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全国服务区域：
毕节市(大方县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、金沙县、纳雍县、黔西市、七星关区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
抚州市(资溪县、临川区、崇仁县、南城县、黎川县、东乡区、广昌县、宜黄县、金溪县、乐安县、南丰县)
自贡市(沿滩区、大安区、贡井区、自流井区、富顺县、荣县)
达州市(开江县、大竹县、宣汉县、通川区、渠县、达川区、万源市)
怀化市(鹤城区、会同县、溆浦县、中方县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、新晃侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
宜春市(丰城市、万载县、靖安县、上高县、铜鼓县、高安市、宜丰县、樟树市、袁州区、奉新县)
成都市(邛崃市、崇州市、新都区、蒲江县、龙泉驿区、都江堰市、锦江区、温江区、大邑县、简阳市、郫都区、青白江区、武侯区、金牛区、新津区、双流区、成华区、彭州市、金堂县、青羊区)
石河子市(双河市、阿拉尔市、可克达拉市、昆玉市、胡杨河市、白杨市、图木舒克市、新星市、五家渠市、铁门关市、北屯市)
昭通市(彝良县、永善县、绥江县、水富市、威信县、大关县、盐津县、镇雄县、鲁甸县、巧家县、昭阳区)
宜昌市(点军区、伍家岗区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、远安县、西陵区、猇亭区、秭归县、枝江市、当阳市、夷陵区、兴山县)
牡丹江市(爱民区、东安区、林口县、海林市、绥芬河市、阳明区、宁安市、穆棱市、西安区、东宁市)
苏州市(张家港市、昆山市、姑苏区、太仓市、吴江区、相城区、吴中区、虎丘区、常熟市)
长治市(黎城县、沁源县、壶关县、武乡县、屯留区、平顺县、上党区、潞州区、潞城区、长子县、沁县、襄垣县)
白城市(洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县、大安市)
五指山市(澄迈县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、定安县、白沙黎族自治县、临高县、万宁市、文昌市、乐东黎族自治县、东方市、陵水黎族自治县)
黑河市(爱辉区、嫩江市、孙吴县、五大连池市、逊克县、北安市)
益阳市(资阳区、沅江市、赫山区、桃江县、南县、安化县)
濮阳市(濮阳县、台前县、南乐县、华龙区、清丰县、范县)
雅安市(宝兴县、荥经县、雨城区、汉源县、石棉县、天全县、芦山县、名山区)
广安市(前锋区、武胜县、邻水县、华蓥市、岳池县、广安区)
福州市(连江县、长乐区、鼓楼区、福清市、马尾区、平潭县、仓山区、永泰县、罗源县、台江区、闽侯县、闽清县、晋安区)
梅州市(大埔县、蕉岭县、梅县区、五华县、兴宁市、丰顺县、梅江区、平远县)
临汾市(蒲县、侯马市、曲沃县、霍州市、乡宁县、隰县、洪洞县、汾西县、翼城县、浮山县、古县、永和县、尧都区、大宁县、安泽县、襄汾县、吉县)
新疆维吾尔自治区
忻州市(神池县、五台县、定襄县、宁武县、保德县、代县、静乐县、繁峙县、偏关县、岢岚县、河曲县、五寨县、原平市、忻府区)
邵阳市(邵阳县、邵东市、北塔区、新邵县、隆回县、洞口县、武冈市、城步苗族自治县、双清区、新宁县、大祥区、绥宁县)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
洛阳市(伊川县、洛龙区、孟津区、栾川县、涧西区、新安县、汝阳县、老城区、瀍河回族区、宜阳县、西工区、偃师区、嵩县、洛宁县)
韶关市(仁化县、新丰县、乐昌市、浈江区、乳源瑶族自治县、武江区、始兴县、翁源县、曲江区、南雄市)
湛江市(赤坎区、坡头区、霞山区、吴川市、廉江市、麻章区、雷州市、遂溪县、徐闻县)
凉山彝族自治州(喜德县、昭觉县、布拖县、雷波县、甘洛县、德昌县、会理市、盐源县、越西县、会东县、普格县、冕宁县、西昌市、宁南县、金阳县、木里藏族自治县、美姑县)
吴忠市(同心县、红寺堡区、青铜峡市、盐池县、利通区)
南昌市(进贤县、南昌县、西湖区、青山湖区、红谷滩区、安义县、东湖区、青云谱区、新建区)
宝鸡市(岐山县、凤县、金台区、陈仓区、扶风县、太白县、凤翔区、陇县、渭滨区、麟游县、眉县、千阳县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、古丈县、泸溪县、永顺县、龙山县、保靖县、凤凰县、吉首市)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、麻江县、丹寨县、岑巩县、黎平县、镇远县、雷山县、剑河县、施秉县、从江县、台江县、锦屏县、凯里市、三穗县、榕江县、黄平县)
伊春市(铁力市、友好区、乌翠区、大箐山县、伊美区、汤旺县、南岔县、金林区、嘉荫县、丰林县)
长春市(朝阳区、宽城区、南关区、榆树市、双阳区、公主岭市、二道区、绿园区、九台区、农安县、德惠市)
西安市(阎良区、长安区、新城区、雁塔区、碑林区、高陵区、周至县、未央区、临潼区、鄠邑区、灞桥区、蓝田县、莲湖区)
吉安市(遂川县、永丰县、井冈山市、安福县、新干县、万安县、永新县、吉水县、泰和县、吉安县、青原区、吉州区、峡江县)
襄阳市(保康县、襄城区、襄州区、谷城县、樊城区、宜城市、枣阳市、老河口市、南漳县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)
无锡市(新吴区、梁溪区、滨湖区、惠山区、锡山区、江阴市、宜兴市)
玉林市(北流市、福绵区、陆川县、容县、玉州区、兴业县、博白县)
太原市(晋源区、迎泽区、万柏林区、小店区、清徐县、杏花岭区、娄烦县、古交市、尖草坪区、阳曲县)
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巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特中旗、五原县、磴口县、乌拉特后旗、杭锦后旗、临河区)
青岛市(胶州市、即墨区、平度市、崂山区、市北区、城阳区、黄岛区、莱西市、市南区、李沧区)
张家口市(桥东区、涿鹿县、桥西区、尚义县、怀安县、下花园区、康保县、崇礼区、宣化区、张北县、蔚县、赤城县、阳原县、万全区、沽源县、怀来县)
天津市(宝坻区、河西区、东丽区、河东区、南开区、和平区、北辰区、武清区、津南区、红桥区、蓟州区、宁河区、滨海新区、河北区、西青区、静海区)
绍兴市(柯桥区、嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区、新昌县)
宿州市(泗县、砀山县、埇桥区、灵璧县、萧县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、兴义市、晴隆县、贞丰县、册亨县、普安县、安龙县、望谟县)
漯河市(召陵区、源汇区、舞阳县、郾城区、临颍县)
眉山市(彭山区、东坡区、洪雅县、青神县、仁寿县、丹棱县)
河源市(东源县、龙川县、和平县、连平县、源城区、紫金县)
包头市(青山区、东河区、白云鄂博矿区、九原区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、昆都仑区、土默特右旗)
海南藏族自治州(共和县、兴海县、贵德县、同德县、贵南县)
永州市(冷水滩区、江永县、双牌县、江华瑶族自治县、新田县、蓝山县、祁阳市、零陵区、道县、宁远县、东安县)
驻马店市(确山县、泌阳县、新蔡县、汝南县、遂平县、上蔡县、平舆县、驿城区、正阳县、西平县)
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武汉市(新洲区、青山区、江岸区、硚口区、洪山区、黄陂区、武昌区、汉阳区、东西湖区、汉南区、蔡甸区、江夏区、江汉区)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
石家庄市(赞皇县、正定县、晋州市、元氏县、高邑县、深泽县、栾城区、辛集市、灵寿县、鹿泉区、裕华区、桥西区、长安区、新乐市、赵县、井陉县、行唐县、无极县、平山县、井陉矿区、藁城区、新华区)
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大连市(瓦房店市、中山区、长海县、沙河口区、庄河市、旅顺口区、普兰店区、西岗区、甘井子区、金州区)
铜陵市(铜官区、枞阳县、义安区、郊区)
崇左市(天等县、龙州县、大新县、江州区、凭祥市、扶绥县、宁明县)
拉萨市(达孜区、曲水县、尼木县、堆龙德庆区、城关区、林周县、当雄县、墨竹工卡县)
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。
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