FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

降本增效在基金产品推广和风险声誉管理中，金融从业者常面临数据抓取难、资讯数量少、内容生产慢、沟通效能低等问题。有连云公募基金商用AI大模型通过多重训练和强大的数据中台，打通了资讯生产的实时链路，实现7*24小时自动化生成各类型文本和智能改写，并能跨模态生成基金短视频，超越传统作业效率。（8）一键辅助产品销售近年来，境内ETF市场迅速发展，数量和规模持续增长。Wind数据显示，截至目前，国内ETF总份额增加4700亿份，达到1.94万亿份；总规模增加3200亿元，为1.98万亿元；新发行54只新ETF基金，总数量超过800只。麒麟金融场景商用AI大模型为公募基金、券商、银行等领域提供解决方案。它实时获取和解析ETF产品数据，生成产品分析、研报摘要、观点等关键信息，提升信息检索效率和AI批量生成资讯的能力。强大的生态连接渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等端口，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。（9）轻松驾驭声誉风险管理在声誉风险管理中，金融机构需要建立全流程管理体系。麒麟大模型强有力的数据反馈能力协助基金公司及时获取风险信息，迅速形成解决方案，提供从生成、使用到数据决策的闭环支持，释放对人的依赖和流程压力，助推基金公司声誉管理和价值呈现。有连云麒麟金融场景商用AI大模型以AI速度解决基金公司多场景需求，轻松驾驭需求痛点，在销售、市场和声誉管理过程中提供更科学、可靠和专业的链路，助力增益、降本和增效。 2、金融行业应用Gen AI的典型案例（1）AlphaSense推出生成式AI助手-AlphaSense 助手 AlphaSense是金融市场情报和搜索领域的领先平台，此前其推出了AlphaSense助手，这是一款创新的生成式AI聊天工具，旨在改变金融从业者从数百万商业和财务文档中提取行业洞察的方式。此外，AlphaSense还推出了企业智能服务，将其AI驱动的搜索、摘要和聊天功能安全地集成到客户专有的组织知识和AlphaSense广泛的内容库中。 AlphaSense助手由AlphaSense专为市场情报定制的大型语言模型（ASLLM）支持，基于AlphaSense的行业领先内容库，提供一个会话式聊天界面，大大提升了商业和金融专业人士的研究效率。用户可以轻松咨询特定领域的投资机会或竞争对手分析，并立即获得准确答案。这些答案还具备内置的可审计性，方便用户追溯到原始资料，进行上下文和验证的检查。（2）FeatureSpace 推出 TallierLTM™金融垂直大模型作为全球领先的企业级防欺诈技术供应商，FeatureSpace 推出了世界首个大型交易模型（LTM）- TallierLTM™。 TallierLTM™ 采用自我监督的预训练方法，对各司法管辖区和市场细分领域的交易行为进行了深入分析，使其能够真实反映现实世界中的消费者交易行为。与行业标准模型在典型的 5:1 误报率下运行相比，TallierLTM™ 在欺诈检测准确性方面提升高达 71%。通过分析数十亿笔交易，TallierLTM™ 具备揭示隐藏的交易模式并预测消费者行为的能力，可以为数据科学家提供区分合法与犯罪活动的关键洞察。金融机构可以通过嵌入 API 与 TallierLTM™ 交互，将交易历史转换为机器可读的特征向量，创建成独特的 "行为条形码"，全面代表消费者的交易行为，同时还能保护个人隐私。（3）Visa推出基于生成式AI的欺诈解决方案 Visa 基于生成式AI技术，于今年5月份面向美国金融机构推出账户攻击情报（VAAI）评分工具，以识别和防范金融交易中的枚举攻击（enumeration attacks）。该工具能够实时检测可疑活动，并为金融机构提供风险评分，帮助客户精准判断何时需要阻止交易，从而防止潜在的欺诈行为。该AI工具通过学习持卡人的交易习惯，能在四毫秒内自动评估交易风险，区分正常消费与异常行为，快速识别可能的攻击性交易。其经过超过 150 亿笔交易数据的训练，通过比对历史枚举攻击模式生成风险评分，预测交易是否属于枚举攻击。与现有的风险评估模型相比，VAAI 工具在减少误报方面显著进步，误报率降低了 85%。（4）澜码科技尽调报告Agent案例国内某银行推出一项普惠贷款服务，旨在为中小企业提供便捷的贷款服务，以支持实体经济的发展和创新。但在发放普惠贷款的过程中，银行难以全面了解借款企业信息状况和还款能力，尤其是面对缺乏完善财务记录的中小企业和个体工商户时。因此银行客户经理往往要花费大量时间收集和分析各类资料，对申请企业进行尽职调查，并撰写尽调报告，包括客户情况分析、财务数据分析、尽调审核分析等等。但是，银行一线客户经理的业务分析水平参差不齐，导致了尽职调查和尽调报告质量不一，同时，系统中的报告模版也往往比较僵化，无法直接使用，一线客户经理就要花费大量时间在报告撰写上。澜码基于该需求，为客户构建了一款基于大语言模型的尽调报告Agent，可以自动给出分析结论、生成报告，辅助一线银行客户经理的工作，不仅能够节省一线客户经理80%报告撰写的时间，还可以全面审核客户资料，帮助人工发现一些不易发觉的点或遗漏，减少错误率。 3、国内代表性AI金融服务商深擎科技深擎科技成立于2018年，是一家专注于为企业提供人工智能技术赋能的公司，尤其在自然语言处理、个性化推荐和大语言模型等领域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室，曾参与Watson研发，具备优秀的技术和工程实力。公司利用AI与大数据分析技术，为券商和银行提供内容科技与智能营销产品，助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业，掌握增长场景的深度KnowHow，并以AI Agent为基座，打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF，覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。企业优势：技术实力强：深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室，技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型（L1），效果准确率评测，超国内多个千亿模型，接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中，最重要是准确率，在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位，譬如：Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上，多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上，AIGC内容合格率超95%。深入业务与场景：深擎在发展过程中，吸引了一批来自甲方客户的业务专家，因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计，深度融入客户核心业务，实现可量化的业务价值。譬如，有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行，嵌入客户核心营销流程，实现内容生产效率超100倍提升。数据丰富且高质量：经过多年积累，深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环，能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。客户案例多且合作深：深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地，案例数量在行业内处于领先地位。客户多，意味着产品的有效迭代就快，而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识，代表着新质生产力。项目案例多，意味着遇到的实际问题多，踩的坑多，解决问题的办法就多，也更加合理。此外，深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作，通过产品、数据、业务形成闭环迭代，能够让客户真正把产品使用起来，并不断根据用户反馈、数据反馈，迭代AI产品。甜新科技甜新科技成立于2016年，总部位于上海，是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高科技企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。公司的产品包括VCRM系列产品，是基于Al+视频的营销解决方案，助力企业营销转化。致力于在视频营销科技领域，为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。企业优势：多种客户触达方式：平台可提供目前市场上主流客户触达方式，包含：AI交互视频、视频通知，AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式，可根据不同的客户触达目标选择及组合。提高用户参与度：通过互动视频，用户可以与数字人内容互动，相比传统视频内容，这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣，从而增加用户停留时间和参与深度。提升品牌影响力：首先，通过一段3分钟原视频，即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身，五官、动作、表情、声音完全模仿本人，通过数字分身与客户进行视频对话，基于自然语言处理及大模型技术，可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象，通过用户与视频内容的互动，可以增加品牌的曝光度和记忆度。千人千面的客户服务：利用AI技术，基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐，实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。效率提升：外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果，沉淀数据、为营销人员提供数据支持，帮助其快速调整营销策略，提高营销转化效果。基于AIGC的内容生产：外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容，如：使用不同的数字人形象，数字人复刻、声音复刻，同时，为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容，减少人工编辑时间和成本，满足金融行业的快速变化和更新需求。澜码科技澜码科技是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 来源：非凡产研以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-23 18:17

ETF甄选 | 降息有助提振信贷需求，历经多轮电力供需矛盾，银行、电力类ETF表现亮眼

跑赢】消息面上，公募二季报披露完毕，中金数据统计，二季度主动偏股基金提升高股息、央企配置仓位。央企整体配置比例由15.4%升至17.2%，电信、建筑、石油石化、煤炭和银行等五个行业大型央企仓位由3.3%升至3.6%；高股息主题关注度持续升高，以中证红利成份股测算的仓位从5.1%提升至5.6%，但仍处于低配状态，若仅观察电信、能源、电力和家电的核心高股息标的，目前处于略微超配状态。天风证券认为，当前股市市场轮动速度快，行业主题不明显，A股、港股红利资产自2023年来均获得明显超额，市场拥抱确定性，红利资产有望持续跑赢。相较A股，港股红利资产在股息率及股息率溢价均具有较高性价比。对于两地上市的股票，大部分港股税后股息率较A股具有优势。市值较高、流动性较好、股息率较高的港股多集中在“中特估”相关板块的金融业、地产建筑业及能源业。相关ETF：港股红利指数ETF(513630)、恒生红利低波ETF(159545)、港股央企红利ETF(513910)、港股通红利ETF(513530)、高股息ETF(563180) 以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-23 17:16

黄金要跌到哪里？日内做多还是做空？独家最新走势分析

稿人。（东方财富、搜狐财经、新浪财经、中金在线、金投网、汇通网、环球外汇、金融界、友财网、黄金评论网等）　　【博诚温馨提示，投资有风险，入市需谨慎。以上仅代表博诚个人观点，不作操作依据，据此操作风险自担】

博诚论交易07-23 14:52

黄金要跌到哪里？日内做多还是做空？独家最新走势分析

稿人。（东方财富、搜狐财经、新浪财经、中金在线、金投网、汇通网、环球外汇、金融界、友财网、黄金评论网等）　　【博诚温馨提示，投资有风险，入市需谨慎。以上仅代表博诚个人观点，不作操作依据，据此操作风险自担】

博诚论交易07-23 14:47

国际医学：7月19日组织现场参观活动，陕西上市公司协会、开源证券等多家机构参与

吴证券、西部证券、华林证券、山西证券、中金财富证券、中银证券、华泰证券参与。具体内容如下：公司与陕西上市公司协会、财联社、9家证券公司共同组织走进国际医学活动。投资者重点参观西安国际医学中心医院康复治疗中心、产后保健中心、医学美容中心等重点特色科室。公司介绍经营发展的简要情况，主要交流内容如下：问：公司近期经营发展情况答：2024 年上半年，公司医疗主业稳健发展，学科实力不断增强，医疗服务量同比提升，公司营业收入持续增长，亏损幅度进一步收窄，整体经营呈现良好的发展态势。根据 2024年半年度业绩预告，公司 2024年上半年预计实现营业收入 24-24.5 亿元，同比增长 8.61%-10.87%，实现归母净利润亏损 1.76-1.68亿元，同比减亏 20.81%-24.41%，实现扣非归母净利润亏损 1.42-1.32 亿元，同比减亏 44.29%-48.21%。问：公司康养项目的业务开展情况及布局公司旗下西安国际医学中心医院北院区设有中医、老年病、康复等特色专科板块，业务发展迅速，能够有效补充市场中服务供给的不足。答：伴随公司旗下医疗机构床位规模达 1 万余张，公司医疗服务业务正进入快速发展的新阶段。面对人口老龄化趋势，未来公司将在高水平医疗平台基础上，拓展康养、健康管理、生命养护等新业务板块，利用国际医学城康养项目建设，为广大民众提供从生命孕育到健康管理，从医疗服务到康复医养的全方位、全生命周期的医疗健康服务。问：质子放疗项目的建设进度答：公司质子治疗中心项目已于 2024年 6月 18日完成旋加速器吊装，旋加速器是质子治疗系统最核心、最关键的部件，质子治疗系统进入精密安装、调试和验收阶段，整体项目预计在2025 年建成投用。质子中心项目建成后，医院将依托强大的专家人才队伍，集合国际先进的医疗设备，建设拥有全技术手段、国际一流、国内领先的“癌症治疗中心”，快速带动和提升陕西省乃至西北地区的肿瘤诊疗水平，为人民群众身体健康保驾护航。问：公司辅助生殖业务的发展情况答：公司辅助生殖医学项目获批开展常规体外受精胚胎移植及卵胞浆内单精子显微注射技术（IVF/ICSI-ET）。自资质获批以来，公司 IVF团队凭借其优秀的专业技术实力，顺利开展相关业务，未来公司将加快该业务的市场拓展，提升 IVF 业务规模。问：公司未来发展规划答：公司将立足国家中心城市、区域医疗中心，依托已建成的三大综合性医疗院区，继续加强“综合医疗+特色专科”业务模式。在打造脑科、心血管、消化、胸科、肿瘤、血液病、骨科等优势专科的基础上，加快发展中医、医美整形、辅助生殖、康复、妇儿、健康管理、特需、质子治疗等板块，满足人民群众多层次、多样化的医疗健康需求。此外，公司还将持续扩大服务规模，促进内生增长，推进外延扩张。以国际化医院建设为引领，推动医疗质量提升，推动业务结构优化，增强核心竞争力与持续盈利能力，将公司打造成为行业领先的提供全生命周期医疗健康服务的健康管理集团。国际医学（000516）主营业务：大健康医疗服务和现代医学技术转化应用。国际医学2024年一季报显示，公司主营收入11.73亿元，同比上升10.75%；归母净利润-1.05亿元，同比下降40.37%；扣非净利润-8984.96万元，同比上升13.05%；负债率66.16%，投资收益-32.71万元，财务费用4346.53万元，毛利率7.84%。该股最近90天内共有8家机构给出评级，买入评级6家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为8.3。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出3567.52万，融资余额减少；融券净流入32.95万，融券余额增加。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星07-23 13:06

7月版号狂欢！105款国产游戏获批，机构：关注板块低位配置窗口

元增加到2027年的3070亿美元。中金公司认为，当前市场仍在期待传媒板块公司出现明确催化点，如后续暑期档大体量电影上线后票房表现突破，新游及细分赛道创新突破或有望提振板块信心。短期来看，建议关注两方面的潜在催化机会：(1)优质内容上线，关注商业化表现落地情况；(2)AI方面，视频生成大模型持续迭代，关注在游戏传媒板块的应用端映射公司。万联证券研报指出，游戏版号常态化发放，头部厂商持续发力。版号持续常态化发放给市场带来了较强的信心，利好整体板块的估值修复，头部厂商腾讯、网易等持续发力，维持较多新游上线数量，游戏类型维持创新，带动游戏行业景气度持续回暖。建议关注版号储备丰富、研发能力较强、产品优质的头部公司。

格隆汇07-23 10:47

开盘：三大股指小幅低开，数字水印及教育信息化概念股下跌

、核心研发能力强的国产替代科技企业。中金公司：目前银行板块整体仍被基金低配约10.5个百分点中金公司统计了2Q24银行股公募基金仓位以及估值情况。统计显示，2Q24银行股基金仓位为2.64%，环比1Q24上升0.28ppt，主要受银行股表现较好影响。2024年初至今A股/H股银行分别+26.3%/+19.4%，国有大行及部分区域行表现较好。目前银行板块整体仍被基金低配约10.5个百分点，低配程度为历史较高水平，显示银行股仍有加仓空间。中金公司表示，当前利率下行的背景下银行高股息具有吸引力，银行股快速上涨后短期波动增加、建议根据估值调整幅度择机介入基本面较为稳健的个股。海通证券：AI技术蓬勃发展，AI+制药行业潜力巨大海通证券表示，AI技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI技术通过机器学习和深度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要作用。AI+制药受到国家政策支持，产业链上下游投资机会多元，应用端百花齐放。AI制药行业得到国家层面的政策支持，如《“十四五”医药工业发展规划》和《“十四五"生物经济发展规划》等，旨在推动云计算、大数据、人工智能等技术在新药研发中的应用。CRO公司加速布局AI+制药应用技术。CRO药物研发外包公司的AI技术应用正逐步深化，涵盖药物发现的各个环节，从靶点识别、化合物筛选、结构预测到药物设计等。随着AI技术的不断进步和CRO公司专业能力的增强，预计未来药物研发领域将迎来更多创新突破。光大证券：Robotaxi或带动出行市场新增量主机厂或为最终受益方光大证券认为，Robotaxi或带动出行市场新增量，主机厂或为最终受益方。智能网联汽车涉及车路云多方协同，贴合大力发展新质生产力的政策导向。光大证券认为：1）各地因地制宜；2）技术（安全保障）与体验升级、价格（补贴/优惠）为Robotaxi大规模推广的关键；3）Robotaxi可满足各时段的用车需求+解决偏远地区出租车（网约车）数量或相对有限等问题，有望带动出行市场的新增量；4）预计联合体模式有望成为国内主流，主机厂（结合旗下出行平台公司，以及地方资源/数据优势）或为最终受益方。东海证券：关注创新药链、特色原料药等板块的投资机会东海证券研报指出，当前医药生物行业估值处于历史低位，行业继续回调空间有限；下半年业绩有望持续向好，医疗反腐等影响因素持续弱化，中长期投资价值显著，建议关注：创新药链、器械设备、医疗服务、血制品、二类疫苗、特色原料药等细分板块的投资机会。个股可关注：千红制药、博雅生物、华厦眼科等。

金融界07-23 09:37

黄金破位追空获利今日如何操作？看独家分析欢迎体验！

稿人。（东方财富、搜狐财经、新浪财经、中金在线、金投网、汇通网、环球外汇、金融界、友财网、黄金评论网等）　　【博诚温馨提示，投资有风险，入市需谨慎。以上仅代表博诚个人观点，不作操作依据，据此操作风险自担】

博诚论交易07-23 09:16

华福证券：给予三诺生物买入评级

数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中金公司朱言音研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为76.17%，其预测2024年度归属净利润为盈利4.22亿，根据现价换算的预测PE为33.67。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级11家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为30.12。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星07-23 08:37

黄金探底回升震荡！还能做空吗？最新走势分析

讯财经、搜狐财经、新浪财经、和讯财经、中金在线、汇金网、汇通网、环球外汇、金融界、外汇通、中国黄金投资、黄金评论网等）凭借多年来对黄金、外汇走势的分析与研究，具备其自己独特的分析方法与交易理念。其曾屡屡发表鹤立鸡群的观点，且观点明确，并非模棱两可。胜率达88%左右；　　（文/头狼指导微亻言：MADA6233）　　　　免责声明：以上分析内容仅代表作者个人观点，不构成具体操作建议，据此操作，盈亏自负，投资有风险，入市需谨慎。

头狼论金 1评论07-23 07:07

24小时热点