股价表现 - 近一周（2026年2月18日至24日）公司股价整体承压 在港股市场 奇富科技-S（03660.HK）区间累计下跌7.87% 最新收盘价为56.75港元（2月24日） 单日下跌3.40% 在美股市场 奇富科技（QFIN.OQ）区间累计下跌7.44% 最新收盘价为14.56美元（2月23日） 单日下跌2.54% [1] - 股价下跌主要受中概股整体环境疲软影响 纳斯达克中国金龙指数在此期间波动下行 [1] - 同期市场指数表现疲弱 港股恒生指数下跌1.82% 美股纳斯达克指数下跌1.13% 信贷板块表现亦较弱 [1] 市场环境与近期事件 - 近期无公司-specific重大公告或事件 [2] - 市场层面 中概股受宏观因素压制 如国际地缘政治紧张及行业监管不确定性 可能加剧波动 [2] 机构观点与基本面 - 机构对公司长期基本面保持乐观 根据近期机构观点（2026年2月） 奇富科技-S目标均价为123.10港元 较当前价存在上行空间 评级以买入或增持为主 [3] - 机构盈利预测显示 尽管短期承压 公司信贷科技优势及轻资产转型有望支撑复苏 [3]

智富资源投资 (00007.HK) 近期状况 - 公司股票自2024年4月起于香港联交所持续停牌 复牌进展是长期关注的核心事件 [2] - 公司宣布任命三位在金融、科技及产业领域有资深背景的人士为高级顾问 市场解读此为推动业务重组、寻求复牌的关键布局 [3] 奇富科技 (QFIN.O) 近期表现 - 公司2025年第一财季（截至2025年3月31日）营收同比增长12.94% 净利润同比增长54.86% [4] - 公司正全面推进“AI+金融”战略 并持续拓展嵌入式金融等多元化获客渠道 [5]

2025年全年业绩预告 - 预计2025年全年净利润为58.8亿元至60.8亿元，同比变动-2%至+1% [1] - 第四季度出现单季度亏损约4.2亿元 [1] - 亏损主因是公司以3.08亿元对价折价处置了74.29亿元的个人消费不良资产包，资产处置折价率仅为4.15%，直接拖累当期利润 [1] 经营与转型状况 - 2025年助贷新规实施后，公司向轻资本模式转型 [1] - 转型成本高企，尚未转化为显著财务回报 [1] - 叠加宏观环境波动，公司短期经营承压 [1] 近期股价表现 - 港股股价在2026年2月5日至11日期间反弹8.44%（收盘价从59.75港元升至64.85港元），但成交清淡，日均成交额约106万港元，显示资金参与度低 [1] - 截至2026年2月13日，港股奇富科技-S（03660.HK）收盘价为61.20港元，单日下跌2.16%，5日涨跌幅为3.73%，振幅收窄至1.68%，成交金额仅64.7万港元 [1] - 美股奇富科技（QFIN.OQ）同期表现偏弱，2月13日收盘价为15.55美元，5日涨跌幅为-3.30%，振幅达11.75% [1] - 股价波动反映市场对业绩亏损、资产质量恶化及行业监管趋严的担忧 [1]

评级与目标价调整 - 分析师将奇富科技（QFIN）的评级从“持有”上调至“买入” [1] - 预计未来12个月股价有61%的上涨空间 [1] 公司基本面与估值状况 - 公司目前未显示出收入或盈利的增长 [1] - 公司当前估值已跌至历史低位 [1]

文章核心观点 - 作者认为当前关于中国经济的普遍看法是其处于不稳定状态 但作者自身采用逆势投资策略 专注于被市场忽视或回避的领域 通过深入的现金流和基本面分析来寻找投资机会 [1] 分析师背景与研究方法 - 作者自称“恢复中”的动量交易者 自2017年开始投资 但在经历重大投资组合回撤后转向基于现金流和基本面的策略 [1] - 作者描述自己为逆势投资者 偏好令其他投资者感到不适的股票 对因感知风险或被忽视而遭机构冷落的行业感兴趣 [1] - 研究方法侧重于尽职调查 包括仔细审视宏观事件、新闻和财务报表以计算内在价值 若财务数据不支持投资逻辑则选择放弃 [1] - 分析强调深度而非广度 只覆盖深度理解的股票 且通常持有其所撰写的股票 [1] - 分析方法包括深度的基本面分析 关注关键财务数据而非表面总结 估值基于现金流折现模型、剩余收益模型或股利折现模型等得出现实目标 并会随着财报发布紧密跟踪和更新观点 [1] 披露信息 - 分析师披露其通过股票、期权或其他衍生品持有$QFIN的有利多头头寸 [2] - 该文章表达作者个人观点 未获得除Seeking Alpha外任何报酬 且与文中提及的任何公司无业务关系 [2]

MSCI全球小盘股指数季度调整结果 - 国际指数编制公司MSCI公布了2026年2月的指数季度调整结果，调整将于2月27日收盘后生效 [2] 中国地区指数成分股变动 - MSCI全球小盘股指数于中国地区纳入21只个股，包括安井食品、汽车之家、百奥赛图、布鲁可、中国通信服务、中国罕王等 [2] - 具体纳入名单包括：安井食品(02648)、汽车之家(ATHM.US)、百奥赛图(02315)、布鲁可(00325)、中国通信服务(00552)、中国罕王(03788)、华润饮料(02460)、剑桥科技(06166)、碧桂园(02007)、多点数智(02586)、劲方医药(02595)、粤港湾控股(01396)、硬蛋创新(00400)、老凤祥B(900905.SH)、龙光集团(03380)、奇富科技(QFIN.US)、越疆(02432)、深圳高速公路股份(00548)、西普尼(02583)、贪玩(09890)、文远知行(00800) [3] - 同时从中国地区剔除11只个股，包括雅生活服务(03319)、京东方精电(00710)、建发国际集团(01908)、Chaince Digital(CD.US)等 [1] - 具体剔除名单包括：雅生活服务(03319)、艾迪康控股(09860)、京东方精电(00710)、博雅互动(00434)、建发国际集团(01908)、Chaince Digital(CD.US)、脉阳光(02522)、元征科技(02488)、万国黄金集团(03939)、移卡(09923)、周黑鸭(01458) [3] 中国香港地区指数成分股变动 - MSCI全球小盘股指数于中国香港地区纳入5只个股，包括冠君产业信托(02778)、长江生命科技(00755)、富卫集团(01828)、鹰普精密(01286)、德翔航运(02510) [3] - 同时从中国香港地区剔除3只个股，包括大家乐集团(00341)、德林国际(01126)、SuperX AI(SUPX.US) [3]

市场指数与板块表现 - 纳斯达克中国金龙指数当日上涨超过0.5% [1] 个股表现 - 叮咚买菜股价大幅上涨16.97% [1] - 信也科技股价上涨2.52% [1] - 360数科股价上涨2.14% [1] - 腾讯音乐股价上涨2.15% [1] - 知乎股价上涨2.09% [1]

文章核心观点 - 金融AI的落地面临缺乏统一评测标准的挑战，行业需要建立公平、公开、实战导向的基准来推动发展 [1][3] - 奇富科技联合高校发布了首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0，旨在为模型评估提供“尺子” [3] 产业实践视角 - AI是工具，金融等高门槛行业是“肥沃的土地”，AI与场景的结合至关重要 [1] - 当前金融机构选择模型时面临困惑，不同模型声称的高分（如95分和98分）难以直接比较，决策易失焦 [1] - FCMBench的价值在于将模型置于同一起跑线，在真实业务条件下检验能力 [1] - FCMBench设计强调“实战性”，包括在合规前提下重构数据体系、映射真实业务流程、模拟光线角度反光等十余种真实干扰场景，直指金融风控中最具挑战性的推理问题 [1] - 构建评测基准非短期收益项目，但从长期看，行业共识和开源力量的形成将反哺业务本身 [1] 学术研究视角 - AI在金融领域的存在感被低估，其已深度参与保险定价、资产评估和量化交易等领域，只是价值未直接呈现在ToC产品中而“看不见” [2] - 好的数据集本身是对“好问题”的定义 [4] - 金融AI不能停留在通用模型的预训练与微调阶段，而应构建内生的金融思维链，让模型天然理解利率、规则与风险，以实现安全可信的推理能力 [4] - 构建具备金融思维链的AI是学界与产业必须协同解决的问题 [4] 行业活动与动态 - 奇富科技于2月5日举办了一场聚焦“信贷多模态AI如何定标准”的直播讨论，汇集了产业与学术前沿观点 [3] - 直播的核心议题是奇富科技联合复旦大学、华南理工大学研究人员近期发布的首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0 [3]

文章核心观点 - 奇富科技联合高校发布了首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1 0 旨在为金融AI建立统一 公平 公开的评测标准 以解决模型能力评估“各说各话”的行业痛点 推动金融AI的规模化与规范化落地 [1][3][5] 行业现状与挑战 - 金融行业对隐私 安全与合规有天然高要求 模型能力是否可靠不能只靠“自说自话” 缺乏统一标准使得金融AI难以真正落地 [3] - 金融机构在选择AI模型和方案时面临困惑 不同模型声称的分数（如95分和98分）无法直接比较 决策容易失焦 [5] - AI在金融领域（如保险定价 资产评估和量化交易）的深度参与价值 因其不直接呈现在ToC产品中而常被外界低估 存在感看似不强 [5] FCMBench评测基准详解 - FCMBench-V1 0是源自真实信贷业务场景的多模态评测基准 围绕多模态感知 推理与决策等关键环节设计评估任务 并同步开源了数据集与评测工具 [1] - 该基准设计强调“实战性” 包括在合规前提下重构数据体系 将任务映射至真实业务流程 以及模拟光线 角度 反光等十余种真实干扰场景 [5] - 评测直指金融风控中最具挑战性的推理问题 例如检验模型识别职业信息与异常流水之间矛盾的能力 [5] - 从数据规模 任务覆盖度到评测设计的系统性来看 FCMBench是目前国内金融领域乃至国际金融AI研究中规模最大 最具权威性且少有的统一评测基准 [11] 评测基准的战略价值与行业意义 - 评测基准的价值在于将不同模型拉到同一条起跑线上 让其在真实业务条件下接受检验 从而为行业提供一把可被广泛认可的“尺子” [5] - 构建评测基准并非追求短期收益 但从长期看 行业共识和开源力量的形成将反哺业务本身 [5] - 该基准以建立行业共识为目标 定义了真正有价值的问题边界 并非为某一家机构服务 [11] - 好的数据集本身就是对“好问题”的定义 金融AI需要构建内生的金融思维链 让模型天然理解利率 规则与风险 实现安全可信的推理能力 [11] - 金融行业相比医疗AI具有更短的业务迭代周期 这为模型评测和更新提供了现实土壤 [8] 历史参照与发展愿景 - 深度学习发展的关键分水岭是ImageNet的出现 它通过统一的评测尺度终结了小数据集时代“各说各话”的局面 [8] - 金融AI当前正处在类似ImageNet出现前的阶段 FCMBench有望成为“金融领域的ImageNet” [11] - 数据集的发展可分为三个阶段 先夯实数据质量 再通过学术与赛事运营形成影响力 最终获得行业层面的官方认可 成为类似托福 雅思的“准入门槛” FCMBench被认为正处在一个极具潜力的起点 [8] - 推动金融AI走向规模化 规范化发展 需要产业 学界与研究机构的持续共建 并邀请更多伙伴参与数据集测试 评测与赛事 [11]

产品发布与市场反响 - 国内首个工业级AI漫剧智能体生产平台“纳米漫剧流水线”于2月5日正式对外发布，并率先落地短剧产业高地郑州 [1] - 产品在公测期间即受到市场热捧，邀请码“一码难求”，引发行业加速布局工业化漫剧生产 [1] - 多家头部公司宣布切换或接入“纳米漫剧流水线”进行核心项目制作，行业人士分析该产品有望推动AI漫剧进入“量产精品”新阶段 [1] 产品核心设计与目标 - 该平台以“最高的可控度、极致的一致性、电影级质感、T0级工作效率”为核心设计目标 [1] - 致力于为从业机构和个人创作者提供一套能够“稳定、持续、更快更好地完成作品”的完整解决方案 [1] - 旨在解决漫剧市场“产能瓶颈”和“品质焦虑”的共性问题 [1] 技术特点与优势 - 产品依托自研的“纳米空间引擎”，通过全自动流程、智能分镜与非线性编辑，从根本上杜绝了传统AI制作中反复“抽卡”与镜头穿帮等问题 [3] - 在人物、场景、道具上实现高度一致性，并融合叙事逻辑的智能构图与光影控制 [3] - 实现了“3倍速出片，电影级质感”的可落地行业新标准 [3] 早期应用成果验证 - 奇想文化在播放量超10亿的《全民诡异》系列后续制作中全面采用该流水线 [4] - 红猪动漫将主力工具切换为该平台，助推《丧尸之王》登上热榜第二名，并已携手筹备春节档新剧 [4] - 创作者使用该工具48小时打磨出近5分钟短片《霍去病》，发布后在各大社群、平台及外网引发广泛传播 [4] 行业共识与战略意义 - 行业一线实践者共识认为，在内容竞争白热化当下，一款能同时解放生产力与提升品质上限的工具，已成为头部影企和新兴内容创作者争夺市场的战略重心 [4] - 该产品的发布是360集团AI战略在AIGC关键垂直场景的深入落地，也是一次与地方百亿级产业集群的精准对接 [5] - 该平台旨在助力漫剧产业突破规模化与精品化的发展天花板，推动从“手工作坊”向“数字工业化”的范式转移 [5]