多位业内人士指出，在存款端改善、央行持续呵护流动性以及信贷投放节奏偏缓等多重因素共同作用 下，银行对同业负债的边际依赖度明显下降，银行体系呈现出"钱多不紧"的运行状态，并对债券市场与 理财产品收益形成一系列连锁影响。 同业存单净融资持续为负 价格层面，同业存单票面利率同步走低。Wind数据显示，进入2026年1月后，国股行同业存单发行利率 持续下行，一年期品种1月底已降至1.59%左右，而去年11月仍维持在2.03%的水平。 同业存单净融资持续为负且利率下行，推动债市走强但压制理财产品收益。 2026年初，银行同业负债端出现明显收缩迹象。Wind数据显示，国有大行和股份制银行同业存单净融 资规模已连续三个月为负，且负值逐月扩大；与此同时，同业存单发行利率持续下行，1月底已降至 1.59%附近。 从量的角度看，银行同业存单市场出现明显"减负"迹象。Wind数据显示，2025年11月、12月及2026年1 月，国有大行和股份制银行同业存单净融资额分别为-5111.90亿元、-5775.50亿元和-6229.50亿元，负值 规模逐月扩大。 净融资为负，意味着当月到期量高于新发行规模，银行更多是在压降存量，而非通过同 ...

政策维度 1.基础设施支撑：筑牢数字化发展底座 国家以标准化建设为核心，推动医疗健康数据互通与智慧医院建设，为AI应用奠定基础。一方面，出台《关于加强全民健康信息标准化体系建设的意 见》，研究制订医学人工智能应用研究指南，推进医学人工智能在智能临床辅助诊疗、医用机器人、人工智能药物研发、智能公共卫生服务、智能医院管 理、智能医疗设备管理、智能医学教育等领域应用试点和示范；另一方面，通过《公立医院高质量发展促进行动（2021-2025年）》，鼓励有条件的公立医 院加快应用智能可穿戴设备、人工智能辅助诊断和治疗系统等智慧服务软硬件，提高医疗服务智慧化、个性化水平，推进医院信息化建设标准化、规范化水 平。 2.监管治理完善：明确合规发展路径 针对AI医疗产品的特殊性，国家建立了分层分类的监管框架，平衡创新活力与安全底线。2021年《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》首次明确AI 医用软件的分类与监管要求，根据产品预期用途、算法成熟度等因素将其分为二类或三类医疗器械，为企业研发与注册提供清晰指引；后续通过推动医疗大 模型备案与应用评测、强化算法透明性与数据安全管理、明确伦理治理要求等措施，逐步构建起"全生命周期监 ...

上海两会期间，上海市人大代表徐晓亮在接受第一财经记者采访时表示，上海"十五五"规划明确扩内 需、提消费的政策方针，而去年落地的上海珠宝功能集聚区通过全产业链集聚、消费场景升级、品牌与 文化赋能、要素市场联动等路径，从规模扩容、结构优化、生态构建与辐射带动四方面强力提振上海消 费，可谓打造了一个消费和产业双向奔赴的鲜活"样本"。 上海两会期间，上海市人大代表徐晓亮在接受第一财经记者采访时表示，上海"十五五"规划明确扩内 需、提消费的政策方针，而去年落地的上海珠宝功能集聚区通过全产业链集聚、消费场景升级、品牌与 文化赋能、要素市场联动等路径，从规模扩容、结构优化、生态构建与辐射带动四方面强力提振上海消 费，可谓打造了一个消费和产业双向奔赴的鲜活"样本"。 ...

Core Insights - Artificial intelligence (AI) is no longer just an efficiency tool but is fundamentally reshaping business narratives and the underlying paradigm of new productivity [1] - The discussion emphasizes that companies must view AI as a new form of productivity and adapt to the emerging narrative control driven by AI technologies [6] Group 1: AI as a New Paradigm - AI is transforming from a mere technological change to a core component of production, acting as both a production tool and a digital workforce [6] - Companies that adopt Generative Search Optimization (GEO) as a central strategy will have a competitive edge in the AI era, as GEO is expected to replace traditional Search Engine Optimization (SEO) [6] - GEO focuses on ensuring that businesses are prioritized in user queries, marking a shift from mere traffic acquisition to competition at the decision-making entry point [6] Group 2: Trust and Content Quality - The essence of AI content optimization lies in building user trust and recognition, which can lead to long-term competitive advantages [7] - Companies must prioritize content quality and authenticity to enhance user trust, especially during the current period of technological benefits where ROI is hard to measure [7] - The long-term value of AI technologies is often underestimated, and companies should focus on improving user experience through technological advancements [7] Group 3: Challenges in AI Implementation - Companies face multiple challenges in AI implementation, including technical integration issues, ROI measurement, and maintaining user experience [8] - A balance between technical efficiency and human connection is crucial to avoid losing brand emotional ties due to over-reliance on AI [8] - A three-step strategy is recommended for companies: clearly define AI's problem-solving capabilities, prioritize high ROI scenarios, and invest in data governance and organizational transformation [8] Group 4: Efficiency and Collaboration - Large models enhance efficiency by breaking down complex human actions into standardized steps, particularly in service industries with clear rules and processes [9] - The redefinition of narrative control through algorithms necessitates content optimization and trust-building to secure AI recommendation entry points [9] - Future competition will hinge on speed and adaptability, with successful companies being those that can swiftly respond to AI advancements and convert them into sustainable business value [9]

企业需要利用AI做内功、追流量，否则将错失AI时代的结构性机会。 2026年初，在第一财经"科创未来行"圆桌论坛上，一场关于AI如何真正驱动企业增长的讨论揭示了一个关键转向：AI的价值不再仅体现于降本增效，而在于 内部智能体（Agent）与外部生成式搜索优化（GEO）的深度耦合。虎博科技CEO卢鑫、网宿科技售前及解决方案部高级总监袁勇强、国金证券金融工程首 席分析师高智威与九方智投首席调研员吴清淳一致认为——企业需要利用AI做内功、追流量，否则将错失AI时代的结构性机会。 如果说Agent是企业的"内脑"，那么GEO（生成式搜索优化）就是其"外声"。 袁勇强认为，几乎所有的部门都有智能体辅助工作，这种内部部署并非简单自动化，而是将重复性任务转化为可复用的智能流程，释放人力聚焦高价值思 考。 以金融行业为例，对数据质量、解释性要求极高，而"每天大量新数据如何让大模型及时适配"仍是难题。更重要的是，现有权限体系为人设计，AI作为"代 理"访问系统时，其行为边界难以监控，内部Agent的深化必须伴随新型治理框架的建立。 高智威描述的金融机构实践更进一步：通过构建产业图谱Agent，原本需5–10天的人工研究被压缩至 ...

一名地方医保局局长提出应实行"精神病院五查" 有医保专家对第一财经表示，与普通医疗机构相比，医保在对精神病院的监管中存在诊疗行为是否合规定性困难，付费机制特殊、处置风险高、地方顾虑较 多等难点。 "当前医保监管中面临最核心的问题是医保部门难以独立判断精神病院的诊疗行为是否符合诊疗规范，如将正常人虚构精神疾病收治入院，戒酒者入院等， 这需要卫生健康部门介入专业认定。"这位医保专家表示。 另一个地方医保局局长对记者表示，精神病患者需长期住院，精神病院一般不实施DRG/DIP(按病组/按病种分值付费)，而实施按床日付费，一般以30日、60 日、90日为界逐步递减给予不同的支付标准。由于住院日与经济利益直接挂钩，诱导机构延长住院或虚假收治。过去有些地方有一年不超过多少日的限制， 但近几年很多地方都取消了住院时长限制，不少病人事实上常年住院。而且因为封闭管理，一些康复性心理性治疗又无药品耗材应用，医保很难监管到位。 与一般医疗机构相比，医保机构查出精神病院违规违法行为之后处置起来的难度也比较大。按照医保基金监管的相关法律法规，医保部门对骗保的定点医疗 机构可采取解除医保协议的措施，但地方政府会担心解除协议可能造成院内真 ...

据隆众资讯原油分析师李彦介绍，本轮调价周期原油综合变化率以正向开局，并一直维持在正向区间， 最终对应成品油为上调，也是2026年以来的第二次上调。"本轮调价周期内，变化率最高为第九个工作 日的5.01%，最低为第一个工作日的2.13%。最终调价窗口开启时、汽油和柴油对应上调幅度分别为205 和195元/吨。" 今晚24点，国内成品油调价窗口将再度开启。 据国家发展改革委今日傍晚消息，本轮成品油调价周期内（1月20日至2月2日）国际油价先升后降。据2 月3日的前10个工作日平均价格与上次调价前10个工作日平均价格对比情况，按照现行成品油价格机 制，自2月3日24时起，国内汽、柴油零售限价每吨分别上调205元、195元。 折合每升价格后，92号汽油上调0.16元/升、95号汽油上调0.17元/升、0号柴油上调0.17元/升。 本次调价对于私家车主和物流企业来说成本增加。 据行业机构隆众资讯分析，以油箱容量50L的普通私家车计算，这次调价后，车主们加满一箱油将多花 8元左右；按市区百公里耗油7L-8L的车型，平均每行驶一百公里费用增加1.2元左右。而对满载50吨的 大型物流运输车辆而言平均每行驶一百公里，燃油费用增 ...

一脉阳光集团（02522.HK）作为国内医学影像服务领域的领先企业，近年来持续深化"医学影像数据+AI基座模型+影像中心场景"三位一体战略布局。为系 统推进AI技术与影像业务的深度融合，集团于2020年战略孵化并持续投资成立上海影禾医脉智能科技有限公司，将其打造为集团AI技术研发与应用落地的 核心载体，形成紧密的"孵化孪生"与业务协同关系。一脉阳光通过整合自身覆盖全国的百余家影像中心网络、海量标准化影像数据资源，与影禾医脉的AI技 术研发能力相结合，共同构建了从数据、模型到场景应用的全闭环AI生态体系。 AI产品/服务体系 核心亮点 1. 构筑"数据-大模型-应用"完整AI产业闭环 一脉阳光作为行业领先的影像医疗服务集团，依托全国性影像中心网络，构建了高质量标准化的医学影像数据资源池。旗下百余家影像中心每日产生数万例 标准化影像数据，历史累计沉淀超 4000 万例高质量影像资产，成为 AI 研发的核心战略基础。 通过与影禾医脉AI研发实力的深度协同，这一规模化数据支持影禾医脉训练迭代出了全球首个跨模态全流程 "影禾觅芽" 医学影像基座大模型。该模型能力 反哺赋能一脉阳光影像中心后，有效提升诊断效率与一致性，同 ...

当生成式人工智能从技术概念演进为信息分发的核心基础设施，大模型逐渐取代传统搜索引擎，通过提 供高度整合后的"答案型信息"，成为用户决策的"第一触点"与"终极顾问"。品牌影响力的差异维度也从 流量驱动，升维至在AI认知体系中的"可信度"竞赛。 随着用户广泛采信AI的应答，营销的关注点正从"如何被用户看到"，转向"如何被AI正确理解"，其技术 实现路径在业内被称为"生成式引擎优化"（GEO）。近日，利欧股份正式上线"ARO（Agent Response Optimization）智能体应答优化"平台，为GEO时代中针对AI主导的信息范式，构建并量化品牌的可信数 字资产提供了一个直达入口。 信任机制，比技术能力更重要 区别于浅层的曝光优化，利欧ARO平台触及的是更本质的层面——让品牌的知识体系被AI深度理解并 信任。其运作逻辑在于以多智能体协同机制，依托E-E-A-T（经验值、专业性、权威性、可信度）为核 心的内容治理框架，将分散、非结构化的品牌信息，转化为以"问题-解决方案"为核心的、机器更易吸 收的"优质语料"，来适配大模型对信息调用与组合的逻辑。 利欧的解决思路，并非"如何让品牌更多出现"，而是"如何让品牌信 ...

Core Viewpoint - Fosun Pharma is leveraging AI technology to enhance drug development and healthcare services, focusing on integrating AI into various stages of the pharmaceutical process to improve efficiency and decision-making capabilities [10]. Group 1: Investment in AI for Drug Development - Fosun Pharma's subsidiary, Fuhong Hanlin, is collaborating with DeepMind Technology to address early-stage drug development challenges by integrating AI and physical modeling techniques [3]. - The company has developed the PharmAID decision-making platform, which utilizes advanced language models to enhance the accuracy of drug development processes by 50% compared to traditional models [4][5]. Group 2: Implementation of AI Across R&D Processes - Fosun Pharma has established an internal AI project management mechanism that focuses on real-world applications, aiming to quantify value through metrics such as efficiency improvement and cost reduction [6]. - The company is promoting AI tools in critical areas such as clinical writing and patent analysis, creating a positive feedback loop between technology adaptation and iterative improvements [6]. Group 3: AI Applications in Other Business Segments - Fosun Pharma's subsidiary, Fosun Xingmai, has developed over 70 AI products in pathology, ultrasound, and radiology, achieving widespread clinical application and recognition in international competitions [8]. - The company is optimizing marketing and operational efficiency through AI, including intelligent training for sales personnel and significant cost reductions in document translation [9]. Group 4: Industry Leadership and Future Outlook - Fosun Pharma's approach serves as a model for the pharmaceutical industry, combining in-house development with external collaboration to balance technological autonomy and implementation efficiency [10]. - The company plans to further integrate AI into digital clinical trials and organoid experiments, expanding the application of AI in healthcare and continuing to lead the industry's transformation [11].