21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道在金❤️融科技加速渗透的行业背景下，机构竞争的重心正悄然生变。 👍 如今，从底层技术架构的数字化重构，到前端业务场景的智能化升🤗级，金融科技已从“可选项”变为行业“必答题”——大模型、云计🔥算等技术的规模化应用，不仅降低了中小机构的技术准入门槛，更让😀行业整体的技术底座逐步趋同。 “未来大中小机构在算法与🥳算力上的差距必将逐步缩小，金融机构的核心竞争力也将随之转向数😁据。”恒生聚源总经理吴震操判断，对于规模相近、业务模式易同质🤩化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手。 🔥作为国内领先的金融、产业数据资讯服务提供商，恒生聚源的行业判🤯断并非空穴来风——其不仅拥有聚源金融数据库、洞见智能投研、智🚀能小梵、智眸风险预警系列等丰富产品线，更经过25年市场耕耘，😡在金融市场需求理解、产品设计、客户拓展及专业服务等领域，积累😢了扎实的实践能力与深厚经验。 基于对行业趋势的洞察，恒🤯生聚源在2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“Warr🥳enQ”，随后，于今年发布AI友好型金融数据库AIDB。AI😁DB通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，可实现大模🔥型对金融结构化数据的精准调取。 不过，恒生聚源的思考并👍未止步于数据基础建设。在其看来，相较于技术本身，未来金融AI🎉发展的真正突破口，在于将技术与业务深度融合的“场景化应用”。🥳 在这场大模型赋能金融行业的进程中，恒生聚源希望承担三👏大核心作用：立足数据公司本源，发挥数据要素企业的核心价值；以😁行业先行者身份，助力金融机构大模型落地；联合各方，共同探索商🤗业模式创新。 而从长远来看，恒生聚源的目标不仅是成为技🌟术服务提供者，更是AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”。为🙄实现这一愿景，恒生聚源已展开精准布局，重点聚焦投研、财富管理😜、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域。 21😢世纪：当前通用大模型在辅助工作中容易出现幻觉，应如何解决？个😴人投资者又该如何辨别信息？ 吴震操：AI幻觉是大模型固😎有的现象。目前常见的应对方式是让大模型结合外部信息进行结果优😁化。行业常用的“检索增强生成（RAG）”和“上下文工程”，通😆过检索获取外部知识，再结合大模型自身的推理能力生成内容。这样😂做一方面可以弥补大模型自身知识储备的局限，另一方面也可能帮助🔥用户发现因自身知识或检索能力有限而未能获取的信息。 对🌟于用户来说，在使用大模型时常需要判断信息的真实性，建议采取以🌟下措施：第一，多对比不同的大模型。不同模型的训练数据和算法不🔥同，输出的结论和分析角度也会有差异。 第二，对结果进行🥳溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献👏或相关图表，用户应主动核查来源的发布时间及可靠性，以评估信息🤩的时效性和可信度。 第三，可借助智能体平台自定义工具。😉目前不少智能体平台开放自定义功能，用户可根据自己的投资习惯和⭐分析方法搭建专属智能体。 21世纪：面对机器逐渐替代部🙄分基础岗位的趋势，我们应如何建立“人机协同”的工作模式？需要😴掌握哪些关键技能才能与机器深度合作而非被替代？ 展开全👍文 吴震操：大模型处理基础操作和日常重复性工作的能力会🥳越来越强，这是技术发展的必然。但目前大模型仍有明显局限，无法💯完全替代人类。 首先，重大决策仍依赖人类。决策不仅需要🚀足够多的背景知识、全局观和行业经验，更需要判断力和坚决的意志🤔，而大模型仅依靠训练数据推理，缺乏真实场景经验，目前无法承担🙄重大决策。其次，大模型尚不能替代人类在精准洞察和信息挖掘方面😉的作用，尤其是人际深度交流方面。大模型的信息来源局限于已有知😂识库或网络内容，无法及时获取第一手信息，也不具备第一时间对原😍始信息进行进一步探究、整合并影响决策的能力。 事实上，🎉人类与大模型并非对立，而是走向共存。这种共存不仅推动大模型能🥳力不断进化，也会促使人类持续提升自身能力。因此，我们不必过度😎担忧大模型的发展，而应更主动地将其作为协作伙伴，建立深度合作👏关系。 21世纪：目前中小券商由于科技投入资金有限，往🙌往依赖外部技术支持。如果多家机构采用相同或相似的外部技术，这😍是否可能导致服务或策略上的同质化？应如何应对可能出现的同质化😜现象？ 吴震操：这一问题并非中小金融机构独有，大型金融⭐机构同样面临类似的挑战。当前，大模型的马太效应日益显著，未来😢市场上广泛应用的通用大模型可能会高度集中，推动形成“算法平权💯”和“算力平权”两大趋势。不同规模的机构在算法和算力方面的差🤗距将逐渐缩小。 在这一背景下，机构在投资决策、市场研判🚀等核心业务上的差异，将越来越取决于其在“取数、用数、算数”环😎节的能力。金融机构的核心竞争力，正在转向对数据的获取与运用能🤯力。 因此，机构应重点从两个方向发力：一是获取更多更有🙌价值的外部数据；二是深度挖掘和高效利用自身内部数据。尤其对规🚀模接近、业务模式趋同的机构而言，数据的高效挖掘与利用能力将成🤩为决定机构竞争胜负的关键。 高效运用内部数据，关键在于😁机构内部的数据治理能力。我们认为，未来商业场景中的大多数数据😀，不应仅服务于人类或传统业务系统，还应主动适配大模型的使用需⭐求。 正是基于这一认识，我们今年推出了“AI友好型数据😜库”（AIDB）产品。AIDB通过一套系统化的数据治理方案和🌟标准化市场数据指标体系，帮助机构优化数据供给，充分释放内部数😴据价值。 21世纪：随着大模型逐步落地，其规模化应用的😆问题也逐渐受到关注。AI智能体距离真正处理复杂、多步骤的金融👏投资决策流程还有多远？ 吴震操：目前，随着金融机构将更🙄多传统业务流程交由大模型处理，“智能体+大模型”在金融场景的😊融合应用已进入关键实践阶段。 过去，受限于大模型的生成🔥式特性，其难以独立承担复杂任务。行业普遍认为，涉及复杂金融工⭐程的任务很难直接通过大模型完成。但智能体的引入改变了这一状况😜：它能够调用现有的金融工程模型、机构内部细分模型，并适配内部😡投资策略等，实现对既有专业工具的高效复用。在这一模式下，智能😅体、大模型与机构现有的金融工程体系和业务系统实现了有机融合，😍不再孤立运作。恒生聚源的金融智能体平台把大模型能力、业务系统🌟逻辑和金融数据编织在一起，进一步提升投研和投顾的效率。 🔥 展望未来，大模型本身推理能力的提升也会朝着与金融工程模型融🤯合方向不断演进。大模型技术能力的进一步提升，将推动金融工程模😂型持续迭代和效能升级。 21世纪：中国金融科技公司在人😊工智能应用方面有哪些优势？还可以从哪些方面提升？ 吴震😎操：当前国内在很多细分的工程场景下，例如图计算、联邦学习等技💯术已处于全球领先水平。在此基础上，我认为未来金融AI发展的突🤔破口在于“场景化应用”。 推动场景化应用，可以依托资本🙌市场与股权投资市场机制，建立科研成果向企业转化的有效通道。目🌟前许多优秀成果仍在实验室阶段，若要实现价值转化，必须与实际金😜融场景深度融合，落地到具体业务环节中。 在此过程中，需😂打通科研力量、行业需求与资本之间的协同链路，明确各方角色与作😉用，共同推动优质科研成果从实验室走向企业实践、在行业领域落地🤩生根。 除此以外，还可以扩大与海外金融机构及金融科技企😆业的交流合作。受益于风险资本的持续支持与推动，目前海外金融A😉I领域的场景落地实践已非常丰富。建议密切关注海外动态，与海外💯金融机构、金融科技企业开展常态化沟通。 21世纪：未来😊3-5年大模型发展会有哪些变化？恒生聚源希望发挥什么作用？ 😎 吴震操：我们预计未来三到五年大模型发展将逐步显现三大变😴化：首先操作层面将实现关键突破，逐步替代大量繁琐工作；其次人😡机交互模式将发生深刻变革，人类可通过日常自然语言直接与业务系👍统交互；此外，行业IT建设将显著变化，“大模型+智能体”能让🎉过去需大量IT人员的开发实现低/无代码化，这类工具普及后可助😂力业务人员自主操作、盘活资源，大幅释放业务团队能力与生产力。👍 与此同时，大模型发展也面临新的挑战，例如“幻觉”问题🤯、数据安全与伦理风险等。金融作为“国之重器”，在大模型应用过🙌程中，必须强化审核与监管机制，我们亦期望与监管部门共同探索合😉规路径。 在大模型赋能金融行业的进程中，恒生聚源希望承😴担三大核心作用： 其一，立足数据公司本源，发挥数据要素⭐企业的核心价值。聚焦金融数据的流通与赋能，助力金融行业充分激💯活数据价值。 其二，以行业先行者身份，助力金融机构大模😉型落地。恒生聚源作为金融行业大模型早期实践者，近年已完成大模💯型训练、产品品牌构建，积累了丰富经验与教训。我们期望将这些经😁验转化为行业资源，助力金融机构在数字化转型中高效推进大模型落👍地应用。 其三，联合各方，共同探索商业模式创新。当前行👍业对大模型的认知多停留在“降本提效”，我们更愿联合金融机构、😆监管部门等共同探索其对金融机构商业模式、客户服务渠道与方式的🤯变革价值，最终共创全新商业模式——这也是恒生聚源面向行业长远🤩发展的目标。 21世纪：恒生聚源成为“智能信息服务伙伴💯”的具体路径是什么？哪些领域会优先突破？ 吴震操：在数🤗据要素市场化的大背景下，恒生聚源明确“数商”定位，形成“金融😀、科技、AI”三大核心标签。我们期望能够落地更多应用到投资研🔥究、财富管理及风险预警等具体业务场景中，真正融入客户的业务流🤔程、提供信息支持与参考，未来将主要聚焦三个领域： 一是🥳投资研究领域。过往数据厂商多仅对知识初步加工，核心原因是投研🤩与投资策略高度多样化——不同从业者有独特风格，难以标准化，因😂此行业多提供半加工的中端形态数据。而人工智能时代，借助大模型😢可深化知识加工，还能依据机构及投研人员的个性化偏好，协助提取😆所需信息、生成符合其风格的深度研究数据与阶段性成果。因此，我🤩们认为，未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期。 二🥳是财富管理领域。我们不仅拥有传统金融工程基础设施，还积累了海😴量高质量数据。我们期望在人工智能时代从两方面提供支持：一是为😘用户优化资产配置、提升投资能力提供信息支持；二是赋能投资顾问😉，为实现财产增值提供研究支撑。 三是风险预警领域。风险😎与流动性、投资、交易活动紧密相关。未来，我们将依托AI技术进😡一步助力金融机构提升风险预判、评估能力。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 即时刘说 文 | 即时刘说 在Labub😴u爆火时，它甚至被市场炒成了 “收藏品”，一位经济领域的大佬😀和我聊起这事时直言：把 Labubu 当收藏品炒作，本质是个😊伪命题。大佬给出的理由很明确 ——Labubu 更偏向潮流消🌟费品，它的市场价值多靠情绪价值和资本投机撑起来，既没有收藏品👍该有的 “系统性稀缺性”，也缺乏足够的IP深度。 聊到🤗这个 “伪命题”，我不由联想到了即时零售行业里的闪电仓—— 🌟它现在似乎也面临着类似的 “认知疑问”。 目前即时零售😆平台端公布的市面上闪电仓数量超 5 万家，但依我和很多行业同😅仁的观察判断，真实仍在落地运营的数量恐怕没这么多；更关键的是😍，即便按这个规模算，整个行业里的闪电仓品牌也只有数百个，市面😁上绝大多数闪电仓其实都是加盟模式，其中真正符合商业逻辑、具备👍可持续性的品牌，或许寥寥无几。除了惠宜选的仓店数突破2500🚀 家，其他绝大多数一线闪电仓品牌，比如小柴购、乐购达、优购哆🌟、快客达等品牌仓店数在几百家左右；至于更多小品牌，仓店数甚至😢不足 20 家。 所以，刘老实认为有必要和大家一起讨论👏：当下的闪电仓加盟，到底是不是又一个 “伪命题”？ 传🥳统加盟的四大门槛，闪电仓能跨过几个？ 传统的品牌加盟模😀型通常建立在四个基础之上，这也是品牌放加盟需满足的核心条件：😴 成熟的商业模型：即有品牌直营店验证这一商业模式的可行😊性和盈利性； 一定的品牌性：即便品牌目前仍不具备品牌力😊，后续也要加强对品牌的打造； 较强的运营能力：总部需具🚀备全流程支持系统和数字化运营工具； 一定的供应链能力：😂很多品牌本质上主要依靠供应链盈利（如瑞幸、蜜雪冰城等）。 💯 但放眼当下的闪电仓市场，绝大多数品牌似乎难以达标： 🎉 首先，缺乏经过充分验证的直营模型。仓店品牌虽多，但有些仓店❤️甚至都没有自己的直营店，加盟后往往是能 “摸黑过河”； 😡 其次，品牌建设几乎为零。目前，消费者认的是平台标识（美团闪😉购、淘宝闪购、京东秒送），而非仓品牌本身；且目前即时零售平台😂用户主要依靠搜索商品关键词购物，特定到某闪电仓品牌购物的占比🤯相对较少； 再次，运营支持系统薄弱。尽管大多数品牌都提😍供运营服务，并赚取加盟商的销售抽点，但很多品牌在选品、定价、😡动销策略等关键环节仍缺乏精细化管理； 最致命的是第四点🚀：供应链能力缺失。绝大多数闪电仓品牌没有自己的供应链，更无自😴建中心仓，加盟商的货源大都来自 1688、拼多多等平台，导致🚀商品质量参差不齐、同质化严重。 其实并非大多数闪电仓品😆牌不想做自己的供应链，而是先天条件不足。 展开全文 🥳 闪电仓与便利店、餐饮等传统实体加盟存在本质差异：闪电仓做😆的是线上半径生意（多为 3-5 公里），其密度天花板非常低。🎉即便在北京、上海这样的超大型城市，同一品牌目前也很难支撑超过😆100 个仓店同时健康运营，这也切断了绝大多数品牌方打造自身🤩供应链的想法。 然许多品牌也在平台没有区域保护机制的情🤯况下进行全国招商加盟，导致区域内卷加剧、单仓盈利困难；这种 😍“一套货盘打全国”的模式，显然难以适应不同区域的消费差异。 😘 可以说，除了极少数品牌自建仓配体系外，绝大多数闪电仓在😡供应链端几乎毫无壁垒—— 而这恰恰是加盟模型中最核心的盈利来😂源之一。 面对这些问题，我们需要思考：这是商业模式本身😀的问题，还是行业发展的阶段性问题？对此，市场存在两种不同观点🙌： 有观点认为，闪电仓仍处于早期发展阶段，目前的问题并❤️非模式缺陷，而是行业尚未进入成熟期。正如电商早期一样，混乱与😎整合是必经之路，随着市场出清和资本筛选，最终能留下的品牌或将😢建立起真正的供应链和运营能力。 也有不少人和我持相同看😉法：如果绝大多数参与者始终依赖低质货源、缺乏品牌认知、只能在🎉平台流量红利中 “薅羊毛”，那么闪电仓加盟很可能只是一个 “🙄看起来很美” 的伪命题。因为它吸引了很多并非真正的创业者，而😍是追逐风口的投机者入局 —— 正如 Labubu 的炒作逻辑⭐一样，情绪和资本驱动之下，缺乏可持续的根基。 所以，我😂们不必急于给闪电仓加盟是否是伪命题下定论，但必须提出更尖锐的😢核心疑问： 1、在没有供应链控制力的情况下，闪电仓品牌🙌究竟靠什么为加盟商提供长期价值？ 2、是走区域为王的精🥳细化运营之路，还是继续走全国招商加盟的扩张之路？ 3、🚀平台政策一旦变动（如抽成比例或流量分配调整），对平台依赖度极💯高的闪电仓该如何生存？ 4、如果消费者只认平台、不认仓😍品牌，那么加盟的 “品牌溢价” 究竟存在于哪里？ 5、😘闪电仓要想提升单量，除了卷价格，增加sku外，是否能找到真正😅的解锁钥匙？ 6、闪电仓是否适合搞私域，又如何打造自己😘的私域？ ...... 这些问题并不容易回答，但😀却值得每一个参与者深思。闪电仓是否将成为即时零售的基础设施，😆抑或只是资本助推下的又一波泡沫？答案可能要在未来两三年内才能🙌真正浮现。而在那之前，保持清醒的批判性思考，或许比盲目入场更👏加重要—— 尤其是对行业小白而言。 对此，你有什么高见🔥，也希望在评论区和刘老实一起互动讨论。返回搜狐，查看更多