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延边朝鲜族自治州(安图县、图们市、敦化市、珲春市、龙井市、汪清县、和龙市、延吉市)
漳州市(龙海区、华安县、南靖县、长泰区、云霄县、芗城区、平和县、东山县、龙文区、漳浦县、诏安县)
连云港市(灌南县、连云区、海州区、赣榆区、灌云县、东海县)
海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、化隆回族自治县)
营口市(老边区、大石桥市、西市区、鲅鱼圈区、盖州市、站前区)
黄石市(铁山区、下陆区、阳新县、黄石港区、西塞山区、大冶市)
宿州市(萧县、灵璧县、埇桥区、砀山县、泗县)
池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
银川市(灵武市、金凤区、永宁县、贺兰县、兴庆区、西夏区)
泰安市(东平县、新泰市、泰山区、肥城市、岱岳区、宁阳县)
惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区、龙门县)
青岛市(李沧区、城阳区、莱西市、市北区、黄岛区、即墨区、市南区、胶州市、平度市、崂山区)
临沧市(凤庆县、镇康县、永德县、临翔区、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县)
崇左市(江州区、龙州县、凭祥市、宁明县、天等县、大新县、扶绥县)
盐城市(滨海县、射阳县、东台市、盐都区、响水县、建湖县、阜宁县、大丰区、亭湖区)
喀什地区(喀什市、疏附县、叶城县、巴楚县、岳普湖县、莎车县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、麦盖提县、伽师县、泽普县)
郑州市(新郑市、新密市、上街区、荥阳市、金水区、惠济区、巩义市、管城回族区、登封市、二七区、中牟县、中原区)
鸡西市(鸡冠区、鸡东县、梨树区、密山市、虎林市、滴道区、麻山区、城子河区、恒山区)
厦门市(同安区、思明区、湖里区、翔安区、集美区、海沧区)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、鄂托克旗、达拉特旗、康巴什区、东胜区、准格尔旗、杭锦旗、乌审旗、鄂托克前旗)
包头市(石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区、青山区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、九原区、固阳县)
德阳市(旌阳区、绵竹市、中江县、广汉市、罗江区、什邡市)
新余市(分宜县、渝水区)
通辽市(库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、科尔沁区)
伊春市(伊美区、友好区、汤旺县、铁力市、大箐山县、嘉荫县、乌翠区、金林区、丰林县、南岔县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
扬州市(宝应县、广陵区、江都区、邗江区、仪征市、高邮市)
抚顺市(东洲区、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、抚顺县、新抚区、顺城区)
荆门市(沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市、京山市)
曲靖市(师宗县、马龙区、富源县、麒麟区、会泽县、陆良县、沾益区、罗平县、宣威市)
香港特别行政区
葫芦岛市(南票区、建昌县、绥中县、兴城市、龙港区、连山区)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
烟台市(栖霞市、牟平区、海阳市、龙口市、莱山区、蓬莱区、招远市、芝罘区、莱州市、福山区、莱阳市)
保定市(定兴县、涞源县、阜平县、雄县、容城县、满城区、望都县、竞秀区、顺平县、莲池区、安新县、清苑区、高碑店市、涞水县、曲阳县、安国市、易县、涿州市、定州市、徐水区、蠡县、高阳县、博野县、唐县)
呼和浩特市(回民区、和林格尔县、赛罕区、武川县、新城区、土默特左旗、清水河县、玉泉区、托克托县)
马鞍山市(博望区、含山县、花山区、和县、雨山区、当涂县)
榆林市(绥德县、榆阳区、神木市、定边县、吴堡县、清涧县、佳县、横山区、府谷县、子洲县、靖边县、米脂县)
巴中市(南江县、巴州区、平昌县、恩阳区、通江县)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、贞丰县、望谟县、普安县、兴仁市、晴隆县、安龙县)
中山市
深圳市(坪山区、宝安区、龙岗区、福田区、南山区、盐田区、龙华区、光明区、罗湖区)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
株洲市(茶陵县、攸县、荷塘区、醴陵市、渌口区、天元区、石峰区、芦淞区、炎陵县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
枣庄市(市中区、薛城区、台儿庄区、滕州市、峄城区、山亭区)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)
大同市(左云县、广灵县、云冈区、浑源县、新荣区、平城区、灵丘县、阳高县、天镇县、云州区)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
六安市(金寨县、裕安区、金安区、霍山县、舒城县、霍邱县、叶集区)
江门市(开平市、新会区、恩平市、鹤山市、台山市、江海区、蓬江区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)
渭南市(大荔县、蒲城县、富平县、潼关县、临渭区、白水县、澄城县、合阳县、华州区、韩城市、华阴市)
景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)
泉州市(永春县、晋江市、泉港区、金门县、石狮市、安溪县、南安市、德化县、丰泽区、惠安县、鲤城区、洛江区)
岳阳市(岳阳楼区、平江县、湘阴县、临湘市、君山区、汨罗市、云溪区、华容县、岳阳县)
阿克苏地区(新和县、库车市、温宿县、柯坪县、阿克苏市、阿瓦提县、拜城县、沙雅县、乌什县)
金华市(义乌市、金东区、武义县、兰溪市、磐安县、浦江县、永康市、东阳市、婺城区)
佛山市(高明区、三水区、南海区、禅城区、顺德区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、朝阳县、双塔区、北票市、建平县、龙城区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
长春市(南关区、朝阳区、公主岭市、九台区、二道区、榆树市、德惠市、绿园区、宽城区、农安县、双阳区)
贺州市(昭平县、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)
长治市(壶关县、长子县、上党区、平顺县、武乡县、黎城县、屯留区、沁县、潞城区、沁源县、襄垣县、潞州区)
宜宾市(叙州区、翠屏区、屏山县、珙县、长宁县、南溪区、筠连县、江安县、高县、兴文县)
宁波市(镇海区、鄞州区、余姚市、象山县、北仑区、慈溪市、奉化区、宁海县、海曙区、江北区)
邵阳市(新邵县、隆回县、大祥区、新宁县、邵阳县、洞口县、城步苗族自治县、武冈市、绥宁县、双清区、北塔区、邵东市)
唐山市(玉田县、曹妃甸区、开平区、古冶区、遵化市、乐亭县、路北区、路南区、丰南区、迁安市、迁西县、滦南县、丰润区、滦州市)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
甘孜藏族自治州(乡城县、炉霍县、德格县、色达县、甘孜县、稻城县、道孚县、巴塘县、九龙县、丹巴县、新龙县、康定市、得荣县、理塘县、泸定县、雅江县、石渠县、白玉县)
阳泉市(郊区、矿区、平定县、盂县、城区)
文山壮族苗族自治州(马关县、砚山县、文山市、广南县、麻栗坡县、西畴县、富宁县、丘北县)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)
淄博市(周村区、临淄区、沂源县、高青县、博山区、张店区、桓台县、淄川区)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、突泉县)
阜阳市(太和县、阜南县、临泉县、界首市、颍泉区、颍东区、颍州区、颍上县)
铁岭市(调兵山市、银州区、铁岭县、昌图县、西丰县、清河区、开原市)
驻马店市(遂平县、汝南县、正阳县、泌阳县、新蔡县、平舆县、西平县、上蔡县、驿城区、确山县)
朔州市(右玉县、怀仁市、应县、山阴县、朔城区、平鲁区)
丹东市(凤城市、振安区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、振兴区)
焦作市(孟州市、博爱县、山阳区、中站区、沁阳市、解放区、修武县、马村区、温县、武陟县)
绥化市(海伦市、北林区、青冈县、安达市、明水县、兰西县、绥棱县、肇东市、望奎县、庆安县)
宜昌市(远安县、当阳市、五峰土家族自治县、点军区、夷陵区、兴山县、猇亭区、宜都市、西陵区、长阳土家族自治县、伍家岗区、秭归县、枝江市)
佳木斯市(东风区、向阳区、前进区、郊区、汤原县、抚远市、同江市、桦南县、桦川县、富锦市)
衡阳市(南岳区、蒸湘区、常宁市、雁峰区、衡山县、衡东县、耒阳市、衡阳县、祁东县、石鼓区、衡南县、珠晖区)
永州市(江永县、道县、宁远县、双牌县、蓝山县、冷水滩区、东安县、零陵区、新田县、祁阳市、江华瑶族自治县)
聊城市(东昌府区、莘县、临清市、阳谷县、东阿县、冠县、高唐县、茌平区)
定西市(安定区、岷县、临洮县、陇西县、通渭县、渭源县、漳县)
锡林郭勒盟(二连浩特市、苏尼特右旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市)
萍乡市(安源区、湘东区、上栗县、芦溪县、莲花县)
松原市(宁江区、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)
固原市(隆德县、泾源县、原州区、西吉县、彭阳县)
丽水市(庆元县、遂昌县、缙云县、莲都区、云和县、龙泉市、景宁畲族自治县、松阳县、青田县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、古丈县、吉首市、保靖县、凤凰县、泸溪县、龙山县、花垣县)
上饶市(鄱阳县、信州区、余干县、弋阳县、万年县、婺源县、广丰区、横峰县、德兴市、铅山县、玉山县、广信区)
内江市(东兴区、资中县、隆昌市、威远县、市中区)
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4月25日,上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司(以下简称金某泰)、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。
该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来,全国首例因上市公司董监高(上市公司董事、监事和高级管理人员的简称)未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。
金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日,金某泰发布公告,称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份,增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告,称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后,金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日,中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日,深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。
原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票,而袁某、罗某未履行承诺,构成证券虚假陈述行为,要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。
被告金某泰辩称:其并非被采取行政监管措施的主体,针对被告袁某、罗某增持股份的全过程,公司及时、真实、准确、完整地发布了公告,不存在信息披露违法违规行为,且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议,程序合法合规。
被告袁某、罗某共同辩称:两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰,因客观上履行能力不足,无法再履行增持承诺,不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失,对此,公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致,并非两被告不履行增持承诺导致。
庭审中,各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。
上海金融法院经审理认为,首先,公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增(减)持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型,不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之,应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量,可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为,也可能无法归入证券特殊侵权范畴,抑或是构成违约行为。其次,就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为,应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质,以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中,袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备,在后续延期过程中亦未积极筹措资金,且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明,故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看,袁某、罗某公开增持承诺信息的披露,对证券市场和投资者预期产生严重误导,其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理,故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次,公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人,而非金某泰。从信息披露的全过程看,金某泰尽到了基本的审查义务,亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述,故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。
综上,经委托第三方机构损失核定,上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元,共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示,自2022年底OpenAI发布ChatGPT,生成式AI发展加速,今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展,实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破,降低了技术、使用和信任成本,推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求,能增强交互体验,提高客户服务效率,还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变,在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前,AI应用已渗透到保险业核心业务全流程,深度重构保险价值链。
在行业发展影响方面,梁涛认为,AI大模型技术与保险行业的融合,是科技进步与行业需求的完美契合,也是大势所趋。对中小保险企业而言,DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径,减轻了资本投入压力,为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端,AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能;“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端,AI将深化对险企的影响,提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外,随着AI的发展,客户行为发生变化,市场主体需牢固树立以客户为中心的理念,业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。
然而,梁涛也提醒,人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题,保险业在推进AI应用过程中,必须将其纳入全面风险管理体系,遵循相关管理办法和原则,防范数据滥用与算法歧视。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。
黄旭初介绍,阿里在大模型领域布局深远,早在2020年,在OpenAI发布ChatGPT3.5之前,就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破,并率先开展开源模型探索。他指出,随着DeepSeek、Manus等新技术涌现,大模型发展周期不断缩短,目前仍未达终态,未来发展值得期待,企业应加快拥抱大模型的步伐。
谈及大模型对行业各方的影响,黄旭初表示,对模型供应商而言,开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入,新架构的出现促使其更加注重算力优化;对企业客户来说,大模型在保险场景落地可能性增加,使用成本降低,企业构建专属模型也变得可行;对终端用户,推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验;在算力方面,尽管部分架构降低了算力要求,但大模型使用频率和门槛的降低,引发了整体算力需求的爆发式增长。
在技术发展趋势上,黄旭初提到,随着数据在预训练层面接近瓶颈,后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现,架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前,国内外大模型性能差异快速缩小,各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此,阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发,以适应多样化场景需求。
在保险企业架构应用方面,黄旭初提出,未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”,二者相互促进,共同服务保险业务。同时,他推荐了三种开发范式:知识库+通用大模型,是当前多数企业实践的基础模式;Muti-agent+推理模型,适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景;双飞轮模式,即企业专属模型服务业务流程,是未来发展方向。
黄旭初还以质检检测预警为例,展示了不同模式的应用效果:提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%;多Agent模式准确率提升至90%以上,但调用次数增加导致耗时变长;将企业知识训练到小模型的模式,在准确率和耗时方面表现更优。
此外,他介绍了理想的应用架构,通过标准大模型协议封装原子能力,利用Agent调用,并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性,建议保险公司在使用大模型时,可借助云供应商的全栈优化能力。
最后,黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图,并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型,涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景,部分场景已成熟可落地。
据西凤股份消息,4月21日至23日,西凤股份公司总经理张周虎、副总经理周艳花一行先后走访了陕西禧福祥集团、华山论剑品牌管理有限公司、西安国花瓷商贸有限公司、深圳市酒海实业有限公司、陕西窖龄品牌管理有限公司及西安泓韵酒业有限公司等西凤酒重点品牌运营商,围绕“数智化转型、文化赋能、品牌升级、全国化市场”四大主题展开深度交流,以“厂商同心 品牌聚力”为核心,推动西凤酒全国化战略加速落地,为西凤酒品牌高质量发展凝聚共识,注入动能。
在禧福祥集团调研期间,张周虎一行亲临西凤酒15年6年陈酿品牌数智化营销抽奖活动现场,见证雅迪电动车感恩回馈消费者的创新举措。他指出“购酒抽雅迪电动车”感恩回馈活动,有效打通了品牌与终端商户、消费者的连接渠道,为构建价值共享体系提供了创新模式。同时,他对西凤酒15年6年品牌创新实践给予高度评价:“面对市场新挑战,品牌展现出强大的应变能力和创新活力,其稳健发展态势为西凤酒整体战略推进提供了有力支撑。”周艳花对陕西禧福祥集团董事长王延安带领团队25年来的坚守与创新表示感谢,未来将在资源配置、政策支持等方面持续发力,助力西凤酒15年6年品牌不断升级,赢得市场与消费者的长久认同。王延安表示,未来将严格落实西凤集团战略部署,持续加强与西凤集团的合作机制,深化数智化转型,强化文化赋能,全力推进全国化战略,为西凤酒发展贡献更多力量。
张周虎一行与禧福祥集团相关负责人座谈
中央纪委国家监委网站讯据中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委消息:中国建设银行深圳市分行资深副经理陈坤雄涉嫌严重违纪违法,目前正接受中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组纪律审查和山东省聊城市监察委员会监察调查。 (中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委) 今日A股横盘整理,上证指数收跌0.07%报3295.06点,深证成指涨0.39%,创业板指涨0.59%。量能方面,A股全天成交1.14万亿。盘面上,公用事业、通信领涨,房地产、医药带头回调。
宏观方面,中共中央政治局4月25日召开会议,确定“坚持稳中求进工作总基调”。会议指出“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固,外部冲击影响加大”。
政策上“要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策”,“兜牢基层“三保”底线。适时降准降息,保持流动性充裕,加力支持实体经济。创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。”
内需层面,会议指出,“要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用”,“加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。”政策端对于提振消费的态度依然积极。
对于科技层面,会议指出培育壮大新质生产力,打造一批新兴支柱产业。持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”,加快实施“人工智能+”行动。大力推进重点产业提质升级,坚持标准引领,规范竞争秩序。“人工智能+”可能依然是后续政策大力投向方向。
整体看政治局会议基调与此前一致,维持积极。二季度关税对于经济的冲击需要持续关注,但政策端“稳增长、扩内需”的方向维持不变,AI产业链的技术创新及内需修复两条投资主线依然值得关注,对于A股中长期或可积极看待。
当前阶段可以考虑逢低布局,关注中证A500ETF(159338)、上证综指ETF(510760)等宽基标的,同时也可以考虑构建“科技+红利、现金流”的哑铃策略。
科技领域,受到政策端利好的人工智能产业链可以持续关注。今日创业板人工智能ETF(159388)涨1.79%,通信ETF(515880)、软件ETF(515230)均涨超1%。
近年来,人工智能(AI)技术以惊人的速度重塑全球产业格局。从ChatGPT掀起生成式AI的全民热潮,到Sora实现“文本生成视频”的颠覆性突破,再到特斯拉Optimus人形机器人展示“具身智能”的潜力,AI正从实验室走向千家万户,成为驱动经济增长的核心引擎。
与此同时,国内AI大模型持续迭代,产业发展快速跟进。以Deepseek-R1为首的国产AI大模型的技术突破及成本优势有望推动国内AI应用快速发展。
中共中央政治局会议强调,加快实施“人工智能+”行动,培育未来产业。政策大力支持下,人工智能全产业链,包括“上游算力+中游模型+下游应用”,均有望迎来快速增长。后市看,人工智能有望为全年投资主线之一,感兴趣的小伙伴可继续关注创业板人工智能ETF(159388)。
不过考虑到未来关税层面仍有较大不确定性,全市场风险偏好可能受到影响,二季度市场行情波动可能还会进一步放大。市场震荡期,红利国企ETF(510720)、现金流ETF(159399)等防御性资产值得关注。
消息面上,根据国务院国资委2025年的考核要求,各大央企的最新考核“一利五率”经营指标体系中,“营业现金比率(经营活动收到的现金÷营业收入)”已经被替换为“营业收现率(经营活动现金流量净额÷营业收入)”。
相比之下,营业收现率可能更为直接地反映企业销售回款的效率和质量,更强调营收的变现能力,后续央国企经营质量有望进一步改善,央国企的投资价值依然值得关注。
当前新“国九条”、市值管理等政策鼓励上市公司分红,对于央企来说,健全分红政策,稳定分红预期,既有助于增加投资者回报;又有助于央国企获得价值认同、估值修复,是市值管理的有效路径,也符合“中特估”重塑价值的要求。
无风险收益率下行的宏观背景下,高股息类央国企资产依然可适当关注。截止2025/4/25,红利国企ETF(510720)标的指数上证红利指数股息率为6.83%,位于历史较高水平;红利国企ETF(510720)自2024年4月30日上市以来连续分红12次,具有一定的投资吸引力,感兴趣的投资者可持续关注。
此外,“大中市值+央国企+充裕现金流”有望为全年投资主线之一。现金流ETF(159399)的标的指数聚焦大中市值,标的指数央国企占比高于同类现金流指数;产品每月进行评估及收益分配,每年最多可分红12次。也可继续持续关注现金流ETF(159399)。
(现金流ETF基金收益分配原则为:1、本基金的收益分配方式为现金分红;2、基金管理人可每月对基金相对业绩比较基准的超额收益率以及基金的可供分配利润进行评价,收益评价日核定的基金净值增长率超过业绩比较基准同期增长率或者基金可供分配利润金额大于零时,基金管理人可进行收益分配;3、当基金收益分配根据基金相对业绩比较基准的超额收益率决定时,基于本基金的特点,本基金收益分配无需以弥补亏损为前提,收益分配后基金份额净值有可能低于面值;当基金收益分配根据基金可供分配利润金额决定时,本基金收益分配后基金份额净值不能低于面值,即基金收益分配基准日的基金份额净值减去每单位基金份额收益分配金额后不能低于面值;4、在符合上述基金分红条件的前提下,本基金可每月进行收益分配。评价时间、分配时间、分配方案及每次基金收益分配数额等内容,基金管理人可以根据实际情况确定并按照有关规定公告;鉴于本基金的特点,本基金分红不一定来自基金盈利,基金分红并不代表总投资的正回报。(资料来源:基金招募说明书、基金合同、富时罗素,具体以基金法律文件为准)
风险提示:投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资人获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。无论是股票ETF/LOF/分级基金,都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种,其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。基金资产投资于科创板和创业板股票,会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险,提请投资者注意。板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料,仅供参考,不构成对基金业绩的保证。文中提及个股短期业绩仅供参考,不构成股票推荐,也不构成对基金业绩的预测和保证。以上观点仅供参考,不构成投资建议或承诺。如需购买相关基金产品,请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险测评,并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金有风险,投资需谨慎。
特约作者:国泰基金
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新闻结尾
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