天润云(02167)发布公告，该公司于2026年1月8日斥资4.2万港元回购9600股股份，每股回购价格为4.16- 4.49港元。 ...

公司股份回购 - 公司于2026年1月8日执行了股份回购操作 [1] - 本次回购总金额为4.2万港元 [1] - 回购股份数量为9600股 [1] - 每股回购价格区间为4.16港元至4.49港元 [1]

格隆汇1月8日丨天润云(02167.HK)发布公告，2026年1月8日以4.20万港元回购9,600股，回购价格每股 4.16-4.49港元。 ...

股份数据 - 2025年12月31日已发行股份（不含库存）173,543,400，库存457,000，总数174,000,400[3] - 2026年1月8日结束时已发行股份（不含库存）173,533,800，库存466,600，总数174,000,400[3] 股份购回 - 2026年1月8日购回9,600股，占比0.00553%，每股4.379港元[3] - 2026年1月8日每股最高4.49港元，最低4.16港元，总额42,038港元[9] - 合共购回9,600股，总额42,038港元[9] - 购回授权2025年5月28日通过，可购17,363,300股[9] - 交易所购回99,200股，占比0.0571%[9] 其他 - 股份购回后新股发行等暂停期至2026年2月8日[9]

FF301 股份發行人及根據《上市規則》第十九B章上市的香港預託證券發行人的證券變動月報表 致：香港交易及結算所有限公司 公司名稱: 天润云股份有限公司（於開曼群島註冊成立的有限公司） 呈交日期: 2026年1月5日 I. 法定/註冊股本變動 截至月份: 2025年12月31日 狀態: 新提交 | 1. 股份分類 | 普通股 | 股份類別 | 不適用 | | 於香港聯交所上市 (註1) | | 是 | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 證券代號 (如上市) | 02167 | 說明 | | | | | | | | | | 法定/註冊股份數目 | | | 面值 | | 法定/註冊股本 | | | 上月底結存 | | | 500,000,000 | USD | | 0.0001 USD | | 50,000 | | 增加 / 減少 (-) | | | 0 | | | USD | | | | 本月底結存 | | | 500,000,000 | USD | | 0.0001 USD | | 50,000 | 本月底法定/註冊股本總額 ...

格隆汇12月29日丨天润云(02167.HK)发布公告，2025年12月29日以5.30万港元回购1.12万股，回购价格 每股4.66-4.89港元。 ...

智通财经APP讯，天润云(02167)发布公告，于2025年12月29日斥资5.3万港元回购1.12万股。 ...

天润云(02167)发布公告，于2025年12月29日斥资5.3万港元回购1.12万股。 ...

FF305 翌日披露報表 (股份發行人 ── 已發行股份或庫存股份變動、股份購回及/或在場内出售庫存股份) 表格類別： 股票 狀態： 新提交 公司名稱： 天润云股份有限公司（於開曼群島註冊成立的有限公司） 呈交日期： 2025年12月29日 如上市發行人的已發行股份或庫存股份出現變動而須根據《香港聯合交易所有限公司（「香港聯交所」）證券上市規則》(「《主板上市規則》」)第13.25A條 / 《香港聯合交易所有限公司GEM證券 上市規則》(「《GEM上市規則》」)第17.27A條作出披露，必須填妥第一章節 。 | 第一章節 | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1. 股份分類 | 普通股 | 股份類別 | 不適用 | 於香港聯交所上市 | 是 | | | 證券代號 (如上市) | 02167 | 說明 | | | | | | A. 已發行股份或庫存股份變動 | | | | | | | | | | 已發行股份（不包括庫存股份）變動 | | 庫存股份變動 | | | | 事件 | | 已發行股份（不包括庫存股份）數 目 | 佔有關事件 ...

AI客服Agent项目落地现状与核心挑战 - 行业观察显示，越来越多企业将AI Agent引入客户服务场景，但启动AI项目的企业中仅有一小部分能够顺利上线，大多数项目停滞在小范围试点和有限放权状态 [1] - 在Demo演示阶段，成功与失败的项目表现差异不大，都能流畅对话且问题解决率看似不错，这掩盖了关键的能力差异 [1] 决定项目成败的核心性能指标 - 拉开项目差距的核心指标在于准确率，顺利上线的项目通常能突破90%的门槛，而搁浅的项目大多徘徊在85%左右 [2] - 这5%的准确率差异构成了Agent能否落地的“生死线”，它决定的并非单纯效果好坏，而是能否形成稳定运行的业务闭环 [3][7] Demo测试环境与真实业务场景的鸿沟 - Demo阶段运行在高度理想化环境，问题相对标准、场景压力低、错误被允许或忽略，此类测试仅验证了Agent“回答问题”的能力，而非“承担业务”的能力 [4] - 真实业务场景具备三个Demo中几乎不存在的特征：问题复杂度显著提升且高度组合化、用户表达不规范充满模糊和情绪、错误不会被抹平而是会持续放大引发复询投诉与升级 [5] - 在真实环境下，85%准确率的Agent错误仍频繁且不可预测，必须长期依赖人工兜底，而90%以上准确率的Agent错误变为小概率事件，人工角色可从“兜底者”转为“例外处理者” [5][6] 评估Agent能否上线的关键维度 - 第一，评估表现是否稳定，而非“偶尔很准”，关键在于面对复杂非标准输入时，输出是否可预期、可解释、不失控，而非标准问题能否答对 [9] - 第二，评估错误是被“吸收”还是被“放大”，分水岭在于错误能否被识别、纠偏并被系统性消化，而非是否零错误 [10] - 第三，评估其是一次性交付的静态系统，还是具备持续学习与校正能力的可进化“活系统” [11] 有效的概念验证方法 - 真正有价值的POC应在真实业务约束下运行，包括真实用户问题、真实流程压力和真实错误成本，只有在此环境中，决定上线与否的关键信号才会出现 [14] - 在POC阶段于可控边界内用真实数据验证真实风险，暴露问题，远比上线后被动承受更为安全 [14]