京北方（002987）2024年中报简析：增收不增利，公司应收账款体量较大

　　据公开数据整理，近期京北方（002987）发布2024年中报。截至本报告期末，公司营业总收入22.44亿元，同比上升10.9%，归母净利润1.2亿元，同比下降20.17%。按单季度数据看，第二季度营业总收入11.29亿元，同比上升10.27%，第二季度归母净利润7139.66万元，同比下降19.72%。本报告期京北方公司应收账款体量较大，当期应收账款占最新年报归母净利润比达398.37%。

　　本次财报公布的各项数据指标表现一般。其中，毛利率21.56%，同比减6.76%，净利率5.34%，同比减28.01%，销售费用、管理费用、财务费用总计1.13亿元，三费占营收比5.03%，同比增6.06%，每股净资产4.21元，同比减20.82%，每股经营性现金流-1.0元，同比增13.31%，每股收益0.19元，同比减20.83%。具体财务指标见下表：

　　财务报表中对有大幅变动的财务项目的原因说明如下：货币资金变动幅度为-59.32%,原因:客户回款集中在年底，而人工成本需要按月支付。

　　应收款项变动幅度为55.22%,原因:营业收入增加，且公司收款主要集中在年末，半年度内回款相对较少。

　　合同资产变动幅度为33.96%,原因:部分项目未能及时收到客户的收入确认单，部分项目验收进度延误。

　　交易性金融资产变动幅度为-100.0%,原因:截止本报告期末结构性存款全部赎回未重新购买。

　　应付票据的变动原因:截止本报告期末有未到期的银行承兑汇票。

　　营业收入变动幅度为10.9%,原因:信息技术服务业务收入及业务流程外包收入稳健增长。

　　营业成本变动幅度为13.16%,原因:公司随业务量增加，相应人工成本等上升。

　　销售费用变动幅度为9.61%,原因:公司业务规模扩大导致相应的销售人员薪酬及费用增加。

　　管理费用变动幅度为22.99%,原因:公司业务规模扩大导致相应的管理人员薪酬及费用增加。

　　财务费用变动幅度为-131.56%,原因:协定存款本金增加，利息收入增长。

　　所得税费用变动幅度为34.46%,原因:2022年所得税汇算清缴冲回多缴所得税并计入2023年所得税费用。

　　研发投入变动幅度为6.83%,原因:公司重视技术升级迭代，持续加大研发投入。

　　经营活动产生的现金流量净额变动幅度为-21.5%,原因:客户回款节奏放缓，而人工成本需要按月支付，经营现金流出增速大于经营现金流入。

　　投资活动产生的现金流量净额变动幅度为-29.06%,原因:减少购买结构性存款。

　　筹资活动产生的现金流量净额变动幅度为-112.93%,原因:借款金额减少及分红增加。

　　现金及现金等价物净增加额变动幅度为-215.88%,原因:客户回款节奏放缓、借款金额减少及分红增加。

　　收到的税费返还变动幅度为-53.92%,原因:增值税即征即退减少。

　　收回投资收到的现金变动幅度为-53.8%,原因:减少购买结构性存款，收回投资相应减少。

　　取得投资收益收到的现金变动幅度为-81.66%,原因:减少购买结构性存款。

　　处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额变动幅度为-99.32%,原因:固定资产处置减少。

　　购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金变动幅度为-95.88%,原因:上年同期购买土地。

　　投资支付的现金变动幅度为-45.23%,原因:减少购买结构性存款。

　　取得借款收到的现金变动幅度为-63.89%,原因:借款减少。

　　收到其他与筹资活动有关的现金变动幅度为42.95%,原因:收到分红代扣个税款增加。

　　分配股利、利润或偿付利息支付的现金变动幅度为134.59%,原因:分红增加。

　　价投圈财报分析工具显示：业务评价：公司去年的ROIC为14.36%，资本回报率强。去年的净利率为8.19%，算上全部成本后，公司产品或服务的附加值一般。

　　融资分红：公司上市4年以来，累计融资总额9.26亿元，累计分红总额1.63亿元，分红融资比为0.18。

　　商业模式：公司业绩主要依靠研发驱动。需要仔细研究这类驱动力背后的实际情况。

　　财报体检工具显示：建议关注公司现金流状况（货币资金/流动负债仅为56.23%、近3年经营性现金流均值/流动负债仅为12.31%）

　　建议关注公司应收账款状况（应收账款/利润已达398.37%）

　　分析师工具显示：证券研究员普遍预期2024年业绩在3.39亿元，每股收益均值在0.55元。

　　最近有知名机构关注了公司以下问题：

　　问：公司上半年AI以及数据要素产品的具体落地情况？这一块的增量空间怎么看？

　　答：复I和数据要素是目前行业的两个热点方向，也是公司在重点发力的方向。在I方面，公司发布了NLP及大模型算法服务平台，支持大模型统一接入和定制化服务构建。该平台提供信息抽取、知识库问、数据分析、文本生成四大应用服务能力。目前，公司已形成落地应用包括企业知识助手、智能资管业务助手、智能测试助手，并与客户持续开展合作探索金融业务端的I应用场景。“京北方检索增强型文本生成大模型算法”也已经顺利通过国家备案。在数据要素方面，公司以客户痛点为导向，发力数据资产治理和数据要素应用。例如，公司推出的客户信息治理平台，通过智能化和自动化技术赋能数据资产治理，解决金融机构在客户信息管理中面临的合规性、数据安全和操作效率问题。同时，公司升级了原有的档案系统及影像平台这一优势产品，集成了OCR自动识别分类、I 数据检索以及元数据管理等多元功能，全方位服务客户数据资产治理需求。同时，公司推出了数据指标管理平台，定位于“研、管、用”一站式指标生命周期管理平台。在数据类系统开发及数据治理、数据分析等业务领域，均有客户落地案例。I和数据要素应用具有极大的发展潜力，以银行业为代表的金融机构也在积极加大相关领域的投入，对公司而言，带来的实际增量空间还要结合客户自身的预算情况。

　　以上内容为据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。