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漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、源汇区、舞阳县)

鄂尔多斯市(乌审旗、杭锦旗、准格尔旗、东胜区、康巴什区、鄂托克前旗、达拉特旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、龙山县、泸溪县、古丈县、永顺县、花垣县、凤凰县、保靖县)

济宁市(任城区、微山县、泗水县、嘉祥县、汶上县、鱼台县、金乡县、曲阜市、兖州区、梁山县、邹城市)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、岑巩县、凯里市、丹寨县、锦屏县、黎平县、施秉县、从江县、天柱县、剑河县、雷山县、台江县、三穗县、镇远县、麻江县、榕江县)

运城市(新绛县、垣曲县、绛县、稷山县、芮城县、万荣县、夏县、临猗县、河津市、平陆县、永济市、盐湖区、闻喜县)

无锡市(江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市、新吴区、滨湖区、锡山区)

楚雄彝族自治州(姚安县、牟定县、大姚县、禄丰市、双柏县、永仁县、武定县、楚雄市、元谋县、南华县)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、松潘县、马尔康市、红原县、小金县、阿坝县、茂县、壤塘县、理县、金川县、若尔盖县、九寨沟县、汶川县)

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、恩施市、咸丰县、来凤县、建始县、巴东县、利川市、鹤峰县)

朔州市(怀仁市、朔城区、应县、平鲁区、右玉县、山阴县)

新疆维吾尔自治区

湛江市(遂溪县、坡头区、吴川市、徐闻县、霞山区、赤坎区、麻章区、廉江市、雷州市)

滁州市(全椒县、南谯区、定远县、明光市、来安县、琅琊区、天长市、凤阳县)

忻州市(繁峙县、定襄县、神池县、原平市、宁武县、静乐县、五台县、岢岚县、忻府区、河曲县、偏关县、代县、五寨县、保德县)

晋城市(陵川县、沁水县、高平市、阳城县、泽州县、城区)

崇左市(龙州县、江州区、大新县、凭祥市、天等县、宁明县、扶绥县)

扬州市(邗江区、广陵区、宝应县、仪征市、高邮市、江都区)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、西昌市、冕宁县、普格县、会东县、甘洛县、美姑县、雷波县、德昌县、盐源县、金阳县、布拖县、宁南县、喜德县、越西县、昭觉县、会理市)

丽水市(庆元县、景宁畲族自治县、遂昌县、青田县、龙泉市、缙云县、松阳县、莲都区、云和县)

大同市(广灵县、灵丘县、云州区、新荣区、云冈区、浑源县、天镇县、阳高县、左云县、平城区)

昆明市(寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、五华区、官渡区、安宁市、嵩明县、呈贡区、盘龙区、宜良县、东川区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、西山区、晋宁区)

武汉市(青山区、江夏区、黄陂区、东西湖区、武昌区、江汉区、江岸区、硚口区、蔡甸区、汉阳区、新洲区、汉南区、洪山区)

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

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、红山区、松山区、巴林左旗、敖汉旗、克什克腾旗、宁城县、林西县、喀喇沁旗、元宝山区、巴林右旗)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

固原市(隆德县、泾源县、西吉县、原州区、彭阳县)

淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、洪泽区、淮阴区、盱眙县、清江浦区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、陇川县、梁河县、盈江县)

陇南市(成县、康县、两当县、西和县、宕昌县、武都区、文县、徽县、礼县)

日喀则市(南木林县、昂仁县、仲巴县、谢通门县、桑珠孜区、定结县、白朗县、萨迦县、聂拉木县、吉隆县、仁布县、江孜县、亚东县、萨嘎县、拉孜县、康马县、定日县、岗巴县)

温州市(文成县、瓯海区、龙港市、龙湾区、洞头区、平阳县、永嘉县、乐清市、泰顺县、瑞安市、鹿城区、苍南县)

昭通市(昭阳区、绥江县、水富市、盐津县、威信县、永善县、大关县、镇雄县、彝良县、鲁甸县、巧家县)

哈尔滨市(通河县、五常市、方正县、依兰县、尚志市、平房区、香坊区、延寿县、道里区、呼兰区、松北区、巴彦县、双城区、南岗区、道外区、宾县、木兰县、阿城区)

红河哈尼族彝族自治州(个旧市、屏边苗族自治县、石屏县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、元阳县、河口瑶族自治县、泸西县、红河县、蒙自市、开远市、建水县)

株洲市(荷塘区、炎陵县、渌口区、茶陵县、芦淞区、醴陵市、天元区、石峰区、攸县)

鹤岗市(绥滨县、东山区、南山区、兴安区、兴山区、向阳区、工农区、萝北县)

柳州市(柳南区、鱼峰区、城中区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、融安县、柳城县、鹿寨县、柳北区、柳江区)

池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)

舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)

牡丹江市(阳明区、绥芬河市、东安区、穆棱市、宁安市、海林市、林口县、爱民区、东宁市、西安区)

宜昌市(伍家岗区、长阳土家族自治县、点军区、兴山县、宜都市、远安县、秭归县、猇亭区、枝江市、西陵区、夷陵区、当阳市、五峰土家族自治县)

金昌市(永昌县、金川区)

九江市(武宁县、永修县、濂溪区、瑞昌市、湖口县、修水县、都昌县、柴桑区、共青城市、德安县、庐山市、彭泽县、浔阳区)

杭州市(余杭区、临平区、钱塘区、临安区、上城区、桐庐县、拱墅区、富阳区、萧山区、建德市、西湖区、滨江区、淳安县)

承德市(承德县、双滦区、平泉市、宽城满族自治县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、滦平县、隆化县)

南昌市(红谷滩区、南昌县、西湖区、青山湖区、进贤县、青云谱区、东湖区、新建区、安义县)

马鞍山市(花山区、含山县、博望区、当涂县、雨山区、和县)

江门市(鹤山市、开平市、恩平市、蓬江区、新会区、江海区、台山市)

德州市(武城县、宁津县、临邑县、庆云县、陵城区、夏津县、乐陵市、平原县、德城区、禹城市、齐河县)

沈阳市(浑南区、于洪区、苏家屯区、沈北新区、沈河区、法库县、和平区、辽中区、皇姑区、康平县、铁西区、新民市、大东区)

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

重庆市(石柱土家族自治县、涪陵区、黔江区、江津区、彭水苗族土家族自治县、忠县、奉节县、开州区、渝北区、南岸区、永川区、云阳县、北碚区、武隆区、万州区、大渡口区、沙坪坝区、梁平区、城口县、巴南区、长寿区、九龙坡区、大足区、丰都县、璧山区、南川区、巫山县、荣昌区、潼南区、铜梁区、垫江县、綦江区、渝中区、合川区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、巫溪县、江北区)

西安市(高陵区、未央区、灞桥区、周至县、新城区、鄠邑区、临潼区、碑林区、阎良区、长安区、雁塔区、莲湖区、蓝田县)

自贡市(大安区、沿滩区、贡井区、富顺县、自流井区、荣县)

眉山市(洪雅县、青神县、彭山区、仁寿县、丹棱县、东坡区)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、杂多县、治多县、囊谦县、玉树市)

菏泽市(东明县、鄄城县、定陶区、巨野县、成武县、单县、曹县、牡丹区、郓城县)

塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、沙湾市、乌苏市、托里县、裕民县)

枣庄市(峄城区、台儿庄区、滕州市、市中区、山亭区、薛城区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

邵阳市(大祥区、双清区、隆回县、城步苗族自治县、绥宁县、邵东市、洞口县、武冈市、新邵县、邵阳县、新宁县、北塔区)

贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区)

七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)

林芝市(波密县、巴宜区、墨脱县、朗县、工布江达县、察隅县、米林市)

芜湖市(镜湖区、湾沚区、鸠江区、南陵县、无为市、繁昌区、弋江区)

白山市(长白朝鲜族自治县、江源区、临江市、浑江区、抚松县、靖宇县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

定西市(通渭县、漳县、陇西县、岷县、渭源县、安定区、临洮县)

宿迁市(泗洪县、宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县)

南平市(浦城县、顺昌县、光泽县、政和县、邵武市、延平区、松溪县、武夷山市、建瓯市、建阳区)

黑河市(爱辉区、逊克县、五大连池市、北安市、孙吴县、嫩江市)

盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)

十堰市(竹山县、丹江口市、郧阳区、房县、郧西县、茅箭区、张湾区、竹溪县)

延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、汪清县、龙井市、安图县、延吉市、图们市、敦化市)

桂林市(平乐县、临桂区、雁山区、荔浦市、象山区、七星区、恭城瑶族自治县、叠彩区、永福县、全州县、灵川县、龙胜各族自治县、兴安县、灌阳县、秀峰区、阳朔县、资源县)

东莞市

太原市(杏花岭区、小店区、晋源区、尖草坪区、万柏林区、迎泽区、娄烦县、清徐县、阳曲县、古交市)

衡水市(武强县、冀州区、景县、武邑县、深州市、饶阳县、阜城县、故城县、安平县、桃城区、枣强县)

长治市(上党区、潞州区、壶关县、平顺县、沁源县、长子县、屯留区、武乡县、沁县、潞城区、黎城县、襄垣县)

安阳市(安阳县、滑县、汤阴县、殷都区、北关区、文峰区、龙安区、林州市、内黄县)

南充市(顺庆区、阆中市、嘉陵区、南部县、西充县、营山县、仪陇县、高坪区、蓬安县)

宁夏回族自治区

厦门市(同安区、湖里区、思明区、集美区、翔安区、海沧区)

唐山市(开平区、遵化市、路南区、滦南县、乐亭县、滦州市、丰润区、丰南区、玉田县、古冶区、迁西县、路北区、曹妃甸区、迁安市)

喀什地区(疏附县、喀什市、叶城县、莎车县、巴楚县、麦盖提县、泽普县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、疏勒县、英吉沙县)

新余市(分宜县、渝水区)

荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市)

香港特别行政区

东营市(东营区、利津县、河口区、广饶县、垦利区)

雅安市(宝兴县、芦山县、名山区、雨城区、汉源县、天全县、荥经县、石棉县)

岳阳市(华容县、岳阳楼区、云溪区、岳阳县、平江县、君山区、汨罗市、临湘市、湘阴县)

证券日报网讯4月25日晚间,长城电工发布公告称,公司计划于2025年5月7日(星期三)10:00—11:00举行2024年度暨2025年第一季度业绩说明会。

  来源:环球老虎财经app

  贝壳没有因2024年业绩被投资者关注,反倒因两位核心高管2024年薪酬总额高达7亿元而成为众人的饭后谈资。年报显示,董事会主席兼CEO彭永东和执行董事单一刚年内先后获得4.01亿元、2.99亿元薪酬总额。而如此高的薪酬背后却换来业绩的平庸,那么,究竟是谁在为高管的7亿天价薪酬“买单”呢?

  房产中介贝壳,因高管的天价薪酬处于舆论的漩涡中心。

  4月17日,贝壳公布了一份增收不增利的年报,而在这份不太出彩的年报中,两位高管因天价薪酬瞬间成为外界的焦点。

  年报显示,董事会主席兼CEO彭永东和执行董事单一刚年内先后获得4.01亿元、2.99亿元薪酬总额,虽较2023年的数值略有下降,但比起2021年来说依然是大幅增加。

  抽丝剥茧发现,彭、单二人得以拥有如此高薪酬,背后离不开贝壳股份支付薪酬费用的“跳涨”。而这一现象的形成,又必须追溯起贝壳股权层面的往事。

  据悉,在2021年左晖不幸离世后,贝壳内部进行了“权力交接”,彭永东、单一刚顺势掌权。2022年,贝壳对港交所发起冲击,为满足交易所规定,公司分别向彭永东、单一刚发放7182万股和5387万股股份,并在五年内解禁,采用的还是“直线摊销法”;而这也是两位高薪来源的根本。

  7亿天价薪酬

  左晖离开后,彭永东以及单一刚成为了贝壳的核心管理人员。

  4月17日,贝壳发布了2024年报。内容显示,公司董事薪酬总额达7.22亿元,董事会主席兼CEO彭永东和执行董事单一刚分别拿到4.01亿元、2.99亿元薪酬总额,合计高达约7亿元。

  回顾2023年,彭永东与单一刚的薪酬总额分别为7.13亿元和5.29亿元;而更早之前的2021年,两者分别取得薪酬总额847.8万元、685.3万元。因此,虽说2024年彭、单二人遭遇小幅度“降薪”,但相较过往而言依然算得上手握高薪。

  那么,此番天价薪酬到底由何而来?进一步剖析发现,彭永东、单一刚拥有的股份支付薪酬费用大幅增加是其得以拥有高薪的核心。

  数据显示,2024年彭永东、单一刚获得股份支付薪酬费用分别为3.89亿元、2.92亿元,相当于薪酬总额的97.01%、97.66%。

  再回看2021年至2023年,彭永东三年间先后收获0元、4.63亿元、7亿元股份支付薪酬费用;同期,单一刚先后收获0元、3.47亿元、5.25亿元股份支付薪酬费用。

  而股份支付薪酬费用“跃升”背后,又需从贝壳股权层面的往事说起。

  据悉,在2022年登陆港股市场之时,为确保管理层对公司战略的长期控制权,贝壳采用了“同股不同权”(WVR)架构,即B类股拥有10倍于A类股的投票权。

  根据联交所上市规则,针对具有WVR架构的公司,WVR持有人股份所对应的经济利益占比不得低于10%。为此,贝壳于2022年5月5日向彭永东、单一刚授予限制性股票。两者分别获得7182万股和5387万股激励,并在五年内解禁。

  若按贝壳发行价30港元/股计算,彼时彭永东、单一刚所受股权激励股份对应市值为21.55亿港元和16.2亿港元。

  并且,贝壳在会计规则上采用“直线摊销法”对这批股份,最终导致彭永东、单一刚每年频频获得大额股份支付薪酬费用,进而推升两者薪酬总额高企。

  当然,彭永东、单一刚得以如愿拿到如此之高的股份支付薪酬费用,也是两者“权力交接”成功的体现。

  2021年5月,彼时贝壳的“主心骨”左晖离世。与此同时,彭永东火速接任董事长一职。彼时,彭永东持有贝壳3.1%股权,拥有1%的投票权,单一刚持股1.3%,拥有公司0.4%的投票权,而左晖家族信托则手握公司76.8%投票权,左晖合计持有81.1%投票权。

  同年7月,贝壳公告,左晖家族信托不可撤销地向由彭永东和单一刚所组成的百会合伙授权行使其委托投票权。而此次投票权委托落地后,彭永东和单一刚的投票权大幅上升,两人拿下贝壳的“话语权”。

  值得注意的是,或许是为了“对冲”天价薪酬带来的争议。贝壳还在4月17日宣布,彭永东将公开捐赠900万股A类普通股,按当日收盘价计算价值约4.4亿元,高于其2024年薪酬总额。

  对于这笔自愿捐赠,贝壳表示,在承担相应的纳税义务后,50%税后资金将用于居住行业服务者及其家庭成员的医疗健康福利,50%税后资金将用于应届毕业生等租客群体的租房帮扶。

  天价薪酬背后的

  “中庸”业绩

  过高薪酬总额引发争议的同时,彭永东、单一刚也并未率领贝壳收获亮眼的成绩。

  财报显示,贝壳2024年实现净收入935亿元,同比上升20.2%,净利润40.78亿元,同比下降30.8%,经调整净利润为72.11亿元,同比减少26.4%;毛利率24.6%,较2023年同期下降3.3个百分点。

  整体而言,贝壳“增收不增利”的现象较为明显。进一步看,在贝壳营收升高之时,公司营业成本总额较2023年的561亿元上升25.8%至705亿元。在此背后,或与公司外部分佣、內部佣金及薪酬的增长与存量房和新房业务净收入增长形成“剪刀差”有关。

  根据年报,2024年贝壳存量房业务的净收入为282亿元,与2023年的280亿元基本持平;与此同时,年内公司新房业务净收入由2023年的306亿元上升10.1%至2024年的337亿元。

  而着眼外部分佣,2024年贝联经纪人和其他销售渠道佣金的营业成本同比增长11.5%,数额从204亿元增加至228亿元。内部佣金及薪酬方面,由于链家经纪人数量增加等原因,该部分营业成本同比上升11.1%,从2023年的170亿元攀升至189亿元。

  值得一提的是,相较于成本侧的承压,贝壳麾下家装家居、房屋租赁服务业务所展现的成长性则是公司年报中的亮点。

  2024年,前者净收入同比增速为36.1%,高于其营业成本32.8%的同比增速,后者净收入同比增速高达135%,相较营业成本同比增速高出14个百分点。

  据悉,家装家居、房屋租赁服务已被贝壳视作新增长极。

  资料显示,早在2023年7月,彭永东发布公开信《翻越第二座山,吹响集结号》,宣布启动“一体三翼”战略升级并进行相应的组织架构调整。在信中,彭永东透露出其对于“住房”领域的看好,故也支撑其作出这一战略;而所谓的“三翼”,其中之二便是家装家居、房屋租赁服务。

  2024年9月,贝壳对其“一体三翼”架构进行人事调整,家装家居、房屋租赁服务部门迎来统筹高管。其中,徐万刚为整装(家装家居)事业线首席执行官,王拥群为惠居(房屋租赁服务)事业线首席执行官,两者均需向彭永东汇报工作。

  年报显示,家装家居贡献利润率由2023年的29%上升至2024年的30.7%,房屋租赁服务的贡献利润率于2024年为5%,2023年则为-1%。

  往后看,家装家居、房屋租赁服务能否继续产出更多利润率,或是彭永东率领贝壳摆脱“中庸”业绩的重要抓手。

  雄厚的资金储备来自哪?

  在高管天价薪酬的背后,贝壳所拥有的雄厚资金储备亦值得关注。

  截至2024年12月31日,贝壳拥有现金、现金等价物、受限资金及短期投资分别达616亿元,相较上一年度再度增长10亿元。

  拆解来看,2024年贝壳现金及现金等价物约114.43亿元,相较2023年的196.35亿元大幅减少超80亿元,而年内短期投资与之进行“对冲”,规模较上一年增长约70.6亿元。

  有意思的是,同年贝壳受限资金录得88.6亿元,相较2023年再上升超26亿元,增长幅度同样明显。

  那么,何为受限资金?据贝壳披露,这一项目主要包括通过公司的在线支付平台自房产买方收取但尚未向卖方支付的现金,存放于银行托管账户;还包括集团经纪、担保、物业开发业务及金融服务的保证金以及用途有限的商业银行借款等等。

  年报显示,在2024年贝壳所拥有的88.6亿元受限资金中,有72%来自通过贝壳在线支付平台向买房人收取但尚未向卖房人支付的现金。

  而贝壳所谓的在线支付平台,其实就是在2014年建立的理房通。资料显示,理房通于2014年7月10日理房通获得央行颁发《支付业务许可证》,同年12月正式推出适用于国内二手房交易的资金存管产品。

  那么,理房通身为“收纳”交易者钱财的平台,其中的资金能否被利用?据了解,通过理房通存管的资金全部存放在央行的“备付金集中存管账户”中,资金安全受到严格监管,理论上任何人无法动用。

  不过,从财务报表上看,那些通过贝壳这一中介平台进行交易的客户们,也实实在在为公司资金储备贡献了相当程度的力量。

  来源:券业行家

  以《你算老几?光大证券》一文回应灵魂拷问的行家,收到了不少光大证券旧部的“热情”举报。诸如质疑总经理学历,抱怨IPO业务停摆;更有一份“大字报”,点名道姓爆出“1V3”的风月八卦。

  当然,行家对未经证实的消息,一向采取小心求证的态度。这一查,行家发现近期一则监管处罚中,又出现了光大证券的名号。

  新增警示

  话说,来自广西证监局的最新罚单,剑指光大证券股份有限公司南宁金浦路证券营业部(简称:金浦路营业部)。

  打开这份编号为〔2025〕006号的监管函,其中载明:金浦路营业部存在向客户介绍人支付报酬,在开展融资融券业务过程中为客户“绕标套现”提供便利,客户回访不规范、不到位等违规行为。

  行家对照了照相关法律法规。

  《证券期货经营机构及其工作人员廉洁从业规定》(证监会令第145号)第九条规定:证券期货经营机构及其工作人员在开展证券期货业务及相关活动中,不得以提供礼金、礼品、房产、汽车、有价证券、股权、佣金返还等财物,或者为上述行为提供代持等便利的方式,向公职人员、客户、正在洽谈的潜在客户或者其他利益关系人输送不正当利益。

  《证券公司融资融券业务管理办法》(证监会令第117号)第四条规定:证券公司经营融资融券业务不得为客户进行内幕交易、操纵市场、规避信息披露义务及其他不正当交易活动提供便利。

  《关于加强证券经纪业务管理的规定》(证监会公告〔2010〕11号)第三条规定:证券公司应当建立健全证券经纪业务客户管理与客户服务制度,加强投资者教育,保护客户合法权益。具体要求建立健全客户回访制度,及时发现并纠正不规范行为。证券公司应当统一组织回访客户,对新开户客户应当在1个月内完成回访,对原有客户的回访比例应当不低于上年末客户总数(不含休眠账户及中止交易账户客户)的10%,回访内容应当包括但不限于客户身份核实、客户账户变动确认、证券营业部及证券从业人员是否违规代客户操作账户、是否向客户充分揭示风险、是否存在全权委托行为等情况。客户回访应当留痕,相关资料应当保存不少于3年。

  为此,广西证监局对金浦路营业部采取出具警示函的监管措施,并记入证券期货市场诚信档案。监管要求其高度重视上述问题,引以为戒,切实整改,强化人员管理,开展违规问责,完善内部合规管理,切实提升规范运作水平,杜绝此类问题再次发生,并在收到本决定书之日起30日内提交书面报告。

  老牌网点

  公开信息显示,金浦路营业部网点成立于2001年,至今已有24年之久。成立以来,累计九次变更营业部负责人,目前的参保人员仅有17名。

  考虑到现行法规的实施日期,行家查看了2022年以来的营业部负责人。

  现任负责人杨帆女士,2009年3月加入光大证券,2012年2月登记执业于金浦路营业部。2015年10月至2021年1月期间执业岗位为投资顾问。2024年6月担任金浦路营业部负责人。

  而她的前任郑飞龙,此前曾任职于招商证券南宁金湖路营业部,后担任银河证券柳州友谊路营业部负责人。2021年6月,他加入光大证券,2021年7月接替黄慎女士任金浦路营业部总经理。目前,他已经离职注销。

  那么,这家分支机构的违规事项,现任和前任,谁应该负责?

  往日纠纷

  长期以来,两融绕标是行业顽疾。

  在利益驱动之下,券商对客户的违规行为“睁一只眼闭一只眼”。“卖券买券”“担保品划转”等行为的界定模糊,导致“擦边球”现象频发。

  加大的杠杆,高企的风险,在股市震荡中原形毕现,最终引来客诉纠纷。

  裁判文书网显示,光大证券作为为案件当事人,并且涉及融资融券业务的文书已近百份。其中一起客户叶某某与光大证券的纠纷案,针对“绕标”的争辩,成为案件的焦点。

  要知道,融资融券业务只能在标的证券范围内进行操作。然而,该客户通过“卖券买券”的方式,将融来的款项套现变为“自有资金”,之后再购买了非标的证券“尤夫股份”。而这只全仓持有的股票,在2018年2月8日被风险警示,2018年3月23日至2018年5月7日期间连续跌停,委托挂单无法卖出。最终,客户亏光了初始资金,还倒欠光大证券617万余元。

  法院认为,“绕标”操作买入非标的证券后产生亏损,应由个人承担相应的交易风险。最终判决叶某某支付融资本息。

  2024年,中证协发布了《证券业务示范实践第5号-融资融券客户交易行为管理》,明确要求券商防范客户“绕标套现”交易管理措施。

  这一文件的出台,标志着监管层从过往“事后处罚”向“事前预防+事中管控”的动态监管模式升级,填补了长期以来绕标交易监管细则的空白。而本次的监管处罚,能否倒逼光大证券合规展业呢?

  曾经头部

  回想2015年的高光时刻,光大证券曾经以76.47亿元的归母净利润位列行业十强。而在2024年,光大证券的名次为行业第15名,净利润仅相当于2015年的四成。

  当然,受益于“924”行情,光大证券2024年度经纪业务、信用业务出现回暖。分业务来看,包括零售、两融、股质和期货业务在内的财富管理条线,因创收下降的同时营业成本大幅削减,创利27.37亿元,同比增长26%。

  随着资本市场合规要求趋严,光大证券需在业务创新与风险控制间筑牢“防火墙”,避免因短期利益忽视合规底线,进而损害公司声誉与客户权益。

  美联储官员暗示6月可能降息,港股早盘上冲,恒生科技指数一度涨逾2%,午后回落收涨0.14%。科网龙头方面,阿里巴巴-W、腾讯控股盘中双双涨逾3%,收涨逾1.5%;哔哩哔哩-W、快手-W、美团-W跟涨居前。

  消息面上,昨晚美国克利夫兰联邦储备银行行长哈马克表示,如果有明确的经济方向证据,美联储可能最早在6月降息。

  此外,特朗普对对等关税态度透露回暖信号,他表示,向中国进口商品最终征收的关税将大幅下降。

  降息预期叠加关税缓和,有望推动外资回流港股,提升其流动性。在平台经济政策积极、AI应用快速落地等多重利好驱动下,互联网板块有望进一步打开盈利增长空间,修复动能强劲。

  板块整体表现看,重仓港股互联网龙头的港股互联网ETF(513770)高开高走,场内价格一度涨逾2%,午后涨幅转向温和,收涨1.02%,全天成交额4.19亿元,环比放量。

  从本周表现看,港股互联网ETF(513770)整体拾级而上,周线成功转阳,其标的中证港股通互联网指数区间累计上涨3.62%,显著跑赢恒生科技指数(1.96%)。

  高盛最新报告指出,若中美贸易摩擦缓和,中国股市估值可能迎来高达35%的向上重估空间。其中港股互联网板块有望展现突出弹性。

  从历史走势来看,2024年9月(924行情)及2025年1季度(降息预期发酵),港股通互联网指数分别上涨33.24%和23.63%,同期沪深300涨幅仅为20.96%和-1.21%。显示港股科网板块的上涨弹性显著领先于A股。

  注:中证港股通互联网指数近5个完整年度的涨跌幅分别为:2020年,109.31%;2021年,-36.61%;2022年,-23.01%;2023年,-24.74%;2024年,23.04%。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整,其回测历史业绩不预示指数未来表现。

  港股互联网的强势表现吸引了资金积极布局。一季报显示,主动偏股型基金进一步加强港股配置,相比上季度末提升5.2个百分点,港股配置比例超过30%,达到近五年新高。

  在此背景下,互联网龙头为重点加仓方向。腾讯控股重仓市值增加超过220亿元,成为主动偏股基金第一大重仓股;阿里巴巴-W重仓市值也超过220亿元。

  国金证券认为,受外海环境影响,港股将进入从估值驱动转向盈利验证的“行情二阶段”。重点关注业务重心主要在国内的部分互联网巨头,受关税冲击相对较轻,且坐拥高质量私域数据、丰富的终端应用场景,有望打造盈利增长第二曲线。

  财通证券表示,港股再度迎来配置良机,资金流入叠加美高层“松口”支撑港股科网方向。与此同时,港股互联网龙头相对美股科技龙头估值仍在中低位,修复空间值得关注。

  变局时刻,把握港股核心科网龙头。港股互联网ETF(513770)及其联接基金(A类017125;C类017126)被动跟踪中证港股通互联网指数,通过重仓港股互联网龙头,成为本轮港股科技行情的高效投资利器。数据显示,本轮行情启动以来至3月末,中证港股通互联网指数累计涨幅超33%,明显优于恒指、恒科指同期表现,区间最大涨幅更是高达53.59%,领涨弹性突出。

  截至2025年3月31日,港股互联网ETF(513770)年内日均成交额7.14亿元,支持日内T+0交易,不受QDII额度限制,流动性佳! 

  提醒:近期市场波动可能较大,短期涨跌幅不预示未来表现。请投资者务必根据自身的资金状况和风险承受能力理性投资,高度注意仓位和风险管理。

  数据来源:沪深交易所等。

  风险提示:港股互联网ETF被动跟踪中证港股通互联网指数,该指数基日为2016.12.30,发布于2021.1.11,指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示,个股描述不作为任何形式的投资建议,也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的该基金风险等级为R4-中高风险,适宜积极型(C4)及以上的投资者。任何在本文出现的信息(包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等)均只作为参考,投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另,本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议,亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证,基金的过往业绩并不代表其未来表现,基金投资有风险,基金投资须谨慎。

MACD金叉信号形成,这些股涨势不错!

  在大模型推动下,金融领域究竟诞生了多少场景应用?

  多家上市银行在2024年年报中给出的数据是,行内应用场景已超过100个。

  以大模型为代表的人工智能技术,无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而,成百甚至上千个应用场景中,大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用,多大程度上提升了业务效率?近日,21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现,虽然布局、应用大模型是不得不做的事,但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。

  一方面,海内外基础模型不断演进,创新迭代的速度惊人,金融机构需要寻找“确定性”,让有限的资源最高效地投入到场景中,避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱;另一方面,当人工智能重塑业务流程,金融从业人员直面AI冲击,需要形成一套新机制,不仅实现应用落地,也要确保责任落地。

  如今看来,一场技术与业务价值的深度校准正在展开。

  布局大模型,要花多少钱?

  长期以来金融机构的科技投入规模巨大,特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上,就2024年来看,21世纪经济报道记者不完全统计数据显示,上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。

  战略性投入意味着大量的资金和时间投入,从获取长期、稳定的回报出发,而不是瞄准短期、快速的利润。然而,作为商业化运营主体,金融机构必须评估投入与产出的效能,因此,面对变化中的大模型应用,不同机构有不同考量。

  大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原首席信息官金磐石在业绩发布会上透露,截至2024年底,该行先后适配了16个版本的通用大模型,进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代,我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”

  “不得不承认,布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论,前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言,特别是当其他机构都接入了某一家大模型,如果不及时跟上可能意味着“缺位”。

  金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱?最大的投入在算力建设。

  某股份行信息科技部副总告诉记者,这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前,该行使用的服务器是“通算平台”,与大模型相关的平台是“智算平台”,智算平台既包括大语言模型训练,也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片,单台价格接近200万元,如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算,该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。

  也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。

  “现在整个大模型市场是很开放的,不仅是DeepSeek,包括通义千问、腾讯混元等等,个人和机构都有机会自主选择部署、访问,关键在于你能投入多少硬件资源,或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示,算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。

  赵明华坦言,作为一家非银金融机构,公司能投入AI的资源是相对有限的,如果要建立起多个业务系统的全面部署,预估需要千万量级的投入。他指出,其中最核心的投入是硬件投入,从目前DeepSeek-R1模型的性能来看,如果要跑起671b的“满血版”,加上支持500人的并发访问量,需要投入1000多万的预算。

  “就智能客服这个场景来看,此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能,但在我们公司直销规模不大,直接面向客户场景不够充分的情况下,花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。

  重估技术价值

  “技术本身并不是目的,我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变,形成技术、场景、价值的闭环,另一方面要从碎片的应用转向流程的应用,推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日,在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上,浦发银行副行长丁蔚表示。

  价值驱动意味着,金融机构也开始衡量,在如此高昂的技术投入后,大模型能带来多少业务价值?

  记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准,总结出两个方面。

  第一是,行业内是否有成熟场景应用的案例,这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具,一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。

  第二是,该项应用落地后,在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估,这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者,立项评审团队不仅包括科技部门领导,还涉及业务部门、内控部门、财会部门等,来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。

  值得关注的是,DeepSeek和智能体的快速发展,都加快了大模型在金融领域落地应用的进程,也带来了模型应用的价值重估。

  赵明华告诉记者:“今年在DeepSeek出来以后,我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来,而且很多厂商提供了客服场景智能体,只需要我们灌输基础知识库,就能实现落地,所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”

  某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者,经历两年多的探索,他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架,在大模型底座不断变化的情况下,不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年,我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果,做了大量训练优化的工作,但今年DeepSeek发布R1模型后,我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”

  “但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出,模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势,在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累,将成为战略性投入实现价值最核心的能力。

  信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据,DeepSeek通过架构创新与系统优化,将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下,推理成本降幅超90%,为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%,同时释放超500亿元增量市场空间。

  推动大模型应用“挤水分”

  金融大模型应用的理想很丰满,但在实际落地时,有受访对象坦言,当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。

  前述华东股份行人士表示,在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI,但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用,是基于业务需求提出的,而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑,什么场景好像都能用,但在很多专业化场景下,其性价比不如小模型或智能体。”

  在部分机构内部,科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题,导致使用率不高,甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。

  华北某国有行个贷经理表示,他所在银行提供了智能信贷报告生成工具,也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考,但往往这一额度低于客户实际需求,仍需客户经理进行手工测算、验证。

  但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来,该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。

  她告诉记者,授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块,其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助,基于标准化模板提取信息形成初始报告,减轻了她工作中的部分流程化工作。

  “我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示,自己是软件工程专业出身,对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的,在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息,所以对自己的帮助比较大,但也有财会专业的员工反馈,这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。

  “现在每个人都有一台电脑,未来每个人也会有N个智能助理,但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道,电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章,甚至有网友用Excel软件画画,工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。

  这意味着AI战略不仅需要提供工具,还需要培养业务人员的大模型应用能力。

  前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者,为了让全集团员工用好大模型,他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训,来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程,还对个别部门针对他所在的业务场景,灌输AI工具应用的价值。”他提到,针对投研、风险管理等重点部门,还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。

  前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示,她所在银行在多地建立了软件开发中心,来配合业务部门提出的科技开发需求,该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请,再由科技人员驻场开发,共同推动应用落地。

  “金融行业的智能化进程是一个庞大的体系,急于求成是不现实的,如果一家企业的数字化没有做好,智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示,至少需要未来5年内的数字化积累,不断夯实数据基础、重塑全员AI认知,才能实现智能应用的规模化落地。

  受全球电动汽车需求放缓的影响,印度塔塔科技公司公布的第四季度营收低于预期。

  塔塔科技公司为汽车、航空和重型机械制造商提供工程与技术服务。

  在1月至3月的季度里,该公司的合并运营收入下降了1.2%,降至128.6亿卢比(1.506亿美元)。

  根据路孚特(LSEG)汇编的数据,分析师平均预期其营收为131.3亿卢比。

  其技术解决方案部门的收入下降了14.5%,而服务部门的收入增长了2.9%。

  工程、研究与开发(ER&D)公司一直面临着汽车行业决策速度放缓的问题,这在很大程度上是由于对美国关税的担忧、中国汽车市场增长乏力、电动汽车普及缓慢,以及汽车制造商因此下调电气化目标所导致的。

  本月早些时候,同为塔塔集团旗下的同行企业塔塔艾尔西公司(TataElxsi)也未能达到季度预期,原因是其汽车行业的主要客户因关税问题暂停了多个项目。

  得益于其他收入的增加,塔塔科技公司的净利润从去年同期的15.7亿卢比增至18.9亿卢比。

  在业绩公布前,该公司股价收盘下跌3.4%。

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