报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1] 报告核心观点 - 高等教育是一项重要投资，能对未来收入潜力产生重大影响，但随着大学费用持续上涨并超越通货膨胀，教育融资规划变得比以往任何时候都更加关键 [3][4] - 教育规划需要整合到整体财务计划中，教育融资目标必须与退休等其他目标进行权衡 [6] - 有多种教育融资工具和替代资金来源可供选择，越早开始规划，潜在收益越大，组合使用可能最能满足需求 [5][13][36] 教育成本上升 - 过去10年，四年制私立大学的学费、杂费和食宿等公布成本，经通胀调整后的年均增长率为通胀率以上的0.22%，达到每年60,920美元；而四年制州立公立学校则年均下降0.28%，为每年25,850美元 [8] - 在截至2025-2026学年的过去40年中，大学成本增长长期高于通胀：在此前30年，私立四年制大学年均涨幅比通胀高2.72%，公立四年制大学年均涨幅比通胀高2.82% [8] - 需要注意的是，公布成本是平均列出的费用，各学校差异很大，且高于大多数学生实际支付的费用（因考虑了资助、奖学金和税收优惠） [8] - 图表显示了1985-1986至2025-2026学年私立与公立四年制大学年度成本的变化趋势 [10][11] 储蓄工具 - **529计划**：提供税收优惠，投入额在联邦层面不可抵税，但在某些州可能可以抵税；计划资产可税延增长，用于合格教育费用（如学费、杂费、书本、食宿、技能培训等）的分配免税 [14] - **529计划**：允许每年进行高达20,000美元的联邦免税提款，用于支付K-12学费及相关费用 [15] - **529计划**：各州自行赞助，向本州计划捐款可能有资格获得州所得税抵免；捐款限额通常很高，但只能捐赠现金 [17] - **529计划**：提供财产规划利益，可使用高达五年的人寿保险年度免税额（目前为19,000美元）进行提前加码，相当于一笔95,000美元（夫妻190,000美元）的即时捐赠，并从应税遗产中扣除 [18] - **529计划**：受益人可更改为同代家庭成员（如兄弟姐妹），以避免资金未用于教育时的税款和罚款 [18] - **529计划**：潜在缺点包括投资选项受限于计划提供、每年仅可重新分配资产两次；非合格分配将被征收所得税并处以10%罚款 [19][21] - **信托**：提供另一种转移资产以资助教育的方式，同时保持对投资和分配的控制权；带有“克鲁姆利条款”的不可撤销信托优于UTMA，因为受益人在成年后不会自动获得资产控制权 [23][24] - **信托**：缺点在于需律师起草法律文件，不可更改；若包含Crummey条款，管理会变复杂 [25] - **统一转账给未成年人账户 (UTMA)**：转账金额无限制，但需考虑赠与税和消费税后果；符合年度赠与税免税额（19,000美元，或联合申报夫妇38,000美元） [28] - **UTMA**：提供灵活性，资产可用于受益人的任何有利目的（除基本生活费用），但无所得税优惠；受益人在达到成年年龄（18或21岁，取决于州）后获得资产完全控制权 [26][29] - **科弗代尔教育储蓄账户 (ESA)**：允许几乎无限的投资选择并可随时重新配置；用于合格教育费用的分配免税；但年度缴款限额仅为2,000美元，且基于收入限制逐步取消 [30] - **直接学费支付**：直接向学校支付学费不受赠与税或GST税约束，不会消耗年度或终身赠与税免税额；适用于从小学到研究生院的学费 [30] 资金来源的替代方案 - **奖助学金**：形式多样，包括助学金、奖学金、勤工助学和贷款；通常基于需求，但也有许多基于成就的奖学金 [32] - **学生及其家庭的税收减免**：有针对特定教育费用的税收抵免和减免，以及学生贷款利息减免，但通常根据收入逐步取消 [34] - 报告强调不应为子女教育费用牺牲自己的退休储蓄，因为为退休费用融资的选择较少 [31] 教育融资方案一览 - 报告以表格形式总结了529储蓄计划、UTMA、信托、ESA和直接支付等主要教育融资方案的优点、缺点和其他考虑因素 [38]

文章核心观点 - 财富管理行业正步入以“结构重塑、专业精进与生态共创”为核心的高质量发展阶段，宏观趋势、科技赋能与商业模式转型是主要驱动力 [1] 宏观趋势与行业背景 - “十五五”期间，中国金融改革的重要方向是完善多层次资本市场体系，提升金融服务实体经济质效，货币政策将更注重适配性与精准性 [3] - 在低利率环境深化、资本市场改革提速及居民资产配置需求多元化的背景下，行业需把握经济结构转型与金融深化改革趋势 [1][3] - 全球货币格局重塑、战略安全需求驱动及中国供应链出海是“十五五”时期资产配置的三大主线 [6] 科技赋能与AI应用 - 京东科技通过AI技术重塑客户服务模式，例如AI财富管家“京小贝”，并坚持深化生态协同与AI技术应用 [2] - 京东JoyAI大模型已在超过1800个供应链场景中应用，其“金融增长云”方案服务了国内众多头部银行 [3] - 公司通过“智能体平台+智能编码平台”双轮驱动的AI开发范式，降低金融机构AI应用门槛，并开放智算基础设施、模型服务平台与行业解决方案 [3] 商业模式与战略转型 - 行业共识是从“渠道销售”转向“专业服务”，深度专业服务能力、精细化客户运营与开放生态协作成为构筑新护城河的关键 [3] - 京东财富的核心定位是“优质金融产品的严选平台与金融机构的赋能伙伴”，通过全域场景渗透、严选产品矩阵、深度用户陪伴三维发力 [4] - 财富管理是金融“人民性”的核心体现，买方投顾转型是必然方向，需依托多元化产品矩阵与多策略交易工具 [4] - 财富业务的核心是理解并服务“人”的全生命周期需求，这要求构建完全不同于产品管理的客户服务体系和科技支撑能力 [5] 资产配置前瞻 - 权益投资可聚焦科技、出海、周期三大方向；在“固收+”领域，需细化风险收益谱系，打造从“超低波”到“高波”的全系列产品以满足多元化收益需求 [6] - 黄金正从消费品向重要的金融资产和战略资产演进，在美元信用体系面临重构背景下，“终极避险”属性凸显，建议以配置思维通过积存金等工具参与 [6] - 在养老金融领域，银行需扮演“长期规划师”和“生态整合者”角色，深度参与从养老财富积累、投资到养老消费、康养服务的全链条，构建金融服务生态 [6] 生态协同与平台战略 - 京东集团超过7亿年度活跃用户及多引擎业务矩阵，为财富管理提供了丰富的场景与客群基础，生态协同能更精准洞察用户需求 [2] - 平台将更加开放地与机构在产品定制、联合运营、投研共享、科技赋能等领域深度协同，共同提升投资者获得感 [4] - 机构期待与生态平台加强在数据洞察、客户触达与服务联动上的合作 [5] - 行业需在资产挖掘、客户服务、科技应用等各环节真诚开放、深度协同，共同开创财富管理新未来 [7]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度营收为135亿美元，每股收益为14.01美元，净资产收益率为16%，有形资产收益率为17.1% [21] - 2025年全年每股收益为51.32美元，较上年增长27%，全年净资产收益率为15%，有形资产收益率为16%，分别较2024年提升230和250个基点 [21] - 苹果卡组合的过渡对第四季度每股收益产生了0.46美元的净正面影响，并使净资产收益率提升50个基点，原因是23亿美元的营收减少被25亿美元的准备金释放所抵消 [21] - 2025年全年运营费用为375亿美元，其中薪酬费用为189亿美元，包含2.5亿美元的遣散费，全年经拨备调整后的薪酬比率为31.8% [27] - 非薪酬费用为186亿美元，同比增长9%，主要受基于交易的活动增加推动 [27] - 2025年有效税率为21.4%，预计2026年税率约为20% [27] - 第四季度末普通股一级资本充足率为14.4% [28] - 第四季度向普通股股东返还约42亿美元，包括30亿美元的股票回购和12亿美元的股息 [28] - 期末总贷款组合为2380亿美元，环比增长，反映了有抵押贷款余额的增加 [27] - 信贷损失拨备反映了21亿美元的净收益，其中包括与苹果卡组合相关的准备金释放 [27] 各条业务线数据和关键指标变化 全球银行与市场 - 2025年全球银行与市场业务创下415亿美元的营收纪录，同比增长18% [22] - 第四季度投资银行费用为26亿美元，同比增长25%，咨询、债务承销和股权承销均有所增长 [22] - 2025年公司在已宣布和已完成并购的排行榜中保持第一，在杠杆贷款中排名第一，在股权承销中排名第三，在普通股发行、可转换债券和高收益债券发行中排名第二 [22] - 第四季度固定收益、外汇及大宗商品净收入为31亿美元，同比增长12% [23] - 第四季度股票净收入为43亿美元，其中股票中介收入为22亿美元，同比增长11%，股票融资收入达到创纪录的21亿美元，同比增长42% [23] - 2025年股票净收入总额创下165亿美元的纪录，较去年纪录增长超过30亿美元 [24] - 更具持久性的固定收益、外汇及大宗商品和股票融资收入在2025年创下114亿美元的新纪录，在该业务板块产生了超过16%的回报 [5] - 自2021年以来，更具持久性的融资收入以17%的年复合增长率增长，2025年占固定收益、外汇及大宗商品和股票总收入的37% [9] 资产与财富管理 - 2025年资产与财富管理业务营收为167亿美元，税前利润率为25% [24] - 该业务板块全年净资产收益率为12.5%，若剔除特定项目影响，调整后约为15%左右 [24] - 第四季度管理费及其他费用创下31亿美元的纪录，环比增长5%，同比增长10% [24] - 第四季度私人银行和贷款收入同比增长5%，达到7.76亿美元 [24] - 第四季度激励费用为1.81亿美元，全年激励费用为4.89亿美元，同比增长24% [25] - 第四季度末受监管总资产达到创纪录的3.6万亿美元，其中长期收费净流入660亿美元，流动性流入500亿美元 [25] - 另类投资受监管资产在第四季度末总计4200亿美元，产生了6.45亿美元的管理费及其他费用 [26] - 第四季度第三方总融资额为450亿美元，全年为1150亿美元 [26] - 公司设定了资产与财富管理业务税前利润率达到30%的新目标，以推动中期实现15%以上的回报 [11] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司在全球银行与市场业务中保持了投资银行并购顾问第一和股票业务第一的地位，同时保持了在固定收益、外汇及大宗商品领域的领先地位 [4] - 自2019年以来，公司在全球银行与市场业务的前150名客户中的份额提升了350个基点 [4] - 公司在亚洲市场存在份额差距，正通过关注特定客户群体和产品领域来缩小差距 [10] - 公司是排名前五的主动资产管理公司，领先的另类投资平台，以及顶级的超高净值财富管理机构 [5] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略核心是执行“一个高盛”模式，通过世界级的互联业务体系服务全球客户 [4] - 公司持续缩小战略焦点，已完成通用汽车信用卡计划的过渡，并宣布了苹果卡组合的过渡协议 [5] - 公司成立了资本解决方案集团，为客户提供跨公开和私人市场的全面融资、发起、结构和风险管理服务 [8] - 公司正在通过战略合作伙伴关系和收购加速资产与财富管理业务的增长，例如与T. Rowe Price的合作，以及收购Industry Ventures和Innovator [14][15] - 公司推出了由人工智能驱动的“一个高盛3.0”新运营模式，旨在通过重新设计六个核心流程来提升效率和生产力 [17][18] - 公司拥有强大的资本生成能力和超额资本头寸，计划通过增加股息和股票回购向股东返还更多资本 [16] - 公司设定了财富管理平台每年5%的长期收费净流入新目标 [12] - 公司预计能够持续每年筹集750亿至1000亿美元的另类投资基金，并预计付费另类资产受监管规模到2030年将达到7500亿美元 [13] - 公司预计另类投资管理费及其他费用将实现两位数增长，并维持每年产生10亿美元激励费用的现有目标 [13] - 公司预计中期内全球银行与市场业务的回报率将在15%左右，并相信近期有催化剂可能使回报超过目标 [20][35][37] - 公司认为通过增长更具持久性的收入，已经显著提升了回报率的“下限” [34][35] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层对2026年投资银行前景持乐观态度，预计活动将加速，支持因素包括企业战略重新定位、规模和创新、人工智能领域的巨额资本投入以及赞助商活动的强劲回升 [6][7] - 并购交易通常会在整个业务体系中产生显著的乘数效应，公司作为超过二十年的头号顾问，具有独特的优势来把握这一机会 [7] - 管理层对股权和债务承销前景感到乐观，特别是在IPO市场复苏和收购融资相关活动增加的背景下 [8] - 尽管运营环境持续改善，公司仍致力于提高运营效率，并严格推进生产力和效率举措 [27] - 管理层认为2026年的市场环境非常有利，改善的投资银行环境和深厚的客户关系使公司能够把握整个公司的重大机遇 [28] - 同时，公司也意识到运营环境可能快速变化，会密切关注经济增长、政策不确定性、地缘政治发展和市场波动等因素 [28] - 管理层认为2021年的活动水平并非天花板，随着市场资本和活动的增长，未来周期中将会被超越 [42][43] - 管理层认为当前世界环境对2026年的并购和资本市场活动非常有利，很可能是一个非常好的年份，除非出现外生事件或宏观事件改变市场情绪 [43][44] - 管理层认为目前尚未进入全面的并购和赞助商周期的中期，未来几年，除非出现外生事件，否则这些活动的环境将相当有利 [44] - 管理层指出，与过去五年平均水平相比，许多投行业务类别的行业总量已开始高于平均水平，但IPO业务仍明显低于平均水平，而债务活动量虽呈上升趋势，但尚未看到大量赞助商资本承诺交易或大型投资级活动 [45] - 管理层认为，监管环境的变化不仅带来了资本灵活性，也释放了过去五年加诸于公司的成本和负担，这些资源现在可以重新配置到更具生产性的增长和回报上 [38][39] 其他重要信息 - 公司存款已增长至5010亿美元，约占其总融资的40% [17] - 公司银行股权持有公司总资产的35%，而首次投资者日时为25% [17] - 2025年公司收到了超过110万份有经验人士的职位申请，同比增长33% [19] - 公司大约45%的合伙人是从校园招聘开始的 [19] - 公司有超过650名校友在市值超过10亿美元或管理资产超过50亿美元的公司担任C级高管 [19] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 公司计划如何进一步扩大财富管理业务规模，特别是在超高净值以外的领域？ [30] - 回答: 公司的超高净值业务非常出色且差异化，该业务通过增加人员来扩展规模，公司正在投资扩大其覆盖面和资源 [31] - 回答: 公司认为通过第三方财富渠道（包括与注册投资顾问的合作）来探索更广泛的财富获取途径是正确的方向，公司将利用强大的产品制造能力和品牌优势，通过他人的分销渠道来扩展规模 [31] - 回答: 在直接的全服务产品财富领域，公司将专注于超高净值客户，并看到了巨大的代际财富转移等长期机遇，这是一个非常分散的市场，公司认为其差异化的产品具有很大的上升空间 [32] 问题: 考虑到公司取得的进展，如何评估其全周期回报率的“下限”被提升到了什么程度？ [33] - 回答: 公司认为已经显著提升了回报率的“下限”，特别是通过增长更具持久性的收入，这些收入在经济下行或更具挑战性的环境中受到的影响较小 [34] - 回答: 公司现在运营的全球银行与市场业务在全周期内应能达到15%左右的回报率，但这并不意味着不会出现非常艰难的环境，也可能出现像2026年这样有潜力运行得更高的环境 [35] - 回答: 公司规模更大、更多元化、更具持久性，在面临困难环境时比以往更有优势，虽然无法预测未来，但认为已实质性提升了回报下限 [35] 问题: 考虑到监管环境变化和生产力聚焦，股东是否可以预期公司在没有大起大落的情况下，回报率会从15%左右重新定位到接近15%以上？ [36] - 回答: 公司的目标是继续努力提升回报，并重申了15%左右的目标，当前环境有潜力在短期内超过目标，但也会有面临阻力的其他环境 [37] - 回答: 公司对作为一家15%左右回报率的公司运营感到满意，并相信随着时间的推移可以采取行动推动上行，但在进一步抬高公司水平之前不会设定新目标 [37] - 回答: 资产与财富管理业务现在有信心以30%的更高利润率运营，从而推动更高回报，这提升了公司的整体表现 [38] - 回答: 监管环境的变化不仅带来资本灵活性，也释放了过去的额外成本负担，这些资源现在可以重新配置到更具生产性的增长和回报上 [39] 问题: 考虑到当前股票估值和监管背景，是否存在进行变革性并购以大幅改变资产与财富管理业务结构的机会？ [39][40] - 回答: 进行重大变革性并购的门槛非常高，因为真正优秀的大型企业很少，且大多数不出售，同时必须高度敏感地考虑将业务整合到高盛独特文化中的挑战 [41] - 回答: 公司将继续寻找能够加速资产与财富管理业务增长轨迹的机会，就像2025年所做的合作和小型收购一样，但变革性并购的门槛极高 [41] 问题: 与2021年相比，如何看待当前资本市场周期的阶段以及2026年的潜在上行空间？ [42] - 回答: 作为这些业务数十年的研究者，认为2021年并非天花板，随着市场资本和活动的增长，未来的周期中会被超越 [42][43] - 回答: 内部图表显示，在保守、基础和乐观三种并购量情景中，基础情景已接近2021年水平，乐观情景则超过2021年 [43] - 回答: 当前世界环境对2026年的并购和资本市场活动非常有利，很可能是一个非常好的年份，除非出现外生事件改变市场情绪 [43][44] - 回答: 目前尚未进入全面的并购和赞助商周期的中期，未来几年，除非出现外生事件，否则这些活动的环境将相当有利 [44] - 补充回答: 与过去五年平均水平相比，许多投行业务类别的行业总量已开始高于平均水平，但IPO业务仍明显低于平均水平，而债务活动量虽呈上升趋势，但尚未看到大量赞助商资本承诺交易或大型投资级活动，这些剩余的交易活动可能进一步推动资本市场各项业务的上升 [45] 问题: 考虑到公司拥有大量超额资本和强大的有机资本生成能力，应如何思考股票回购的作用？ [46] - 回答: 资本部署的优先顺序保持不变：首先投资于客户业务以支持客户活动，然后考虑向股东返还资本 [47] - 回答: 鉴于当前持有的超额资本程度以及预计未来一年将继续产生资本，股票回购仍是工具箱中的重要工具，长期来看，公司已显著且可持续地减少了股本数量，这为持续产生每股收益增长提供了杠杆 [47] - 回答: 公司会关注股价，但也采取战略性的长期方法，首要任务是支持客户活动以推动业务发展，同时也在多年期内为股东带来回报，股票回购将继续作为资本部署战略的重要组成部分 [47] 问题: 股票市场和固定收入市场的收入与发行日历的关联度如何？发行活动是否全部计入投行业务？ [48] - 回答: 公司的固定收益和股票业务拥有非常多元化的活动组合，包括中介和融资，一级市场活动有助于增强整体流动性供应和二级市场做市机会集 [49] - 回答: 预计资本市场活动总体水平将继续增加，如果如预期般实现，应能催化中介活动的增量水平，因为投资者会更动态地评估其现有二级市场投资组合 [49] 问题: 投行业务积压订单处于四年高位，能否详细说明预计在2026年释放的具体内容？ [50] - 回答: 积压订单的报告方式每季度保持一致，包括咨询、债务承销和股权承销活动 [51] - 回答: 积压订单连续第七个季度增长，达到四年高位，主要是由咨询业务驱动，这表明公司不仅交付了强劲的2025年业绩，而且补充了更多业务 [51] - 回答: 由于积压订单的增长由咨询驱动，这可能会带动公司其他类型的活动，这些活动不体现在积压订单中，因此公司强调这一点是为了让投资者了解其对整体业务的催化作用 [51] 问题: 苹果卡交易完成后，平台解决方案业务的运行速率应该是多少？相关运营费用和存款（苹果储蓄）将如何处理？ [52] - 回答: 平台解决方案业务绝大部分是苹果卡业务和储蓄计划，贷款已按公允价值进行会计处理，业绩贡献将主要来自净利息收入、坏账和运营费用等 [53] - 回答: 从季节性和全年动态来看，预计与过去几年类似，第一季度通常较强，随后余额会增长，综合来看，预计该业务板块全年将出现小额税前亏损，但对高盛整体而言不重大 [53] - 回答: 目前没有过渡储蓄计划的协议，公司将继续为现有苹果储蓄客户提供服务，并继续向他们提供高收益储蓄账户，预计服务将无缝、不间断，且存款利率保持竞争力 [54] - 回答: 存款在期限和渠道上已经多元化，即使排除苹果储蓄存款也是如此，苹果储蓄存款只占存款的一小部分，目前尚未就储蓄计划的未来进行讨论 [54] 问题: 调整苹果卡交易影响后，效率比率同比似乎出现负面影响，原因是什么？未来运营杠杆应如何考虑？ [55] - 回答: 由于苹果卡过渡的会计处理导致收入减少，效率比率出现了与公司意图和原有轨迹相反的方向变动 [56] - 回答: 需要从全年角度来看效率比率，鉴于公司全年管理薪酬和非薪酬费用的方式，仅看第四季度同比数据会显示运营费用显著增加，但纵观全年业绩，公司实现了显著的运营杠杆 [56] - 回答: 公司报告营收增长9%，税前利润增长19%，每股收益增长27%，需要综合考虑准备金释放的影响并审视全年结果 [57] - 补充回答: 第四季度同比数据还受到去年和今年薪酬计提方式以及季度营收的影响，因此不能仅看第四季度同比数据 [57] 问题: 关于高盛3.0和人工智能，公司希望实现的具体产出目标是什么？例如收入增长、效率提升或人均收入？ [58] - 回答: 公司承诺随着时间推移会提供更多指标和目标，目前重点是核心业务的增长，人工智能是提升组织生产力和效率的机会，从而增加投资业务增长的能力 [59] - 回答: 一方面，公司拥有聪明、高效的员工，可以为他们提供人工智能工具，提升日常生产力；另一方面，公司正在企业层面部署技术，重新构想运营流程，创造真正的效率 [60] - 回答: 目标不仅是降低成本，也是释放能力以投资于其他增长领域，例如扩大财富管理业务覆盖 [61] - 回答: 公司已确定了六个具体的流程进行改造，并已开始取得良好进展，但尚未准备好公开详细信息，承诺在未来几个季度提供更多更新，以便跟踪效率进展和资源部署 [62] - 回答: 从五年期来看，人工智能和技术工作有望加速人均生产率的提升步伐，但这并非唯一指标 [63][64] 问题: 公司如何评估市场结构领域的创新机会，如代币化和预测市场？最看好的机会在哪里？ [64] - 回答: 公司有大量人员高度关注代币化、稳定币等领域，并花费大量时间进行研究，以决定投资方向和如何利用这些技术扩展或加速现有业务，并探索新的商业机会 [65] - 回答: 预测市场也非常有趣，公司已与相关领导企业会面并组建团队进行研究，这些活动（特别是受商品期货交易委员会监管的）看起来像衍生品合约活动，公司可以看到其与现有业务交叉的机会 [66] - 回答: 公司正在关注围绕这些技术将发展的监管结构，寻找发展自身能力或合作服务客户的机会，认为这两者都处于早期阶段，变化速度可能不像一些专家谈论的那么快，但它们很重要且真实，公司投入了大量时间 [67][68] 问题: 融资业务收入占比已接近40%，未来该业务能增长到多大规模？如何管理其中的风险？ [69] - 回答: 过去五年，公司从相对于市场占有率而言的权重不足，发展到权重更加匹配，认为仍有增长空间 [70] - 回答: 通过成立资本解决方案集团以及思考资产管理业务与发起能力之间的连接，公司看到了未来将大量此类活动纳入资产管理业务、让客户接触这些发起流的潜力 [70] - 回答: 由于拥有资产管理业务，公司有能力增长融资业务，且并非所有增长都必须以同样的方式体现在资产负债表上，公司正密切关注其未来演变 [70][71] 问题: 2026年非薪酬费用的增长预期如何？与2025年预算过程相比有何不同？ [71] - 回答: 公司多年来始终保持对非

美国通胀数据表现 - 2023年12月美国消费者价格指数环比上升0.3%，同比上升2.7%，均符合市场普遍预期 [3] - 剔除食品和能源的核心消费者价格指数环比仅上升0.2%，同比上升2.6%，两项数值均比分析师预测低0.1个百分点 [3] - 占据指数权重约三分之一的住房成本环比上升0.4%，同比涨幅为3.2%，是推动通胀的主要因素之一 [7] 主要分项价格变动 - 食品价格当月环比上升0.7%，同比上升3.1% [3] - 食品类别中鸡蛋价格显著下降，环比降幅达到8.2% [3] - 能源价格环比微增0.3% [3] 数据解读与市场影响 - 整体稳定的报告促使交易员调整对货币政策路径的预期，利率期货市场定价显示美联储在四月会议上降息的概率已从数据公布前的约38%上升至约42% [7] - 摩根士丹利财富管理首席经济策略师认为，通胀并未重新加速但回落至目标的过程似乎陷入停滞，报告可能未给美联储提供足够信心在近期立即降息 [7] - 凯德北京投资基金分析师认为，美联储在评估政策转向时仍需更多证据表明通胀正可持续地回归目标，未来的就业市场和工资增长数据是关键因素 [9] 数据质量说明 - 由于2023年秋季政府停摆，此前两个月的数据未能发布，使得连续趋势观察存在困难 [3] - 报告提醒，因政府停摆期间数据收集中断，去年末部分月份之间的环比数据比较可能存在扭曲，解读时需保持审慎 [9]

贵金属市场表现与价格预测 - 2025年现货黄金价格飙升约65%，年内多次刷新历史纪录；现货白银价格暴涨约150% [3] - 2026年开年至今，黄金价格涨幅超过7%，白银价格进一步上涨逾25% [3] - 基金经理预测黄金价格在2026年完全有可能触及每盎司5000美元，白银有望突破每盎司100美元关口 [2] - 周一（新闻发布当周）黄金价格创下每盎司4600美元以上的历史新高，截至周三现货黄金价格接近每盎司4640美元，现货白银价格首次突破每盎司91美元 [1] 推动价格上涨的核心因素 - “资源民族主义”氛围正在形成，世界主要大国不断丰富的贸易战手段持续推动贵金属市场走高 [2] - 地缘政治局势紧张，如2022年俄乌冲突、2026年初美国对委内瑞拉和格陵兰岛的举动，加剧了政治风险与不确定性 [2] - 市场对美联储独立性及货币政策的担忧加剧，例如美联储主席鲍威尔因总部翻新项目证词遭刑事调查的消息，提升了黄金作为避险资产的吸引力 [1][4] - 实物白银供应短缺，中国出台的出口管制措施是原因之一，上海市场的白银价格较国际市场溢价约每盎司10美元 [3] 行业需求与市场动态 - 白银是众多行业产品的关键原料，广泛应用于计算机、手机、汽车和家用电器的制造领域，其工业需求不断增长 [3] - 当前白银市场的核心是实物银条交易，这意味着其价格还有巨大的上涨空间 [3] - 如果上海市场与西方电子盘价格的价差持续维持高位，全球范围内剩余的实物白银将持续流向东方 [3] - 市场对美元走势、美国及其他发达经济体财政赤字的持续担忧，以及地缘政治紧张局势下的降息预期，为贵金属市场提供支撑 [4] 机构观点与未来展望 - 投资机构对黄金和白银均持乐观态度，认为短期内似乎没有任何因素可能导致其价格下跌 [4] - 预计黄金在2026年将延续此前走势，而白银将再次成为领涨品种 [3] - 黄金价格的基本走势预测基于美联储将维持宽松货币政策的假设，这一预期将支撑美元计价的黄金价格持续走高 [3] - 去年推动贵金属价格上涨的各类趋势，在目前可能表现得更为突出 [3]

文章核心观点 - 金融智能体是依托行业最佳流程与数据、具备专业水准的金融代理人，其应用不应局限于低价值劳动密集型领域，而更适用于高价值技术密集型领域[4][9] - 金融智能体的广泛应用需解决三大核心问题：明确应用领域与法律地位、筑牢可靠性与经济性基石、破解数据数量与质量的瓶颈[4] AI前沿技术的迭代创新 - 技术迭代从单模态迈向多模态，最新大模型能处理文本、视觉、语音等多模态数据，生成新的非结构化内容，突破了文本交互的局限性[5] - 发展路径从AI助理演进至AI代理，具身智能体集成多种技术，能培育感知、学习、交互、行动和决策的代理能力，金融智能体可培育专业水准的金融代理人[5] - 模型训练从高能耗转向低能耗，以DeepSeek-V3为例，其性能与GPT-4o相当，但训练成本远低于后者，中国科技巨头正完善独立自主的AI生态[6] 金融智能体的应用领域与法律地位 - 生成式AI在金融业能创造直接商业价值，已在银行、保险、证券、基金、财富管理等机构部署，替代人类员工的部分岗位，且替代趋势正从劳动密集型延伸至知识密集型岗位[7] - 应用案例显示，百度的数字信贷经理智能体撰写尽职调查报告，时长从1天减少到1小时，数据准确性超过98%[9] - 金融智能体更适用于高价值技术密集型领域，如市场分析、风险评估、投资顾问、财富管理、量化交易等，智能投资顾问可能替代60%以上的投资顾问岗位[9] - 应用将改变金融业人力资源结构：增加懂AI与金融的复合型管理人才；更多专业、技术性岗位被金融智能体替代；更多操作性、劳动密集型岗位外包给数字化服务企业[9] - 必须尽早确立金融智能体的法律地位，明确其行为边界、与客户的法理关系、管理者的决策责任，并建立评估审核制度[10] 金融智能体的可靠性与经济性基石 - 人工智能仍存在未能消解的安全风险，如数据投毒、参数窃取等，以及技术缺陷，如模型幻觉、模型歧视、算法共振、隐私泄露等[11] - 金融智能体应用的基石是可信任，需满足高可靠性、可解释性、经济性与合规性要求[11][12][13] - 高可靠性要求部署先进安全工具，在市场分析中克制模型幻觉，在客户筛选中避免模型歧视，在量化交易中防止算法共振，在身份验证中抵抗AI虚假，在客户服务中消解机器冰冷，在账务处理中达成零误差[12] - 可解释性要求模型能展现基本推理路径和逻辑，实现从结果正确向过程可解释的跨越[12] - 经济性可通过预训练行业级模型再调适企业级模型来实现，以降低边际成本，提高投入产出比[12] - 合规性监管应遵循“高中初小”原则，即占领技术高地、形成中国方案、将风险消灭在萌芽、实现风险概率与成本最小化，并构建价值共生生态，促进科技企业与金融机构深度合作[13] 金融智能体的数据数量与质量瓶颈 - 金融是数据密集型行业，当前数据共享存在三大短板：公共数据局部行政分割；非公共数据局部流通不畅；行为数据集开发应用不足[14] - 全国移动支付用户超过9亿，数字化支付是主要数据入口，但数据大户与金融机构间的数据共享尚未形成成熟模式[14] - 解决数据问题需从三方面着手：公共数据开放共享，以“原始数据不出域、数据可用不可见”为原则，通过模型、核验等形式提供，地方政府如上海、浙江、福建、深圳已建立数据共享平台[15] - 非公共数据共同使用，需创新技术手段推动私密信息匿名化，按市场化方式建立“共同使用、共享收益”的新模式，支持金融机构与互联网平台、物流企业等“数据大户”建立数据分享机制[15] - 建设专业化的产业数字金融数据库，需涵盖足够数量的公共与非公共数据、结构完整的交易与行为数据、质量达标的结构化与非结构化数据、统计准确的周期性与即期数据、专业细分的多维度与多模态数据，一家互联网大厂正策划牵头兴建金融业一体化数据库[16]

中欧经贸合作宏观态势 - 2025年1至11月中欧贸易总额达7493.4亿美元，同比增长4.6%，形成强大的经济共生关系 [2] - 中欧合作已超越简单买卖，进入技术互鉴、产业链协同的新阶段，通过双向互动催生新质生产力 [4] - 欧盟对华投资中，研发中心和区域总部类项目占比历史上首次突破35%，合作正从产能输出转向研发联动 [10] 深圳在中欧合作中的角色与数据 - 2025年中欧班列（深圳）全年开行出口班列202列，同比增长49.6%，货值68.7亿元，辐射47个国家和地区 [4] - 2025年前11个月，深圳对欧盟进出口达4209.1亿元，同比增长3.4%，其中机电产品出口占比近八成 [4] - 深圳凭借高浓度创新生态，成为企业走向欧洲的练兵场与出发港 [4] - 南山区全球服务中心已与50多家亚太经合组织地区建立合作网络，为企业提供24小时全流程出海支持 [4] 重点合作产业与机遇 - 新能源领域：中国在电动车、光伏等领域的制造优势与欧洲的绿色转型需求高度契合 [8][10] - 金融科技领域：瑞士在财富管理、知识产权保护的优势与深圳的创新活力、市场潜力高度互补 [10] - Sarasin Bank已与深圳金融机构达成合作意向，计划推出跨境融资、汇率避险等专项产品支持企业出海 [10] - 文旅产业：深圳与瑞士在数字文旅领域合作空间广阔，文旅IP的数字化被视为品牌出海的有力抓手 [8][10] 企业出海欧洲的关键能力与挑战 - 合规能力是进入欧洲市场的关键，GDPR和CBAM对中国企业提出更高要求 [11] - 在欧洲，合规不是成本而是通往未来的护照，数据本地化与碳排放追踪是企业最容易忽视的隐形门槛 [11] - 绿色不再是企业的选修课，而是出海的入场券，中欧在绿色标准对接、碳足迹核算等方面合作潜力巨大 [11] - 企业出海应以技术为核心、以尊重为基础，融入当地文化与社区并承担社会责任 [7] 具体合作路径与基础设施 - 通过数字身份技术可以架起中欧桥梁，弥合数字鸿沟，在跨境旅游、智慧交通等领域实现技术标准与本地化监管的对接 [5] - 波兰是中国供应链进入欧洲的前置玄关，智慧物流与数据协同能提升供应链韧性，将地缘不确定性转化为48小时达的确定性 [11]

伦敦银价格走势 - 今日亚盘时段伦敦银交投于81.83美元/盎司一线上方，开盘于80.39美元/盎司，暂报83.02美元/盎司，较开盘上涨3.84% [1] - 盘中最高触及83.94美元/盎司，最低下探79.94美元/盎司，盘内短线偏向震荡走势 [1] - 上周伦敦银市场周线收于79.949美元/盎司，周内最高触及82.766美元/盎司，最低下探72.837美元/盎司，最终以一根上影线很长的大阳线收线 [1] 美联储政治动态 - 美联储主席鲍威尔表示，美国司法部威胁就其去年六月涉及建筑翻新工程的参议院作证提出刑事起诉，大陪审团传票已于上周五送达 [1] - 分析指出，特朗普总统正试图以鲍威尔就美联储总部翻修问题向国会作证为由，对其提起刑事指控 [1] - 鲍威尔的主席任期将于五月结束，但其理事任期要到2028年1月才届满，分析认为他可能选择留任理事以对抗政治压力，这将影响未来理事会的人事任命 [1]

公司成立与核心定位 - 东方证券前副总裁徐海宁与中联重科资本等共同发起设立上海秩汇科技有限公司，公司于2026年1月8日正式成立，注册资本1亿元，法定代表人为徐海宁 [1][3] - 公司核心定位为“财富管理+科技+产融协同”，聚焦三大业务方向：智能投顾系统研发与AI+买方投顾生态建设、专业化买方投顾培训体系打造、为金融机构提供定制化买方投顾咨询与转型解决方案 [3] 股东与股权结构 - 公司股东包括中联重科资本有限责任公司、徐海宁和上海秩汇明德企业管理中心（有限合伙），具体持股比例未披露 [4] - 中联重科资本为中联重科全资控股子公司，注册资本40亿元 [4] - 上海秩汇明德企业管理中心（有限合伙）成立于2025年12月22日，注册资本1500万元，合伙人李志骞与徐海宁的出资比例分别为97%和3% [4][5] - 合伙人李志骞或为徐海宁昔日下属，现任东方证券金融产品总部助理董事 [4] 创始人背景与职业历程 - 创始人徐海宁深耕财富管理领域十余年，曾任东方证券副总裁、财富管理委员会党委书记、总裁，是公司财富管理业务的“一号人物” [3][7] - 徐海宁于2024年11月20日因个人职业发展原因从东方证券辞职 [3][9] - 其职业起点为上海中石化海洋石油地质局，后跨界房地产、证券投资等领域，曾主持广东核电房地产项目收购、上海家化并购等项目，于2012年10月正式加盟东方证券 [7] 行业实践与业务理念 - 在徐海宁带领下，东方证券买方投顾业务始于2021年6月试点资格获批，公司通过新建独立组织架构、引进专业团队，围绕内容、投研和服务发展基金投顾业务并取得显著成效 [8] - 徐海宁曾表示，基金投顾定位于买方中介模式，能代表投资者利益，通过顾问服务有效改善投资者收益回报，并从根本上解决与投资者的利益冲突 [9]

行业核心趋势 - 财富管理行业正迎来从“卖产品”到“卖服务”的拐点[1] - 行业正经历深刻模式变革 发展逻辑已从“规模竞赛”全面转向“能力比拼”[4] - “新周期、新环境、新机遇”三大趋势正在重塑行业 包括“十五五”规划与“新质生产力”重塑增长动能 AI赋能优化业务模式 股市“慢牛”与资本市场规模增长提供重要机遇期[1] 公司业绩表现 - 公司全年权益基金客户盈利占比超80%[1] - 权益资产保有规模同比增长82%[1] - 指数基金保有规模同比增长105%[1] - 稳健“固收+”保有规模同比增长206%[1] - 个人养老金保有规模同比增长241%[1] - 2025年TAMP模式新增客户数21万 复购客户占比52% 平均持仓时间235天 持仓盈利客户占比接近88%[4] 公司战略与能力升级 - 公司致力于推动“产品、服务、价格”三大核心能力的系统性升级[2] - 公司联合合作机构通过金融大模型实现从交易执行向全周期陪伴的跨越[2] - 公司结合AI技术与金融合作伙伴深耕财富生态以提升客户投资体验[2] 产品与服务能力建设 - 产品力升级方面 公司与合作伙伴深化严选与共创推品机制 紧扣市场动态协助投资者进行动态资产配置 并深度研判市场走势挖掘投资机会[2] - 服务力升级方面 公司深度融合AI技术将服务延伸至全周期陪伴 实现从“千人一面”到“千人多面”的个性化服务跃迁[3] - AI技术应用具体包括AI智能开户实现千户级秒级响应 自动识别风险异常并多端触发提醒 以及研报自动观点提炼与多轮深度问答[3] 业务模式创新 - 公司与金融机构合作发力探索TAMP模式 以“金融+AI”深度协同重塑财富管理生态[4] - TAMP模式通过集成“投研、配置、交易、运营”等专业能力 为合作机构及理财师提供一站式、可定制的资产管理解决方案 助力其从“产品销售”转向“客户财富管理服务”[4] - 下一步将推动TAMP核心能力升级 包括通过KYC与行为分析实现深度精准触达 通过KYP与多维度分析严选优质资产 在账户管理引入资产配置与动态平衡 以及通过自研金融RAG赋能智能投研实现全链路覆盖[4][5]