纪要涉及的行业或公司 * 互联网金融行业[1] * 九方智投[1] * 同花顺[1] 核心观点与论据 * **核心议题**：讨论集中于互联网金融行业的监管与估值问题，以及人工智能在金融领域的应用前景[1] * **监管影响**：通过分析九方智投的业绩及行政处罚公告，讨论了互联网金融监管周期对行业的影响[1] * **估值评估**：讨论了合理的估值中枢[1] * **AI应用潜力**：特别强调了AI在提升金融服务效率和客户体验方面的潜力，包括其在内部管理和对外业务赋能中的案例[1] 其他重要内容 * **行业关键词**：互联网金融、监管、估值、AI、投顾、合规、出海、数字货币、头部公司、合同负债、业绩预告、行政处罚、牛市骑手、相对估值、非结构性数据、模型能力、支付能力、香港[1] * **讨论背景**：本次讨论为“非银对话计算机”视角[1]

文章核心观点 - 广州市在“十四五”期间深化金融改革，重点书写科技、绿色、普惠、养老、数字金融“五篇大文章”，并推进“南沙金融30条”及“全国投顾第一城”建设，金融基础设施与跨境创新取得突破 [4] - “十五五”期间，广州金融将以深化金融供给侧结构性改革为主线，全力做好金融“五篇大文章”，加快构建现代金融服务体系，提升其作为粤港澳大湾区国际金融枢纽的核心引擎功能，为高质量发展贡献金融力量 [5] “五篇大文章”进展与规划 - 科技金融：出台“科技金融二十条”，2025年启动“益企共赢计划”，累计签约科技企业超1050户，金额超400亿元 [6] - 绿色金融：出台“绿色金融十条”，绿色贷款余额达1.61万亿元，为“十三五”期末的4.13倍，居全省首位 [6] - 普惠金融：普惠机制惠及小微企业及个体工商户超27.1万户 [6] - 养老金融：出台“养老金融十二条” [6] - 数字金融：数字人民币个人钱包累计开立1886.09万个 [6] - 保险资金运用：保险资金在穗投资余额超1万亿元 [6] - 下一步规划：科技金融将持续推动“科技金融二十条”落地，深化“益企共赢计划”；绿色金融将加快立法并推广转型金融标准；普惠金融将用足信贷风险补偿机制；养老金融将丰富第三支柱产品；数字金融将建设银行业保险业人工智能应用试点城市，推动数字人民币常规应用场景全覆盖 [7] “全国投顾第一城”建设与新赛道布局 - 2025年成效：打造“全国投顾第一城”被纳入“南沙金融30条”并获得国家层面政策支持；出台“AI投顾十条”；易方达财富管理基金销售公司正式展业；广州投顾学院与研究院累计培训超1800人次 [8] - 2026年新赛道规划：全力打造买方“投顾第一城”，构建行业培训与考级体系；推动不动产资管业态发展，推动商业综合体等证券化项目；构建特殊资产管理“五位一体”创新服务体系；大力发展融资租赁，支持本地机构做大做强并拓展跨境业务 [9] 粤港澳大湾区国际金融枢纽建设 - “南沙金融30条”进展：88条配套措施落地，汇丰全球培训中心、全国首个碳中和融资租赁服务平台等创新机构设立；FT账户试点银行稳步扩容，多项跨境金融试点业务实现突破 [11] - 2026年规划：持续推进“南沙金融30条”落地，推动信用卡视频面签、跨境股权投资便利化等政策；推进QDLP、QFLP试点并优化政策；有序扩大FT账户试点范围；围绕港澳居民需求推出综合金融业务；提升支付便利化水平 [11] 现代金融服务体系建设与完善 - 近期成果：中信AIC总部落地，易方达财富管理基金销售公司、广期所科技子公司等持牌机构开业；南网产融集团揭牌，中金支付迁址，越秀集团收购香港人寿；全年新增私募基金机构超百家；五大AIC与投资机构合作基金规模超168亿元 [11] - 未来规划：强化广州期货交易所核心功能，丰富上市品种，深化对外开放；支持在穗持牌金融机构做大做强；大力推进企业上市，深化与头部券商合作；积极开展并购重组；加大金融招商力度，聚焦投顾、不动产资管等新赛道，吸引特色机构落户，打造全国飞机融资租赁第三极 [12]

活动背景与核心目标 - 2025年人工智能已从技术探索迈入规模化应用落地阶段，“AI+应用”在工业制造、金融服务、校园课堂、医疗健康、文化旅游等千行百业进行务实实践，以精准赋能重构行业效率、优化民生体验，成为激活新质生产力的新路径[3][8] - 为全景展现国内AI技术落地的实战成果，提炼可复制、可推广的行业赋能经验，推动AI与实体经济深度融合，上海报业集团旗下财联社、《科创板日报》正式启动“2025中国AI+应用Top50”优秀案例征集活动，旨在评选50个兼具实效价值与示范意义的优秀AI+应用产品及服务[3][8] 征集范围与领域 - 征集聚焦AI技术在千行百业的实际落地应用场景，不局限于技术壁垒，更看重场景适配与价值创造[9][23] - 工业领域应用包括智能质检、设备预测性维护、生产流程优化、供应链智能调度等提升生产效能的应用[10][24] - 金融领域应用包括智能风控、投资决策、反欺诈系统、AI投顾、数字员工、合规审计等优化服务或管控风险的应用[10][24] - 教育领域应用包括个性化学习系统、智能批改、虚拟教研、教育资源均衡适配等助力教育提质的应用[10][24] - 医疗领域应用包括医学影像辅助诊断、AI问诊、智能陪护、健康监测、应急预警、适老化服务机器人等医疗健康服务应用[10][24] - 文旅领域应用包括数字导览、智慧景区、旅游攻略、AR/VR沉浸体验等[10][24] - 其他行业创新性AI+行业应用，旨在解决行业痛点，助力行业效能提升[24] 申报要求 - 申报主体包括企业、事业单位、科研机构或创新团队等，自然人的AI独创性创新性应用与产品也可申报[11][25] - 案例需聚焦行业实际痛点，已实现落地场景应用，需提供成效数据和应用效果，拒绝纯概念性方案[11][25] - 每个申报主体最多牵头报送3项案例，需提交案例简介、落地场景、成效数据等申报资料[11][25] 评选机制与标准 - 评选将组建由行业资深从业者、AI应用专家、资深投资人及媒体代表构成的专业评审团[12][26] - 评审将从应用落地深度、行业赋能价值、社会民生效益、用户体验四大维度进行综合评定[12][26] 入选案例权益 - 入选案例将获得财联社与《科创板日报》全媒体矩阵专题报道宣传，并获得“2025中国AI+应用Top50”优秀案例证书[13][27] - 受邀出席财联社、《科创板日报》拟于2026年上半年举行的“中国AI+应用产业赋能大会”，参与颁奖盛典及高端行业对话[13][28] - 案例将纳入《2025中国AI+应用落地发展报告》，并优先推荐至VC、PE、产业基金等投金融机构，帮助优秀项目对接融资需求[13][28] 活动时间安排 - 案例征集期：2025年12月16日至2026年1月30日[6][15][29] - 案例评审期：2026年2月1日至2月5日[16][29] - 终评公布日期：2026年2月5日[17][29]

融资融券的综合意义 - 融资融券是市场工具，关键在于如何正确利用其为投资交易服务 [1] 融资融券的参考意义 - 融资余额变化反映市场情绪和投资者预期，融资余额上升通常意味着投资者看好市场，反之则反映谨慎或看空情绪 [4] - 融券交易活跃度反映投资者对股价下跌的预期，融券卖出量增加说明市场中存在较多看空情绪 [4] - 融资融券数据可帮助识别短期波动和长期趋势，例如连续多日的融资净买入可能预示股价上涨趋势，融券净卖出可能暗示短期获利机会 [5] - 通过分析特定板块或个股的融资融券数据，可以判断市场热点和资金流向，板块整体表现反映市场活跃度和投资者信心 [5] - 融资融券数据可辅助调整投资策略，例如当融资余额大幅下降时，投资者可能需要考虑减少相关个股持仓或寻找其他机会 [6] - 融资融券数据可帮助识别潜在风险，高杠杆融资买入在市场下跌时可能导致较大损失，需结合自身风险承受能力合理控制仓位 [8] - 融资融券交易增加了市场交易量和流动性，较高的融资融券余额通常意味着市场交易活跃，投资者参与度高 [9] - 融资融券数据可帮助分析市场稳定性，融资余额的持续稳定增长可能表明市场情绪稳定，大幅波动则可能暗示市场存在不确定性 [9] - 融资融券数据应结合公司基本面进行分析，即使融资余额下降，若公司基本面良好且行业前景广阔，仍可能发现长期投资机会 [10] 融资融券的功能与优势 - 增强交易灵活性，可实现多空双向操作 [7] - 丰富投资策略，可用于套利（如价差、期现套利）、对冲、套保等 [7] - 提高资金使用效率，盘活资产，提高资金周转率 [7] - 活跃市场交易，增加市场流动性 [7] 融资融券的风险与限制 - 存在杠杆风险，收益放大同时亏损也放大，市场反向波动可能导致追加保证金或被强制平仓 [7] - 存在利息与费用，融资需支付利息，融券需支付费用，持仓时间越长成本越高 [7] - 标的受限，只能交易交易所公布的融资融券标的 [7] - 存在维持担保比例要求，担保比例低于一定标准（例如130%）将触发平仓风险 [7] - 历史数据显示杠杆具有双刃剑效应，如2015年A股两融余额达2.27万亿峰值后，市场出现剧烈调整 [8] 相关服务与费率 - 股票交易费率低至万0.854，逆回购百万分之一 [3] - 专项融资利率最低4.5% [3] - 场内基金ETF费率为万0.5 [3] - 港股通交易费率为万0.8 [3] - 可转债交易费率为万0.5 [3] - 提供AI投顾免费试用，覆盖股票、基金、标的、买卖价位分析 [3] - 提供基金、私募、信托、固收理财、全球配置组合等产品，以均衡财富配置 [3] - 支持同花顺、雪球、腾讯自选股、万得、通达信、大智慧等交易软件 [3] - 提供QMT/PTrade量化软件，以及miniQMT和LDP极速柜台 [3] - 除期权外，业务均可线上办理 [3] - 提供靓号开户服务，可定制4位尾号幸运数字，例如888靓号 [3] - 提供VIP通道、Level2行情、新客理财（利率6.66%）等服务 [3]

行业转型趋势 - 证券行业正经历以数智化转型为核心的深刻变革，表现为线下网点收缩与互联网分公司扩张的“一收一放”格局，一年内全行业超180家线下网点关停[1] - 行业转型由获客逻辑改变、佣金下行及用户需求升级等多重挑战驱动，互联网分公司成为券商深化转型、构建服务新生态的核心抓手[1] 互联网分公司发展概况 - 市场交投活跃为转型提供契机，2025年资本市场新开账户合计3005.71万户，促使券商发力互联网业务以争夺用户[2] - 设立互联网分公司成为行业新趋势，自2018年国信证券率先设立后，2024至2025年布局明显加快，东吴证券、中国银河证券、中原证券等机构相继落子[2] 互联网分公司的定位与优势 - 互联网分公司与传统线下网点有本质区别：战略上聚焦通过集约化、标准化方式经营广谱长尾客群，而非服务属地高净值客户；运营上以数据和算法驱动，打造“流量工厂”式自动化、智能化作业框架[3] - 相较于网络金融部门的“辅助”角色，互联网分公司作为独立经营单元，优势在于“权、责、利”高度统一与业务深度闭环，拥有独立核算与决策权，并对客户增长、营收等核心经营指标直接负责[3] 互联网分公司的职能与成效 - 核心职能聚焦四方面：在外部平台策划精准营销引流、运营各类线上平台、进行客户精细化服务与维护、担任“数智大脑”以数据与AI技术赋能全业务链[4] - 旨在解决行业传统痛点，如长尾客户服务不足、服务不够精细化、分散式运营效率低等问题，通过集约化与数智化运营创造可能[5] - 实践已初步验证效能：国泰海通2025年在新媒体平台获客规模较2024年翻倍，其智投签约服务推出半年覆盖资产达40亿元；东吴证券数智分公司通过IP运营积累近300万粉丝，累计引入资产1.5亿元，分类社群开户转化率达20%[6] 发展模式与未来方向 - 互联网分公司发展模式需与自身禀赋结合，大型券商可凭借资源优势全面推进智能技术与集约化生态构建，中小型券商更适合聚焦特定赛道或垂直客群打造精品模式[8] - 未来打造核心竞争力的关键是从技术设施、展业模式、组织架构三方面发力：构建“数据+AI+场景”驱动的智能中台；业务模式从“流量收割”转向“深度价值陪伴”；组织上打破部门壁垒，组建“业务、科技、数据”融合型团队[9][10] 面临的挑战 - 内部协同是关键挑战之一，互联网分公司与总部财富管理、合规等部门协作存在壁垒，在大型券商内部如何让庞大投顾队伍有效执行运营策略是一大考验[8] - 并非所有券商都适合开设，部分顶尖头部券商因已构筑较强获客优势并将互联网基因融入业务而未设立，部分中小券商则因资源有限或条件不成熟而暂未设立[8]

文章核心观点 - 年轻投资者正积极尝试使用AI工具作为“理财助理”来辅助基金投资等决策 但AI工具存在依赖历史数据、难以预知风险、数据污染、幻觉及偏见等局限 行业普遍认为其只能作为辅助 不能替代投资者自身的调研和财务考量 [1][3] - 行业机构正积极探索“AI+财富管理” 推动AI投顾服务发展 但当前AI在实用性、中立性、共情能力方面存在不足 未来发展方向是“人机协同”模式 [4][5] AI“选基”的市场热度与用户行为 - 社交平台上“AI选基”话题热度高 出现“100万交给AI理财”等讨论 吸引大量投资者围观 [1] - 全市场有超过1.3万只公募基金 部分年轻投资者因AI强大的数据处理与信息整合能力 而尝试跟随AI买基金以解决选基难题 [1] - 用户总结出完整的AI输入指令流程 涵盖背景设定、市场展望、持仓分析等环节 甚至出现让不同AI工具互相验证结论以提高可信度的做法 [2] - 有用户长期跟踪记录不同AI工具“炒基”的帖子 同样获得很高关注度 [2] AI工具在投资辅助中的表现与局限 - 测试显示 AI工具能抓取最新政策、资金流向、板块表现等关键信息 并能根据用户目标提供组合调整建议 例如建议增持宽基及内需板块基金 减持黄金主题基金 [3] - 在具体基金产品推荐环节 AI工具的参考素材多源于基金公司公开的营销材料 且信源发布时间相对滞后 [3] - AI工具的可靠性高度依赖其背后的数据与假设 难以预知风险 并面临数据污染、AI幻觉、隐含数据偏见等问题 [1][3] - AI工具只能作为投资决策的辅助 不能替代投资者自身的细致调研与对个人财务状况的考量 [1][3] 行业对AI财富管理的探索与展望 - 调研显示 AI财富管理在个人投资者中的渗透仍处初级阶段 最常使用的三个场景是：寻找比较理财产品、学习理财知识、获取市场资讯 [4] - AI在实用性、中立性、共情能力方面的不足 是阻碍其被更广泛接受的主要障碍 [4] - 第三方基金销售机构、基金公司、证券公司等正积极探索AI在财富管理转型中的作用 各大机构App加紧开发推出“AI投顾”服务板块 [4] - 行业力图从数据、内容、算法、投研、策略等维度挖掘AI的赋能潜力 以提升投资者体验 [4] - 行业观点认为 AI投顾已具备强大数据处理和标准化服务能力 但在复杂决策、风险把控、情感联系、投资者心理疏导等方面仍有提升空间 [4][5] - AI投顾的未来发展方向是“人机协同”模式 以共同打造更高效、更普惠、更有温度的财富管理服务 [5]

文章核心观点 - 广州市发布《广州市大力推动AI投顾发展的若干措施》（“AI投顾十条”），旨在通过金融科技赋能资本市场投资端改革和财富管理行业向买方转型，目标是构建高质量投顾业态，加快建设具有全国影响力的“投顾第一城”，并为广州打造现代化金融产业体系提供支撑 [2] 政策与监管支持 - 争取上级监管部门支持，申请建立适用于AI投顾的包容审慎监管机制，鼓励AI投顾项目参与广州资本市场金融科技创新试点 [3] - 联合多个省市监管部门，围绕金融、数据和投资者权益保护等重点环节，探索建立信息共享机制以支持AI投顾业务发展 [3] 数据要素与基础设施建设 - 支持在依法合规前提下推动金融数据要素在投顾领域流通与应用，鼓励金融机构、征信机构、金融科技企业等合作，强化垂直领域数据供给，并围绕投资者画像、行为特征、宏观经济指标等维度建设数据标准和数据库 [3] - 推动在广州数据交易所设立投顾行业数据交易产品，并推动行业龙头企业或协会牵头建设金融投顾行业可信数据空间 [3] - 支持建设安全可信算力中心，承接国家、区域和相关机构的投顾算力需求，积极打造粤港澳大湾区AI投顾算力枢纽，面向国内各层次投顾机构提供多类型算力服务 [5] - 支持协作建设开放共享的“人工智能+投顾”应用平台，提供标准化应用模块、测试验证环境、知识图谱资源等共性技术支撑与服务 [5] 产业发展与金融支持 - 加强支持AI投顾业务关联产业发展，推动相关产业基金并鼓励市场化基金投向“人工智能+投顾”产业主体，包括垂直场景专业模型训练与优化、智能顾问工具开发、智能投研工具开发、合规与风控技术解决方案、数据治理与隐私计算技术等 [4] - 鼓励银行机构加大对符合政策导向的“人工智能+投顾”相关企业的信贷支持力度，创新金融产品，提供知识产权质押融资等服务 [4] - 支持国内外投资顾问机构、投顾服务企业、金融科技企业来穗发展，与本地机构围绕客户需求匹配、投资研究、顾问服务等全业务链条开展AI投顾业务合作 [8] - 支持各区出台AI投资顾问业务发展相关支持政策，健全AI投顾企业在穗展业服务体系 [8] 标准体系与人才培养 - 推进投顾行业人工智能标准体系建设，依托广州投顾研究院和各机构、企业、高校等开展AI投顾服务规范体系研究，探索建立涵盖全流程的服务基础标准，制定行业通用规范，并推动建立算法备案、评测与审核机制 [6] - 支持构建“本地培养+外来引才”双轮驱动格局，鼓励金融机构与高校、科技企业建立产教融合机制，共建产学研协同育人平台，联合开发跨学科课程体系，重点培养“金融+人工智能”的复合型专业人才 [7] - 支持广州投顾学院（研究院）与高校、金融机构探索AI投顾从业人员职业技能等级认证，并将AI投顾专业人才纳入市级金融人才政策支持范围 [7] 行业生态与风险防范 - 营造AI投顾发展良好氛围，支持举办AI投顾优秀案例评选、主题沙龙、系列培训等活动，推动行业经验共享，并鼓励应用AI技术开展投资者教育宣传，提升公众认知与信任 [8] - 严密防范AI投顾业务风险，压实金融机构风险防控主体责任，规范辖内财富管理机构运用AI功能展业行为，支持人机协同，审慎直接对客 [9] - 强化信创要求、落实网络数据安全要求，支持监管科技的应用与发展，探索共建“监管科技”工具，利用技术手段实现对AI算法和应用的实时、穿透式监测，并加强舆情监测预警与定期风险评估 [9]

行业核心驱动力与挑战 - 券商行业变革的核心驱动力来自投资者需求升级和人工智能技术发展，投资者要求个性化、实时化的决策赋能与全流程陪伴，而AI技术推动竞争从单点工具迈向以“智能体”为核心的业务模式重构[1] - 在AI投顾用户规模与复购率提升的背景下，同质化已成为行业发展的主要挑战，差异化竞争与投顾团队向复合型角色转化是构筑新护城河的关键[1] 投资者需求升级的具体表现 - 投资者需求变化主要体现在产品选择、投顾服务内容及服务体验预期等多个维度，多元化、全球化资产配置需求突增，客户在低利率环境下将目光转向商品、另类资产及海外市场[2] - 客户更关注全流程的投资陪伴，不仅需要产品，更需要专业的投资建议和持续的服务陪伴，包括账户分析、交易行为交流及市场波动时的理性分析和情绪安抚[2] 券商AI应用与业务重构 - 券商财富管理的AI竞争聚焦三大核心：构建智能体驱动的服务矩阵、基于用户数据提供深度个性化的决策赋能、打造“AI理解意图-人机协同决策-智能执行”的一体化服务闭环[3] - 国泰海通证券推出新一代全AI智能App国泰海通灵犀，首创对话式投资服务闭环和多模态AIGC智能盯盘服务，实现“千人千面”的动态智能服务[3] 券商AI赋能的具体实践 - 广发证券聚焦员工展业赋能，围绕“智能体”和“平台化”，利用AI在文本整理归纳方面的特长，推进自动化材料整理、资讯总结、产品信息及数据整理总结等工作[4] - 华安证券聚焦财富管理领域的客户体验升级，布局大模型智能投资助手应用，优化聚类分析效果，加速问题模式识别与新知识生成，以更精准把握客户提问意图[4] AI投顾同质化挑战与差异化路径 - AI投顾同质化问题表现为多数产品在底层技术、数据来源、投资策略及最终输出组合上高度趋同，选股逻辑、择时信号和资讯服务等内容缺乏显著差异[5] - 真正的差异化在于功能使用的便捷性、交互体验的温度感以及数据服务的精准度，而非功能的“有无”[5] 提升AI投顾专业能力的举措 - 券商AI投顾需在垂直方向深度训练强化，包括加强数据训练以提升对客户画像、策略信息等的理解，加强模型连接以融合AI大模型与专业金融模型优势，以及优化投顾工作流以融合AI与人工能力[6] - 业务转型的核心是对传统投顾团队进行技能升级和角色重新定义，投顾的核心价值在于多元化能力的融合[6] 投顾团队转型方向 - 投顾团队正向三大职能转型：担任“AI策略训练师”以训练优化金融垂直领域的AI智能体，成为“人机协同方案设计师”以系统性设计服务流程，深化“复杂客户关系管理者”角色以处理高净值客户定制等复杂场景[7]

政策发布与核心目标 - 广州市委金融办发布《广州市大力推动AI投顾发展的若干措施》简称“AI投顾十条” [1] - 政策旨在推动金融科技赋能资本市场投资端改革和财富管理行业向买方转型 助力构建高质量投顾生态体系 [1] - 目标是加快建设具有全国影响力的“投顾第一城” [1] 监管与创新支持 - 积极向中央金融监管部门和有关国家部委申请建立适用于人工智能投顾应用的包容审慎监管机制 [1] - 鼓励AI投顾应用项目参与广州资本市场金融科技创新试点 [1] 产业与资金支持 - 加强支持AI投顾业务关联产业发展 包括推动相关产业基金 鼓励各类市场化基金投向“人工智能+投顾”产业主体 [1] - 鼓励银行机构加大对符合政策导向的“人工智能+投顾”相关企业的信贷支持力度 [1] - 支持各区出台AI投顾业务发展相关支持政策 健全AI投顾企业在穗展业服务体系 [1] - 积极招引国内外AI投顾产业链机构来穗发展合作 [1] 基础设施建设 - 支持相关机构与各网络运营商、云服务商等合作建设安全可信算力中心 [2] - 争取并承接国家、区域和相关机构的投顾算力需求 积极打造粤港澳大湾区AI投顾算力枢纽 [2] - 面向国内各层次投顾机构提供多类型算力服务 [2] 生态体系建设 - 政策将从建立信息共享机制、推动数据要素供给、探索建立标准体系、培育复合型人才、营造行业发展良好氛围以及严防业务风险等多方面入手共塑AI投顾发展良好生态 [2]

三方投顾公司量化系统营销模式 - 抖音等平台直播间成为主要销售渠道，观看量动辄突破十万，通过低价秒杀、限时特惠等营销手段吸引投资者[2][3] - 定价策略普遍采用低价引流，如9.9元/月、99元/38天、218元/105天等档位，并承诺体验不佳可全额退款以降低决策门槛[4][7] - 直播内容通过循环播放股票分时图、涨幅数据（如标注“34日合计涨幅10.11%”）及高度同质化的用户好评营造火爆热销氛围，据观察部分直播间下单量累计超千单[2][7] 量化系统产品实质与功能 - 产品核心功能被揭露为每日盘前向用户推送固定数量（如6只）的推荐股票名单，缺乏专业分析报告，本质是荐股工具而非智能辅助决策系统[9] - 当被问及选股逻辑、模型核心指标等关键问题时，主播均以“商业机密”为由避而不答，无法解释其与普通选股软件的本质区别[2][9] - 与券商正规AI投顾工具存在本质差异：后者定位为专业投资辅助，提供个性化财富管理、账户诊断等服务，并有明确风险提示和合规备案，而非简单荐股[10] 市场反馈与潜在风险 - 直播间内声称“有收益”的账号多为无头像、无作品的新号，留言内容高度同质化，而小红书、知乎等平台有大量投资者吐槽被坑并申请退款[2][11] - 正规量化投资需专业模型、海量数据及严格风控，研发成本动辄数百万元，低价售卖（如9.9元、99元）的量化系统不符合行业规律[11] - 业内人士指出此类产品利用投资者对量化投资的陌生感和高收益追求实施营销，本质是骗局，并建议投资者核实资质、警惕噱头[11]