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📰 民生加银金融优选混合A增聘冯嵩越为基金经理，与邓凯成共同管理，邓凯成任期亏损12.43%

4月18日，民生加银金融优选混合A公告增聘冯嵩越为基金经理，与邓凯成共同管理该基金，变更日期为2026年4月18日。
冯嵩越拥有美国圣路易斯华盛顿大学会计学硕士，曾在华泰证券任研究员，2022年加入民生加银基金管理有限公司，历任行业研究员、基金经理助理，现任基金经理。
邓凯成为中央财经大学博士，长期从事证券投资管理，2013年加入民生加银基金管理有限公司，现任基金经理。民生加银金融优选混合A成立于2022年8月2日，规模2.33亿元，管理费1.20%，托管费0.20%，基准为中证800金融指数等。最新单位净值0.86元，累计净值同为0.86元，近来业绩波动，任职期回报在3只相关产品中存在高低差异。

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📰 安全、高效两手抓，天翼云护航金融企业“养虾”|界面新闻

近期，全民掀起“养龙虾”热潮。爆火的智能体OpenClaw堪称“数字员工”，不仅能与用户对话，还可以自主执行整理邮件、安排日程、管理社交账号等复杂任务，其便捷高效的特性迅速获得了企业用户的关注。然而，对于安全性要求高、合规标准严格的金融行业而言，OpenClaw自主决策带来的不可控，加之数据泄漏、越权操作等潜在隐患，使得企业在引入时格外谨慎。同时，部署繁琐、算力不足等问题，也成为金融企业“养虾”路上的主要瓶颈。某基金公司长期依托大模型进行公开市场投标分析、量化策略回测、热点追踪等工作，OpenClaw所具备的自主执行与智能分析能力，恰契合其提升投研效率、抢占市场先机的需求。作为云服务国家队，天翼云助力该基金公司在保障数据安全与灵活使用的前提下，快速上线OpenClaw能力，打造了金融行业AI智能体落地的新标杆。金融级需求与“养虾”的现实矛盾金融行业对数据安全的要求极为严苛，敏感投资策略、历史模型及市场数据是基金公司的核心资产，直接关系到投资决策的安全性与企业核心竞争力。传统云服务难以满足金融级的数据隔离和全链路安全防护需求，企业若采用常规方式部署OpenClaw，存在一定风险，需确保数据在云端处理时，满足安全规范及等保合规的双重要求。该客户多年来积累了海量本地化策略数据和历史模型，构建了完善的投研数据体系，但缺乏高效、安全的对接机制，难以将本地数据与云上OpenClaw能力无缝融合，易形成数据孤岛，制约投研分析效率。基金市场变化瞬息万变，投研分析需实时跟进市场动态、捕捉投资机会。如使用传统IT部署方式接入OpenClaw，周期较长，无法满足该公司快速上线AI能力、及时支撑投研业务的需求，不利于快速响应市场变化、抢占投资先机。此外，金融行业对成本核算的精确性要求严格，同时投研业务存在明显的波动性，而传统云服务的固定计费模式无法适配这种波动，会造成资源闲置或成本浪费，难以实现精细化成本控制。云端破局，兼顾安全与高效面对该客户的核心痛点，天翼云联合上海电信快速响应，立足金融行业特性，提供AI云电脑解决方案，通过预配置的金融行业专属云电脑镜像，支持一键启动OpenClaw，配合金融级权限管理，实现投研团队即开即用。在数据安全方面，天翼云采用“云下本地策略数据+云上AI处理”的混合架构，通过硬件级加密与金融级安全沙箱技术，确保策略数据全程在本地处理不外传，仅将加密后的分析结果上传至云环境。该方案既满足金融行业数据不出域，也符合等保三级认证要求。同时，天翼云构建了基于API网关的端到端加密数据通道，实现本地策略数据库与云上OpenClaw的自动化安全对接，支持策略数据实时同步（延迟控制在500毫秒以内），有效解决数据孤岛问题，并通过动态脱敏技术保障敏感信息安全。在成本与资源调度方面，天翼云创新推出“基础资源包+弹性算力”的阶梯计费模式，客户可按需选择。基础包覆盖日常分析需求，弹性算力用于策略回测高峰，实现算力资源按需调度。与传统计费模式相比，该模式可降低30%以上的资源闲置成本。在天翼云的助力下，该客户部署周期从3个月压缩至2分钟，并能够及时捕捉市场热点与投资机会，快速响应市场变化与投研需求。该项目更为同类公司安全、快速使用OpenClaw，提供了可借鉴的经验，助力金融行业从AI尝鲜走向AI实用。金融数字化转型，是技术与业务的深度融合，更需要以安全与效率的平衡为前提。未来，天翼云将继续深耕行业场景，以科技创新为核心引擎、以优质产品为坚实支撑，协助更多客户在AI浪潮中行稳致远，为金融行业高质量发展贡献更多智慧与力量。（免责声明：本文为本网站出于传播商业信息之目的进行转载发布，不代表本网站的观点及立场。本文所涉文、图、音视频等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本网站对此咨询文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。）Page 2

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📰 AI时代，银行如何“上云”？

在AI时代，金融云建设正逐步深入，为满足金融行业特定需求，各大云服务厂商加快了升级步伐。IDC指出，中国金融云市场呈现政策推动与AI技术赋能的双重特征，金融机构在数字化转型中加速IT架构的国产化，推动智能化建设。银行的资金投入主要集中在自主化与智能化升级，传统银行与数字银行在上云路径上存在明显差异。

目前，金融机构的上云方式主要有公有云、私有云和混合云。私有云因其在保障关键业务应用连续性和数据安全性方面的优势，逐渐成为首选。腾讯云在多个案例中展示了私有云与公有云的成功实践，尤其是与富融银行和微众银行的合作，表明了不同银行在云平台建设上的多样性。

尽管传统银行在上云时面临安全性和合规性的挑战，但公有云市场的需求仍在增长。AI驱动的智能金融场景的落地，逐步提升了传统金融机构对公有云的接受度，为未来金融云的发展提供了新的机遇与挑战。

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