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广电计量：7月23日接受机构调研，包括知名机构星石投资，正圆投资的多家机构参与

方嘉敏、浙商证券陈姝姝、正圆投资张萍、中金证券严佳、中信建投籍星博、中信证券郭婷、东北证券刘俊奇周兴武、中邮理财陶俊、方正富邦基金刘蒙、富国基金崔宇、光大保德信基金林晓枫参与。具体内容如下：问：公司发布了半年度业绩预告，今年上半年细分行业营收情况和全年预期？答：2024 年上半年，公司核心业务为计量校准和检测业务。在计量校准方面，业务量保持正常增速，但受行业竞争影响，收入增速减缓。公司检测业务核心下游行业方面，特殊行业的订单实现了恢复性增长，预计全年可以保持两位数的增长；汽车业务的订单增长保持稳定。食品和环保业务通过关闭部分实验室，实现了一定程度的减亏；其他板块相对稳定。公司培育创新业务能力，集成电路检测业务和数据科学业务增长较好。以目前经营情况来看，公司预计下半年整体业务发展趋势较好。问：公司管理层换届更换后，新的管理层与之前相比具体有哪些方面的变化？答：在产业布局方面，公司将聚焦国家战略性产业、国家科技创新、国家质量提升三大方向，聚焦以高安全、高可靠的检验检测业务，提升公司战略性行业的业务占比。在经营策略方面，公司以利润为中心，控制固定成本增速，全面推进精细化管理，降本增效，逐步提升公司盈利能力。公司坚持技术引领，持续关注及研究新技术，上半年公司成立十大重点实验室，培育面向未来的检测能力储备，以技术创新支持国家的科技创新和产业升级，进一步赋能特殊行业、集成电路、航空航天、新能源汽车等发展。问：2024 年公司将如何实现净利润率的升，具体会采取哪些方面的措施？答：一是实施内部业务结构优化，加强创新技术应用和创新业务发展，提高高毛利业务占比，对亏损业务进行适当收缩和资源整合。二是优化经营责任考核体系，建立以利润为核心的考核模式。三是动员全司参与降本增效工作，建立精细化运营的文化氛围。四是调整组织架构，提升组织运作效率。问：在管理架构上，强调“加强子公司经营管理团队建设”，公司落实这种调整的原因，以及可能对经营效率上会带来什么影响？答：为加强区域协同和降低市场拓展费用，公司建立以区域为中心的管理模式，将管理中心向一线转移，通过区域协同实现集中资源拓展业务；同时加强子公司的团队建设，不断提升子公司在经营管理、市场拓展、能力建设等能力，提升一线作战实力，有利于对资源的协同和匹配。问：今年上半年公司的汽车检测业务情况如何？答：近年公司在汽车行业进行了较为全面的布局，已获得多家主机厂的认可。今年上半年，受汽车行业竞争加剧的影响，公司汽车检测业务受到一定的降价压力。为此，公司通过实施技术引领策略，不断加强技术创新，通过新技术、新能力检测业务，实现业务结构的持续优化，保持盈利能力。同时，对于传统检测业务，加强公司内部产能潜力挖掘，以产能弹性应对价格下滑。上半年，公司汽车检测业务保持稳定增长。问：公司后续的分红派息目标？答：过去三年公司的股息率维持在 40%以上，未来公司将持续做大做强主业，扩大利润规模，根据业绩、现金流和发展战略等因素合理制定分红方案，积极报公司股东。问：未来公司在并购领域方向上的考虑？答：公司结合过往的并购经验总结，继续将投资并购作为公司未来产业发展战略的重要补充。但公司将投资风险控制和投后管理作为公司投资并购的第一考虑因素，实施谨慎并购。公司的投资并购是公司产业发展战略的一部分，将以重点下游行业为核心，包括特殊装备、汽车、航空等行业，以及结合集成电路、数据科技等专业能力发展需要，实施针对性的投资并购，不断完善公司的检测能力和行业竞争力。问：中安广源的业务开展进程如何？答：中安广源的业务结构以政府业务或政府政策驱动型业务为主，近几年受外部环境变化导致需求下降、价格下滑等影响因素仍未完全消除，中安广源业务拓展受到较大影响。公司今年以来，重点加强业务融合和管理提升，已经取得初步成效，加快推进业务改善，实现经营利润和经营规模上逐步恢复。广电计量（002967）主营业务：计量服务、检测服务、EHS评价服务等专业技术服务。广电计量2024年一季报显示，公司主营收入5.88亿元，同比上升7.82%；归母净利润119.73万元，同比上升145.74%；扣非净利润-605.56万元，同比上升38.21%；负债率38.39%，投资收益5.88万元，财务费用-53.84万元，毛利率38.66%。该股最近90天内共有10家机构给出评级，买入评级6家，增持评级4家；过去90天内机构目标均价为16.19。以下是详细的盈利预测信息：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07-24 10:41

恒帅股份：7月23日接受机构调研，包括知名机构趣时资产的多家机构参与

黄翊鸣、国联基金孙志东、国盛证券刘伟、中金资管李梦遥参与。具体内容如下：问：一：请公司 ADAS 清洗系统的业务开拓情况？答：公司的 DS 清洗系统业务早期合作对象以海外客户和商用车为主，并取得了部分小批量的定点项目。今年国内L3+级别的自动驾驶发展较为迅速，公司将加快与国内整车厂及相关运营商的合作进度。问：二：公司海外工厂进展情况及产能情况？答：公司在美国新建的汽车零部件生产基地，整体投资规模不超过 1,500 万美元,该项目已投资 1,000 万美元用于厂房土地和设备购置，预计 2024 年部分定点项目可进入量产爬坡周期，剩余 500 万美元将根据新增定点项目进行设备购置和投入。项目达产后预计新增 250 万套洗涤系统产能。泰国恒帅项目目前一期厂房基本建设完成，目前进行设备购置及调试安装。第一期规划在项目达产后将新增 300 万件门类电机、130万件充电门执行器、130 万件隐形门把手执行器和 300 万件洗涤泵等产能。问：三：请谐波磁场电机在降本方面有何优势？答：谐波磁场电机技术属于电机领域的底层技术变革，相比传统电机，由于其更具轻量化、工艺结构精简带来的材料投入减少，进一步优化了电机的成本结构，建立更为深厚的成本护城河。问：四：请谈下公司电机产品拓展的主要方向？答：电机产品的拓展方向主要围绕电机应用场景开拓、产品系统化总成化、产品功能多样化等方面展开。电机应用场景开拓将进一步拓展公司的产品库，丰富公司的产品线；产品系统化总成化、产品功能多样化将扩大公司单一产品的单车价值。问：五：请简单介绍一下公司的市场拓展规划？答：公司始终坚持技术自主创新，以市场需求为导向，持续开发新产品，积极开拓新市场、新客户，主要包括①把握汽车行业新能源和智能驾驶技术的发展机遇，加强对现有客户新项目开发的深层介入和同步开发，积极推广相关领域产品，满足既有客户供应链的需求，扩大对汽车整车厂的配套规模。②积极主动配合战略合作伙伴产品开发，从产品开发源头与客户共同把控，做到品质卓越、成本极致，共同提升战略合作伙伴竞争力，争取更大规模的一级和二级配套份额。③通过产品技术创新、工艺创新等新技术、新材料应用和新产品开发，持续扩大公司产品在全球细分市场规模和影响力。恒帅股份（300969）主营业务：公司主要从事车用电机技术、流体技术相关产品的研发、生产与销售。恒帅股份2024年一季报显示，公司主营收入2.42亿元，同比上升31.73%；归母净利润6478.89万元，同比上升58.6%；扣非净利润5974.45万元，同比上升60.79%；负债率19.93%，财务费用-345.75万元，毛利率36.79%。该股最近90天内共有5家机构给出评级，买入评级5家；过去90天内机构目标均价为112.03。以下是详细的盈利预测信息：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07-24 10:01

独家黄金走势分析通俗易懂！欢迎品读！现价单等你体验

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07-24 09:33

开盘：三大股指小幅低开，网约车、轨交设备概念股多数走低

备持续阿尔法的公司更有估值提升空间。中金：关注“Trump 2.0”交易方向的新线索中金发布研报称，结合特朗普政策主张的新线索和影响主线，Trump 2.0交易的大概率和更可能的方向有1)美债：通胀性政策限制利率下行空间。2)美股：整体不悲观，但短期回调后再介入；科技龙头有产业优势，但相比周期有更多政策压力。3)黄金：降息兑现后和特朗普刺激政策都将使其承压，但受益于避险情绪。4)美元：不论降息还是特朗普政策都支撑强美元，但是否干预推动竞争性贬值值得密切关注。5)大宗：短期供给压力，降息后期和政策刺激或带来提振。6)比特币：受益于政策支持。7)中国资产：市场情绪或受外围扰动，出口及出海或面临挑战，但或促使国内政策对冲。光大证券：沪指有望在2900点附近触底反弹光大证券研报表示，沪指距离2900点已不远，逼近7月上旬创下的阶段性低点，在近期利好消息不断的背景下，后续或仍有利好政策出炉，预计市场下行空间或有限，沪指有望在2900点附近触底反弹。

金融界07-24 09:31

机构偏好红利板块！摩根红利优选股票基金7月26日结束募集

季报披露完毕，从公募持仓情况来看，根据中金公司统计，二季度主动偏股型基金提升高股息、央企配置仓位。高股息主题关注度持续升高，以中证红利指数成份股测算的仓位从5.1%提升至5.6%，但仍处于低配状态。浙商证券指出，高股息红利类资产是值得关注的资本市场三大方向之一。高股息红利类资产具有较强的防御属性，有望成为可长期持有的选择。此外，监管政策进一步规范、引导上市公司分红、回购行为，将有利于强化红利投资逻辑。国信证券指出，A股市场正处于由融资市场向回馈市场的关键转型期，投资者持有股票资产的收益主要源于资本利得和股息收益。为了实现更加稳定和多元化的收益，A股市场未来将进一步优化分红政策，鼓励上市公司通过现金分红和股票回购等方式回馈投资者。除了正在发行的摩根红利优选股票型基金，摩根基金旗下红利相关产品还有港股红利指数ETF(513630)，该基金紧密跟踪标普港股通低波红利指数，用于衡量标普港股通指数内50只波幅最小、收益率高的股票的表现。相关场外指数基金——摩根港股通低波红利指数基金(A/C份额代码：005051/005052)，方便场外投资者一键布局港股低波动优质红利股。注：“高股息/红利策略”为摩根红利优选股票型基金的投资策略，产品仍存在波动风险。中证红利指数（简称“指数”）由中证指数有限公司（简称“中证”）编制和计算，其所有权归属中证。中证将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。风险提示：投资有风险，在进行投资前请参阅相关基金的《基金合同》、《招募说明书》和《基金产品资料概要》等法律文件。本资料仅为公开宣传材料，不作为任何法律文件。基金管理人承诺以诚实信用，勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，同时基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现。基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。上述资料并不构成投资建议，或发售或邀请认购任何证券、投资产品或服务。所刊载资料均来自被认为可靠的信息来源，但仍请自行核实有关资料。观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。本产品由摩根基金管理（中国）有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。摩根红利优选股票型基金募集期内规模上限为80亿元人民币（不包含募集期利息），如超过本公司将按末日比例确认的方式实现规模控制（详情参阅基金发售公告）。本材料为公开宣传材料，受雇于摩根基金管理（中国）有限公司并被授权的员工可基于产品或服务沟通目的通过个人朋友圈转发。未经授权请勿转发。本材料仅在中国内地分发，且仅针对中国内地的有关适格投资者。2024070062 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07-24 08:02

跟上就是赚！黄金文章空单策略获利中！现价单等你体验

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 21:48

黄金突破日内高点！后市还有拉升！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07-23 19:28

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

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