产品发布与核心定位 - 公司在2025世界互联网大会乌镇峰会上正式发布汽车金融行业首个Agentic大模型XinMM-AM1 [1] - 该模型被定位为驱动汽车金融进入下一个十年的核心引擎 [1] - 模型具备全渠道互动、全模态感知、全局协同与全量安全合规等关键能力，作为业务的核心大脑和调度者 [2] 模型性能与技术参数 - 模型参数量约300亿，响应延迟低于200ms，支持语音Agent的实时交互 [2] - 单卡吞吐量可达370 tokens/s，便于低成本大规模部署与业务服务 [2] - 训练语料超过15T tokens，大部分来自公司真实且丰富多元的业务场景，具有高代表性和专有价值 [2] 业务应用与效率提升 - 模型赋能获客-进件-智能风控-资金链路-智能客服-资管大脑的汽车金融业务全链路实现智能化、自动化决策 [2] - 可大幅提升获客、风控与运营效率，并显著增强用户体验 [1] - 在有效提升风控能力和业务质量的同时，显著提高融资申请通过率 [2] - 大幅解决汽车金融业周期长、交互步骤多、决策因素复杂的行业难题 [2] 公司研发与行业地位 - 公司是以AI驱动的金融科技平台，研发投入超20亿元 [2] - 2024年公司成为中国汽车金融领域首个通过生成式人工智能大模型备案的企业，并率先在业务全场景实现AI的大规模应用 [2] - 今年3月，公司开源业内首个高性能推理模型，为行业技术发展做出重要贡献 [2] - 随着Agentic大模型的上线，公司将加快对行业的AI赋能，持续推动智能汽车金融生态的建设 [2]

公司获奖与行业认可 - 易鑫集团凭借其自主研发的一站式汽车金融AI智能服务解决方案“易鑫智服”在全球互联网大赛中荣获一等奖[1] - 该大赛为世界互联网大会乌镇峰会的重要板块，吸引了全球29个国家和地区的1082个优质项目参赛[1] - 公司是开源模型赛道中唯一获此殊荣的企业，彰显其在“AI+汽车金融”赛道的领军地位[1] 产品解决方案与技术能力 - “易鑫智服”解决方案致力于为汽车及泛金融垂类企业提供全链路的智慧运营闭环服务[1] - 该方案精准应对行业“复杂场景决策难、长链路协同弱”等痛点，实现了从获客、进件、风控、资金链路、客服到资管的全流程自动化、智能化运作[1] - 该方案是一款开箱即用的企业级应用，体现了公司的技术创新能力与全链路AI应用成果[1]

公司获奖与行业认可 - 公司凭借自主研发的一站式汽车金融AI智能服务解决方案“易鑫智服”在2025年“直通乌镇”全球互联网大赛总决赛中荣获一等奖 [1] - 大赛为世界互联网大会乌镇峰会重要板块，吸引全球29个国家和地区的1082个优质项目参赛 [2] - 公司是开源模型赛道中唯一获此殊荣的企业，彰显其在“AI+汽车金融”赛道的领军地位 [2] 解决方案技术特点 - “易鑫智服”以自研的行业首个Agentic大模型为基础，为汽车及泛金融垂类企业提供全链路智慧运营闭环服务 [4] - 方案精准应对行业“复杂场景决策难、长链路协同弱”等痛点，实现从获客、进件、风控、资金链路、客服到资管的全流程自动化、智能化运作 [4][5] - Agentic引擎可自动处理20余类场景任务，支持本地化部署以保障金融数据安全，是一款开箱即用的企业级应用 [5] 战略定位与未来规划 - 公司未来将持续锚定“AI驱动的汽车金融科技平台”战略定位，深化以大模型为核心的智能服务体系建设 [7] - 公司将推动AI技术在汽车金融全场景的深度融合与规模化落地，以更智能、高效、安全的解决方案赋能全球合作伙伴加速数字化转型 [7]

文章核心观点 - 公司凭借其自主研发的一站式汽车金融AI智能服务解决方案“易鑫智服”，在全球互联网大赛中荣获一等奖，其技术创新能力与行业领军地位获得权威认可 [1][2] 大赛背景与奖项意义 - “直通乌镇”全球互联网大赛是世界互联网大会乌镇峰会的重要板块，本次大赛吸引了全球29个国家和地区的1082个优质项目参赛 [2] - 公司在开源模型赛道中脱颖而出，成为该赛道唯一获得一等奖的企业 [2] “易鑫智服”解决方案技术特点 - 解决方案以自研的行业首个Agentic大模型为基础，为汽车及泛金融垂类企业提供全链路智慧运营闭环服务 [5] - 方案针对行业“复杂场景决策难、长链路协同弱”等痛点，实现了从获客、进件、风控、资金链路、客服到资管的全流程自动化、智能化运作 [5] - Agentic引擎可自动处理20余类场景任务，并支持本地化部署以保障金融数据安全，是一款开箱即用的企业级应用 [5] 公司未来战略方向 - 公司未来将锚定“AI驱动的汽车金融科技平台”战略定位，深化以大模型为核心的智能服务体系建设 [6] - 公司将推动AI技术在汽车金融全场景的深度融合与规模化落地，以更智能、高效、安全的解决方案赋能全球合作伙伴加速数字化转型 [6]

重大事项 - 蓝光嘉宝服务计划回购不超过10%已发行H股 [1][3] - 中国人民保险集团1月原保费收入979.85亿元，同比增长6.67% [1] - 恒腾网络与恒大旅游集团签署战略合作协议 [1][3] 财务数据 - 新兴印刷中期实现纯利2750万港元，并宣派中期息1.5港仙 [1] 业绩预告 - 齐合环保预计年度亏损净额将增加 [1] - 筑友智造科技年度纯利预增约40.8% [1] - 伯明翰体育上调盈喜，中期预盈7000万港元 [1] - 华章科技中期预盈1500万至2000万元，同比扭亏为盈 [1] - RAFFLESINTERIOR预计2020财年税后净亏450万新加坡元 [1] - 丰城控股年度纯利预增超过50% [1] - 新丰泰集团预计年度纯利增长约20% [1] - 椰丰集团预计年度亏损不超过400万马来西亚令吉 [1] 营运数据 - 新华保险1月原保费收入346.3亿元，同比增长12.78% [1] - 中国财险1月原保险保费收入531.12亿元，同比增长1.2% [1] - 中国中冶1月新签合同额1035.9亿元，同比增长129.7% [1] - 中国东方航空股份1月旅客周转量下降60.59% [1] - 中石化油服近日新签23.23亿元海外合同 [1] - 中国南方航空股份1月旅客周转量同比下降59.16% [1] - 惠理集团1月末管理资产总值约148亿美元 [1] 股权变动 - 芭迪贝伊控股股东出售3335.5万股公司股份 [2] - 长飞光纤光缆拟2055.33万元收购长飞(武汉)光系统28.42%股权 [2] - 合一投资拟折让9.7%配售4469万股，筹资570万港元 [3] - 神州租车6.65亿股要约股份获有效接纳，要约成为无条件 [3] 投资与运营 - 君实生物特瑞普利单抗联合化疗一线治疗鼻咽癌新适应症上市申请获受理 [3] - 尝高美集团在香港开设一间前田烧肉谷餐厅，预计5月开始营业 [3] - 华邦金融拟更名为"华邦科技控股有限公司" [3] 股份回购与激励 - 中国旺旺2月18日耗资885.1万港元回购150万股 [3] - 必瘦站2月18日耗资447.55万港元回购100.8万股 [3] - 易鑫集团第一项股份奖励计划上限增加1.91亿股 [3] - ISP GLOBAL拟采纳股份奖励计划 [3]

股本与股份 - 本月底法定/注册股本总额为150万美元[1] - 本月底已发行股份（不含库存）67.87178701亿股[2] - 本月底库存股份数目为0股[2] 股份计划 - 首次公开发售前股份期权计划本月底结存155.0659万股[3] - 2024年股份计划本月底结存3.71663921亿股[3] - 2024年股份计划本月底可能发行或转让3300万股[3] - 2024年股份奖励本月底可能发行或转让2.16815947亿股[4] 资金与变动 - 本月内因行使期权所得资金总额为0美元[3] - 本月内已发行股份（不含库存）增减0股[6] - 本月内库存股份增减0股[6]

AI行业动态与投资机会 - OpenAI与英伟达达成10吉瓦算力合作，并与AMD达成6吉瓦算力合作，生态趋完善 [1][2] - xAI筹得100亿美元推进百万GPU超级计算机建设，英伟达计划投1000亿美元与OpenAI共建算力基建 [2] - OpenAI推出Sora2构建生成-消费-互动闭环生态，DeepSeek发布并开源V3.2-Exp模型 [2] - 阿里云栖大会披露3800亿AI投入计划，提出AGI向ASI演进愿景 [2] - 看好AI在证券投研及投顾、银行信贷和营销渠道、保险代理人赋能等金融场景的落地前景 [1] 金融科技应用与案例 - 拉卡拉与微信支付深化合作，升级聚合收银功能支持外包内用，助力境内商户承接境外支付需求 [3] - 易鑫智服解决方案全链路AI应用让汽车金融业务人效提升70% [3] - 九方智投认购持VATP牌照的EX.IO股份，增强海外数字资产业务与链上金融能力 [3] - 看好消费金融行业中智能客服、智能营销、智能风控场景的快速落地 [1] - 看好大模型在支付行业中商户点餐、营销等场景的应用 [1]

股本与股份数据 - 本月底法定/注册股本总额为150万美元[1] - 上月底已发行股份增加7000000股，本月底结存6787178701股[2] - 首次公开发售前股份期权计划本月底结存股份期权数目为1550659股[3] - 2024年股份计划本月底结存股份期权数目为371663921股[3] - 2024年股份计划本月因行使期权发行新股7000000股，所得资金490万港元[3] - 2024年股份计划 - 股份奖励本月底可能发行或转让股份216815947股[4] - 本月增加已发行股份总额7000000股，库存股份总额无变化[5]

沽空比率排行 - 华润啤酒-R(80291)沽空比率达100%位列首位 [1][2] - 李宁-R(82331)以100%沽空比率并列第一 [1][2] - 腾讯控股-R(80700)以95.84%沽空比率位列第三 [1][2] - 友邦保险-R(81299)沽空比率92.47%位列第四 [2] - 比亚迪股份-R(81211)沽空比率89.85%位列第五 [2] 沽空金额排行 - 阿里巴巴-SW(09988)沽空金额35.98亿元高居榜首 [1][2] - 百度集团-SW(09888)沽空金额25.30亿元位列第二 [1][2] - 小米集团-W(01810)沽空金额14.66亿元排名第三 [1][2] - 泡泡玛特(09992)沽空金额12.55亿元位列第四 [2] - 腾讯控股(00700)沽空金额11.93亿元位列第五 [2] 沽空偏离值排行 - 中国平安-R(82318)偏离值46.83%位居首位 [1][2] - 腾讯控股-R(80700)偏离值43.52%排名第二 [1][2] - 易鑫集团(02858)偏离值38.34%位列第三 [1][2] - 华润啤酒-R(80291)偏离值37.74%排名第四 [2] - 李宁-R(82331)偏离值35.32%位列第五 [2] 特殊个股表现 - 腾讯控股同时出现在沽空比率前三(95.84%)和偏离值前三(43.52%) [1][2] - 新鸿基地产-R(80016)呈现负偏离值-3.48% [2] - 中芯国际(00981)沽空比率仅6.80%为金额榜中最低 [2] - 建设银行(00939)沽空金额6.52亿元进入前十 [2]

文章核心观点 - 2025年是企业级AI应用从试点走向规模化落地的关键转折点 AI正从效率工具升级为企业经营中需量化价值的核心能力 但企业在战略制定、技术实施和人才培养等方面仍面临系统性挑战 [1] - 2025 ITValue Summit数字价值年会聚焦AI落地"十大核心问题" 通过行业领先企业的实战案例分享 为企业提供可借鉴的解决方案 推动AI从概念验证走向生产级应用 [1][3][5] AI战略共识构建 - 企业面临从技术试点到战略重构的关键转折 管理者和执行者之间存在认知落差 90%的AI项目未能实现预期 70%的高管认为效果不佳 [8][16] - 瑞幸咖啡通过AI驱动价值链重构 以数字化底座支撑用户、产品、门店三大支柱 实现爆品预测准确率85% 租金占比降至8%以下 以9.9元定价策略颠覆行业格局 [12] - 企业需重新定位AI与人的关系 AI应作为提供策略的"顾问"和鼓励执行的"教练" 而非单纯工具 人机协同需遵循"334框架"：30%人类智能定战略 30%人工智能做分析 40%执行系统保交付 [16][18] 技术可靠性与可解释性 - AI幻觉和决策黑箱问题成为证券行业深度应用的关键瓶颈 金融业务要求输出内容必须可靠可解释 且严禁未经许可的投资建议 [21][24] - 国泰海通构建千亿参数多模态证券垂类模型 采用"可信知识库+小模型校验"双重保障机制 通过180多个业务方法库实现分析过程可追溯 满足监管合规要求 [23][26][28] - 业务部门深度参与是保障AI可靠性的关键 国泰海通技术团队与业务人员共同设计场景 业务人员占比远高于技术团队 [29] 数据基础与治理 - 数据质量贯穿全生命周期 香港医管局30年积累近60亿条高质量医疗数据 通过一体化数字平台实现医疗信息高效互通 诊疗时可实时调阅患者全病程记录 [33][35][36] - 数据困境主要源于信息割裂和标准不一 香港赛马会面临跨国数据整合挑战 海外赛马数据缺少标准化采集 单场比赛视频分析需20个GPU集群 处理成本极高 [38][40] - 数据使用成本决定应用有效性 随着算力效率提升和成本下降 当前数据挑战将成阶段性现象 医疗行业需推进数据资源资产化、服务产品化和生态空间化 [41][50] 应用场景选择 - 企业应避免"技术优先"误区 易鑫集团年交易规模700亿人民币 80%用户来自三线以下城市 通过自研AI大模型实现获客、风控、路由匹配全流程智能化 帮助三农群体获得金融服务 [46][48] - 医疗领域强调"数据-AI能力-行业Know-how"黄金三角 业务人员参与开发对成功落地至关重要 医生通过接触AI大模型提升诊疗水平 但需平衡AI建议与专业诊断的关系 [49] - 医药行业AI应用处于早期阶段 需确保数据质量和数量 进行全新流程设计 中国药品审评改革深化 CDE筹划AI辅助审评将促进行业发展 [50][51] 模型选型策略 - 仅40%的POC项目能走向生产 失败主因包括业务评估不足、数据准备不充分等 而非模型选择错误 企业焦点应从"选哪个模型"转向如何避免POC陷阱 [56][58] - ROI衡量需关注新业务模式创新 亚马逊Ring智能摄像头通过增加AI功能推出视频回看订阅服务 创造新增长点 单纯运营效率提升反居次要位置 [60] - 模型选型需综合考虑数据持续投入能力、工程化水平和Agent范式把握 企业竞争力体现在系统化生产部署能力而非模型选择 [60] 行业模型落地 - 行业小模型比通用大模型更具优势 通用模型训练使用65万亿数据 而行业内部沉睡着170万亿未利用数据 医疗领域豆蔻妇科模型问诊准确率达90.2% 通过妇科主任级考试得分64.94超越GPT-5的52.5分 [64][66] - 行业模型需具备复杂推理和专业数据生产能力 航旅纵横强调行业大模型是系统工程 需建立"数据-模型-数据"闭环保持持续进化 [71][73] - 酒店行业通过AI数字经理实现收益优化 五一期间杭州门店通过实时商圈流量分析 在店长经验判断与AI建议冲突后执行降价策略 最终入住率提升8.3% RevPAR实现增长 [73][74] 知识库体系建设 - 企业42%知识留存人脑 26%以文档存储 仅12%进入可检索知识库 东航员工每天花1.2-2.7小时跨系统检索知识 [80][81] - 东航通过RAG技术构建涵盖300多本公司手册的知识库 服务超1万名一线员工 地服人员询问"大提琴托运"可迅速返回精准规定 减少70%的旅客投诉 [83] - 知识管理目标是无缝嵌入生产过程 东航已有400多个部门级智能体投入运行 新开航线智能体可快速生成覆盖经济效益、飞行条件的分析报告 [83][84] 人机协同实践 - 美的荆州工厂14个智能体覆盖38个核心生产场景 由"工厂大脑"统一协同计划、供应链、物流和生产 上半年实现财务认可提效2.83亿元 节省490.4万小时 [89][91] - 一线员工参与智能体开发 美的内部涌现9000多个"民间智能体" 由业务人员自主开发解决实际痛点 [91] - 云迹科技机器人完成超5亿次任务 服务3万多家酒店 行走2033万公里 具备学习力、适应力等六维能力 在酒店场景中能通过电话温柔提醒客人取物 为盲人开启无障碍服务 [91][93] 人才战略调整 - AI岗位需求量同比翻倍 但人岗适配率仅20% 企业需从"花钱买人才"转向"主动造人才" 将人才战略与业务战略同步推进 [99][100] - 传统制造企业案例显示 基于战略明确人才画像后 对业务人员开展系统技术培训 同时在关键岗位引入外部专家 可搭建完整人才体系 [102] - 需构建"全职员工+外包/独立顾问+数字员工"多元用工模式 AI原生国企从10人团队快速成长为近200人的明星企业 得益于灵活用工形态 [102] 安全合规管理 - 财务领域数据合规是"生死线" 2020-2024年受处罚上市公司财务人员从60人升至137人 年复合增长率23% 70%-80%处罚集中在虚假财务报告和未及时披露信息 [108][109] - AI在财务合规的应用包括智能票据处理、现金流预测、欺诈检测等 智能报销平台可通过语音指令自动完成票据整理与填报 提升效率并保障合规性 [110][111] - 需警惕AI生成技术带来的风险 Nano Banana能零成本在十几秒内篡改电子原始凭证 对财务数据合规构成巨大挑战 [113]