銀行基金代銷的「費率戰」再度升級。 繼國有大行、股份制銀行紛紛將基金代銷費率降至1折後,市場費率競爭進一步加劇。近日,部分中小銀行加入讓利陣營,將該費率壓低至0.1折,引發市場廣泛關注。 蘇商銀行特約研究員高政揚表示,中小銀行大幅下調基金代銷費率,根源在於市場競爭加劇與客戶流失的雙重壓力。受制於大型銀行與網際網路平臺的雙向擠壓,中小銀行客戶基數與業務規模有限,只能以降價為手段吸引客戶。 部分產品費率低至0.1折 8月4日,深圳農村商業銀行發布公告稱,自8月5日起,投資者通過該行手機銀行APP申購指定的9隻開放式基金(前端模式),可享申購手續費0.1折優惠,優惠涵蓋定期定額投資業務。 今年2月,常熟農村商業銀行推出類似政策:投資者通過該行手機銀行渠道辦理指定基金產品的申購(含定投)業務,可享申購費率0.1折優惠。所涉基金均為前端收費模式(即申購時扣除手續費)的指定公募基金。 高政揚表示,目前享受0.1折費率優惠的基金產品主要有三方面特徵:一是產品類型偏向保守,以低風險類為主,如部分指數型基金、債券類基金;二是申購渠道通常限定為手機銀行;三是費率優惠多針對前端費率。這一現象主要是為了定向激活線上流量。 相比之下,大型銀行及股份制銀行基金代銷費率仍維持1折優惠費率。例如,7月15日,平安銀行公告稱,對18隻指定基金產品的申購及定投費率實施1折優惠。而自去年起,農業銀行、交通銀行等國有大行已紛紛將基金代銷費率降至1折。 上海金融與法律研究院研究員楊海平認為,此次中小銀行將基金代銷費率降至0.1折,主要原因有三:一是在淨息差承壓背景下,更多中小銀行加入基金代銷行列並加大拓展力度;二是出於階段性獲客需求,通過營銷活動吸引客戶;三是公募基金費率改革深入推進,以降低投資者成本、推動基金公司與投資者利益更緊密綁定為核心,使得公募基金的盈利壓力向渠道端傳導。 仍需聚焦服務與產品深耕 依託網點布局與客戶資源的天然優勢,銀行長期以來都是基金代銷的主力軍。但隨著券商、獨立基金銷售機構快速崛起,中小銀行在這一領域尤其面臨不小的挑戰。 高政揚分析稱,中小銀行承受著多重競爭壓力:一是來自國有大行和股份制銀行的擠壓——大型銀行憑藉深厚的客戶積澱、強勁的品牌影響力、廣泛的渠道覆蓋,以及出色的選品與綜合服務能力,讓中小銀行難以在價格和產品上形成差異化優勢;二是網際網路平臺的直接衝擊,這類平臺以便捷性、低費率和豐富產品為抓手,依託海量用戶吸引大量年輕投資者,導致傳統銀行代銷業務客戶分流。 市場對0.1折超低費率的可持續性關注度較高。目前1折仍是行業主流最低優惠,0.1折超低價多限於中小銀行的特定產品和渠道,尚未形成規模效應。中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬認為,短期內受渠道和品牌劣勢制約,降價是中小銀行搶佔市場的直接手段,但「費率戰」可能引發監管關注,長期看或難以為繼。 業內人士認為,基金代銷市場的競爭最終要回歸產品與服務本身。「對中小銀行掀起的價格競爭應客觀看待,超低費率本質是通過犧牲短期利潤換取客戶流量,長遠看仍需在產品與服務上深耕。」高政揚表示,未來核心競爭力需聚焦四方面:提升選品能力,提供更優財富管理策略;豐富代銷產品種類,滿足多樣化需求;增強服務創新,提供資產配置與全周期陪伴服務,提升客戶滿意度;深耕區域客群需求,綁定本地化場景,避免同質競爭。 (證券日報)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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