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 | 伯虎财经，作者 | 路费 文 | 伯虎财经，作😘者 | 路费 这次苹果的新品发布有多成功？看媒体评论和🤩首销情况就知道了。 虽然iPhone17系列激活量还没❤️有公布，但是电商平台的预售成绩已经发布了。iPhone17 😢Pro系列和上一代相比销量增长了3倍，更夸张的是标准版的iP😆hone17，比上一代增长了8倍左右。 媒体的评价更加❤️简单粗暴。发布会后，几乎所有的媒体稿件都可以总结为同一句话：🌟牙膏挤暴了。 连友商高管卢伟冰也按捺不住发微博称赞，顺😁带再次拉高了对标尺度——小米的新一代旗舰跳过了小米16，直接❤️命名为小米17、小米17 Pro、小米17 Pro Max。❤️ 苹果这次的久违发力其实也是自身处境的映射。 2🥳024年是苹果在国内市场承压的一年，无论是挤牙膏的更新还是在🤔AI上的迟滞，都已经让一部分粉丝开始不满。Canalys数据😍显示，苹果2024年在中国出货量降17%，降至4290万部，😆而华为增加37%至4600万部。2024年，苹果整体营收虽增💯长，但大中华区仅增14%，占比从25%降至17%。 国😅内的安卓品牌更是早已对苹果的存量用户垂涎已久，纷纷推出了各自🤩的兼容苹果系统方案，谋求逐步吸纳苹果的用户群体进入自家生态。🚀 不过如果你要问，苹果这次是不是意味着苹果正在倒退回那🚀个令人期待的品牌？那倒不是，苹果不是返老还童了，它只是更能放😉下身段开卷了。 01 加量不加价 一个词概括苹果🌟这次更新的最大特点，莫过于加量不加价。 苹果在标准版的😍刀法一向为人诟病，比如iPhone 14系列更新了“灵动岛”😡和迟了好几年的息屏显示，但只有iPhone 14 Pro系列😴才能上岛。iPhone 15标准版虽然继承了上一代Pro版的🚀一些特性，如A16芯片和灵动岛功能，但也明显“砍掉”了如12👏0Hz高刷新率屏幕和长焦镜头等关键配置 。 但iPho🌟ne 17标准版堪称是最实惠的标准版iPhone。iPhon😢e 17标准版虽然没能用上新的主板架构，但是它有最新的A19😢芯片，有和Pro相同的屏幕，搭载4800万像素主摄+1200🚀万像素2倍长焦双摄组合，前置摄像头升级至了1800万像素。甚🙄至还有120Hz高刷。 当然，最关键的是，这款手机可以😘参加国补。 类似华为的退出成就了苹果，国补政策同样意外🥳的让苹果成为了最大赢家。618前夕，苹果直营的天猫Apple⭐ Store官方旗舰店在全国范围内上线国家补贴（国补），覆盖😡产品包括iPhone16系列、iPad、Apple Watc😎h及Mac系列，补贴比例最高达20%，再叠加以旧换新权益，原🙌价7999元的iPhone 16 Pro叠加平台券后最低只需🔥要5299元。降价迅速激发了用户的换机热情，根据TechIn😂sights的数据，618期间苹果的销量能占到总体份额的43😘%。 展开全文 为了继续蹭到国补的东风，苹果暂时🤯放弃了全球统一的定价策略，同样是256G内存的版本，港版的i🔥Phone 17标准版需要6899港币，但内地只需要5999😴人民币，卡在了补贴范围内。 如果说以上还属于产品和定价😡卷，那么上架抖音就是渠道卷。 iPhone 17全球首😉发前一周，苹果突然宣布入驻抖音商城。放到过去，苹果未必会这么❤️快的推进抖音渠道的拓展。 和其他所有知名品牌一样，苹果😁对于新渠道的选择一直比较审慎，因为渠道和品牌的调性关联很大。🔥在线下，苹果一直力图把每一个直营店打造成地标建筑，而线上，过😅去十年只有天猫拿到了国内唯一的Apple Store官方旗舰😜店。在数码3C品类占据绝对优势的京东也只是是首个线上授权渠道🤗。 即便抖音电商在过去取得了不错的成绩，但无论是3C数👍码品类还是知名品牌，都不是它的优势类目。简单举个例子，202😉3年9月，抖音就上线“Apple产品抖音官方自营店”，截至目👍前该店的iPhone 16 Pro Max累计卖出不到5万台😆，京东平台的销量则超过了300万台。 找抖音“带货”并😡不是什么一锤定音的关键决策，凑国补也绝非深思熟路之举。单纯是😂因为过去苹果抬头看着月亮就能有无数信徒们抢着送钱，而现在需要😡自己弯下腰数数，有没有钢镚从指缝落下没看着。 02 把🔥成本的牙膏挤爆 新机发布后，苹果迎来了股价暴跌。苹果“😂推荐一致性”指标降至3.9，为2020年初以来最低水平。D.😘A. Davidson将苹果评级从“买入”下调至“中性”。追😘踪苹果的分析师中，仅有55%推荐买入苹果。作为对比英伟达、微🥳软和亚马逊等大型科技股的买入比例都超过90%。 单从业😡绩来看，苹果仍然有非常强力的支撑，软硬件整合带来的优势越来越😎强。一个明显的例证是，以ITunes为代表的服务业务收入占比😘逐年提升。2020-2024财年，苹果服务相关收入的营收从5😀38亿美元增长至962亿美元，同期营收占比从19.6%提升至🤯24.6%，25财年第三财季进一步提升至25.6%。 😉问题出在预期上。 苹果的这套软硬件组合拳，根基是广大的🙄硬件用户。过去苹果之所以能在竞争激烈的手机行业保持独树一帜的😢品牌力，本质还是得益于创新能力带来的升维体验。 但一方🔥面，当下手机创新早已进入瓶颈。虽然iPhone 17 Pro🙌系列摒弃了延续了好几代的“浴霸设计，采用了横向大矩阵相机布局🚀，升级了相机像素，3nm工艺的A19 Pro芯片性能更强，同💯时把光学变焦倍数提升到了8倍，iPhone Air甚至破天荒😜的为了轻薄需求，调整了设计。但前者作为消费者很难又明显的体验😜革新，后者则为了轻薄舍弃了实用性。 甚至从产品的角度而❤️言，iPhone Air更像是一种试验品。在官方的宣传语之外🤔，iPhone Air还是苹果自研占比最高的机型之一，在此之🚀前苹果虽然试图挣扎，但还是无法脱离高通的5G基带芯片。而iP🤯hone Air不仅搭载了苹果自研的基带芯片C1X，还集成了😀苹果自研的Wi-Fi芯片N1。 2010年苹果和高通的😁协议显示，苹果每卖出一台手机，就要向高通支付手机售价的5%作😊为专利费。换句话说如果iPhone Air能够成功试验自研基🤯带芯片的可行性，就能给苹果在成本端带来巨大的提升。 苹⭐果在AI这个大机会上显得却非常谨慎。和谷歌等大厂相比，苹果不🚀仅没有公开的大规模投资AI，原本的AI团队也陷入了动荡。 🙌 苹果内部对于是否要大举投入AI举棋不定。据报道，软件主管🔥费德里吉认为AI并非移动设备的核心功能，更不愿因此影响iPh👏one、Mac等年度系统更新的开发节奏。这导致苹果面对Cha👏tGPT毫无准备。 这种“设备优先”的思路还导致了苹果🤔AI基础模型团队负责人庞若明的离职。今年初，苹果AI基础模型😍团队负责人庞若明拟定了初步开源路线图。但费德里吉担心开源会使😀苹果失去端侧优化的优势。前不久，庞若明加入了Meta的“超级🤗智能实验室，成为了硅谷的头条新闻。 另一方面，地缘政治😆的冲突正在为这家跨国公司的前景蒙上阴影。 虽然苹果目前🤗苹果的产品获得了豁免，但是仍然需要面对可能到来的高额关税。虽😆然苹果早前就已经开始着手分流供应链，把产能转移到印度等地。2🤔025年，苹果为响应“制造回流”的要求，宣布未来4年将投资6🚀000亿美元在美国建厂，这将带来巨大的成本压力。 届时💯苹果可能需要面对一个问题：要不要继续让利获得消费者，守住市场😜份额？ 03 写在最后 知名彭博记者古尔曼曾总结😘苹果为什么在AI能力建设上落后：一是缺乏明确的愿景，二是不清🔥楚如何才能与众不同、以及如何将目标付诸实践。 库克继任🔥后不是没有上马大型的开发项目，无论是头显还是汽车，苹果都投入😍了大量的人才和资金。但他们既没有像乔布斯那样坚定——汽车项目💯的成立很大程度上是为了让人才不流向其他公司，也过于考虑投产比😀——比起AI，现阶段能抓住的、能形成收入的产品才是他们最重视😂的。 这对于一家消费品公司是够的，但对于一家曾经改变过🤯世界的为大公司而言，显然是一种退化。 参考来源： 😍 1、远川研究所：《iPhone挤爆牙膏，苹果用自研换利润》😎 2、道总有理：《iPhone 17虽然大爆，但苹果的🙌“流量饥渴症”加重了》 3、36氪财经：《苹果，不想成🌟为下一个Intel》返回搜狐，查看更多