专题：财经年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛 《财经》年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛于2025年12月18-20日在北京举行。神州信息 副总裁、新动力数字金融研究院院长徐启昌指出，行业正经历全方位转型： 一是服务模式从"卖方产品销售"向"买方投顾"转变，聚焦客户终身价值与综合解决方案。 二是客户覆盖从高净值人群扩展至全量客群，涵盖中生代、新生代、银发群体及农村客群。 三是客户需求日趋多元，既包含稳健理财需求，也有高风险高收益诉求，同时延伸至家族传承等场景。 四是产品创新加速，银行理财不仅丰富自有产品体系，还引入公募基金、保险等生态产品。 五是技术支撑逻辑升级，AI成为核心生产工具，重构业务全流程。 《财经》年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛于2025年12月18-20日在北京举行。神州信息 副总裁、新动力数字金融研究院院长徐启昌指出，行业正经历全方位转型： 一是服务模式从"卖方产品销售"向"买方投顾"转变，聚焦客户终身价值与综合解决方案。 二是客户覆盖从高净值人群扩展至全量客群，涵盖中生代、新生代、银发群体及农村客群。 三是客户需求日趋多元，既包含稳健理财需 ...

港交所IPO审核核心原则与理念 - 审核理念为“以披露为本”，核心是确保公司符合上市资格并通过充分、准确、及时的信息披露，让投资者自行判断公司价值和风险 [2] - 核心原则包括披露为本、适合上市、投资者保护以及市场质量与声誉四大方面 [5] - 适合上市原则要求公司符合《上市规则》中规定的定量和定性的上市门槛 [5] - 投资者保护原则确保发行结构公平，公司治理结构健全，并保障所有股东权益 [5] - 市场质量与声誉原则要求上市申请有助于提升香港金融市场整体的质量和声誉 [5] 具体审核要点 - 主体资格与上市条件审核包括财务要求、营业记录与管理层稳定性、上市目的及合规性 [3][5] - 财务要求需满足其中一套财务测试标准，如盈利测试、市值/收入测试或市值/收入/现金流测试 [5] - 营业记录与管理层稳定性通常要求至少3个会计年度的营业记录，且期间管理层大致相同 [5] - 业务与行业披露审核重点关注业务可持续性、重大依赖以及行业特异性 [3][5] - 业务可持续性是重中之重，需深入分析公司的商业模式、竞争优势、行业前景及风险因素 [5] - 重大依赖审核关注公司是否过度依赖单一客户、供应商、技术或政策，如前五大客户占比过高需详细披露风险 [5] - 行业特异性对于特殊行业如矿业、生物科技、未盈利科技公司有额外披露和资格要求 [5] - 公司治理与内部控制审核涵盖董事会构成、审核委员会、同股不同权结构及内部控制制度 [4][5] - 董事会需满足至少3名独立非执行董事的要求，且其独立性符合规定 [5] - 财务信息与会计处理审核包括财务报表合规性、重大会计政策合理性及现金流匹配关系 [6][9] - 财务报表需由合资格会计师审计，并符合《香港财务报告准则》或《国际财务报告准则》 [9] - 募集资金用途需具体可行，审核关注计划的合理性和可行性，反对过于模糊的表述 [6] - 法律与合规事宜审核涵盖重大诉讼与仲裁、资产权属清晰度及税务合规性 [7][9] - 风险因素要求披露所有具体风险，披露的顺序和程度应反映其可能性和影响程度 [7][9] 近年来的审核趋势与额外关注点 - 鼓励公司在IPO阶段提前披露ESG信息，特别是高污染或社会影响较大的行业 [9] - 对涉及用户数据的公司，如科技、金融科技企业，重点关注数据获取、使用和保护的合规性 [9] - 关注公司的供应链是否过度集中，以及地缘政治可能带来的经营风险 [9] - 加强对股权高度集中、交易量异常等潜在操纵市场风险的审查，从源头防范金融诈骗 [9]

智能体行业发展现状 - 2025年被称为"智能体元年"，AI发展从对话生成跃迁到自动执行，智能体成为最重要的商业化锚点和下一代人机交互范式 [1] - 近八成业内人士担心用户数据泄露的后果，数据黑箱问题突出，个人敏感信息流向不透明 [2] - App时代数据透明度问题在智能体时代更加棘手，智能体协同工作涉及多个环节，每个环节都可能触发用户数据的收集、存储、调用和跨主体交换 [2] 智能体数据透明度差异 - 通义平台（阿里巴巴）的简历制作助手智能体在生成简历前明确提示风险，并主动说明将隐去身份证号、手机号等敏感信息 [7] - 星辰（讯飞）、文心（百度）等平台虽未主动提示风险，但会在输出结果中用"**"替代敏感字段，从技术上规避 [9] - 智谱、元器（腾讯）、扣子（字节跳动）等平台既不警示用户，也未遮掩输出结果中的敏感信息 [11] 智能体责任划分机制 - 用户与智能体交互产生的数据普遍被归类为"开发者数据"，处理责任明确落在开发者身上 [12] - 智能体平台通过协议构建"责任防火墙"，作为技术提供者保持中立，将数据风险和合规义务转交给智能体开发者 [12] - 百度等平台协议称不会主动使用开发者提交的数据训练自身通用大模型，但保留"开发者可选择授权平台使用数据以优化服务"的前提 [12] 开发者合规能力现状 - 大部分开发者在安全合规方面能力薄弱，缺乏制度性规范和实践经验 [13] - 许多开发者未意识到对用户数据负有法律责任，更未建立标准化风控流程，难以真正承担责任 [13] - 平台虽在协议中将数据责任"归位"给开发者，但实际执行中开发者能力不足导致责任难以"到位" [13]