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时值半年末,机构开始为下半年的投资组合进行策略调整,超跌严重的港股也是机构锁定的对象。回顾二季度,市场对于港股一度抱持乐观,但现实却一直未能尽如人意。外资结构性压力、基本面预期等多重因素的制约下,港股市场在全球资产表现中垫底,截至本月,港股市场相较于美股的“便宜”程度已经触及到了历史较高水平。
当资产的水位来到高性价比的舒适区间,均值回归成为一种必然。市场预期,受益于个股盈利贡献及估值修复,AI会成为此轮港股市场反弹的急先锋。“港股AI会迟到,但不会缺席。”业内人士如此表示。
(资料图片仅供参考)
港股逐渐走出底部区间
二季度,港股市场的疲弱表现误伤了不少成长型个股,垂直金融AI头部平台百融云-W(6608.HK)算是一个典型代表。论业绩,百融云一季度主营业务总收入5.66亿元,同比增长25%,营收增速超出很多同行,属于是有业绩兑现的AI公司;论前景,作为服务金融业的TO B端机构,百融云的核心付费用户高斜率上升,近几年始终维持在90%以上;再论预期,百融云通过反复训练,于近期完成行业大模型BR-LLM的升级。
基本面稳健和业务发展前景兼备,如果将百融云置身A股,或早已乘上价值增长的飞轮。但是由于港股和A股的定价权和投资者结构不同,该公司的市值一直未能反映其真实价值。
像百融云这样在港股市场被低估的公司不在少数。为了提振投资者信心,回购成为了众多港股上市公司的普遍选择,数据显示,年内已有上百家港股启动回购,累计回购金额超过去年同期,截至目前,坐拥万亿市值的腾讯控股已经进行了超百亿港元的回购,像百融云这样的成长股在近40亿元现金及等价物的支撑下,年内回购额已经超过1.1亿港元。
进入6月之后,港股市场逐渐走出底部行情,市场整体信心有所恢复,即便在本周市场有所回调的情况下,恒生指数本月内已经累涨超5%。
市场预计,随着国内大模型军备竞赛如火如荼,AI+产业趋势会加速演绎,从算法、算力到AI+应用的全产业链正在形成。在这个过程中,高性价比的港股AI更值得聚焦。
大模型训练将催化行情
尽管投资者普遍认为,本轮“AI+”与此前的“互联网+”在市场表现上存在极高的相似性,但其实从产业端来看,“互联网+”更具C端特性,而AI+更侧重的是生产力的变革,B端/G端属性更强。
这一趋势在大模型赛道上体现得淋漓尽致,因为模型部署需要动用的资源量较大,且B端的付费意愿更高,因此,绕过C端用户,直接研发面向行业的开源商用模型成为了不少企业的选择。
以百融云为例,该公司的大模型BR-LLM是基于深度学习Transformer框架,结合NLP(自然语言处理)、智能语音等技术,打造的场景驱动产业大模型。
与Bloomberg GPT相一致,百融云大模型的落地场景也是在金融领域。为了提升对于金融场景的理解能力,百融云在自主搭建大模型底层框架基础上,开源千亿tokens的中文预训练数据集来训练模型,并通过深度微调能支持百亿级参数的训练。
经过调优训练,BR-LLM将面对复杂金融场景下的机器学习能力提升一个数量级的效率。在信贷评估、金融反欺诈领域,百融云大模型能够从非结构化标签中抽取和总结关键信息,将其提炼为有用的特征值,并自动生成风险报告和决策推荐。
这些“特征值”通过灵活的模块设计,可扩展至应用判别式AI技术构建的专属模型之中,不仅可以帮助金融机构优化业务决策过程、增强智能分析处理能力,同时还可以指数级缩短识别欺诈风险的时间。
另外,在金融智能交互场景中,百融云的大模型BR-LLM也可以实现应用效率的大幅度提升。如今,业内普遍认为,大模型最大的确定性在于,其将重新定义营销和客服。在金融领域,BR-LLM基于对于行业语库的积累和掌握,不断进行迭代升级,以降低推理成本,提升工程化能力,最终通过MaaS模式拓展到场景应用中。
以百融云的智能语音机器人为例,其能提供“真人级”对话效果,对客户的语音识别准确率可达到99%以上,每日进行超过亿级规模的自动交互。
机构分析认为,随着“百模大战”愈演愈烈,模型泛化的现象将更加明显,服务特定场景的垂类公司会显著受益。百融云因在细分赛道掌握垂类算法、行业洞察和多元化金融AI技术,拥有较高的护城河壁垒。
关键词:
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