级行业分类，公司所在的行业是信息技术-软件与服务行业。截至2019年4月30日，公司的市盈率 TTM值（已公布的过去四个季度滚动市盈率）为 31.10倍，所属行业的中位数为 45.87倍。公司市盈率水平低于同行业的平均水平，相对较低的估值水平将对公司的市场形象、业务开拓能力造成一定程度的制约，通过公司股份回购，有利于维护广大投资者尤其是中小投资者的利益、增强投资者的信心、推动公司股票价格向公司长期内在价值的合理回归。
截至本报告公告日，公司使用自有资金通过回购专用证券账户以集中竞价交易方式累计回购公司股份 12,157,993股，占公司总股本的2.75%，最高成交价为8.9元/股，最低成交价为6.23元/股，已使用资金总额为人民币93,261,347.85元。
3、项目实施的可行性
本项目拟使用不超过人民币 20,000.00万元（含本数）用于继续回购公司股份，截至2019年3月31日，公司未经审计的流动资产18.85亿元，总资产24.70亿元，归属于母公司股东的权益13.11亿元，按照回购股份拟使用资金计算，占公司流动资产、总资产、归属于母公司股东的权益比例分别为10.61%、8.10%、15.23%，占比相对较低，因此回购公司股份不会对公司日常经营活动产生重大不利影响。
元、11,251.47万元及 1,896.47万元，利润水平较为稳定。公司总体经营情况良好。
综合考虑以上因素，本次股份回购项目的实施不会对公司未来财务状况、经营业绩产生重大不利影响，亦不会对公司的上市地位产生影响，具备可行性。
4、项目投资概算及资金来源
本次回购股票的资金总额为不超过人民币 30,000.00万元，拟使用募集资金不超过人民币20,000.00万元。
三、本次发行对公司经营管理、财务状况的影响
本次公开发行可转债募集资金投资项目符合国家相关的产业政策以及未来公司整体战略发展方向，具有良好的市场发展前景和经济效益，有利于公司提升综合研发能力和自主创新能力，对公司开拓新的业务板块、丰富公司业务结构及产品品种、寻求新的利润增长点、提升持续盈利能力具有重要意义。
本次发行将进一步扩大公司的资产规模。募集资金到位后，公司的总资产和总负债规模均有所增长。随着未来可转债持有人陆续实现转股，公司的资产负债率将逐步降低。本次发行是公司保持可持续发展、巩固行业领先地位的重要战略措施。随着募投项目的顺利实施，本次募集资金将会得到有效使用，为公司和投资者带来较好的投资回报，促进公司健康发展。
四、可行性分析结论
综上所述，本次公开发行可转债募集资金投资项目的建设符合国家产业发展规划政策，符合产业发展的需求，符合公司的战略发展目标，具有显著的经济和社会效益。企业在技术、人力、管理、资金等资源上有保障，通过本次募集资金投资项目的实施，将进一步扩大公司业务规模，增强公司竞争力，有利于公司可持续发展，符合全体股东的利益。因此，本次募集资金投资项目是必要的、可行的。
北京银信长远科技股份有限公司董事会2019年5月7日