浙江新生代企業家人才庫在庫人數逾5500人
2025-10-26 03:35 8,438次浏览作為券商行業一年一度的年中大節，2025年「818理財節」大幕已提前拉開。自2017年首屆舉辦以來，「818理財節」已連續第九年與投資者相見。如今，距離8月18日還有近一周時間，恆泰證券、長城證券、國泰海通證券等十餘家券商的「818理財節」活動已提前開跑。對比往年情況，多家券商活動周期悄然拉長，預熱活動也愈發豐富，展現出與往年不同的全新氣象，也折射著券商服務轉型的新脈動。 從節點品牌宣傳向陪伴轉型 8月中旬臨近，多家券商「818理財節」活動已提前拉開帷幕。8月12日，恆泰證券微服務公眾號發文稱，「投顧領航智贏未來」「818理財節」正式啟幕，活動時間為8月11日—22日。活動玩法方面，用戶交易日可以參與猜漲跌活動。此外，恆泰證券還設置連結直達其推出的顧問服務產品鑫悅靈犀，瀏覽專區即可領獎，獎勵設置包括隨機金額的微信現金紅包以及投顧卡券。 同日，長城證券也伴隨著「818金姐理財節上線啦」的推文標題，宣布「818理財節」活動在8月11日至9月14日舉辦，相較2024年同期的8月12日至9月13日，時間延長2天。此外，8月11日，東吳證券也連發三篇文章，宣布「818財富盛典」於8月11日至8月29日展開。 事實上，早在8月1日，國泰海通證券的「AI投資嘉年華」就正式啟幕，這也是其合併後參與的首屆理財節。與2024年相比，結束時間從8月末延長至9月8日。據相關預告，國泰海通證券研究所還將在8月18日當日，進行財經聯播十小時，聚焦智投AI新質力。 同樣開啟直播的還有光大證券，其「818理財節」直播盛典邀請了嘉實、國泰、平安等公募旗下多位基金經理到直播間，在8月7日至21日，開啟12場視頻直播。對比2024年同期光大證券的「與光同行」活動邀請4家公募基金經理進行4天直播，今年活動直播場次直接變成三倍，嘉賓陣容也更豐富。 北京商報記者從公開發文及業內獲悉，目前恆泰證券、長城證券、中泰證券、華泰證券、東吳證券、廣發證券、國金證券、國聯民生證券、國泰海通證券、上海證券、光大證券等十餘家券商均已啟動「818理財節」相關活動。可以看到的是，各家券商不再滿足於「818」當日衝刺，紛紛拉長戰線，或提前預熱，或提供更長周期的活動。這輪時間維度上的集體擴容，清晰指向券商在「818理財節」的戰略重心從短期節點品牌宣傳向持續陪伴轉型。 廣發證券坦言，近年來，券商行業正經歷服務模式轉型，逐漸從單一節點營銷向投資全周期陪伴的戰略升級。「818理財節」也將突破傳統節點營銷局限，升級為「節點引爆+長期運營」雙輪驅動體系。將階段性營銷活動轉化為持續性客戶陪伴，實現營銷價值與資產增值的良性雙贏。 加速與AI深度融合 從活動內容設置上看，在人工智慧等新興技術的深度滲透並重塑券商金融服務生態背景下，今年券商「818理財節」中，AI已成為高頻出現的核心關鍵詞。 投資人格測試、靈犀桌面機器人……國泰海通證券「AI投資嘉年華」就推出不少沉浸式AI互動體驗服務。國金證券也透露，其「818理財節」「2025國金造富節」活動以「AI財富升級計劃」為主題，創新推出「國金MBTI」投資人格測評，為後續的投資決策提供有力參考。此外，全場景智能顧問「國金AI投顧」，為投資者提供更高效的投資建議和調倉換股方案。 「券商行業『818理財節』正加速與AI的深度融合。」廣發證券對北京商報記者表示，通過智能服務升級客戶投資全流程。預計未來「818理財節」也將以AI技術為驅動，精準匹配客戶個性化投資需求與專業服務，打造差異化的智慧服務理財體驗，助力客戶投資決策向智能化、高效化方向高效進階。 對此，王紅英也認為，理財市場較為專業，一般投資者很難洞悉整個理財市場的收益和風險，而AI模型問答互動方式能夠幫助投資者迅速掌握基礎信息，輔助券商投顧。另外，AI技術也是拉開券商服務差距的重要競爭性工具，由於其技術需要大量的資金、科技人才投入，有較強AI功能的券商在對客戶、市場的服務能力上可能更勝一籌。因此，AI也成為各家券商在「818理財節」中的熱門工具。 互動服務趨向年輕化、場景化 今年券商「818理財節」熱鬧非凡，活動花樣較往年明顯增多，創新感、互動性與競技性全面提升。比賽、競猜、抽盲盒等玩法輪番登場，精準地捕捉到了年輕群體的喜好。 北京商報記者了解到，多家券商不再局限於單純的理財產品銷售，而是通過前期深度調研，將目光更多投向投資者真實的市場需求，讓這場年度節日更接地氣、更具溫度。 例如，民生證券「金枝添富搖搖聚財」將於8月18日正式上線。圍繞「搖錢樹」IP設計任務，遊戲化串聯App場景提升黏性。不僅如此，投顧服務升級，提供組合策略產品專屬優惠及資深投顧陪伴式直播。此外，還為投資者準備雙重福利環節。 民生證券表示，本次活動的創新聚焦於場景化交互與年輕化觸達，以上變化基於兩大動因，即客戶結構趨於年輕化，要求玩法輕量化與即時反饋。此外，監管強化「去噱頭化」，推動行業從流量競爭轉向合規服務深化。 國聯民生證券則將創新重心放在了決策產品與工具的優化上。國聯民生證券表示，其此次活動的突出亮點在於決策工具的「低折扣+提傭」模式，相比去年，推出了新品「波段掘金」。以上調整一方面受低門檻獲客及投顧產品靈活付費模式普及的市場環境驅動。另一方面，客戶需求則聚焦於「低成本驗證」「收益增強」和「買賣提醒」，要求產品不僅操作簡便，而且與客戶實際收益和使用場景深度綁定。今年的活動，各券商不再局限於銷售理財產品，而是構建覆蓋「資產配置—策略工具—投教內容」的生態體系。 還有券商基於最新市場洞察，創新服務模式。據了解，廣發證券突破了過往傳統理財活動的單向輸出模式，創新打造「場景化全鏈路陪伴生態」。不僅如此，首創券商社交化專業服務體系，創新性地融合專業投顧與社交互動。 廣發證券指出，這些創新舉措來源於廣發證券對市場和客戶需求的兩大洞察：一方面，隨著ETF指數投資持續升溫，投資者的需求呈現出立體化、專業化的特徵，券商需要構建更具獲得感的線上服務體系；另一方面，「Z世代」投資者群體快速擴張，該年輕客群特有的個性化服務需求、趣味化體驗追求以及圈層化社交等標籤屬性，推動券商線上活動模式與服務標準全面升級。 在王紅英看來，新時代的年輕人活潑且好奇，這意味著券商對這類群體的市場開發需要更獨特的場景，例如，契合「Z世代」年輕人喜歡社群互動的特點，券商可以設計更多具有競爭性的理財遊戲，讓年輕人更多學習理財知識，在社區進行互動。通過這些方式使營銷場景從線下走到線上，尤其在數位化經濟時代，通過線上開戶、線上投顧服務構成券商的數位化生態。 國聯民生證券表示，預計未來「818理財節」活動形式將更豐富，將技術賦能與場景融合，比如探索虛擬場景中的財富管理體驗，利用虛擬直播間、3D資產配置等模擬工具，增強互動性與沉浸感。在活動內容上更注重客戶投資的個性化與深度化，通過前置客戶投資偏好測試及深度投教，細分客群精細化運營，提供更個性化的投資建議。 整體來看，券商「818理財節」打法的轉變也折射出了行業脈動：從追求節點營銷轉向深耕長期陪伴，從同質化套路升級為對接不同投資者需求的智能化、個性化服務。而這場金融界的年度大戲，也正勾勒未來行業投顧及財富管理的新圖景。 北京商報記者 郝彥
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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