什么樣的股票是最牛的股票？是當(dāng)所有人都明明知道它炒的是什么、明明每天有那么多次上車機(jī)會，但就是不敢做，最后眼睜睜看著它成為大牛股卻沒操作過的股票。

歷史上所有大牛股都是“明牌”，而不是所謂需要博弈信息差的暗牌。比如鋰電池、存儲芯片、白酒、稀土永磁。見過大牛股的人都會有一個感慨：這公司就這么一個***，居然能炒3波。沒錯，所有投資者每天看著大牛股再瘋狂上漲，但從沒有一次糾正自己的低估和錯誤判斷。

在自媒體時代，股市的“信息差”比曾經(jīng)年代少了很多，在A股甚至連分歧都是一字板兒。這種環(huán)境下，比拼的就是對于公開資料的研究深度和解讀能力，公告和財(cái)報(bào)對于主營業(yè)務(wù)的描述，區(qū)區(qū)幾百字當(dāng)中就很可能有巨大機(jī)會，就看誰能讀得懂。

AI應(yīng)用端不好投，是現(xiàn)在投資圈一個共識，所以整個AIGC賽道沒有β的情況下，有α的公司也很難上漲。但就是因?yàn)檫@種賽道型的持倉，會有一些被嚴(yán)重低估的公司。比如我們看下面某家港股AI公司的2023年財(cái)報(bào)，其中有關(guān)主營業(yè)務(wù)的一段描述：

“2023年，BaaS金融行業(yè)云收入為人民幣1,184.73百萬元，同比高速增長59%，主要得益于促成的資產(chǎn)交易規(guī)模快速上升，同比增長93%至人民幣531.3億元。報(bào)告期間，我們和機(jī)構(gòu)客戶的合作不斷拓展和加深，促成資產(chǎn)交易規(guī)模的快速提升；此外，我們沉淀累積的自有用戶，結(jié)合我們在生成式AI上的獲客優(yōu)勢，持續(xù)提升獲客效率。此外，我們不斷拓展多元場景，比如財(cái)富管理領(lǐng)域，我們已經(jīng)在合同上覆蓋了銀行，有的客戶甚至簽訂跨年長期合同，財(cái)富場景BaaS業(yè)務(wù)初見成效。”

這段話中能夠讀出什么？首先，BaaS叫做“業(yè)務(wù)即服務(wù)”，是生成式AI的應(yīng)用，按照這家公司公告中的說法，就是幫助客戶完成KPI，然后收取服務(wù)費(fèi)，業(yè)務(wù)流程中涉及大量AI技術(shù)；其次，這個BaaS業(yè)務(wù)中的分項(xiàng)叫做金融行業(yè)云，按照公司的說法就是幫助金融機(jī)構(gòu)促成資產(chǎn)交易，促成的規(guī)模越大，那么這家公司的服務(wù)費(fèi)就越多，對應(yīng)的是商業(yè)機(jī)構(gòu)的財(cái)富管理、智能運(yùn)營等多種場景；最后，一個已經(jīng)在2022年已經(jīng)有7.5億元人民幣收入的業(yè)務(wù)線，居然能在2023年的宏觀環(huán)境下實(shí)現(xiàn)59%的增長。

這樣的公司，難道不值得深入研究一下嗎？

那為什么這塊業(yè)務(wù)能在2023年這樣的宏觀環(huán)境下，居然增幅將近60%呢？而且現(xiàn)在投資界不是一直在說AI沒有商業(yè)模式落地嗎？

回答這個問題前，讓我們先看一個案例：銀行財(cái)富管理的——“長尾客群”。這個詞指的是那些資產(chǎn)儲備量不高、AUM值（Assets Under Management，資產(chǎn)管理規(guī)模）貢獻(xiàn)很小，但總數(shù)量占比很大的客戶。我們都知道，銀行的客戶經(jīng)理會把絕大多數(shù)精力和時間用來維護(hù)高凈值客戶，也就是資產(chǎn)100萬元以上的客戶，但對于資產(chǎn)不到5萬元的個人用戶，幾乎是從不理會的。

這就導(dǎo)致了一個現(xiàn)象：長期無人維護(hù)導(dǎo)致這些長尾客群流失，這其實(shí)也是銀行對于長尾客群很頭疼的問題。因?yàn)椴豢赡芸桃獍才趴蛻艚?jīng)理來維護(hù)，但卻又白白損失了單個資產(chǎn)很低、但總量非常龐大的財(cái)富管理業(yè)務(wù)規(guī)模。這時候，像@百融云-W（6608.HK）這樣的AI科技公司通過搭建AI模型及解決方案可以完美解決這個問題。

財(cái)富管理業(yè)務(wù)，說白了就是為銀行客戶推薦各類的理財(cái)產(chǎn)品，銀行收取傭金，所以能促成的規(guī)模越多，銀行也會越受益。如果能幫銀行盤活這么大的總量，AI公司也能分成。查了一下百融云的BaaS解決方案，也很符合業(yè)務(wù)的邏輯：

第一步，AI客戶分群：假如說一家國有銀行的長尾客群總共有1200萬戶，那么百融云會根據(jù)這些用戶的留存度、資金去向、往來流水、持有產(chǎn)品偏好，完成“高潛”客戶的篩選，也就是長尾客群中最有可能進(jìn)入財(cái)富管理業(yè)務(wù)的客群，AI在這個過程中起到的就是用戶畫像的作用。

第二步，制定策略：既然百融云已經(jīng)為銀行篩選出了高潛客戶，那么他們在這家國有大行的銀行卡，有什么樣的往來流水特征，比如金額、交易對手、頻次等等，那又分別對應(yīng)哪類潛在理財(cái)產(chǎn)品需求，比如債基、貨幣基金、主動權(quán)益等等，可投的潛在金額是1萬元、5萬元，還是10萬元，最有可能激發(fā)他們理財(cái)興趣的方式是什么，比如AI智能語音銷售、理財(cái)產(chǎn)品資訊智能推送、還是不定頻次的短信營銷。這背后都是一整套完整的AI算法，可能會涉及不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

第三步，后續(xù)的跟蹤評估：這時候兩大AI機(jī)器學(xué)習(xí)模型大概率會出現(xiàn)兩套不同的營銷體系，要根據(jù)反饋結(jié)果的好壞來評估后續(xù)用哪一套策略，也就是AB test，生成財(cái)富管理規(guī)模增長的投產(chǎn)比、策略圖譜，并且優(yōu)化AI營銷的策略。

毫無疑問AI+財(cái)富管理這個賽道，超級大，而且：仍然在增長。我們看下面的一個統(tǒng)計(jì)：

“數(shù)據(jù)顯示，截至2023年末的商業(yè)銀行凈息差已降至1.69%的歷史低位。A股上市銀行中，僅青島銀行一家截至2023年末的凈息差同比走闊，其余41家上市銀行凈息差均收窄，降幅最大的達(dá)48個基點(diǎn)。”

這個官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示銀行亟需在這種大環(huán)境下尋找新的業(yè)務(wù)增量。同時另一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示：“隨著財(cái)富管理產(chǎn)品和服務(wù)的需求激增，預(yù)計(jì)到2024年底，個人可投資資產(chǎn)總額將達(dá)到327萬億元，我國財(cái)富管理市場規(guī)模達(dá)到159萬億元，同比增長15.2%。”

AI+財(cái)富管理這個業(yè)務(wù)的蛋糕有多大，不言而喻。

所以，百融云這種公司會不斷超預(yù)期，畢竟翻看之前的討論，59%這個數(shù)字已經(jīng)是此前沒有預(yù)料到的了。這也是所有大牛股最樸實(shí)的上漲動力——“戴維斯雙擊”，業(yè)績和估值同漲，且不斷超預(yù)期。