按资产类别划分的资金流向 截至2025年底，美国ETF的资产管理规模达到了创纪录的13.5万亿美元。12月单月资金流入2,280亿美 元，推动2025年全年资金流入达到创纪录的1.49万亿美元。此外，12月共有131只ETF新发行，使全年新 发基金数量达到1,167只，同样创下纪录。 | 资产类别 | AUM | 12 月资金流入 | 2025 年资金流入 | | --- | --- | --- | --- | | 股票 | 10, 615, 908 美元 | 173,087 美元 | 917,674 美元 | | 固定收益 | 2,271,860 美元 | 41.651 美元 | 436,905 美元 | | 其他 | 641,006 美元 | 14,196 美元 | 137,144 美元 | | 总计 | 13,528,775 美元 | 228,935 美元 | 1,491,723 美元 | 点击图片查看大图 点击图片查看大图 12月ETF资金流入达2,289亿美元，较11月增长54%。 按行业划分的资金流向 工业、非必需消费品和公用事业行业在去年12月吸引了最多资金流入，而科技、必需消费品和能源行业 则 ...

黄金市场近期剧烈回调 - 黄金价格在持续上涨后出现意外大幅回调 COMEX黄金期货年初至1月29日上涨12.28% 但1月30日单日断崖式下跌8.88% 随后2月2日再跌0.90% 报4702.60美元/盎司 现货黄金在1月30日下跌9.25% 创1980年4月1日以来最大单日跌幅 [1] - 此次剧烈调整打破了市场对黄金“单边上行”的一致预期 并引发了关于“黄金牛市是否已经结束”的讨论 [3] 回调的直接触发因素 - 市场普遍认为美国总统特朗普新提名美联储前理事凯文·沃什为下一任美联储主席是主要因素 沃什被视为“鹰派人物” 市场担忧其就任后美联储可能在降息的同时推进缩表操作 导致美元流动性边际收缩和美元升值 从而压制黄金等不生息资产 [3] - 芝加哥商品交易所近期多次上调黄金、白银期货的保证金比例 增加了交易者的资金成本 促使部分资金离场 [3] - 自去年以来黄金价格一路上涨 积累了巨大的获利盘 任何利空消息都可能触发获利了结 [3] 主流机构对黄金的中长期观点 - 主流机构普遍对黄金持乐观态度 认为其中长期上涨逻辑并未发生根本改变 [4] - 德意志银行认为近期回调并不意味着趋势反转 金价仍有望上行至6000美元/盎司 [4] - 招商银行资本市场研究院认为 当下市场黄金交易的逻辑聚焦于美元信用重塑与全球秩序重构 其上涨节奏已大幅超越过去20年的历次牛市 参考1970—1974年布雷顿森林体系瓦解时的黄金牛市 金价在本轮调整结束后仍有上行空间 全年或有望挑战6500美元/盎司 [4] - 高盛将2026年12月黄金目标价上调至5400美元/盎司 理由包括央行持续增持、潜在降息空间以及全球宏观政策不确定性上升 [4] - 世界黄金协会中国区CEO王立新表示 从长期看黄金的购买力并未发生本质变化 当前地缘政治、通胀预期和资源价格上行 均对金价形成支撑 [5] 对当前调整性质的判断与核心叙事 - 此轮黄金的急跌 更像是一场由“预期扰动”触发、在市场高度拥挤背景下集中释放的短期修正 而非趋势性的终结信号 [5] - 美元走强与“鹰派”预期升温 叠加保证金上调、合约到期与获利盘集中出清 共同放大了价格波动的幅度 [5] - 从更长周期看 支撑黄金的核心叙事并未发生实质性改变 包括美元信用重塑、全球秩序重构、央行持续购金以及宏观不确定性上升 [5] - 当前调整更多是对前期过快上涨的“必要冷却” 而非对中长期逻辑的否定 对于投资者而言 在资产配置层面黄金仍处于一场更大的历史进程之中 其战略价值依然存在 [5]

文章核心观点 - 美国电网正迎来数十年来最强劲的投资周期，其核心驱动力是超大规模数据中心和工业项目带来的用电需求激增 [1] - 美国核电公司安特吉通过一系列州层面的监管突破、客户合同及法律调整，正成为美国人工智能时代最重要的基础设施供应商之一，并站在未来十年电力负荷增长的核心位置 [1][3] - 安特吉在路易斯安那、阿肯色、得克萨斯和密西西比四个州，以客户需求为导向，协同推进发电与输电网络建设，实现了规模空前的资本扩张 [1][3][9] - 公司通过长期客户合同和“投运即回收”等创新监管机制，实现了强劲的现金流和资本纪律，以有限稀释支持了融资增长 [12] 各州监管与项目进展 路易斯安那州 - 州公共服务委员会批准了三座新的联合循环天然气发电厂，总装机容量约2.3吉瓦，并批准了为Meta的Hyperion数据中心供电所需的输电设施 [4] - 通过公式费率计划，允许公司在发电机组投运后立即将其成本计入已商议好的电价，实现长期成本回收，减少了监管摩擦 [4] - 该州正在评估最高达3吉瓦的新增太阳能项目，以支持Meta等大型客户的未来扩张 [4] 阿肯色州 - 谷歌宣布向该州投资40亿美元，其中包括一个由安特吉新建发电项目支持的数据中心园区 [5][6] - 公司正在推进一座600兆瓦的太阳能电站（配备350兆瓦电池储能）和一座拟建的754兆瓦联合循环发电厂 [6] - 该州在2025年设立了战略投资回收附加条款，允许公司对与经济发展相关的重大电网和发电项目回收融资和运营成本，不受传统公式费率计划限制 [6] 得克萨斯州 - 安特吉在该州参与中部独立系统运行商的南部电网，处于完全监管框架下，可按“成本加成回收”模式建设发电资产 [7] - 2025年底，州公共事业委员会批准了一揽子可调度电源项目，包括754兆瓦的Legend联合循环机组和453兆瓦的Lone Star燃烧涡轮机电站，以及新的高压传输项目 [7] 密西西比州 - 在亚马逊AWS宣布投资100亿美元建设数据中心后，州立法机构通过了一项独特法规，允许对与大型数据处理负载相关联的发电项目进行预认证 [8] - 公司利用该框架推进了754兆瓦的Delta Blues Advanced Power Station，该联合循环工厂通过保密协议长期为AWS服务，目前已开工建设 [8] - 公司最近还宣布了两座新的联合循环电站：Vicksburg和Traceview，两者装机容量均为754兆瓦 [8] 资本支出与增长规模 - 自2023年以来，公司的三年资本支出计划已经扩大了80%以上，路易斯安那州和密西西比州的增幅最大 [9] - 各州资本支出累计变化（2023年→2025年）：路易斯安那州增长146.9，阿肯色州增长16.2，得克萨斯州增长32.4，密西西比州增长225.8，公用事业总计增长84.5 [10] - 各州年度变化显示，密西西比州在2月23日至2月24日期间资本支出增长83.0，路易斯安那州在2月24日至2月25日期间增长84.5 [10] 商业模式与财务优势 - 与Meta和AWS等客户签订的长期合同提供了前期收入保障，增强了经营活动产生的现金流 [12] - 多个州采用的“投运即回收”机制，有效降低了监管滞后带来的资金压力 [12] - 这种以客户需求为导向、结合监管策略和加速资本部署的路径，展示了大型公用事业如何在保持监管稳定和金融纪律的同时实现快速发展 [13]

美联储1月议息会议前瞻 - 美联储于美东时间1月27日召开为期两天的议息会议，并将于1月28日下午2点公布利率决议，主席鲍威尔随后将举行新闻发布会 [2] 市场对利率决议的普遍预期 - 市场普遍预期美联储将维持基准利率在3.50%-3.75%区间不变，主要因经济数据不支持降息 [4] - CME“美联储观察”工具显示，1月会议维持利率不变的概率高达97.2%，降息25个基点的概率仅为2.8% [5] - 中邮证券报告指出，在连续三次降息后，本次会议或将迎来首次暂停，鲍威尔可能强调对当前货币政策立场感到满意，并不急于进一步调整利率 [5] 经济数据与政策逻辑 - 美国就业市场虽有降温但未恶化，消费端表现稳健，经济未陷入典型衰退前夜 [4] - 美联储关注的PCE价格指数在11月回升至2.8%，距离2%的长期目标仍有明显距离，此时降息可能加剧通胀 [4] - 野村证券经济学家指出，从“纯经济逻辑”出发，美联储并无立即降息的必要，甚至在更长时间维度上仍存在再次加息的可能 [6] 对未来降息路径的预测 - 市场预期拉长至6月，降息25个基点的概率上升至47.8%，仍有超过三成概率预期利率维持不变 [5] - 中邮证券认为，美国K型经济结构不支持就业广泛持续改善，若就业增长持续偏弱，美联储需要更低的利率 [5] - 中邮证券判断，今年的降息次数可能高于市场当前预期的两次，且节奏更为后置：上半年或仅降息一次，下半年则存在降息三次的可能 [5] - 部分市场人士认为，新一届领导层可能在今年晚些时候推动累计50个基点的降息 [7] 市场关注焦点：美联储制度与人事变动 - 市场真正关注的焦点正转向美联储的制度层面，围绕美联储独立性的讨论明显升温 [6] - 投资者高度关注鲍威尔将如何回应其继任者相关问题，以及围绕其个人司法调查的外界关切 [6] - 市场传言鲍威尔可能在5月卸任主席后，选择继续以理事身份留任，从而在FOMC内部制衡继任者 [6] - 美国总统特朗普最早可能在本周公布鲍威尔的继任者提名，目前流传的候选名单包括Kevin Hassett、Christopher Waller、Kevin Warsh及Rick Rieder [7] 对人事变动的分析与影响 - 部分市场人士认为，新任主席可能更积极地推动降息，从而使货币政策受到政治周期影响 [6] - 分析人士普遍认为，即便新主席上任，利率决策仍需在FOMC内部形成多数共识，而非简单执行总统意志 [7] - 若鲍威尔卸任主席后继续担任理事，他将成为FOMC中的关键摇摆票，这一安排本身构成对政治干预的制度性反制 [7] - 若特朗普希望彻底掌控美联储，需要更大规模的人事更替 [7]

标普500指数盈利前景 - 分析师预计标普500指数在2026年将实现15.0%的盈利同比增长，高于过去10年8.6%的平均增长率，这将是连续第六年盈利增长及连续第三年两位数增长 [4] - 预计“七大科技巨头”2026年盈利增长率为22.7%，略高于2025年预期的22.3%；其余493家公司盈利增长率预计为12.5%，高于2025年预期的9.4% [4] - 预计所有11个行业均实现盈利同比增长，其中信息技术、材料、工业、通信服务及非必需消费品五个行业有望达到两位数增长 [4] - 预计2026年标普500公司收入同比增长7.2%，高于过去10年平均水平5.3%；11个行业中有10个将实现收入增长，信息技术和通信服务领跑，能源行业预计是唯一收入同比下降的行业 [5] - 标普500指数2026年净利润率预计为13.9%，高于过去10年平均的11.0%，若实现将创下自2008年追踪以来的最高年度净利润率 [5] 美国ETF市场 - 低成本、分散配置的投资组合是投资者优先选择，低费率领跑者先锋（Vanguard）预计将超越贝莱德（BlackRock）成为美国最大ETF发行商 [8] - 主动管理型ETF的数量和市场份额将持续扩大，2025年美国证监会批准双份额类别结构，预计2026年将迎来新的主动管理型ETF发行潮 [8] - 投资者更青睐道富（State Street）和景顺推出的SPY与QQQ的低费率“迷你版”替代产品SPYM和QQQM，而非原始产品 [8] - 2025年推出的一半货币ETF聚焦于加密货币，这些新基金获得了60亿美元资金流入；美国货币监理署第1188号函件允许银行参与加密货币交易，提升了资产流动性 [9] - 结构化收益型ETF呈爆发式增长，源于理财顾问与客户对降低风险、稳定回报、获取收入的需求；对期权策略ETF的需求持续上升 [9][10] - 投资于快速增长、流动性受限的债券型ETF（如私募信贷或担保贷款凭证CLO）的投资者，可能在债券市场定价扰动时面临买卖价差显著扩大的风险 [10] - 对预测市场和高风险投资的兴趣转化为对杠杆型产品需求的激增，杠杆可能放大回报，也可能在市场下行时放大损失 [10] 企业级人工智能（AI）代理 - 生成式AI与智能代理型系统正成为金融服务机构和数据密集型企业的关键基础设施，2026年工作重点将放在提升系统成熟度、准确性、一致性和易用性上 [11] - 早期采用者在监控代理运行、衡量成效及优化大型语言模型使用时将面临可扩展性挑战，这将推动围绕代理编排、评估机制及工作流程的创新 [11] - 随着人与AI协作经验积累，将形成“AI原生”思维方式，更广泛接纳随机性思维及进化式或蒙特卡洛方法用于问题求解 [11] - AI加速发展存在悖论：技术加速落地后，对未直接参与者变得“不可见”，业务领导可能难以直观感受效率提升，只看到上升的成本和人员调整 [11] - 从外部视角看，AI投资可能被视为吞噬资源的“黑洞”或投机泡沫；证明可量化投资回报、阐明应用场景并将AI采用拓展至早期拥趸之外至关重要 [12] - AI转型中，维持信任是核心议题，个性化与隐私之间的权衡将被推至台前，推动代理技术栈和大型语言模型层面的技术创新以应对隐私问题 [12] - 监管框架将持续成形，从AI披露要求到更新的数据隐私法律，为企业提供清晰指引；将合规视为竞争优势的金融机构将在转型中走在前列 [12] 私募资产 - 私募投资的可及性正在扩大，包括通过401(k)退休计划、零售渠道等，这引发了关于流动性、信息披露、估值及受托责任监管的根本性问题 [15] - 私募资本持续投向技术驱动型资产，尤其是与AI相关的基础设施、数据中心及支撑设施；投资组合规模扩大、结构复杂且跨地区，投资者愈发重视估值纪律与透明度 [15] - 私募市场活动在不同地区间存在显著差异，反映了经济环境、监管制度和市场成熟度的不同，凸显了建立一致、可比数据体系的必要性 [15] - 2026年核心目标是在扩大投资可及性的同时保持有效监管与监督，需将估值框架制度化，严格评估净资产值，对流动性进行压力测试，并利用AI主动识别风险 [16] 电力与公用事业 - 数据中心的发展在2026年将持续对电力与公用事业行业产生深远影响，随着在建数据中心陆续投运，美国批发电力市场和公用事业公司将面临新挑战 [17] - 批发电力市场中，由于供应链瓶颈及新建天然气发电厂建设周期长，火电装机新增滞后，电力系统可靠性问题将被推至前台 [17] - 在《大而美法案》“安全港”政策推动下，太阳能和电池储能装机预计保持强劲增长，但在极端天气下仍难以跟上新增需求步伐 [17] - 公用事业公司需在履行“非歧视性接入电网”义务与消费者电价上涨风险之间取得平衡；可能尝试不同费率结构以避免现有客户承担为数据中心服务的高成本 [17][18] - 为应对大规模新增接入和保障系统可靠性，公用事业公司加大对发电、输电和配电基础设施的投入，其费率资产基础将保持强劲增长 [18] 油气行业 - 预计2026年全球原油市场供应充裕，主要得益于OPEC+产量维持高位，以及美国、加拿大、圭亚那和巴西等非OPEC产油国的强劲增产 [20] - 自2025年末显现的原油价格下行压力预计将在2026年延续；在不考虑关键风险情况下，预计2026年WTI原油均价略低于每桶58美元，布伦特原油维持约每桶4美元溢价 [20] - 2026年美国天然气需求将显著增长，受新增LNG产能和发电用气需求上升推动，煤炭退出及数据中心负荷增加也提供支撑 [21] - 预计Henry Hub天然气价格在2026年平均约为3.72美元/百万英热单位；到年底LNG进料气量将超过每日210亿立方英尺 [21] - 二叠纪盆地的新管道项目将新增超过每日40亿立方英尺的外输能力，从而收紧Waha天然气价差 [21] - 预计美国本土48州的干天然气产量在2026年平均达到每日1,116亿立方英尺，增量主要集中在二叠纪盆地、海恩斯维尔及东北地区 [22] - 美国原油产量预计在2026年同比增长约40万桶/日；以原油为导向的勘探与生产活动在二叠纪盆地最具韧性，该地区盈亏平衡水平低于每桶50美元 [22] 全球政策 - 2026年，地缘政治、技术进步及立法制定三大力量将塑造全球政策走向，AI治理、网络安全及全球隐私制度仍是核心关注领域 [23] - 美国众议院金融服务委员会优先推动将政策框架关键要素写入成文法，以降低政策波动性，避免政府更迭时期的“钟摆式”变化 [23] - 数字资产政策重心已从“是否监管”转向“如何实施监管”；联邦稳定币框架已确立，立法关注点转向更广泛的市场结构问题，包括托管、代币化、监管监督及税收 [23] - 金融数据权利与数据共享框架在2026年仍是争论焦点，开放银行及401(k)计划引入另类资产的实施时间表将对银行、金融科技公司和数据聚合机构产生实质性影响 [24] - 可持续发展的关注重点正从以披露为主的报告要求，转向将其作为一种经营与管理纪律；领先企业将可持续发展嵌入风险管理、治理架构及资本配置决策 [25] - 在欧盟，CSRD（企业可持续发展报告指令）的范围收窄与分阶段实施强化了“少而精”思路，优先重视重要性、数据质量和可审计性 [26] 财富管理 - 到2026年，财富管理行业将正式告别对AI和数字化的怀疑态度；真正的差异化体现在能否有效连接第三方技术与自身专有数据，以推动顾问效率、客户参与度及收入增长 [27] - 2026年的预期将从提供洞察转向规模化执行，财富管理机构将把AI工具直接整合进内部生态系统，以缩短从洞察到行动的距离 [27] - AI应用将体现在拉动收入的具体场景中，如更快生成投资方案、自动化会议准备、基于事件触发的主动沟通，从而增加顾问销售活动 [28] - 真正的差异化不在于AI模型本身，而在于数据；竞争优势属于能将内部数据与第三方数据结合，并借助第三方AI工具提炼洞察的机构 [28] - 传统财富管理机构与以数字化为先的平台（如Robinhood、Revolut）的发展轨迹正在汇合，围绕“技术与人”的讨论成为焦点；成功结合AI规模化能力与顾问专业解读的机构将占据有力地位 [29] - 2026年AI不再只是噱头，执行力是核心主题；领先机构将把AI融入顾问工作流程，激活内部数据以推动主动式客户互动，并借助技术拓展分销能力 [29] 国际股票市场与宏观因素 - 2026年三大驱动因素将主导投资者关注焦点：美联储动向、美国消费者状况，以及非美国股票估值持续具备吸引力 [30] - 2026年可能迎来一位新的美联储主席；市场预期在进入夏季之前还将进行一次降息，但最终走向可能充满变数 [30] - 进入2026年时美国消费者情绪紧张，消费者支出占美国经济活动近70%；消费者信心、就业数据、消费者信贷水平及汽车贷款违约率等指标难以支撑过于乐观的判断 [31] - 2025年国际股票相对于标普500指数中的美国大型股票表现更为出色；2026年这些国际市场相对于美国市场的估值折价可能持续，引发其是否会继续跑赢的疑问 [31] - 欧洲发达市场具备持续的结构性利好，而印度和东非市场则保持人口结构方面的优势 [31]

文章核心观点 投资前台业务正面临因工具碎片化、数据孤岛和低效协作带来的生产力瓶颈与操作风险 行业正处於重新思考并重构前台技术架构的关键时刻 通过构建一体化、智能化的平台 并积极采用生成式人工智能等先进技术 机构能够解决这些挑战 打造更敏捷、高效且具竞争优势的运营体系[4][5][7] 碎片化工作流程的挑战 - 前台团队成员普遍依赖过多且割裂的应用程序 95%的成员每天使用四个或以上的工具[5] - 在不同应用程序间切换、手动传输和核对数据占用了大量本应用於创造超额收益的核心工作时间[5] - 碎片化系统导致手动数据录入易出错 缺乏统一数据源造成分析结果不一致 影响决策质量[5] - 信息分散在数据孤岛中 阻碍团队形成整体视角以识别机会和管理风险[5] 高效协作的必要性 - 在投资管理的高风险环境中 无缝协作是必需条件而非可选项[6] - 工具脱节和数据源分散使投资组合经理、分析师和交易员难以协同工作 可能导致战略错位和机遇错失[6] - 实时沟通与标准化流程能提升团队效率 在统一平台上分享洞察可使决策更快、更全面[7] 前台的未来：AI和自动化 - 生成式人工智能和智能自动化正在重塑前台的运营模式 行业对此高度关注 76%的公司已在尝试使用GenAI优化工作流程[7] - 这些技术能自动完成数据汇总、报告生成等常规任务 让专业人员更专注於战略性活动[7] - 生成式人工智能能整合海量非结构化数据 发掘隐藏规律 并以对话式、易理解的形式输出洞察[7] - 积极拥抱这些创新的机构正在构建可持续的竞争优势[7] 通往现代前台的道路 - 将前台技术架构从彼此割裂的系统转变为持续催生突破性成果的引擎 已成为机构战略发展的必然要求[8] - 转型需要解决工作流程碎片化、加强团队协作并利用人工智能的力量[8] - 这一过程需要清晰的愿景以及切实可行的实施路线图[8]

慧甚 FACTSET 祥蛇街珠辞旧岁 瑞马步云踏春来 新 的 征 程 即 将 启 幕 ， 我 们 心 中 的 向 往 与 信 念,亦澎湃如潮。2026年,FactSet慧甚愿 继续伴您左右,以洞察与新知把握时代脉 搏。 值此丙午马年新岁到来之际, FactSet慧甚 谨代表全球全体员工,向所有合作伙伴与官 方 微 信 公 众 号 的 所 有 用 户 献 上 最 诚 挚 的 祝 愿:愿大家在新的一年里 除了节日祝福,慧甚更准备多份"独家版新年 利是封 "。带上节日祝福语，在 微 信 后 台 私 信 我们,获取新一年的好运吧~ 可年利 裸福语 e 活动规则 @ 私信FactSet慧甚微信公众号后台,并留言节日 问候语,您的姓名,快递地址以及联络电话,我 们将会挑选5位回答最用心的用户,每位得奖者 将获得「FactSet独家限量利是封」40个 ○ 截止日期 ◎ 2026年1月25日 23:59 e 获奖名单 @ 1.即日起至2026年1月25日 23:59,在FactSet慧甚 微信公众号后台回复新春祝福,并提供指定个人资 讯(姓名、快递地址及联络电话),即有机会获取 "FactSet独家限量利是封"(名额5名)。 ...

金融数据处理的挑战与机遇 - 金融数据量激增，将信息转化为可执行情报变得复杂，关键信息常被困于非结构化格式并分散在割裂的系统和来源中[1] - 结构化数据（如定价和基本面数据）固然重要，但许多关键洞察隐藏在财报电话会议记录、监管文件和新闻等非结构化来源中[1] AI在释放非结构化数据价值中的作用 - 释放非结构化数据的价值离不开无缝的人工智能（AI）集成[3] - 对内容进行标准化、向量化和信息增强，是从人工审核升级到流程自动化所必需的能力，构成了成功AI驱动工作流的基石[3] - 这些能力使高价值、高质量的信息能够更快速、更准确地被提取出来[3] AI就绪的非结构化数据作为金融智能基础 - 提升对非结构化内容的访问能力、克服数据碎片化、确保数据为AI应用做好准备至关重要[4] - 公司正构建一个AI就绪的金融文档语料库，包含全球监管申报文件、财报电话会议记录、StreetAccount新闻等内容[4] - 通过添加补充信息、元数据标签和上下文图层来丰富数据集，更丰富的上下文意味着更聪明的人工智能、更可靠的结果以及基于深度上下文理解的工作流程[4] - 对于投资组合经理和分析师，这意味着可以将非结构化洞察与持仓数据无缝整合，从而追踪风险并捕捉信号[4] 技术架构与数据交付 - 公司经增强处理、已具备AI就绪能力的数据，是围绕检索增强生成 (RAG) 架构而构建的[5] - 数据通过开放的应用程序接口 (API) 生态系统和其他灵活的数据交付渠道对外提供[5] - 公司正在开发一个Snowflake Cortex知识扩展，旨在让用户能够发起语义搜索，并返回相关文档内容及其关联的元数据[5] - 通过这一扩展，Snowflake的Cortex AI可以无缝访问这些支持AI的非结构化数据，为用户提供洞察，支持决策，并赋能多种业务工作流程[5] 与Snowflake Intelligence的集成与互操作性 - 互操作性对释放数据价值并实现规模化数据增强至关重要，尤其是在与企业专有内容来源相结合的情况下[7] - Snowflake Intelligence通过多种方式补充了公司的AI就绪数据能力，包括允许用户使用自然语言进行查询、直接在Cortex Knowledge Extension上构建AI代理以及在结构化和非结构化数据集之上广泛应用生成式AI[7] - 这些能力有助于将内容转化为可执行的洞察，从而实现更快、更明智的决策，无需等待人工数据准备[7] - 通过将结构化市场数据、自有持仓数据和非结构化内容整合于统一视图，获得更深入的洞察[7] 集成带来的新可能性与开放式生态系统 - 将公司的AI就绪数据与Snowflake Intelligence集成，为用户处理信息的方式开辟了新的可能性[9] - 开放式生态系统使金融机构能够随时随地访问和利用AI就绪的内容，无论是在Snowflake平台内还是通过公司API集成到自有平台、模型和应用程序中，都能实现最大价值[9] - 这种灵活的方法确保团队能够将情境洞察与内部专有数据及外部数据源相结合，在不被单一工作流所束缚的前提下，持续推动实验、迭代以及可规模化的创新[9] - 凭借具备AI就绪性且互操作性的基础架构，洞察生成能力可以跟上信息体量和复杂性不断增长的节奏[9] - 高质量的洞察力和竞争优势取决于能否随时随地获取最新、最可靠的情报[9] 具体应用场景示例 - 通过语义搜索技术，在新闻和文字记录中捕捉早期信号，比传统数据集更快地发现新兴主题[11] - 借助智能代理自动化竞争与风险情报分析，实时追踪同行评论、监管政策变动及申报文件动态更新[11] - 从非结构化内容中提取情感、业绩指引和可执行的洞察，用于丰富模型、仪表盘和下游业务工作流程[11]

美国12月通胀数据 - 12月美国CPI环比上涨0.3%，同比上涨2.7%，均持平于11月且符合市场预期[2] - 12月核心CPI环比上涨0.2%，同比涨幅维持在2.6%，为2021年3月以来的最低年度增速，显示通胀下行趋势延续[2] - 从分项看，服装、娱乐商品等分项在12月出现反弹，但新车和二手车价格继续降温，拖累核心商品通胀[4] - 服务通胀整体回升，其中房租分项受政府关门等临时性因素扰动，表现相对偏强[4] 市场对美联储政策的预期 - 通胀数据趋缓使得市场对美联储政策转向的讨论升温，部分投资者押注美联储可能提前释放宽松信号[4] - 芝商所“美联储观察工具”显示，市场预计美联储在1月底议息会议上降息25个基点的概率仅约1.7%，主流预期仍为维持政策利率不变[4] - 美联储在2025年末已累计实施三次降息，对于2026年进一步降息的节奏和幅度，官员之间存在明显分歧[4] 机构观点：华泰证券对通胀及政策的判断 - 华泰证券认为，11月部分分项数据偏低受延迟数据收集、特殊统计方式及短期异常波动影响，12月相关分项出现回补，但除机票外回升幅度整体温和[5] - 考虑到关税税率上升幅度有限且传导效应弱于预期，华泰近期下调了2026年美国CPI增速预测，并将核心CPI预测下调0.3个百分点至3%[5] - 在就业市场有韧性、通胀未回落至2%目标的情况下，美联储短期内缺乏迫切降息动力，华泰维持美联储今年1-5月暂缓降息的判断[5] - 华泰预计在美联储主席鲍威尔任期结束、新任主席上任后，美联储或于下半年降息1-2次[5] 美联储主席鲍威尔面临的司法风波 - 美联储主席鲍威尔发布声明称，美国司法部向其送达传票，威胁对其2025年6月在参议院银行委员会的证词提起刑事诉讼，鲍威尔认为调查已被政治化利用，构成对美联储独立性的挑战[6] - 多位前美联储主席及前财政部长集体发声，反对对现任央行行长展开刑事调查，认为这将削弱央行独立性[6] - 摩根大通首席执行官杰米·戴蒙指出，任何削弱央行独立性的行为都不利于经济稳定，可能导致更高的通胀和利率[6] - 全球多位央行行长联署声明支持鲍威尔，重申央行独立性是实现物价稳定、金融稳定和宏观稳定的制度前提[7] 事件对政策环境的潜在影响 - 在通胀尚未完全回落、政策转向窗口有限的背景下，围绕央行独立性的争议为美联储的决策环境增添额外约束[7] - 市场需关注此事件是否会改变美联储“宁可慢、也不犯错”的政策取向，以及它对未来降息节奏可能产生的长期影响[7]

活动概况 - 2025年11月，FactSet慧甚在香港成功举办了“2025亚太买方论坛：可能性的脉动”研讨会，与现场100多位业内人士共同探讨企业未来发展之路 [1] 探索双速未来：解锁能动人工智能机遇 - Ryan Roser探讨了应对AI发展不同路径（从快速自动化到渐进采用）的务实策略，强调在信任与竞争压力下制定有效决策 [21] - 提出利用先进的Agentic AI能建立信任，并指出AI协作依赖于系统的开放互操作，同时个人的思维方式将直接影响所构建的工具 [21] 在不确定性中引领：金融与双速AI的未来 - 由Jonas Svallin主持的讨论聚焦金融业领导者如何应对AI发展的不确定性，探讨了“变革加速”与“风险监管”之间的张力 [22] - 分析了推动或阻碍AI采用的因素，以及组织如何为不同发展节奏的未来做准备 [22] 程式化解决方案如何塑造买方工作流程的未来 - Jonas Svallin揭示了程序化解决方案如何提升效率、可访问性与创新 [23] - 指出金融业正转变为深度日常使用技术的行业，且趋势日益定制化，客户希望构建并掌控自己的工作流程 [23] 买方交易与运营的复杂性 - 最后环节由Brian Herte主持，多位专家分享了应对运营挑战与把握数据驱动机遇的经验 [24]