公司荣誉与业务能力 - 东证期货连续六年获得IAMAC推介 [1] - 公司在“期货公司——综合”、“期货公司——股指期货业务”及“期货公司——国债期货业务”三个项目均获得推介 [1] - 此次推介体现了公司在股指期货与国债期货业务方面的深耕与创新 [1] 公司服务与定位 - 作为IAMAC联席会员，公司专注于为保险资金提供一体化期货衍生品解决方案 [1] - 服务涵盖前期规划、策略设计、执行落地及后续支持全流程 [1] - 具体服务包括套期保值方案设计、衍生品业务能力建设与制度支持 [1] 行业发展趋势 - 保险资金运用正走向多元化、市场化及国际化 [2] - 衍生品工具在风险管理、资产配置和收益增强中的作用将愈发关键 [2] - 保险机构对衍生品的使用将从基础套保向组合管理、多策略协同等更深层次拓展 [2] 未来发展方向 - 保险机构对专业化、定制化服务的需求将持续提升 [2] - 金融科技、智能风控和合规体系建设将成为行业合作的新焦点 [2] - 公司将提升专业素养和服务水平，加强与IAMAC合作以推动行业共同发展 [2]

股票实盘十倍融资概念 - 股票实盘指真实证券账户交易，与虚拟盘或模拟操作不同，资金流、持仓、盈亏均在真实市场环境中反映 [3] - 十倍融资是投资者以自有资金为基础，通过外部资金放大操作规模，形成十倍资金的总持仓能力 [3] - 该模式在牛市中可显著提高收益，但在行情不稳或方向判断失误时会造成数倍损失 [3] 融资行为的市场地位 - 融资是一种资金配置效率的体现，满足部分投资者的短期资金需求，使市场资金流动性更强、交易更活跃 [4] - 融资本质是杠杆行为，杠杆比例越高抗风险能力越弱，市场出现反向波动时投资者可能面临被动平仓风险 [6] - 监管层对融资融券合规标准不断提升，尤其对高杠杆产品、场外融资活动监管趋严，以维护金融市场稳定 [6] 十倍融资的风险识别与风控要点 - 十倍杠杆意味着价格波动被放大十倍，股价下跌10%时投资者自有资金可能接近亏损极限 [8] - 实盘融资需确保账户透明、资金隔离、交易可查，避免非合规资金运作，关注账户实名制、资金托管与券商监管渠道 [8] - 高倍融资易产生赌性心理，在行情反转时难以及时止损，保持纪律性与理性操作是首要原则 [8] 股票投资与融资策略结合 - 建议从低杠杆如1:2或1:3起步，逐步了解市场节奏 [8] - 控制仓位比例，单一板块或个股仓位不宜超过总资金30% [8] - 实施动态止损止盈，以资金安全为核心，不以回本作为操作依据 [12] - 融资资金应用于具备稳健基本面的股票，而非短线题材，选股逻辑优先 [12] 监管与行业趋势 - 融资市场正朝透明化与合规化方向发展，智能风控、AI监测等技术将提升对高杠杆资金的识别和风险预警能力 [9] - 非合规高杠杆将逐步被市场淘汰，可监管、可追踪的融资渠道会成为主流 [9] - 投资者应重点选择正规渠道与稳健策略，而非追求杠杆倍数极限 [9] 理性融资的核心理念 - 杠杆是一种中性工具，既能放大盈利也能放大亏损 [11] - 十倍融资需要理性思维、风险意识与执行纪律作为前提，非禁区但需谨慎 [11] - 建立科学资金管理体系、遵守监管原则、以理性为核心，方能在复杂市场中稳健前行 [11]

大会概况与核心主题 - 第六届1024资管科技开发者大会于2025年10月17日在上海临港中心举办，主题为“人工智能+，从产业AI到金融AI” [2] - 大会汇聚了来自政府部门、金融基础设施、银行、保险、公募基金、券商资管、金融科技企业等领域的300余位嘉宾 [2] - 智能投研技术联盟成员机构已从最初的72家增长到333家 [4] AI与资管融合的战略机遇 - 临港新片区将以制度创新、场景开放、生态聚合，深度赋能“AI+资管”融合，打造标杆性金融科技集聚区 [4] - 人工智能技术正以前所未有的广度和深度赋能资产管理行业，推动投研、投顾、交易、风控等环节向智能化跃迁 [5] - 当前正站在新的历史拐点，大模型不再只是大而是专，AI不再只是工具而是生态，资管不再只是配置资金而是配置未来 [4] 大模型技术挑战与解决方案 - 人工智能大模型发展面临五大挑战，包括AI扩展定律与硬件摩尔定律不协调、多智能体协同中的错误叠加、人工智能安全与价值观对齐等 [7] - 提出“联邦师生大模型”解决方案，通过联邦学习实现通用大模型与垂直小模型的协同学习 [7] - AI发展可分为三个阶段，三大建设方向为沉淀高质量垂直领域数据、构建底层技术平台与智能体平台、加强AI安全与伦理治理 [7] AI在产业端的落地实践与投资机会 - AI在卫星设计、智能制造、在轨计算等方面有应用，批量化卫星制造、算力上天、星间激光通信等领域存在投资机会 [10] - 通过量子模型与机器学习结合加速新材料开发，与传统制造业深度合作提升毛利空间是可行共赢路径与投资机会 [10] - 半导体前道量检测设备国产化率不足8%，将AI算法深度融入高端设备可提升操作效率与产线良率，存在较大市场空白 [11] - AI正从语言模型向控制领域延伸，未来可能出现本地部署的“家庭AI管家”，机器人产业将向模块化发展 [11] AI在资管业务环节的应用与挑战 - 证券行业正构建“算力+数据+网络”融合支持体系，通过构建行业可信数据空间降低机构应用大模型的技术复杂度与成本 [14] - AI正推动资管从“信息差”向“模型差”转变，应用落地面临数据治理、异构算力融合、AI工程化与人才结构转型三大挑战 [14] - 大模型核心挑战在于人才，亟需具备好奇心、能主动跨越职责边界的复合型团队，关键在于从大模型能力出发重新设计业务流程 [14] - 东方汇理通过SaaS化资管平台为80家外部客户管理近5万亿欧元资产，AI 1.0阶段已上线20个提升运营效率的应用，2.0阶段将聚焦智能投研与ESG评估 [15] 行业生态与未来发展重点 - 未来将推动AI从“助理”向“协同”乃至“自主”阶段演进 [15] - 必须建立全链条审计机制，确保模型可解释性并满足监管要求 [15] - 协会数智化工作将着力于三个“一致性”：产业AI与金融资管AI技术一致性、资管机构战略与AIAM人才培养一致性、行业“AI+”创新与地域AI生态构建一致性 [16]

公司15周年业绩与市场地位 - 累计服务客户超260万，业务网络覆盖全国约250座城市，经销商覆盖率近100% [1] - 宝马品牌金融渗透率约为20%，在汽车金融同业中保持领先地位 [1] - 公司首席执行官洪天乙在宝马集团工作23年，自2019年起担任首席财务官，2023年升任首席执行官 [1] 业务规模与市场竞争态势 - 资产规模波动源于白热化的内卷式市场竞争，公司无法仅靠佣金与银行竞争 [2] - 2025年6月汽车金融领域"高息高返"被叫停后，公司市场渗透率显著回升 [2] - 公司需平衡主机厂、经销商和客户的多方诉求，产品在服务灵活性上相比新势力直销模式更具优势 [5] 数字化转型与线上服务能力 - 通过"宝马e融"在线平台实现从贷款计算、信贷预审到合同签署的全流程数字化服务 [2] - 实现超七成客户申请"秒批"，自动放款覆盖率超70%，首次联络解决率超过99% [2] - 截至2025年8月，微信小程序用户已近80万，年增长率达80% [2] 产品创新与服务组合 - 监管允许后率先推出零首付产品，矩阵涵盖零首付、低月供、灵活尾款等多种组合 [3] - 推出"附加产品融资"服务，将金融产品与轮胎、钥匙保险等附加服务组合，获得监管认可 [3] - 构建"三驾马车"业务格局：汽车金融、先锋国际融资租赁（2016年收购）、宝马（中国）保险经纪公司（2022年成立） [3] 风险管控体系 - 建立以智能模型与大数据技术为核心的全面风控体系，基于15年积累的260万客户数据进行精准风险评估 [5] - 通过AI在线网络申请监控平台实时追踪全国贷款申请，有效防范有组织欺诈和跨区域关联交易 [5] - 持续为经销商伙伴提供批售金融支持，成为其稳健经营的"压舱石" [5] 全链条服务生态与客户趋势 - 年轻一代消费观念变化，认同从所有权到使用权的转化，追求灵活用车与车型更新，为汽车租赁市场带来增长空间 [4] - 全链条服务布局能够通过服务广度与灵活性增强客户黏性，构筑差异化优势 [3] - 公司正全力支持宝马集团"新世代"电动化战略，致力于为消费者提供更智能、无缝的购车体验 [7] 公司治理与员工发展 - 通过数字化无纸化流程推动绿色发展 [6] - 一线员工中男女比例达到平衡，并通过系统性培训提升团队专业能力 [6] - 公司高度重视员工多样性，在性别平等、年龄结构和专业背景上体现包容性发展理念 [6]

文章核心观点 - 建信基金以成为“可信赖的财富管理专家、资产管理行业的领跑者”为愿景，专注为投资者创造可持续的长期价值 [1] - 公司积极响应《推动公募基金高质量发展行动方案》，将其视为系统性、突破性的改革纲领，指引公司向高质量发展稳步迈进 [1] - 公司秉持“风险管理创造价值”理念，通过体系化、专业化、智能化及集团化协同的风险管理，保障持续健康良性发展 [3][4][6][9] - 公司部署多项高质量发展举措，包括深化投研体系改革、推动产品创新与布局优化、强化风控合规及改革绩效考核机制 [10][11] 风险管理体系化建设 - 公司建立健全规章制度，构建日常管理与危机管理并重的风险管理体系，严格执行重大风险管理决策进党委的制度 [3] - 每年重检并制定风险偏好政策，从整体上把握风险管控方向，确保公司产品遵循统一的风险偏好原则 [3] - 构建“三道防线”风险管控体系：投资人员为第一责任人，投资风控及内控合规人员为第二道防线，审计人员为第三道防线 [3] 风险管理专业化能力 - 公司实施“3+3”风险管理模式，涵盖市场风险、信用风险、流动性风险三大管控及新品种投资评估等三项保障 [5] - 市场风险管控侧重于对投资组合核心风险指标全面管控，重点监控被动产品跟踪误差、主动产品净值回撤及衍生品投资 [5] - 信用风险管控重点建立严谨的内部信用评级体系，多维度监控投资组合发行体信用风险指标 [5] - 流动性风险管控建立差异性、适配性的流动性指标监控体系，高频监测并建立全覆盖的压力测试体系 [5] 风险管理智能化水平 - 公司自2016年起朝系统化、数量化、智能化方向迈进，是业内较早搭建公司级风险管理数据库的机构，大幅提高效率 [7] - 2020-2022年开发建设智能风控系统，实现应用、模型、数据三位一体，并自研投资风险评分模型及合规指标监控系统 [7] - 2023-2025年升级建设智能风控2.0系统，完善静态风控管理、风险提示等功能，构建风险全生命周期管理机制 [8] - 系统升级推动风险管理从“人找信息”向“信息找人”转变，实现自动化、精细化与智能化 [8] 集团化协同优势 - 公司与建设银行良性互动，在规章制度建设、风险信息共享及风险协同保障方面实现“1+1>2”的聚合效应 [9] - 建设银行对公司有流动性危机应急支持机制，极大保障了公司平稳发展 [9] - 公司第二大股东美国信安金融服务公司管理资产规模超过1,750亿美元，双方在风险管理理念、体系构建等多方面开展深入合作 [9] 高质量发展举措 - 公司深化投研体系改革，落实“回归基准”要求，推进“平台式、一体化、多策略”投研体系建设 [11] - 优化投资决策委员会双层架构，主动权益先行，系统性梳理与匹配权益产品合同、基金经理风格及业绩基准 [11] - 推动产品创新与布局优化，加快落地浮动管理费率产品，大力布局权益类产品，今年已布局6只科创系列ETF及其联接基金 [11] - 改革绩效考核机制，全面建立以基金投资收益为核心的考核体系，加大逆周期调节力度和逆向销售的资源配置 [11]

AI在金融科技领域的应用价值 - 金融行业被视为AI最具突破性的应用场景 金融本质是基于数据及对物理场景理解的智能决策 AI能够实现更精准的风险判断和更广泛的普惠覆盖[1] - AI从效率型应用进入深层次金融决策环节 多模态推理能从视频、语音、合同和经营场景中提取百万维度信息 帮助识别财务造假与欺诈行为[1][3] - 通过风控使银行整体风险下降0.1个百分点即构成对行业的重大推动[1][5] 商业模式与战略定位 - 商业模式不必拘泥于SaaS订阅或分成模式 核心在于证明AI能解决现有系统无法解决的难题[1][4] - 公司定位为金融科技解决方案提供商 专注风险控制与智能决策等高价值环节 不进入算力层和大模型领域[5][7] - 可根据金融机构需求提供整体方案或模块化服务 智能体已在20多家银行落地 辅助上千名销售经理[7] 技术实现与能力提升 - 大模型处理百万维度多模态信息 传统风控仅依赖有限数据做逻辑回归 能识别纹身位置与违约概率等人工无法定义的变量[6][7] - 端到端授信决策智能体整合700多个模型与7000多个策略模块 具备自主学习和迭代能力 帮助中小银行突破人才限制[7] - 销售经理每日客户服务量从3-5个扩展到十几个 且转化率更高[7] 出海发展与行业责任 - 出海战略倾向监管成熟、规则清晰的市场 通过与当地金融机构合作建立长期价值[2] - AI赋能金融以技术责任和可解释性为前提 推动普惠与创新并行[2] - 需平衡创新与安全 收敛推理边界保证可靠性 现阶段必须解决可解释性问题[8] 行业特性与实施案例 - 金融行业生产要素就是数据 金融决策本身就是人工智能化过程[3] - 实际案例中模型在银行准备放款时提示异常 成功避免损失[7] - 通过视频识别申请人陈述真实性 提升小微企业融资可得性[3][7]

跨境支付盗刷事件暴露行业风控漏洞 - 银行卡盗刷事件频发 造成持卡人经济损失并引发广泛担忧 [1][2] - 跨境支付存在严重信息不对称 用户无法知晓银行卡信息流转环节和泄露风险节点 [2] - 异常交易未拦截、限额卡片超额盗刷、已注销卡片仍被盗刷等情况在国外司空见惯 [2] 支付产业链风控体系缺陷 - 发卡行、卡组织与收单机构间形成信息孤岛 风控规则呈现碎片化 [2] - 不法分子精准利用各环节信息壁垒和协同断档 导致风控体系全面失效 [3] - 技术防护存在明显漏洞：静态卡号验证易破解、支付接口漏洞使黑客批量获取信息、加密存储不足 [3] 监管环境与犯罪温床 - 不同地区商户审核强度差异显著 部分国家允许虚拟商户接入支付系统 [3] - 监管套利空间为犯罪提供温床 监管洼地成为盗刷重灾区 [3] - 跨境支付涉及发卡行、卡组织、收单机构、商户及信息处理商等多个环节 [2] 行业解决方案与升级方向 - 推行支付标记化技术 用动态令牌替代静态卡号 [3] - 引入生物识别、行为分析等智能风控手段 实现从被动拦截到主动预警转变 [3] - 建立全球统一安全基准 由国际卡组织牵头制定跨境交易最小验证标准 [3] 跨境协同机制建设 - 需建立跨国协作机制和高风险商户黑名单共享平台 [4] - 简化跨境司法取证流程 加强监管协作 [4] - 风控能力必须从被动防御升级到主动智能 需要支付产业链各方协同联防 [4] 用户风险防范 - 国际卡持卡人需深化风险意识和风险教育 [5] - 对账户信息、授权和使用场景保持谨慎态度 [5]

会议背景与目的 - 在数字经济重塑全球产业格局背景下 加快司库体系建设成为企业推动管理变革 提升核心竞争力 强化资金风险防控的重要举措[1] - 为落实市国资委关于深化司库体系建设要求和总体部署 召开"数字化转型下的国企司库创新 赋能企业高质量发展"工作会议[1] - 21家市国资委监管企业 8家区国资委及相关服务商代表参与研讨 聚焦司库体系建设 业财融合与资金管理数字化[1] 企业实践案例 - 锦江国际集团和上海地产集团作为典型案例企业 分享司库体系建设实践与创新[3] - 实践内容涵盖账户统一管理 资金集中调度和业财融合等方面 展示数字化转型中的创新探索与实践成果[3] 专题讨论与解决方案 - 圆桌讨论围绕司库系统建设路径 业财一体化协同及智能风控与预警机制等话题展开[3] - 针对企业普遍关注的数据整合 分阶段实施和供应链金融等痛点 提出模块化服务 API嵌入 联合风控建模等解决方案[3] - 解决方案致力于提供全周期 轻量化 高兼容的司库服务支持[3] 银行服务承诺 - 浦发银行将持续提升司库金融服务能力 协同政府与企业共建政企银数字化生态[5] - 通过协同合作助力企业提高资金运营效率与管理现代化水平[5]

诈骗手段与风险 - 当前电信网络诈骗是危害用户财产安全的重大隐患，不法分子诈骗手段不断翻新 [1] - 近期出现大量境外诈骗集团通过互联网渠道（如百度搜索）大规模铺设以“00”开头的虚假客服电话，伪装成公司官方客服实施诈骗 [1][2] - 诈骗手段具有高度迷惑性，包括仿冒公司标识、使用相近用语包装以及模拟官方语音流程，误导消费者信以为真 [2] 公司官方信息与用户提醒 - 公司明确声明其唯一官方客服热线为400-681-6666，未提供任何以“00”开头的其他客服联系方式 [1][2] - 公司提醒用户切勿轻信任何非官方渠道公布的可疑电话或短信，不要向对方透露个人身份信息、银行账户、验证码等敏感资料 [2] - 公司呼吁用户接到可疑信息后保持冷静，通过APP内置客服通道或拨打唯一官方热线进行核实，如已泄露信息应立即联系公司冻结账户并向公安机关报案 [3] 公司反诈措施与技术应用 - 公司依托人工智能、大数据分析与智能风控等技术，建立覆盖“事前预防－事中拦截－事后追溯”的全流程反诈机制 [4] - 在事前环节通过内置安全校验机制、用户行为建模和异常监测系统主动识别和阻断高风险链接与诈骗行为 [4] - 在事中环节具备实时干预能力，通过APP弹窗、人工外呼等方式进行预警提醒，人工电话提醒累计达25万通，成功劝阻近8000人，阻止用户金额损失超1.3亿元 [4] 用户教育与行业协同 - 公司通过反诈主题海报、漫画图文、案例解读等生动形式进行用户教育，提升公众识骗、防骗能力 [5] - 公司积极与监管部门、公安机关及同业机构联动，共享黑灰产情报信息，利用技术手段协助锁定诈骗线索，助力警方实施精准打击 [5] - 公司已建立完善的消费者权益保护管理机制，涵盖产品设计、服务体验、投诉处理与数据安全等环节，并通过实战攻防演练、自动化威胁处置保障用户信息安全 [5]

文章核心观点 - 济南融资担保集团有限公司通过推出“济担-活力贷”等政策性担保贷款产品 有效解决中小微企业因轻资产导致的融资难问题 为经济发展注入动力 [1][2][3] 产品特点与创新 - “济担-活力贷”通过“线上申请-智能审核-电子签约-实时放款”的全流程线上化模式 平均审批时长较传统模式缩减80% 业务环节缩减60% [2] - 依托银担分险、利息补贴、保费补贴 引导合作银行降低利率 综合融资成本较传统模式降低40%以上 [2] - 以“泉融通”综合融资平台为数据枢纽 构建“济担直通车”小程序 实现政、银、担、企四方数据互通 [2] 运营成效与规模 - “济担-活力贷”上线不到4个月 服务经营主体已超4400家 提供贷款担保规模达26.12亿元 [2] - 今年1月至8月 济南担保新增融资担保业务1.65万笔 金额130.63亿元 在保笔数4.12万笔 金额254.07亿元 [3] - 截至8月底 济南担保已累计实现担保业务19.97万笔 规模超800亿元 帮助稳定就业72万人次 带动企业营收约3200亿元 [3] 风险控制体系 - 公司升级“智能风控大脑” 采用“大数据+人工”风险审查模式 结合政务数据、三方数据等进行多维度风险评估 [2] - 风控模型实现保前、保中、保后全链条风险即时监控 [2] 产品体系与协同效应 - 产品名录包括“活力贷”、“科创贷”、“强农贷”、“创业贷”等 广泛覆盖各类中小微经营主体 [3] - 不同产品相互协同 构建担保伴企成长闭环 例如企业初创期可通过“创业贷” 成长期通过“活力贷” 成熟期通过“攀登贷”获得资金支持 [3]