东方海洋现4笔大宗交易 合计成交1586.50万股

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2025月09月16日

（原标题：东方海洋现4笔大宗交易 合计成交1586.50万股）

东方海洋现4笔大宗交易 合计成交1586.50万股
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东方海洋9月16日大宗交易平台共发生4笔成交，合计成交量1586.50万股，成交金额4521.53万元。成交价格均为2.85元。

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证券时报•数据宝统计显示，东方海洋今日收盘价为2.85元，上涨0.71%，日换手率为4.79%，成交额为2.15亿元，全天主力资金净流出721.06万元，近5日该股累计上涨4.40%，近5日资金合计净流入620.05万元。

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据天眼查APP显示，山东东方海洋科技股份有限公司成立于2001年12月19日。注册资本195894.65万人民币。（数据宝）

9月16日东方海洋大宗交易一览

成交量
（万股）		 成交金额
（万元）		 成交价格
（元）		 相对当日
收盘折溢价
（%） 		买方营业部 卖方营业部
719.60 2050.86 2.85 0.00 国盛证券有限责任公司苏南分公司 华泰证券股份有限公司绍兴府山证券营业部
474.41 1352.07 2.85 0.00 中国中金财富证券有限公司烟台黄海路证券营业部 华泰证券股份有限公司绍兴府山证券营业部
327.07 932.15 2.85 0.00 招商证券股份有限公司深圳益田路免税商务大厦证券营业部 华泰证券股份有限公司绍兴府山证券营业部
65.42 186.45 2.85 0.00 国元证券股份有限公司广州珠江东路证券营业部 华泰证券股份有限公司绍兴府山证券营业部
注：本文系新闻报道，不构成投资建议，股市有风险，投资需谨慎。
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2023年，虽然人身险业务实现了久违的恢复性增长，但保险公司当年仍然呈现增收不增利态势。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 根据证券时报记者统计，在新会计准则下，A股五大上市险企中国人保、中国人寿、中国平安、中国太保、新华保险2023年合计保险服务收入虽同比增长5.6%，但累计营业收入2.2万亿元，同比下降1.4%，合计归母净利润则同比下降27%。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 五大险企净利全线下滑图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 2023年，上述五大上市险企普遍出现净利润下滑，不过，从保费服务收入来看，除了新华保险，其他4家险企均录得同比增长。 以“寿险一哥”中国人寿为例，在旧会计准则下，该公司2023年实现营业收入8378.6亿元，同比增长1.4%，保险业务收入同比增长4.3%；归母净利润211.1亿元，同比下降34.2%。在新会计准则下，中国人寿实现营业收入3442.7亿元，同比下降11.5%；实现归母净利润461.81亿元，同比下降30.7%。 2023年，新华保险实现营业收入715.5亿元，同比下降33.8%；实现归母净利润87.12亿元，同比下降59.5%。 承保和投资是维持保险公司持续经营的两驾马车。随着利率长期下行，承保端和投资端因此承受的压力正在持续释放。从2023年业绩来看，投资收益大幅减少成为拖累保险公司净利润下滑最重的一块大石。 以中国人寿为例，按新会计准则下的合并利润表，该公司2023年保险服务收入为2124.45亿元，同比增长16.4%，但是投资收益从2063亿元大幅下滑至314.9亿元，公允价值变动损益从-87.51亿元进一步扩大至-327.86亿元，两项合计减少营收1988亿元。 剔除短期波动较大的投资收益后的数据也受到了挑战。营运利润以财务报表净利润为基础，剔除短期波动性较大的损益表项目和管理层认为不属于日常营运收支的一次性重大项目，被认为更能反映寿险及健康险业务等长期业务的实际经营情况。 以中国平安为例，2023年该公司实现归母营运利润1179.89亿元，同比下降19.7%。其中，该公司寿险及健康险业务归母营运利润为1050.7亿元，同比下降3.2%。 2023年，中国太保实现归母营运利润355.18亿元，同比下降0.4%。太保寿险合同服务边际余额3239.74亿元，较上年末下降0.8%；合同服务边际，是指企业因在未来提供保险合同服务而将于未来确认的未赚利润。 普遍下调长期回报假设 2023年年报中另一个值得注意的现象是，中国人寿、中国人保、中国平安、中国太保、新华保险等纷纷将寿险长期投资回报率假设下调至4.5%，这也是该假设7年来再度下调。 率先下调长期投资回报假设的上市险企，是率先发布年报的中国平安。 据2023年年报，中国平安审慎下调寿险及健康险业务内含价值长期投资回报率假设至4.5%、风险贴现率至9.5%。中国平安称，这是基于对宏观环境和长期利率趋势的综合考量。 此前，中国平安曾对上述两个假设进行过调整——2009年将风险贴现率由11.5%下调至11.0%；2016年将非投资连结型寿险资金的未来年度投资回报率上限从5.5%调整至5%。上述假设一直延续至2022年。 除了中国平安，A股上市险企多在2016年左右调整更新了投资回报率假设，中国人保也在2020年调整了未来年度投资收益率假设，2022年上市险企的长期投资回报率假设普遍为5%。 近年来，长期低利率环境叠加资本市场剧烈波动，使得保险资金投资收益率持续下滑，现行投资回报假设再度面临挑战。 2023年年报中，中国人寿采用的投资回报率假设从5%下调至4.5%，同时风险调整后的贴现率从10%下调至8%。 中国人保也调低了投资收益率等精算假设。2023年年报中，人保寿险采用的投资收益率假设传统险为每年4.5%，分红与万能险为每年4.75%；人保健康的投资收益率假设为4.5%，此前投资收益率假设为5%，同时该公司将计算内含价值和新业务价值的风险贴现率从10%调降至9%。 中国太保2023年长期险业务的未来投资收益率假设也从5%下调至4.5%，且该公司表示以后年度保持在4.5%水平不变。短期险业务的投资收益率假设，参照央行在评估日前最近公布的一年期存款基准利率水平而确定。此外，计算太保寿险有效业务价值和新业务价值的风险贴现率假设则从11%下调至2023年的9%。 新华保险也在2023年审慎下调用于内含价值评估的非投连账户长期投资回报率假设至4.5%，此前该公司传统非分红险、分红险等险种长期投资回报假设为5%，新传统险的长期投资回报假设为5.25%。同时，新华保险采用的风险贴现率从11%下调至9.0%。 加强资负联动成共识 在2023年上市险企业绩的发布会上，如何防范利差损成为投资者必问...
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人保服务,人保护你周全_移动支付行业发展现状及整体规模调研分析2024 2024年4月10日 来源：互联网 CNNIC 艾媒 896 55 移动支付是指使用普通或智能手机完成支付或者确认支付，而不是用现金、银行卡或者支票支付。买家可以使用移动手机购买一系列的服务、数字产品或者商品等。随着移动互联网的普及和智能手机的广泛使用，移动支付已经成为人们日常生活中不可或缺的支付方式。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 随着移动互联网的普及和智能手机的广泛使用，移动支付已经成为人们日常生活中不可或缺的支付方式。特别是在新兴市场和发展中国家，移动支付的增长速度更是迅猛，为整个行业带来了巨大的发展潜力。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 移动支付是指移动客户端利用手机等电子产品来进行电子货币支付，移动支付将互联网、终端设备、金融机构有效地联合起来，形成了一个新型的支付体系，并且移动支付不仅仅能够进行货币支付，还可以缴纳话费、燃气、水电等生活费用。移动支付开创了新的支付方式，使电子货币开始普及。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 移动支付是指使用普通或智能手机完成支付或者确认支付，而不是用现金、银行卡或者支票支付。买家可以使用移动手机购买一系列的服务、数字产品或者商品等。移动支付是互联网时代一种新型的支付方式，其以移动终端为中心，通过移动终端对所购买的产品进行结算支付，移动支付的主要表现形式为手机支付。 移动支付是第三方支付的衍生品。所谓第三方支付，是指通过第三方支付平台的交易中，买方选购商品后，使用第三方平台提供的账户进行货款支付，由第三方通知卖家货款到达并进行发货;买方检验物品后，就通知付款给卖家，第三方再将款项转至卖家账户。由研究者认为第三方支付实质上作为信用中介，为交易的支付活动提供一定的信用保障，从而消除由于买卖双方不对称信息而产生的信用风险问题。 中国手机网民规模快速增长，截止2020年12月底中国手机网民规模达9.86亿人，较2020年3月底增加了0.89亿人，截止2021年6月底中国手机网民规模达10.07亿人，较2020年12月底增加了0.21亿人。互联网的高速发展以及手提设备的迅速普及，让消费者获得了从未体验过的便利。移动支付业务正在渗透我们的日常生活，2020年中国移动支付用户规模达7.90亿人，较2019年增加了0.57亿元，同比增长7.78%。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示： 近年来中国移动支付用户规模占手机网民规模的比例逐年攀升，2020年中国移动支付用户规模占手机网民规模的80.14%，较2016年的66.45%增长了13.70%，仍有19.86%手机网民等待挖掘。随着中国移动支付的日渐成熟，专利申请量开始逐年减少，2020年中国移动支付行业专利申请量为310件，较2019年减少了68件，同比减少17.99%，2021年1-11月中国移动支付行业专利申请量为100件。 从支付方式来看，移动支付的形式也日益丰富。除了传统的扫码支付、NFC支付等方式外，生物识别技术如指纹支付、刷脸支付等也在逐步普及。这些新技术不仅提高了支付的安全性，还提升了用户体验的便捷性。移动支付行业还在不断创新，拓展新的应用领域。例如，移动支付与公共交通、医疗、教育等领域的结合，为消费者提供了更加便捷的服务体验。同时，移动支付也在助力商家实现数字化转型，提升经营效率和服务质量。 从发展趋势来看，移动支付将变得更加多元化。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，除了现有的微信、支付宝等第三方支付平台外，银行卡、扫码支付、NFC支付等方式也将得到更广泛的应用。同时，随着生物识别技术、区块链技术等在移动支付中的应用，其安全性也将得到大幅度提升。此外，移动支付将进一步提高其便捷性，如在线下消费场景中，用户可以使用手机进行NFC支付，甚至不需要打开手机屏幕即可完成支付，这将进一步提高消费的便捷性。 随着互联网的普及和移动设备的广泛使用，移动支付已经深入到人们的日常生活中，无论是线上购物还是线下支付，移动支付都发挥着越来越重要的作用。特别是在新兴市场，移动支付的发展潜力尤为巨大。此外，移动支付不仅改变了人们的支付方式，还在重塑金融行业的格局，为金融行业的发展带来了新的机遇。 尽管移动支付行业市场的前景看好，但也存在一些挑战需要面对。例如，如何保障用户资金安全、如何提高支付效率、如何满足用户多样化的支付需求等，都是移动支付行业需要解决的问题。因此，移动支付企业需要不断创新，提升技术水平和服务质量，以应对市场的挑战和满足用户的需求。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，并采纳了分组查询注意力方法(GQA)，使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度，并具备卓越的多语言处理能力，兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上，Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能，其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外，通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前，Qwen1.5系列已累计开源10款大模型，通义千问开源模型下载量超过700万，成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力，也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，不仅推动了大型语言模型技术的发展，也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化，相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用领域： 智能对话系统：通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义，进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统，例如智能客服机器人、智能语音助手等，为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作：通义千问大模型具有强大的文本生成能力，可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域，为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测：通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析，帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域，为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外，通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如，中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”，大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统，这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展，通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入，为各行各业提供智能化解决方案，推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业，作为人工智能领域的重要组成部分，近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型，它们能够利用大量数据进行训练，以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天，已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看，大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域，它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域，大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域，大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式，为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看，大模型行业市场规模不断扩大，吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能，同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面，大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源，力图在这个领域取得突破。 展望未来，大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...

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