全球首艘2000吨级新能源纯电动船在广州广船国际龙穴造船基地吊装下水。下水仪式上，还发布了《内河双电（锂离子蓄电池、超级电容）纯电动船电力系统》标准。

该船由广船国际建造，总长70.5米，货舱为斗式结构，装载货品为电煤，主要航行于珠江内河等水域。该船安装有重达26吨的超级电容+超大功率的锂电池，整船电池容量约为2400千瓦时，相当于40台比亚迪E6汽车的电池容量，理论上2小时可以充满电；船舶在满载条件下，航速最高可达12.8公里/小时（约7节），续航力可达80公里。在航行中全程不消耗燃油，实现碳、硫等废气污染物及PM2.5颗粒零排放，达到《内河绿色船舶规范》的绿色船舶—Ⅲ最高等级。

我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是“稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以“1”表示，未购买以“0”表示，这张表的大部分将会是0。

使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。

AI科技评论发现，在ACM的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能委员会的研究人员和Adobe研究院的研究者们最近提出了一个针对稀疏数据自动生成优化代码的系统。相比起现有的非优化软件包，该系统可实现100倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。

该系统的名字叫Taco，即“张量代数编译器”的缩写。在计算机科学上，类似亚马逊的表格这样的数据结构被称为“矩阵”，张量只是一个矩阵的更高维的模拟。如果亚马逊表格还将客户和产品与亚马逊网站上的客户的产品评级以及产品评论中使用的字词进行了对比，那么这可以用四维张量来表示。

Taco的杀手锏：内核融合

对张量的数学运算对于大数据分析和机器学习都是至关重要的问题。自从爱因斯坦的时代以来，它一直是科学研究的主要内容。传统上，为了处理张量计算，数学软件将张量运算分解为不同组成部分进行计算，例如如果需要计算两个张量相乘加第三个向量，则软件将在前两个张量上运行其标准张量乘法程序，存储结果，然后再运行其标准张量加法。

举例来说，目前我们常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等都会将一个深度学习的模型转换为一个由基本计算符组成的数据流图，再有下层的计算引擎一次调度执行这些节点对应的内核函数。好的深度学习框架中会定义成百上千个Operator，这些Operator定义了张量的加、减、乘、除和矩阵乘法等等，因此，在深度学习训练中，这些节点在GPU上的执行会转变成数千次GPU上的内核执行，从而使得张量的计算更加灵活。而对于这些内核函数的频繁调用也成为了影响深度学习框架的重要因素。

然而，在需要进行频繁计算的大数据时代，像目前深度学习框架虽然能同时进行数千次运算，大仍然耗时太多。对深度学习框架进一步优化、解决这些性能问题的一个直接方法就是Taco所采用的内核融合方法(Kernel Fusion)，即将一个计算图中的节点所对应的内核函数融合成一个函数，这样整个数据流图纸需要通过一次函数调用就可以完成所有计算，从而将对平台的调度和内核启动的开销降到最低。

该论文的第一作者、MIT博士生Fredrik Kjolstad解释说，Taco采用对于大规模数据集的高效运行，张量运算的每一个序列都需要自己的“内核”或计算模板。如果在一个内核中执行操作，用户可以一次完成所有操作而不需将输出存放在内存中，从而极大加快计算速度。

此外，通过合理地设计不同内核函数的输入输出数据的放置（AI科技评论注：例如使用GPU上的共享内存或寄存器），可以极大地提高数据传输效率，从而提升整体计算性能。许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。

举例来说，有两个矩阵（即只有两个维度的张量）需要进行相乘，如果矩阵所有位置都是有效信息，那么对应的代码只有12行，但如果矩阵是稀疏的（包含大量0），相同的操作相同的操作可能需要100行甚至更多的代码来跟踪遗漏和错误。

而在Taco，系统会自动添加所有额外的代码。程序员只需要简单地指定张量的大小，以及张量的类型（完整的或者稀疏的），以及文件的位置，从它应该导入它的值。对于两个张量上的任何给定操作，Taco会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。

此外，Taco还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。以前文提到的Amazon所有客户和库存对应的表格为例，其原始图表需要的存储容量是目前Google服务器存储容量的10倍，而使用Taco的压缩方案只需要13GB，也就是说，一个智能手机就可以存储这一信息。

俄亥俄州立大学计算机科学和工程教授Saday Sadayappan称，过去二十年来，许多研究小组试图解决稀疏矩阵计算的编译器优化和代码生成问题，而 Fredrik 和其导师 Saman 的研究是这个对这个长期存在的开放性问题的一个重要突破。”他们的编译器可以自动生成非常有效的代码，让开发者可以以非常简单和方便的高级符号来指定非常复杂的稀疏矩阵或张量计算。“ Saday 说。 “从展示的结果看，由编译器自动生成的代码与手动编写的代码效果相当甚至更好，这是最近在编译器优化领域最令人振奋的进步之一。“

在人与AI最近的一次遭遇战中，韩国的专业玩家在星际争霸游戏中以4：0的比分战胜了AI。比赛于韩国的世宗大学举行。

虽然AI在本次比赛中击败了两位业余玩家，但是，在对阵专业级玩家宋炳具（Song Byung-gu）时，它们输掉了所有的比赛。宋炳具被认为是世界上最好的星际争霸职业选手之一。

参加本次比赛的AI系统有四个，分别是：来自韩国世宗大学的MJ Bot、来自澳大利亚的ZZZK、来自挪威的TSCMOO和来自Facebook的CherryPi。

赛前的预期普遍认为，这些AI 将会败在专业玩家的手下，因为它们的训练算法依然有很大的局限性，加上星际争霸本身的复杂性和即时性，使得计算机很难预测出对手的下一步行动。

谷歌DeepMind训练的AlphaGo使用复杂的算法和大量的数据掌握了围棋，但是，这次参加星际争霸的四个AI，都只是被训练遵循“脚本”，简单地命令计算机执行具体场景下的具体任务。

“不通过机器学习训练的AI存在明显的局限性”，世宗大学的Kim Kyung-joong说，他是计算机工程学教授，领导 MJ Bot的研发。

深度学习是一种高级的机器学习，它使用人工神经网络，网络中节点与层互联，在新信息进入时，这些连接会重新组合，使计算机能够有效自我学习，而无需人工编程。正是这种方法使AlphaGo能够评估，发展和执行其战略，达到顶级水平。

虽然机器学习的机制还没到位，但是，这四个AI在首尔的比赛中确定还是展示出了在星际争霸比赛的某些超能力，特别是在与业余选手的对抗中。

例如，AI 每分钟的按键次数峰值可以达到20000次，这是一个衡量玩家对游戏控制速度的指标，但是在人类玩家的平均速度只有每分钟300次。

不过，AI 还是展示出了一些关键的缺陷，特别是根据人类专业玩家变化的对战策略来调整自己的策略和控制行动上。

Song说，他们确实发现这些AI在某些方面有过人之处。“在防御我的进攻时，他们管理自己联盟的方式从某处程度上看相当惊艳”，他说。

“虽然有些时候，看起来AI确实像人类一样在玩这一游戏，但是我觉得他们还没有学会人类玩家的不断变化的控制和判断。”Song在4：0获胜后说。

“如果专业玩家参与到这些AI的训练中来，我认为会带来巨大的提升、一旦AI的技巧更为熟练，我认为未来AI会是这一游戏中对人类专业玩家来说很强的对手。”他说。

DeepMind、Facebook 目前都在尝试用AI玩星际争霸。2017年8月7日，Facebook刚刚宣布开源史上最大的《星际争霸》游戏数据集STARDATA。 10日DeepMind在官方博客上宣布开源星际争霸2 研究训练平台SC2LE。

其他专家现在预测，一旦得到正确的训练，AI 就能够击败专业的星际争霸玩家。韩国科技大学计算机科学和工程教授郑汉敏（Jung Han-min）说：“当AI Bot 配备了像AlphaGo这样的（高级别）决策系统时，人类就无法获胜。

零售客户数突破1亿、总资产规模6.17万亿、存款规模3.97万亿、净利润588亿……2017年前三季度，招商银行的上述经营指标，均位居股份制银行前列。但是在网银、ATM、VTM、网点等所有渠道中，有高达79%的流量来自于手机银行App。

招商银行App因此成为承载招商银行金融科技应用的重要端口。

11月2日，招商银行正式发布了招商银行App6.0，将所有时下最In的智能技术融合了进去，包括人脸、指纹、声纹识别，智能投顾，智能风控，AR技术等等。

“我们研究了最近一两年AI领域比较前沿的技术应用，包括苹果iOS11的AR功能，并通过机器学习应用落地”，招商银行信息技术部研发中心副总经理夏雷表示。招商银行App6.0也被认为是过去一年招行在全平台智能领域交出的“成绩单”。

有着“零售之王”之称的招商银行，今年明确提出“金融科技银行”的定位。招商银行行长田惠宇在内部讲话中表示：“招商银行总行未来科技背景出身的人要达到30%-40%，甚至50%，我们的对标企业就是金融科技公司。”在这场席卷金融业的Fintech革命中，其一方面要抵御蚂蚁金服、腾讯金融、京东金融等互联网巨头的进攻，另一方面要在传统银行的科技转型中守住优势。

10月下旬，全天候科技对话招商银行App与该行金融科技有关负责人，全面拆解招商银行的全平台智能攻防战。

一个银行App承载的智能野心

一年前，招商银行App5.0被认为是同业中智能化的开始。例如，招行App是第一家集齐了人脸、指纹、声纹等生物识别技术的银行。目前在应用上，每个月使用人脸识别205万次，指纹识别在手机App上的应用达到了每月8323万次。“这是海量的应用，不是简单的噱头。”招商银行零售网络银行部总经理江朝阳表示。

App6.0相比App5.0最大的变化是，招行搭建了完整的智能化结构，覆盖各种各样的应用场景。招商银行零售网络银行部总经理江朝阳告诉全天候科技，App6.0不再是单点的功能智能，而是全平台智能的概念。招行已将智能技术应用到App的三大领域：

一是以摩羯智投和收支记录为代表的智能产品应用；二是主要包括智能提醒、智能推荐在内的智能服务升级；三是智能风控。智能风控应用，使得招行的资损水平代表了行业里的最高水平，“资损水平控制在百万分之一的量级”。

招商银行App已成为招商银行重量级的移动互联流量入口：截至10月底，招商银行App下载客户数已达5307万，月活跃客户超过2400万。另一App产品掌上生活总下载次数突破1.35亿，用户数突破4000万。招行2016年年报显示，2016年手招商银行App交易笔数7.35亿笔，交易总金额达12.10万亿元。招行试图将线下营销活动往线上迁移，通过App来触达客户，实现权益的发放和兑换，实现线上到线下的闭环。

语音搜索、生物识别、摩羯智投、理财顾问等新功能均得到升级，App6.0这一战略级产品，几乎秀出了招行过去在智能领域的所有“肌肉”。

在招商银行金融科技的整体战略中，招商银行App是一块重要的布局。今年年中，田惠宇曾明确提出，招行的金融科技要在三个方面落地：网络化、数字化、智能化。在江朝阳看来，招商银行App的使命就是要同时解决上述三个方面的问题。

在银行App趋于同质化的情况下，江朝阳认为，未来3-5年会是一个大的分水岭，单点功能和UI的比拼只是冰山一角，而数据和智能驱动、智能化运用综合能力的比拼将决定未来的竞争格局。

摩羯智投规模突破80亿元，中国最大的智能投顾产品

目前，招商银行管理的个人客户金融总资产达5.4万亿，理财资产管理规模达2.3万亿，金融资产托管规模为9.4万亿。2016年12月，摩羯智投跟随招商银行App5.0诞生，是中国银行业首个智能投顾系统，也是目前国内最大的智能投顾。

上线不到一年，招商银行首次公布了摩羯智投的最新进展：截至10月底，摩羯智投规模突破80亿元；今年以来，摩羯智投获得了7.85%的平均回报率，收益最高的组合回报率超过10%，组合波动率和最大回撤控制良好，平均夏普比率高于2。

王洪栋告诉全天候科技，在摩羯智投的创收中，大类资产配置的贡献度是非常高的，同时，基于多象限风险预警矩阵的模型计算，在对市场进行风险预警帮助客户进行一键优化对收益的贡献也起到了很好的效果。

大类资产配置之所以发挥作用，主要贡献在模型算法上。目前市场上的基金有几千只，主要的差异是由算法和模型不同所带来的资产分类的差别；在基金战术上，摩羯智投将去年“跑”的比较好的基金进行了量化调整，适时进行权益资产的超低配动态调整。

近几年，各类机构如招商、浦发等银行、广发、华泰等券商纷纷入局智能投顾，涌现出广发银行的“广发智投”、广发证券的“贝塔牛”及宜信财富投米RA等产品。但目前，国内智能投顾的应用仍处于试验期。

据了解，摩羯智投的智能投顾由两部分产品构成：智能的投资组合和智能的交互服务。王洪栋表示：“目前推出的是第一阶段，这和国内外所有的智能投顾处在同一起跑线上，下一阶段摩羯智投会重点进行智能交互的应用，这可能是智能体验真正的差异所在。”

3000人团队，所有AI技术自主研发

夏雷是招商银行信息技术部研发中心副总经理，也是App产品开发团队的负责人，他身后是240人的手机银行技术团队。由于大部分的智能功能要在手机上投产，招商银行整个的IT支持都围绕手机来投产。据了解，招商银行总行后台支持该App运作的IT团队共达到了3000人。

夏雷表示，人工智能团队主要分布于三层：框架层、模型层、应用层。最高的应用层中，人员分散在每个业务开发领域里；在模型层和框架层，招行设有一个专门的大数据实验室，负责最底层框架的改造和一些具有招行特色的基础模型和算法的研发。

“除部分框架层之外，招行所有的AI技术都坚持了自主研发。”夏雷指出，招行会学习时下最新的人工智能技术，例如谷歌、苹果的最新应用，但是无法直接在银行的场景中使用，招行需要在模型层有操作源码的能力，应用层也需要结合业务流程来做。

招行也会对外开放一些合作伙伴，但一般不会接受他们的整体解决方案。“我们肯定要掌控框架和关键技术的源码，以获得可持续发展的能力”，夏雷说。

例如，招商银行App6.0背后由137个独立的微服务构成，在这些服务的基础上，招行对外开放了1035个功能，其中很多功能开放给合作伙伴，如一网通支付、用户认证、O2O入口，以形成一个开放的生态。

招行过去每年在IT上的投入超过50亿元，从方向来看，技术基础的投入和业务功能的投入分别约占45%和55%。

夏雷认为，招商银行App6.0在技术上实现了架构彻底的云计算化，这在银行业中目前还未有同行能实现，而互联网公司的架构更做不了。

其一，银行对信息技术的监管非常严格，极度重视服务连续性；其二，银行后台业务的关系特别复杂，这也导致银行的业务逻辑特别复杂，如何使其产生背后功能的多样性和组合性是个技术上的难题。

而云计算化把一个手机银行拆成了100多个相对独立的系统，能够快速调整和适应变化。云计算也成为App6.0版本中投入最多的环节。

招商银行近年一直在加大金融科技人才的投入和引进。据江朝阳介绍，今年招行的数据科研人员要翻一倍，达到上千人，资源投入也会加大。今年开始，招行将前一年税前利润的1%——即7.9亿元资金拿出来作为Fintech基金，在内部孵化金融科技项目。

招商银行董事长李建红提出，“如果这个税前利润的1%不够，我们还可以扩大到投入营业收入的1%”。而若按照2016年该行营业收入2090.25亿元（集团口径）计算，1%约为20.9亿元。

面对BAT，融合大于竞争

今年以来，由于零售转型和金融科技战略初显成效，招商银行股价屡创新高，最高累计涨幅达到66.7%。

同时，传统银行也面临强大的竞争对手。根据蚂蚁金服控股的天弘基金公司近日公布的2017年三季报，余额宝规模已超过1.66万亿元，不仅接近了中行个人活期存款的1.8万亿，也超过了招行、中信、浦发和民生这四大全国性商业银行的个人活期存款总和。

广发证券分析师沐华认为，国内金融科技公司的崛起对商业银行带来的冲击主要体现在支付业务和消费信贷业务。

曾供职于支付宝的江朝阳对全天候科技表示，从支付到消费信贷到理财，如今BAT的金融业务介入已经开始和银行全面趋同了，“这是一个银行必须面对的常态”，但是，未来金融与互联网，融合将大于竞争。

银行和互联网公司在金融业务上各有优劣：互联网公司有场景的优势、社交的优势，在云计算和数据基础上要比银行领先，但BAT还缺少传统金融的智慧，即怎么尊重金融的规律、怎么尊重流动性风险的管理。

在江朝阳看来，仍有许多传统银行的专业能力和领域是互联网公司所不具备的：例如，招商银行一年的资产管理规模达到了2.4万亿，而目前BAT并未真正做资产管理；BAT做了很多消费信贷，但是房贷、基于抵押的贷款和个人经营的贷款做不了；在线下，银行也具有整体的渠道和网络优势。

今年2月，招商银行公告拟出资20亿元成立直销银行。直销银行几乎不设立实体业务网点，而是通过网上银行、电话银行、ATM、电子邮件、移动终端等远程手段来与终端客户直接进行业务往来。这一颠覆传统的模式，被认为可有效降低银行运营成本，对现有业务模式和客群进行差异化补充。

据了解，目前招商银行的直销银行还在前期的研究、筹备和报批阶段。但可以肯定的是，直销银行和招商银行App并无关联，未来可能会有联动，但无论客户、服务体系和渠道都会是一个独立发展的模块。

由最初的普惠金融、长尾消费贷,到如今的“吸血鬼”“高利贷”,现金贷的命运可谓大起大落。

诟病者认为,普惠金融的本质是把钱借给适当的人,现金贷的用户应该是借钱解燃眉之急的中低层收入人群,而非用于过度消费或者不良用途的中低层收入群体。无论是近两年出现的校园贷裸条事件,还是暴力催收导致的人命案,无不说明,“变味”的长尾消费贷已严重偏离普惠金融和消费金融的发展初心。

而一场关于整顿现金贷的监管风暴也呼之欲出。近日,有消息称,由央行牵头,多部门共同参与的监管新规正在紧锣密鼓地展开,除了36%利率上限和禁止暴力催收外,此次监管可能还将从资金、牌照等多方面严控“现金贷”。

解密“现金贷”

“只需要填一个手机号就可以借款20万元”、“零抵押零担保,可贷10万元至500万元”、“现金借款,三分钟申请,一小时到账”……如今,现金贷的宣传广告语随处可见。

据业内人士介绍,现金贷是小额现金贷款业务的简称,指小额、短期、不限用途的现金借贷,具有方便灵活的借款与还款方式,以及实时审批、快速到账的特性。

现金贷实际上是消费信贷的一种,是无场景的消费信贷。最开始,这种方式主要在线下进行,比如早期由银行发行的信用卡,然而信用卡审核条件严格,覆盖人群极其有限,这就为线上互联网金融企业提供了机会。

“从服务效率及用户体验来看,互联网消费金融的确是一种创新。然而,任何创新都自带负面特性,且随着时间推移,创新的负面性会愈发凸显。事实上,现金贷正是互联网消费金融结下的苦果,而这一苦果早在2014年就开始发育生长。”交通银行金融研究中心高级研究员何飞表示,2014年,当电商平台如火如荼开展互联网消费金融时,市面上开始出现一大批分期平台。这些分期平台以惊人的速度实现了发展壮大。与此同时,在电商平台与分期平台的相互竞争中,“互联网消费金融”变成了通俗的“互联网消费贷”,不久之后,“互联网消费贷”又衍变为“现金贷”。

据了解,现金贷平台的商业模式为:通过线上平台,向无信用卡人群发放短期、小额贷款,并收取利息和手续费。

有数据显示,使用现金贷的人群中,23~40岁人群占了73.7%,38.5%为低消费人群,商务白领仅占8.3%,月收入1万元以下人群占比93.5%。

“现金贷的特点主要是额度不高,贷款周期也非常短,一般几天到一个月不等,借款到期利息也仅有几十元,对于缺少金融知识的借款人来说,几十元的利息可以接受,但换算成年化利率,现金贷的利息则是几倍甚至十几倍于本金。我国民间借贷法律法规划定的红线,要求借款年化利率不能超过36%,而目前一些现金贷的实际利率远超过这个要求,只不过大多以手续费的形式展现给借款人。”一位网贷平台高管这样告诉记者。

虽然监管层没有对现金贷进行明确定义,但对其业务特征已经有清晰描述:2017年4月全国网贷整治办下发的《关于开展“现金贷”业务活动清理整顿工作的补充说明》中,明确现金贷具有平台利率畸高、实际放款金额与借款合同金额不符、无抵押、期限短、依靠暴利覆盖风险、暴力催收的特征。

那么,现金贷的资金主要来源于哪里呢?

据知情人士透露,除互联网巨头旗下现金贷来源于其金融业务板块资金,一般而言,P2P借贷平台的资金端是投资人的理财资金。网贷之家数据显示,仅P2P领域便有超过30家平台推出现金贷相关产品。

另外则是银行等机构。垂直平台主要依靠银行、信托等机构获得稳定的资金来源。比如趣店招股书显示:其机构资金来源主要包括银行、一家消费金融公司以及其他机构。

除此之外,ABS(资产证券化)也逐渐成为现金贷平台融资的一大来源。中国资产证券化分析网统计显示,截至9月30日,在交易所发行的现金贷ABS达1600亿元,较去年同期增长4倍。同时,场外发行的现金贷ABS规模也在高速增长。

如何正本清源

现金贷火爆背后的监管套利、利率畸高、风控缺失、暴力催收等风险及衍生的各种社会问题,已经引起了监管部门的高度警惕。

近日,央行网站刊登了行长周小川署名文章《守住不发生系统性金融风险的底线》,直指金融乱象。文章指出,一些金融机构和企业利用监管空白或缺陷“打擦边球”,套利行为严重。理财业务多层嵌套,资产负债期限错配,存在隐性刚性兑付,责权利扭曲。各类金融控股公司快速发展,部分实业企业热衷投资金融业,通过内幕交易、关联交易等赚快钱。部分互联网企业以普惠金融为名,行庞氏骗局之实,线上线下非法集资多发,交易场所乱批滥设,极易诱发跨区域群体性事件。

十九大期间,银监会主席郭树清在中央金融系统代表团开放日上表示,今后整个金融监管的趋势会越来越严,严格执行法律、严格执行法规、严格执行纪律。

“当前,‘变味’的长尾消费贷,已成为捆绑在长尾人群身上的‘枷锁’,成为吸附在基层社会身上的‘虱子’,迫切需要监管出手消除。”何飞坦言。

对于现金贷乱象,何飞认为,应从以下几个方面予以规范。

首先,要针对消费贷各个环节中存在的不法行为,采用各个击破的监管思路。一方面,要对单个平台的获客方式、风险控制、资金来源以及场景拓展进行深入排查,尤其要对平台放贷资金来源进行重点监测。另一方面,要对消费贷生态链中的各个主体,包括消费贷平台本身、互联网巨头等导流平台、个人征信试点机构、第三方催收机构、第三方数据提供商等进行合法性排查,严厉打击利益勾结及非法利益输送。

其次,要统一监管标准,综合运用多种监管手段。应当按照统一标准,对所有从业主体实施穿透式监管,不给任何非法平台留空子。与此同时,要综合运用多种监管手段,包括准入监管与过程管理、功能监管与行为监管、联合监管与协调监管以及直接监管等。

再次,要借鉴国外监管经验,加强相关法律法规制定。应充分借鉴国外监管经验,通过立法实现长治久安。在具体立法过程中,建议着重考虑准入标准、持牌经营、利率上限(含手续费)设定、贷款用途限定、平台退出方式等。

引导正规金融机构进场

除规范现有的现金贷平台外,有专家建议,引导正规金融机构进场,开展现金贷与普惠金融业务,更好地服务长尾人群也是当务之急。

“中国目前的消费信贷市场大部分投入是房贷和汽车贷款,剩下的小部分,如教育、旅游等,一般商业银行也会提供服务,比如银行发放的具有分期付款功能信用卡等。弱势金融群体尚无法享受到正规金融服务。”产业升级与区域金融湖北省协同创新中心研究员李虹含表示。

因此,李虹含建议,在市场潜力无限大、普惠金融还需完善的大背景下,银行可以丰富产品线及业务模式,利用银行自身的优势,将信用卡、个人信贷类产品的门槛放低,补充普惠金融体系,扩大自身收入来源。

“诸多资金雄厚、意欲开展普惠金融业务的金融机构,可以借助新型金融科技机构的大数据,了解客户整体金融行为,对用户的行为、偏好、习惯进行刻画,对用户的信用风险和欺诈风险通过模型的方式进行科学计量。”李虹含说。

此外,还有业内人士表示,我国的个人征信体系长期落后于信贷发展,导致用户日益增长的消费信贷需求得不到满足,给不法平台留了空隙、钻了空子。因此,监管层要联合公共部门、正规金融机构、持牌消费金融公司、大型互联网平台、个人征信试点机构、大型数据公司等,共同推动数据信息共享及市场化征信体系建设,以支撑消费信贷业务开展。

    具体来看，在国内方面，继连续两个月上升后，我国制造业PMI回落，但仍稳定在荣枯线以上，投资者对国内经济基本面的信心环比下降5.7%，但仍达到61.1高值，偏向积极，其中，有31.9%的投资者认为国内经济基本面对未来三个月的股市会产生有利影响；12.7%的投资者认为可能会产生不利影响。继上月创出2016年以来新高后，国内经济政策指数出现高位回落，10月份该指数为59.9，较上月（65.4）下降8.4%，但仍处于近两年较高水平。

    市场方面，10月份大盘总体处于震荡调整格局，市场风险偏好有所回落，投资者谨慎情绪增强，大盘乐观和买入指数分别为52.0和45.1，环比下降了12.2%和12.1%；大盘反弹指数为50.9，环比下降2.9%；股票估值指数则实现“三连升”，本月达到49.6，环比上升了1.2%；大盘抗跌指数达到61.1，环比虽下降5.1%，但依然维持高位。

证券日报11月10日——昨日，上证指数延续强势表现，以中石油、中石化为首的大盘蓝筹股回升，带动指数继续走高，日K线呈现四连阳。分析人士表示，目前，部分主力资金开始转入二三线蓝筹股中，后市二三线蓝筹股的市场表现值得期待。统计显示，在沪深两市连续3年三季报净利润实现同比增长，且在近4个交易日跑赢大盘并呈现资金净流入的个股共有191只，合计资金净流入81.05亿元。今日本文特从市场资金、业绩和行业特征等三方面分析上述成长白马股的特征，以飨读者。

    10家公司年报业绩有望翻番

    《证券日报》市场研究中心根据同花顺数据统计发现，在沪深两市3419只个股中，有191只个股2015年、2016年、2017年连续3年三季报净利润实现同比增长，本周以来呈现大单资金净流入，且期间股价表现跑赢大盘（上证指数同期累计上涨1.66%）。

    具体来看，三季报业绩方面，上述191家绩优公司中，有23家公司三季报净利润同比翻番，其中，坚瑞沃能、合众思壮、康旗股份、星普医科、上海贝岭、永安林业和创业软件等7家公司三季报净利润同比增长超200%，其他今年前三季度净利润同比增长达到或超过100%的16家公司分别为：当升科技、伊之密、创意信息、赢时胜、盛通股份、大族激光、河钢股份、紫光股份、海伦哲、金科文化、海航基础、九州通、信维通信、福晶科技、鲁抗医药、超图软件。

    此外，上述191家公司中，有75家公司披露了2017年年报业绩预告，业绩预喜公司达到71家，其中，合众思壮、东方铁塔、爱施德、大族激光、盛通股份、福晶科技、格林美、创意信息、国星光电和西藏珠峰等10家公司均预计2017年年报归属母公司净利润同比翻番。

    45亿元资金涌入18只绩优白马股

    《证券日报》市场研究中心根据同花顺数据统计发现，本周以来，上述191只绩优白马股中，有84只个股期间累计涨幅超过5%，其中，老白干酒期间累计涨幅居首，达到20.98%，通威股份紧随其后，期间累计涨幅达18.47%，蓝晓科技、有研新材、和而泰、烽火通信和世联行等个股期间累计涨幅也较为显著。

    资金流向方面，本周以来，上述191只绩优白马股合计大单资金净流入达到81.05亿元，其中，格力电器（7.71亿元）、平安银行（7.28亿元）、烽火通信（3.58亿元）、中天科技（3.24亿元）、中国平安（3.09亿元）和君正集团（2.06亿元）等6只个股期间累计大单资金净流入均在2亿元以上，另外，本周以来累计大单资金净流入超1000万元的12只个股分别为：安科生物、四维图新、北方华创、海康威视、深科技、金螳螂、江粉磁材、和而泰、林洋能源、特变电工、世联行、信维通信，上述18只绩优白马股合计大单资金净流入达到45亿元。

    格力电器方面，包括安信证券、天风证券、方正证券、申万宏源证券、中信建投证券、中金公司等在内的14家机构集体看好该股后市表现。其中，安信证券表示，格力电器充分受益于空调行业的高景气度，掌握较高的行业定价权和产品结构升级也将提升盈利能力，相关多元化布局有望提供额外增长动力。预计公司2017年至2019年每股收益分别为3.45元、4.00元、4.55元；给予“买入-A”评级，6个月目标价52.0元，对应2018年13倍估值。

    191只绩优白马股集中在计算机等三行业

    行业属性方面，上述191只绩优白马股主要扎堆在计算机、医药生物、电子等三大申万一级行业，上述行业绩优白马股数量分别为28只、26只、19只。

    计算机行业中的绩优白马股数量居首，达到28只，其中，四维图新（18068.85万元）、海康威视（16560.44万元）、深科技（15499.16万元）、东方网力（5721.31万元）、美亚柏科（5105.94万元）、北信源（4825.6万元）、合众思壮（3961.21万元）、东方国信（3646.96万元）、汉得信息（3552.71万元）、超图软件（2853.53万元）、易华录（2828.17万元）、紫光股份（2583.54万元）和万达信息（2366.99万元）等13只个股本周以来累计吸金均在2000万元以上。

    投资策略方面，国联证券表示，物联网、云计算、人工智能将是计算机行业未来发展的大势趋。在攻守兼备目标下，稳健白马股及真成长的风格有望再度领航，就计算机板块而言，维持稳健的投资策略，建议配置基本面成长无忧品种，关注新大陆、广联达、四维图新、达实智能、海康威视、大华股份等机会。

    对于绩优白马股数量居前的医药生物板块，渤海证券表示，结合近期国家出台的一系列鼓励医药产业创新的政策，我国的创新药产业已迎来发展的春天，建议继续关注业绩持续表现良好，在研品种丰富，未来发展潜力大的生物创新药企业。推荐：恒瑞医药、沃森生物、复星医药、康弘药业以及长春高新等。