案件核心事实 - 中国证监会科技监管司原司长、信息中心原主任姚前因涉嫌严重违纪违法，于2024年4月被立案审查调查，并于2024年11月被开除党籍和公职，移送检察机关审查起诉[1][7] - 案件由中央纪委国家监委驻中国证监会纪检监察组联合广东省汕尾市监察委员会组成专案组办理[1] 腐败行为与手法 - 姚前通过其下属、关键中间人蒋国庆进行多起大额权钱交易，蒋国庆几乎参与了姚前的每一桩大额交易，并从中分得利益[3] - 2018年，姚前接受币圈老板张某请托，利用职务影响力向某虚拟货币交易所打招呼，帮助张某的公司成功发行代币并募集到2万枚以太币[3] - 作为回报，张某向姚前贿赂2000枚以太币，这些以太币评估市值最高时一度超过6000万元人民币[3] - 行贿的虚拟货币通过蒋国庆设立的中转地址，最终转入姚前的个人钱包，意图增加隐蔽性[3] 调查与取证技术 - 专案组利用区块链技术公开可查的特点，成功还原了2018年2000枚以太币从行贿方钱包到姚前钱包的完整流转链条[4][5] - 专案组还查实了姚前在2021年将其中370枚以太币兑换成1000万元人民币资金的完整记录[5] - 调查人员指出，虚拟货币具有隐蔽性，但其在区块链上的所有转入转出记录公开可查，这成为案件突破的关键[4] - 专案组通过电子取证，实现了各项证据的相互印证，形成了完整的证据闭环[5] 案件暴露的关键点 - 姚前将虚拟货币兑换成现实资产的行为成为其暴露的关键，他使用贿款购买了一套别墅，该别墅在其被留置时尚未完成装修[7] - 调查人员指出，虚拟资产在转化为真实资产时很容易暴露，虚拟货币若不兑现则只是一串数字[7] - 此案为纪检监察机关利用科技手段查处虚拟货币行受贿问题积累了经验[7]

案件核心 - 中国证监会科技监管司原司长姚前因利用虚拟货币等新型、隐性手段进行权钱交易被查处，涉案金额巨大，凸显了金融监管领域反腐的新挑战[7][9][11] 腐败手段与特点 - 腐败载体从传统的黄金、现金转向虚拟货币，利用其与持有人身份分离、与银行体系隔离、可跨境自由流转的特性，隐蔽性极[3][11] - 姚前通过硬件钱包（外观类似手机、U盘、遥控器）存储和管理虚拟货币，其中查获的三个钱包内虚拟货币总价值折合人民币达数千万元[5] - 姚前使用他人身份开设的“马甲账户”进行资金操作，以掩盖真实交易，例如通过“马甲账户”支付了北京一套总价2000多万元的别墅房款[13][15] 案件调查与证据链 - 专案组结合姚前长期从事数字货币工作的背景，预判其可能利用虚拟货币进行腐败，并通过学习区块链知识找准调查关键点[9][11] - 调查关键点在于搜查硬件钱包和记录私钥或助记词的纸条，并运用大数据技术交叉排查，发现了由姚前实际控制的“马甲账户”[11][13] - 通过对“马甲账户”中一笔1000万元资金进行四层穿透，最终确认其来自一个虚拟货币交易商的资金账户[16] - 专案组利用区块链公开可查的特性，在区块链上完整还原了2018年2000枚以太币从行贿方到姚前钱包，以及2021年姚前转出370枚以太币兑换1000万元资金的流转链条[24] 具体权钱交易事实 - 2018年，姚前通过下属蒋国庆接受币圈老板张某请托，向某虚拟货币交易所打招呼，帮助其公司成功发行代币并募集到2万枚以太币，随后收受张某贿赂的2000枚以太币，该批以太币评估市值最高时一度超过6000万元[22] - 另有一笔总额1200万元的资金，经溯源来自商人汪某控制的信息服务公司，姚前利用职权为该公司在证券期货行业从事科技服务提供帮助，形成了利益输送的完整证据链条[18] 案件影响与启示 - 该案为纪检监察机关查处虚拟货币行受贿问题积累了经验，表明虚拟资产在兑现为真实资产（如购买房产）时容易暴露[26][28] - 案件表明，无论腐败手段如何隐形变异，只要抓住权钱交易本质，运用大数据等信息化技术加大查处力度，腐败就无处遁形[28]

新型腐败与虚拟货币 - 虚拟货币依托区块链技术发展，已成为腐败分子进行权钱交易的新载体，其隐蔽性强，监管难度大 [2] - 硬件钱包是储存和管理虚拟货币的关键工具，外形类似手机、U盘或遥控器，案件中查获的三个硬件钱包存储的虚拟货币总价值达人民币数千万元 [4] - 虚拟货币在网络上仅为一串数字，与持有人身份及传统金融体系隔离，可在区块链上自由交易并跨境流转，这构成了新型、隐性腐败的突出特点 [10][12] 案件调查方法与技术 - 调查虚拟货币腐败案件的关键在于掌握硬件钱包和记录私钥或助记词的纸条 [13][15] - 区块链技术具有去中心化、全网公开可查的特点，任何人在任何时间均可查阅区块链地址的转入转出记录，这为追踪虚拟货币流转提供了可能 [27] - 专案组运用大数据信息化技术进行交叉排查，发现了由涉案人员实际控制的“马甲账户”，并通过穿透多层资金流转锁定了异常资金的源头 [15][18] 具体腐败行为与证据链 - 涉案人员利用职权，为请托公司的代币发行融资项目向虚拟货币交易所打招呼，帮助其成功发行代币并募集到2万枚以太币 [24] - 作为答谢，涉案人员收受了2000枚以太币，这些以太币评估市值最高时一度超过6000万元人民币 [24] - 调查通过区块链技术还原了2000枚以太币从行贿方钱包地址到涉案人员钱包地址的完整流转链条，以及后续将其中370枚以太币兑换成1000万元人民币资金的记录 [27] 腐败资金的转化与暴露 - 涉案人员通过其控制的“马甲账户”支付了北京一套总价2000多万元的别墅房款，该别墅登记在亲戚名下但实际为其所有 [17] - 一笔用于支付别墅房款的1000万元资金，经过四层穿透后，被确认来自一个虚拟货币交易商的资金账户 [18] - 另一笔总额1200万元的资金同样用于支付房款，经调查来自一家信息服务公司，形成了利用职权提供帮助并完成利益输送的完整证据链条 [20] 案件影响与结论 - 虚拟货币在试图兑现为现实资产（如购买房产）时极易暴露，案件中购买的别墅成为了使其暴露的关键 [29][31] - 案件的成功查办为查处虚拟货币行受贿问题积累了经验，表明无论腐败手段如何隐形变异，只要抓住权钱交易本质并运用技术手段，腐败将无处遁形 [32]

案件核心与新型腐败形式 - 文章核心披露了中国证监会科技监管司原司长姚前利用虚拟货币等新型、隐性手段进行腐败的案情[1][7] - 随着数字时代到来，虚拟货币依托区块链技术成为腐败的新形式，其隐蔽性强、监管难度大[1][31] - 腐败分子利用线上线下的物理隔离以及虚拟货币与持有人身份、传统金融体系分离的特性掩盖行为[1][11][31] 涉案人员与案件调查 - 姚前曾任中国人民银行数字货币研究所所长、证监会科技监管司司长，于2024年4月被立案审查调查[7][37] - 专案组由中央纪委国家监委驻证监会纪检监察组联合广东省汕尾市监察委员会组成，结合姚前数字货币工作经历进行深入分析[7][9][37][39] - 调查发现姚前使用由他人身份开设的“马甲账户”实际控制资金，并通过大数据交叉排查发现异常[13][43] - 姚前的下属蒋国庆作为关键中间人，几乎参与了其每一桩大额权钱交易，并从中获利[19][21][49][51] 腐败手法与交易细节 - 姚前收受的贿赂包括硬件钱包储存的虚拟货币，查获的三个硬件钱包内虚拟货币总价值折合人民币达数千万元[3][33] - 2018年，姚前通过向某虚拟货币交易所打招呼，帮助币圈老板张某的公司成功发行代币并募集到2万枚以太币，随后收受2000枚以太币作为答谢[23][53] - 该2000枚以太币评估市值最高时一度超过6000万元人民币[23][53] - 姚前将收受的虚拟货币变现，其中于2021年转出370枚以太币，兑换了1000万元人民币资金[25][55] - 变现资金与其他款项共计2200万元人民币，被用于支付北京一套总价2000多万元的别墅房款，该别墅登记在姚前亲戚名下但为其实际所有[17][47] 调查方法与技术应用 - 专案组通过学习虚拟货币运行机制，将搜查重点锁定在硬件钱包和记录私钥助记词的纸条上[11][13][41][43] - 利用区块链技术公开可查的特性，在区块链上完整还原了虚拟货币的流转链条，例如2000枚以太币从张某地址到姚前地址的全过程[25][55] - 专案组充分运用大数据信息化技术进行交叉排查和资金穿透，例如对一笔1000万元异常资金经过四层穿透追溯至虚拟货币交易商账户[13][15][43][45] - 调查锁定了另一笔1200万元人民币的利益输送，资金来自商人汪某控制的公司，姚前利用职权为该公司在证券期货行业从事科技服务提供了帮助[19][49] 案件结果与行业影响 - 姚前于2024年11月被开除党籍和公职，并移送检察机关依法审查起诉[27][57] - 该案的成功查办为纪检监察机关查处虚拟货币行受贿问题积累了经验[27][57] - 案件表明虚拟资产在转换为真实资产时容易暴露，任何形式的腐败在抓住权钱交易本质并运用科技手段调查下都无处遁形[29][59]

案件核心与新型腐败模式 - 文章核心剖析了中国证监会科技监管司原司长姚前利用虚拟货币等新型、隐性手段进行权钱交易的腐败案件，揭示了数字时代腐败形式的变化与纪检监察机关的应对策略 [1][8][28] - 腐败形式从传统的黄金、现金转向虚拟货币等新载体，其依托区块链技术，具有隐蔽性强、监管难度大、可跨境流转的特点 [2][12][31] - 姚前案是资本市场中新型腐败、隐性腐败问题突出的一个典型案例，其本人具有长期数字货币工作经历 [10][39] 涉案人员与案件脉络 - 姚前曾任中国人民银行数字货币研究所所长、中国证监会科技监管司司长，于2024年4月被立案审查，2024年11月被开除党籍和公职并移送司法 [8][28][37] - 关键中间人为其下属蒋国庆，他几乎参与了姚前的每一桩大额权钱交易，并负责虚拟货币贿赂的中转 [20][22][49][51] - 行贿方包括币圈老板张某和商人汪某，姚前利用职务影响力为其在代币发行、科技服务等方面提供帮助 [20][24][49][53] 腐败手法与关键证据 - 姚前收受的贿赂包括虚拟货币和通过复杂路径转账的现金，其中一笔来自虚拟货币交易商的1000万元资金经过四层穿透才被确认 [14][16][43][45] - 查获的关键证物是用于储存虚拟货币的硬件钱包，其中三个钱包内虚拟货币总价值达人民币数千万元 [4][33] - 姚前使用由他人身份开设的“马甲账户”来接收和转移资金，并用于支付北京一套总价2000多万元的别墅房款，该别墅登记在其亲戚名下 [14][18][43][47] 具体交易细节 - 2018年，姚前通过向某虚拟货币交易所打招呼，帮助张某公司成功发行代币并募集到2万枚以太币，随后收受张某2000枚以太币作为答谢，这些以太币市值最高时一度超过6000万元 [24][53] - 2021年，姚前将其中370枚以太币兑换成1000万元资金，该笔资金流转记录被专案组在区块链上完整查询到 [26][55] - 另有一笔总额1200万元的资金来自商人汪某的公司，作为姚前为其在证券期货行业提供科技服务帮助的回报 [20][49] 调查方法与技术应用 - 专案组结合大数据信息化技术进行交叉排查，发现了姚前实际控制的“马甲账户”及异常资金流向 [14][43] - 调查人员通过学习掌握了虚拟货币的运行机制，关键点在于控制虚拟货币的私钥和用于保管的硬件钱包 [12][41] - 利用区块链公开可查的特性，专案组成功还原了虚拟货币从行贿方到姚前钱包地址的完整流转链条，并实现了电子取证证据的闭环 [26][55] 案件启示与行业影响 - 虚拟货币腐败具有双刃剑特性：虽隐蔽性强，但其区块链上的交易记录全网公开可查，最终在兑现为现实资产时容易暴露 [26][28][55][59] - 此案为纪检监察机关查处利用虚拟货币行受贿问题积累了经验，表明无论腐败手段如何隐形变异，通过抓住权钱交易本质并运用技术手段，都能有效查处 [28][30][57][59] - 案件反映出在资本市场及金融科技监管领域，针对新型腐败的监督与防治办法需不断丰富和加强 [10][30][39][59]

凯茜·伍德（木头姐）的投资策略与业绩 - 2025年其管理的ARKK基金近一年涨幅达35.5%，涨幅几乎是标普500指数的两倍 [4] - 2026年初积极调仓，贯彻“卖出阶段性成果，买入未来种子”的策略，大规模、成体系地增持基因编辑与基因组学公司，布局该前沿领域整个产业链 [5] - 人工智能仍是核心持仓，但增持方向从泛AI概念转向更具体的数据层应用平台和下一代计算平台，投资逻辑更加重视AI的商业化 [6] - 投资风格极致激进、不控回撤，在科技驱动、成长领涨的极致结构化行情下，越来越多人采用同样甚至更激进的策略 [7] 对特斯拉的投资逻辑演变 - 特斯拉是ARKK的第一大重仓股，被称为“地球上最大的人工智能项目” [8] - 2020年特斯拉全年股价涨幅达743%，全年交付量接近50万辆，首次实现全年盈利（净利润7.21亿美元） [11][12] - 2020年12月21日特斯拉被纳入标普500指数，以1.69%的初始权重位列成分股第五位 [12] - 木头姐在2021年股价高位时多次减持特斯拉，投资逻辑从汽车销售向未来出行服务延伸，预测到2030年自动驾驶出租车网络将占据特斯拉估值的90%，股价可能达到2600美元 [12] - 特斯拉是投资者接触马斯克颠覆性创新理念（如机器人、能源存储和AI）的最直接标的 [13] 五大颠覆性创新平台框架 - 木头姐的投资决策基于一个宏大框架，认为人类正站在历史上最大规模技术颠覆浪潮的起点 [15] - 浪潮由五个相互关联、彼此增强的颠覆性创新平台驱动：人工智能、机器人技术、能源存储、区块链技术和多组学测序 [15] - 这些领域的融合爆发有望将全球实际GDP增长率推升至7%的历史性高位 [16] - 人工智能是核心与大脑，最终会形成赢家通吃的市场 [16] - 人形机器人是“所有具身AI机会中最大的一环”，到2030-2040年可能形成26万亿美元的庞大市场 [16] - 能源存储是动力基石，区块链是数字时代的信任基座，多组学测序结合AI后有望将新药研发周期缩短一半 [16] - 指出苹果在AI战略上缺乏清晰方向，错失了定义下一代移动设备的机会 [17] 2026年初科技股市场行情特征 - 2026年第一个交易周，以商业航天、下一代人工智能、脑机接口为代表的“未来产业”板块持续暴涨，行情演变为对远期可能性的疯狂下注 [22] - 列举了多个板块近一周涨跌幅，例如卫星互联网24.76%、商业航天21.92%、Kimi 22.89%等 [23] - 摩尔线程登陆科创板，首日暴涨468%，五天后累计涨幅达723%，市值突破4400亿元，点燃市场对“硬核科技”的遐想 [23] - 航天宏图、上海瀚讯等商业航天股无视短期业绩猛涨；智谱AI、MiniMax等AI大模型公司接连IPO并持续大涨 [24] - 未来型科技股的估值体系完全脱离传统的收入与盈利框架，基于其定义未来产业规则的可能性进行定价 [25] - 市场共识高度聚焦于“AI+”与“自主可控”两条投资主线 [25] 当前牛市的结构性分化与影响 - 在这场结构性牛市中，重仓科技股的投资者盈利概率显著高于其他板块 [25] - 资产50万以上的投资者账户盈利概率持续、稳定地高于资产只有几万、十几万的散户 [25] - 2025年9月至今，资产规模50万元以下的中小账户录得正收益的比例不足35% [25] - AI在改变社会生产力之前，已率先颠覆股市游戏规则，程序化交易与量化策略盛行，将市场波动切割成以毫秒计的微观战场 [26] - 市场对“故事”的反应速度与定价弹性被极致放大，基本面因子在短期甚至中期内大幅失效 [28] - 在技术奇点临近的宏大叙事下，资本选择空前坚定一致，all in一个尚未被定义的增量未来 [29] - 大量市场人士预测普通商品的价值会越来越低，越来越多的普通人选择all in硬核未来以避免踏空 [30]

事件概述 - 申万期货员工在内部群晒出薪酬截图，显示一级部门领导年终奖为30万元，而普通员工为1万元，差距达30倍，引发争议 [1] - 该事件暴露了金融机构长期封闭的薪酬体系在数字化时代面临的冲击，以及传统分配模式与数字文明的结构性矛盾 [1] 薪酬分配机制问题 - 涉事员工转岗至网络金融部后，未享受到金融科技红利，反而因信息不对称陷入维权困境 [1] - 公司薪酬管理停留在“黑箱时代”，2025年出现季度奖金骤减、专项奖励失踪等现象 [6] - 公司2025年上半年业绩下滑，但薪酬分配机制仍延续粗放模式 [9] 数字化解决方案与行业趋势 - 区块链技术，特别是以太坊智能合约的自动执行特性，可适配年终奖分配规则，将绩效数据上链存证，由代码自动计算奖金，确保过程不可篡改且透明 [3] - 数字化考核工具如OKR系统，可实现目标进度与关键成果的实时可视化，让团队成员随时查阅彼此贡献度，避免信息不对称 [6] - 证券行业已有部分机构试点薪酬区块链系统，实现领导与员工绩效贡献的每个数据节点可追溯 [9] - 金融业薪酬分配的未来趋势可能是像天气预报般实时更新，每个数字都有数据支撑，每次波动都有算法注解 [9] 事件反映的深层矛盾 - 该风波暴露出金融业数字化转型的深层矛盾，网络金融部作为理论上的数字化转型先锋，其薪酬管理却未能实现数字化和透明化 [6][9] - 年终奖争议本质上是工业时代管理思维与数字文明的碰撞，传统金融机构正经历薪酬透明化的阵痛 [9] - 公众期待企业能主动打开“数据黑箱”，而非仅依靠公安机关介入调查网传信息真伪 [9]

中央农村工作会议的战略部署 - 2026年是“十五五”规划开局之年，“三农”工作至关重要 [1] - 会议部署了2026年多项重点工作任务，包括加力实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动、增强农业防灾减灾能力、因地制宜发展农业新质生产力、统筹建立常态化防止返贫致贫机制、健全种粮农民收益保障机制等 [1] - 会议为保险业服务“三农”提出了更高要求，保险业被赋予了更为重要的时代使命 [1] 农业保险的发展现状与核心作用 - “十四五”期间，农业保险累计为8亿户次农户提供风险保障 [2] - 三大主粮完全成本保险和种植收入保险实现全国覆盖，亩均保额显著提升 [2] - 从2016年到2025年，农业保险“扩面、增品、提标”的核心目标已基本实现，特色农产品保险品种突破2000个 [2] - 我国农业保险规模稳居全球首位，完全成本保险稳步拓展至所有产粮大县 [3] - 农业保险在捍卫国家粮食安全、稳定农业生产、促进农民增收方面发挥了不可替代的作用 [2] 农业保险的产品创新与工具应用 - 保险机构工具箱丰富，除完全成本保险和种植收入保险外，还创新推出了天气指数保险、农产品价格保险、高标准农田工程质量保险、耕地地力指数保险等产品 [3] - 高标准农田设施保险、耕地地力保护保险等创新产品在保护耕地和农业基础设施安全方面发挥重要作用 [3] - 太保产险完成了全国首单农作物（水稻）新品种制种保险赔付，向受损制种农户支付赔款75.79万元，保护了农业“芯片”的研发与生产积极性 [3] 科技驱动农业保险与防灾减灾 - 保险科技深度融入，重塑农业保险的服务生态与风险管理模式 [4] - 应用技术包括人工智能图像识别、大数据分析、区块链、云计算、无人机航拍和卫星遥感等“空天地”一体化监测手段 [4] - 科技应用极大提升了保险服务的质量、效率和透明度，使风险管理功能从事后补偿向事前预警、事中干预跃升 [4] - 阳光财险通过“阳光天眼风险地图平台”进行智能风险分析与动态评估，在2024年汛期协助18户养殖户提前转移物资，减少经济损失超过200万元 [4][5] - 中国人寿财险四川分公司上线“智慧农业风险防控系统”，具备天气预测、温度监测等五大核心功能模块，实现对农田风险的“全天候感知、全维度预警、智能化决策支持” [5] - 增强农业防灾减灾能力能有效减少粮食减产、稳定农民收入、提升农业产业链韧性 [6] 农业保险面临的挑战与短板 - 农业保险向精细化、高质量发展转型的基础尚不牢固 [7] - 存在保险费率厘定不够精准、保险金额设定“一刀切”、部分地区的承保理赔操作不够规范等问题 [7] - 制度基础建设存在短板，农业保险法律法规体系有待健全，全国统一标准互联的信息化平台尚未建立 [7] - 多层次、差异化的农业保险产品与服务体系尚未完全形成 [7] 农业保险的发展建议 - 首要任务是健全农业保险基层服务网络与专业队伍，如依托乡镇和村“两委”设立服务站点，加强协保员、辅导员的培训与管理 [8] - 必须加快制定并推行科学统一的技术标准，针对不同区域和险种特点制定承保理赔技术规范 [8] - 特别要研究制定运用无人机、卫星遥感、物联网等现代科技手段的业务流程与技术参数标准 [8] - 需完善查勘定损的争议调解机制，从技术和制度层面保障损失评估工作的公正、科学、可靠 [8]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度净收入为130亿美元，每股收益为4.63美元，有形普通股回报率为18% [3] - 第四季度总收入为468亿美元，同比增长7%，主要受市场收入、资产管理费和汽车租赁收入增长推动 [3] - 第四季度支出为240亿美元，同比增长5%，主要受交易量和收入相关支出以及薪酬增长驱动 [3] - 全年净收入为575亿美元，每股收益为20.18美元，总收入为1850亿美元，有形普通股回报率为20% [4] - 期末标准化普通股一级资本充足率为14.5%，较上一季度下降30个基点，主要因资本分配和风险加权资产增加抵消了净收入 [4] - 2026年非市场净利息收入指引约为950亿美元，总净利息收入指引约为1030亿美元 [11] - 2026年调整后支出指引约为1050亿美元，代表显著的美元和百分比增长 [12][13] 各条业务线数据和关键指标变化 - **消费者与社区银行**：第四季度净收入为36亿美元，若剔除为Apple Card组合建立的22亿美元拨备，则为53亿美元；收入为194亿美元，同比增长6%，主要由信用卡循环余额和银行与财富管理存款利差带来的净利息收入增长驱动 [5] - **企业与投资银行**：第四季度净收入为73亿美元；收入为194亿美元，同比增长10%，由市场、支付和证券服务收入增长驱动；投行费用同比下降5% [6] - **资产与财富管理**：第四季度净收入为18亿美元，税前利润率为38%；收入为65亿美元，同比增长13%，主要由管理费增长和强劲净流入驱动；当季长期净流入为520亿美元，全年为2090亿美元 [7] - **公司及其他**：第四季度净收入为3.07亿美元，收入为15亿美元 [8] 各个市场数据和关键指标变化 - **市场业务**：固定收益收入同比增长7%，证券化产品、利率和新兴市场货币表现强劲；股票收入同比增长40%，全业务表现稳健，主经纪业务尤为突出 [7] - **消费者数据**：尽管消费者情绪疲软，但数据趋势基本符合历史常态，未出现恶化迹象；跨收入阶层的借记卡和信用卡销售额同比增长7% [6] - **存款与账户增长**：全年净新增170万个支票账户和1040万个新信用卡账户；财富管理家庭客户数量创纪录 [6] - **贷款增长**：风险加权资产增加由批发和零售贷款增长驱动，包括Apple Card购买承诺贡献了约230亿美元标准化风险加权资产 [4] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司持续投资以把握业务机会并确保市场地位，以应对日益激烈的传统与非传统竞争 [14] - 在区块链和加密生态系统中积极布局，包括通过Kinexys产品进行创新、推出首个代币化货币市场基金，并与Coinbase达成协议允许在消费者生态系统中购买加密货币 [17][18] - 对非银行金融机构贷款活动保持风险意识，但鉴于结构性保护措施，预计损失仅会在欺诈或深度衰退侵蚀所有信用增级时出现 [10] - 资本配置策略聚焦于跨周期的良好回报，效率比率和回报率是业务战略和资源部署的结果，而非首要目标 [34][36] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 消费者和小型企业保持韧性，领先指标未显示压力迹象 [5] - 对2026年投行费用持乐观态度，预计市场环境具有建设性且交易渠道强劲；但鉴于2025年异常强劲，对2026年费用前景持平衡看法 [31] - 宏观环境短期积极，消费者有资金、就业市场尚可、有财政刺激和去监管利好；但长期存在重大风险，包括地缘政治和巨额财政赤字 [56][57] - 预计2026年信用卡净核销率约为3.4%，基于消费者持续韧性带来的良好拖欠趋势 [14] 其他重要信息 - Apple Card交易贡献了约1100亿美元高级法风险加权资产，预计短期内将减少至约300亿美元 [5] - 公司对非银行金融机构贷款使用更窄的定义，截至第四季度风险敞口约为1600亿美元，其增长主要由市场动态和监管压力驱动 [9] - 预计2026年信用卡贷款增长约为6%-7%，低于近期水平，因循环余额正常化的顺风已过去 [60] - 预计2026年批发存款增长将更为温和，消费者存款增长将低于投资者日情景，余额增长拐点可能出现在2026年下半年 [62][63] - 美联储每月购买400亿美元国债的计划将为银行体系注入流动性 [64] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于稳定币监管漏洞对银行体系存款的潜在风险 [16] - 管理层认为，创建一个具有银行所有特征（包括支付利息的类存款产品）但缺乏相应审慎监管的平行银行体系是危险且不可取的 [20] - 如果漏洞未按银行主张的方式解决，确实存在对部分乃至许多银行商业模式构成威胁的风险，但具体影响涉及资金流向等复杂因素 [20] - 公司拥抱竞争，但反对在没有适当监管的情况下创建具有相同经济属性和风险的平行生态体系 [21] 问题: 支票账户增长强劲但存款增长有限，是否与投资资产增长有关 [24] - 存款增长相对温和部分归因于投资资金流动的竞争，但更主要的原因是持续的、尽管水平已降低的逐利资金流动 [24] - 由于储蓄率略低等因素，消费者存款余额增长的时间点被推迟，导致2026年消费者存款增长预期低于之前设想 [25] 问题: 2026年费用增长中，哪些费用收入领域预计表现强劲 [29] - 对投行费用总体乐观，对市场和财富/资产管理业务持乐观态度，但因2025年异常强劲，对2026年费用前景持平衡看法 [31] - 2026年支出增长部分反映了对短期收入前景的乐观，但更大一部分是对长期增长的投资 [32] 问题: 如何平衡效率比率与回报率目标 [33] - 公司将跨周期有形普通股回报率目标视为整体业务战略和财务资源智能部署的结果，而非输入目标 [34] - 效率比率也是一个结果，公司会投资于确保未来和推动增长所需的领域，只要长期看是盈利的 [34] - 在高度竞争的业务中，持续的经营杠杆扩张意味着利润率永久扩大，这是不可能的 [35] 问题: Apple Card收购的吸引力及对合作品牌的潜在影响 [39] - 从交易本身看，这是一笔具有经济吸引力的联名卡交易，是与支付创新和用户体验领导者苹果公司的合作 [40] - 整合过程将耗时两年，这将挑战并加速公司的现代化议程和信用卡业务的用户友好性 [40][41] - 若实施信用卡利率上限，将对行业产生严重影响，尤其是次级借款人将广泛失去信贷渠道，这对消费者和经济都是负面后果 [42][43] 问题: 信用卡利率上限是否仅影响循环借贷者 [48] - 利率上限对优质借款人的影响小于次级借款人，对次级借款人的影响将是巨大的，具体影响需按联名卡逐一分析 [48] 问题: Apple Card整合为何需要两年 [49] - 因为Apple Card基于完全不同的、集成到iOS的技术栈，公司需要将其重建并嵌入自身系统，这需要时间和资金投入 [50][51] 问题: 对2026年宏观前景和监管风险的看法 [55] - 短期宏观环境积极，有财政刺激和去监管利好，但地缘政治和美国财政赤字是重大长期风险 [56][57] - 公司将应对政治和全球问题，专注于服务客户和建设业务 [57] 问题: 支撑950亿美元非市场净利息收入的资产负债表增长预期 [59] - 预计2026年信用卡贷款增长约6%-7% [60] - 2025年批发存款增长异常强劲，2026年预期更为温和 [61] - 消费者存款增长受新增账户与每账户余额增长缓慢之间的张力影响，后者受低水平逐利资金流拖累，拐点可能出现在2026年下半年 [62] 问题: 非银行金融机构贷款增长的市场动态和监管压力驱动因素 [70] - 增长部分源于监管资本套利，例如持有AAA级分层资产而非直接贷款 [71] - 杠杆贷款指引等监管因素限制了银行直接向该领域放贷，从而加速了非银行金融生态系统的增长 [74] - 公司采取产品不可知策略，既与这些机构竞争，也向其提供贷款，视其为竞争性合作伙伴生态系统的一部分 [75] 问题: 市场净利息收入从2024年约10亿美元增长至2025年33亿美元的战略 [77] - 市场净利息收入短期波动主要受利率影响，且具有负债敏感性 [78] - 该数字波动也反映了市场资产负债表随时间增长，以及业务组合变化 [79] - 公司不专门为增长净利息收入而运营业务，而是专注于通过增加技术、研究和销售来发展整体业务 [81] 问题: 2026年90亿美元支出增长的具体细节，特别是科技和人工智能支出 [85] - 支出增长包含了所有因素，包括Apple Card支出、通胀以及收入可能增长的预期 [87] - 科技支出将会增加，公司看到巨大机会，包括开设分支机构、建设支付系统、增加个性化服务和人工智能应用 [87] - 人工智能支出将会增加，但并非主要驱动因素；其带来的效率提升最终将传递给客户，公司需要投资以保持领先 [96][99] 问题: 是否有来自政府关于实施信用卡利率上限的沟通 [106] - 事态发展迅速且信息流极少，管理层对此问题没有更多信息可以提供 [107] 问题: 在最终资本规则下，公司认为合适的超额资本水平 [109] - 公司认为资本要求应基于正确的方法论和数据，而非针对任意数字的目标寻求 [110] - 目前持有大量超额资本是合适的，考虑到当前风险和潜在部署机会 [115] - 长期而言，公司将根据要求运营，不预设固定的管理缓冲 [116] - 资本要求本身已设定为能应对最大压力，不应再有额外缓冲 [118] 问题: 贷款需求是否正从非银行金融机构和信用卡向传统商业与工业贷款、抵押贷款等领域拓宽 [122] - 在消费者与社区银行，2026年的故事仍主要是信用卡 [123] - 在批发业务，对公司与投资银行的传统商业与工业贷款增长持适度乐观看法，这反映了客户参与度和企业乐观情绪 [123] - 抵押贷款业务因利率变化出现繁忙迹象，但住房市场整体动态仍构成挑战 [123] 问题: 对企业信贷的看法，核销增加但不良资产下降 [125] - 当季核销大部分已计提拨备，拨备驱动因素显示负面边际略多于正面，但整体影响很小 [125] - 批发贷款核销率长期处于极低水平，随着组合增长，回归更正常的跨周期核销率会导致核销增加，这属于正常化而非恶化 [126] 问题: 随着利率下降，消费者存款竞争态势如何 [131] - 该领域竞争一直非常激烈，利率降低预计会进一步减弱逐利资金流压力，但尚未听到竞争格局有新的重大变化 [132] 问题: 资产与财富管理业务强劲流动性和利润率的可持续性及增长机会 [134] - 资产与财富管理是公司持续投资和乐观的领域之一，产品创新、招聘顾问和私人银行家是增长来源，该业务表现优异且前景乐观 [135]

政策核心目标 - 工信部印发《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》，旨在推动工业互联网平台高质量发展 [1] 数据治理与体系建设 - 推动构建以业务场景为核心的工业数据标签体系 [1] - 开发智能标注、数据清洗、质量评估等治理工具，以提升数据治理水平 [1] 数据集建设与应用 - 推动平台企业联合工业企业面向工业典型场景开展专识数据集建设 [1] - 鼓励有条件的企业开发跨行业、跨场景的通识数据集 [1] 数据流通与安全技术 - 支持平台企业探索数据经纪、数据托管等新模式新业态 [1] - 深化工业互联网标识解析、区块链技术等应用，强化数据跨域管控，为数据流通提供安全可信环境 [1] 中小企业赋能与权益保护 - 鼓励平台向中小企业开放数据资源，为中小企业提供普惠性技术工具和数据产品 [1] - 加强工业数据资源开发利用全过程知识产权保护，维护各方权益 [1]