DeepFin-Intelligence/ICBCBench huggingface dataset:
Topic: Capital Markets-Sector & Thematic Research
Report type: Global Nonferrous Metals Industry Investment Strategy Research Report (全球有色金属行业投资策略研究报告)

2026年，全球宏观经济进入新的变奏期。美联储货币政策路径的微妙变化、地缘政治格局的持续重塑，以及人工智能与能源转型对上游资源的结构性拉动，共同构成了有色金属行业复杂的定价环境。行业转向“金融属性、商品属性与战略属性”的三维分析范式，贵金属的避险与货币功能、工业金属的周期复苏弹性、小金属的战略属性溢价，呈现出显著的分化特征。

请撰写一份《2026年全球有色金属行业投资策略：分化与重估》深度研究报告。请基于当前宏观与产业背景，自主搭建多维分析框架，系统梳理各细分板块的投资逻辑，并完成以下任务：
1、宏观驱动逻辑拆解：深入拆解2026年影响有色板块的核心宏观变量（如实际利率走势、美元指数周期、全球制造业PMI趋势等），分析贵金属、工业金属、小金属三类资产对上述变量的敏感性差异，论证在不同宏观情景（如“软着陆”、“再通胀”或“滞胀”）下各类资产的相对表现逻辑。
2、细分赛道深度研判：
贵金属：结合央行购金行为、地缘风险溢价及货币信用体系变化，评估黄金、白银的中期配置价值及价格中枢。
工业金属：聚焦铜、铝等核心品种，分析全球供给约束（矿山品位下降、资本开支不足）与新兴需求（AIDC、电网升级）的缺口演变，判断当前所处周期位置及本轮周期的持续性。
小金属：筛选与AI算力、人形机器人等前沿技术强相关且具有战略价值的小金属（如锑、钨、稀土等），评估其供需平衡状态及战略资源属性。
3、投资组合构建与标的推荐（核心任务）：
基于上述分析，构建一个2026年有色金属行业的推荐组合。要求明确组合中贵金属、工业金属、小金属的配置比例及其背后的策略意图（如防守、进攻或对冲），在A股或港股市场中自主筛选具有代表性的推荐标的（每类至少2只），并就包括资源储量、成本曲线位置、产能释放节奏、估值水平及潜在催化剂等方面推荐理由给出充分详尽的论证。

## 《2026年全球有色金属行业投资策略：分化与重估》评价标准

本评价体系用于评估有色金属行业投资策略类深度研究报告质量。评分重点在于：是否准确拆解宏观变量对不同金属板块的传导机制，是否清晰比较贵金属、工业金属、小金属的差异化投资逻辑，是否能结合供需、周期与战略属性完成赛道研判，并形成具备配置价值的组合与个股推荐。体系共设 **4 个一级维度、12 个二级维度，总分 100 分**。

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### 1. 宏观框架与资产定价逻辑（30 分）

#### （1）宏观变量识别与框架完整性（10 分）
- **9–10 分**：准确识别实际利率、美元指数、全球制造业 PMI、通胀预期、地缘风险等核心变量，并形成清晰分析框架。
- **6–8 分**：覆盖主要宏观变量，但框架性不足。
- **0–5 分**：变量识别零散，缺乏主线。

#### （2）三类金属的敏感性差异分析（10 分）
- **9–10 分**：能清晰比较贵金属、工业金属、小金属对宏观变量的敏感性差异，基于历史数据给出明确的数量化关系，并解释背后机制。
- **6–8 分**：有比较分析，但不够系统、数据支撑不严谨或机制展开不足。
- **0–5 分**：仅做现象描述或粗糙判断，缺乏差异化逻辑。

#### （3）宏观情景推演能力（10 分）
- **9–10 分**：能够在软着陆、再通胀、滞胀等情景下推演各类资产相对表现，并给出清晰判断，商品价格判断给出严谨依据。
- **6–8 分**：有情景分析，但结论不够完整或区分度不足，价格判断的严谨性不足。
- **0–5 分**：缺乏情景推演，仅有大致方向判断或结论缺乏支撑。

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### 2. 细分赛道深度研判（30 分）

#### （1）贵金属配置逻辑（10 分）
- **9–10 分**：能结合央行购金、地缘风险、货币信用与实际利率，分析黄金、白银的配置价值与价格中枢，基于商品价格与相关宏观因子关系的定量化测算给出价格判断依据。
- **6–8 分**：逻辑基本完整，但价格判断或驱动分析较弱。
- **0–5 分**：仅泛泛看多或看空，缺乏中期配置逻辑。

#### （2）工业金属周期与供需研判（10 分）
- **9–10 分**：围绕铜、铝等品种，清晰分析供给约束、需求拉动、库存对金属价格的影响，并判断当前周期位置及本轮周期持续性。
- **6–8 分**：能识别主要供需因素，但周期判断不够深入，价格预测逻辑支撑不够严谨。
- **0–5 分**：停留于景气描述，缺乏供需和周期框架，预测更偏向于“拍数”。

#### （3）小金属战略属性分析（10 分）
- **9–10 分**：能筛选与 AI、机器人等前沿需求相关的小金属，并分析其供需平衡、资源约束与战略溢价。
- **6–8 分**：能指出重点品种，但战略属性与供需分析不够充分。
- **0–5 分**：仅列举品种，缺乏逻辑论证。

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### 3. 组合构建与标的推荐（25 分）

#### （1）组合配置思路与比例设计（8 分）
- **7–8 分**：明确贵金属、工业金属、小金属的配置比例，并清楚解释防守、进攻、对冲等策略意图。
- **4–6 分**：有配置思路，但比例依据或策略目标不够清晰。
- **0–3 分**：组合构建随意，缺乏统一逻辑。

#### （2）个股筛选质量（9 分）
- **8–9 分**：推荐标的具有代表性，覆盖资源储量、成本曲线、产能释放、行业地位等核心维度，并体现相对优势。
- **5–7 分**：推荐逻辑基本成立，但比较性或深度不足。
- **0–4 分**：个股推荐流于罗列，缺乏研究支撑。

#### （3）估值与催化剂分析（8 分）
- **7–8 分**：能结合估值水平、盈利弹性与潜在催化剂说明推荐合理性。
- **4–6 分**：有估值或催化判断，但量化不足。
- **0–3 分**：缺乏估值支撑，推荐可信度弱。

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### 4. 报告规范、结论与风险提示（15 分）

#### （1）结构与专业性（5 分）
- **5 分**：结构完整，逻辑清晰，符合顶级策略报告规范。
- **3–4 分**：结构基本完整，但层次或衔接一般。
- **0–2 分**：结构松散，专业性不足。

#### （2）投资结论可执行性（6 分）
- **5–6 分**：结论明确，能提出清晰配置方向、重点品种与跟踪指标，具备实操价值。
- **3–4 分**：结论较明确，但落地性一般。
- **0–2 分**：结论空泛，缺乏配置意义。

#### （3）风险识别完整性（4 分）
- **4 分**：系统识别宏观波动、政策变化、需求不及预期、供给释放超预期、地缘风险缓和等主要风险，并说明影响路径。
- **2–3 分**：列出主要风险，但分析不够深入。
- **0–1 分**：风险提示缺失或流于形式。
Topic: Banking-Treasury & ALM
Report type: Assessment of Hong Kong Stablecoin Regulation and Bank Liquidity Impact (香港稳定币监管对银行流动性影响评估报告)

随着稳定币在跨境支付、数字资产交易及金融基础设施中的应用加速扩展，全球主要金融市场正加快构建相应的监管框架。2025 年 8 月，中国香港《稳定币条例》正式生效，成为亚太地区法币稳定币监管的重要里程碑。然而，其对银行体系的实际影响仍存在分歧：稳定币究竟是支付与结算的补充工具，还是对传统存款体系构成潜在替代？

请以香港《稳定币条例》落地为制度背景，结合国际稳定币市场的发展趋势及典型模式（如 USDT、USDC），围绕“稳定币监管化对金融体系与市场结构的影响”开展系统研究，重点完成以下分析任务：

1. 存款替代效应评估：在香港稳定币发行规模达到千亿港元量级的情景下，其对商业银行零售存款及企业结算账户的替代效应有多大？不同类型银行中，哪些机构面临的冲击更为直接？

2. 银行参与策略选择：在稳定币纳入监管体系后，香港商业银行应选择“直接申请发行牌照”，“作为托管与服务机构参与”，还是“阶段性观望等待”？不同路径的优劣势及适用条件是什么？

3. 跨境流动性格局演变：稳定币合规化是否可能重塑跨境支付体系，并为离岸人民币使用提供新的通道？这一变化将对银行跨境金融业务带来哪些机遇与潜在冲击？

## 《稳定币监管化对金融体系与市场结构影响》评价标准

本评价体系用于评估围绕“稳定币监管化”对银行体系与市场结构影响的研究报告质量。重点在于：是否准确理解监管框架、是否量化存款替代效应、是否提出清晰的银行策略路径，并能分析跨境流动性重构逻辑。总分 100 分。

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### 1. 监管框架与市场机制理解（25 分）

#### （1）香港《稳定币条例》解析（10 分）
- **9–10 分**：准确拆解牌照、储备资产、托管、合规要求等核心机制，并说明其对市场行为的约束。
- **6–8 分**：覆盖主要内容，但机制分析不深入。
- **0–5 分**：仅描述政策，缺乏理解。

#### （2）国际稳定币模式对比（8 分）
- **7–8 分**：对 USDT、USDC 等模式进行结构化对比（发行机制、储备、合规、应用场景）。
- **4–6 分**：有对比但不系统。
- **0–3 分**：缺乏有效对比。

#### （3）运行机制与金融属性（7 分）
- **6–7 分**：清晰解释稳定币在支付、结算与资产替代中的功能定位。
- **3–5 分**：有功能描述但逻辑不清。
- **0–2 分**：理解偏差明显。

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### 2. 存款替代效应与银行冲击（30 分）

#### （1）替代效应量化分析（12 分）
- **10–12 分**：基于规模假设（如千亿港元），量化测算对零售存款与企业账户的影响路径与幅度。
- **7–9 分**：有方向判断但量化不足。
- **0–6 分**：缺乏实质分析。

#### （2）银行类型差异影响（10 分）
- **9–10 分**：区分大型银行、中小银行、跨境业务银行的受冲击程度与机制。
- **6–8 分**：有分类但不深入。
- **0–5 分**：未区分银行类型。

#### （3）影响机制与边界条件（8 分）
- **7–8 分**：分析替代发生的条件（收益率、便利性、监管限制等）及其约束。
- **4–6 分**：有机制但不完整。
- **0–3 分**：缺乏机制分析。

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### 3. 银行策略选择与商业模式（25 分）

#### （1）路径对比（发行/托管/观望）（10 分）
- **9–10 分**：系统比较三种路径的收益、风险、资本占用与监管要求。
- **6–8 分**：有对比但不系统。
- **0–5 分**：缺乏清晰路径分析。

#### （2）适用条件与决策逻辑（8 分）
- **7–8 分**：结合银行禀赋（资本、客户、技术）提出差异化策略。
- **4–6 分**：有建议但缺乏条件约束。
- **0–3 分**：策略泛化。

#### （3）商业模式与盈利来源（7 分）
- **6–7 分**：分析托管、结算、流动性管理等潜在收入来源。
- **3–5 分**：提及但不深入。
- **0–2 分**：缺乏商业模式分析。

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### 4. 跨境流动性与体系重构（20 分）

#### （1）跨境支付体系影响（8 分）
- **7–8 分**：分析稳定币对传统跨境支付（SWIFT、代理行体系）的冲击路径。
- **4–6 分**：有判断但不深入。
- **0–3 分**：缺乏体系分析。

#### （2）离岸人民币与资金流动（6 分）
- **5–6 分**：评估稳定币对离岸人民币使用与跨境流动的潜在促进作用。
- **3–4 分**：有提及但逻辑不足。
- **0–2 分**：缺乏分析。

#### （3）投资结论与风险（6 分）
- **5–6 分**：结论清晰，识别监管、技术、替代不及预期等关键风险。
- **3–4 分**：结论一般。
- **0–2 分**：缺乏有效结论或风险提示。
Topic: Capital Markets-Macro & Strategy Research
Report type: Thematic Research Report on US Inflation Tracking System and Forecasting Framework (美国通胀跟踪体系与预测框架专题研究报告)

请参照中金公司等头部机构的宏观研究方法，撰写一份系统性的《美国通胀跟踪与预测框架》研究报告，重点涵盖以下内容：

1. 通胀指标体系构建：拆解美国 CPI 与 PCE 在权重结构上的主要差异，并说明在构建预测模型时，应如何对通胀篮子进行分类（如能源、食品、核心商品、核心服务），总结不同类型商品价格的特点（季节性、周期、波动、趋势等）；
2. 关键分项的领先指标挖掘：围绕核心商品（如汽车）与核心服务（尤其是住房租金 / OER），识别最具预测意义的高频领先指标（如 Manheim 指数、Zillow 租金指数等），并解释其向 CPI / PCE 传导的时间滞后关系；
3. 综合预测逻辑：在上述分项分析基础上，总结一套“自下而上”的通胀预测方法论，说明如何通过持续跟踪细分项高频数据，前瞻性识别整体通胀的趋势变化与潜在拐点。

## 美国通胀跟踪与预测研究报告评价标准

本评价体系适用于评估以美国通胀跟踪与预测框架为主题的研究报告质量，采用结构化、可执行、可量化、可复核的评价方式，兼容人工评审与大模型（LLM）自动评分的一致性应用。评分重点关注指标体系拆解的准确性、关键分项领先指标的有效性、分项预测到总体通胀的聚合方法可复用性，以及回测验证与实务可操作性。体系共设4个一级维度、12个二级维度，总分100分。

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### 1. 指标体系构建与口径拆解（共30分）

#### (1) CPI 与 PCE 统计口径差异拆解（10分）
- 9–10分：准确拆解 CPI 与 PCE 在权重来源、覆盖范围、住房权重与修订机制上的核心差异，并说明其对预测建模与传导强度的影响。
- 6–8分：说明主要差异，但对预测影响或模型处理解释不足。
- 0–5分：差异表述笼统或存在关键事实错误。

#### (2) 通胀篮子分类方案的合理性与可映射性（10分）
- 9–10分：构建可落地的分项分类体系（能源、食品、核心商品、核心服务），并明确官方分项到模型分组的映射规则，解释分类目的与驱动差异。
- 6–8分：分类基本合理，但映射规则不清或颗粒度不足。
- 0–5分：分类随意或无法支撑预测框架。

#### (3) 数据处理与可比性设计（10分）
- 9–10分：明确频率与指标变换方式（MoM、YoY、年化指标），说明季调、基数效应与数据修订对预测的影响，并区分实时数据与修订数据口径。
- 6–8分：具备基础处理说明，但对修订或异常处理考虑不足。
- 0–5分：缺乏数据处理说明，结论不可比。

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### 2. 关键分项领先指标与传导滞后机制（共30分）

#### (1) 核心商品领先指标选择与解释（10分）
- 9–10分：构建机制清晰的领先指标体系，并明确其对应通胀分项及结构变化对指标有效性的影响。
- 6–8分：列出指标但缺少分项映射或机制解释。
- 0–5分：指标选择与核心商品关系弱或缺乏解释。

#### (2) 核心服务与住房通胀领先指标（10分）
- 9–10分：清晰区分新签租金与存量租约传导路径，合理使用市场租金指标，并扩展至非住房服务的成本或工资驱动变量。
- 6–8分：能说明指标关系，但对传导机制或口径映射不足。
- 0–5分：领先指标或传导解释明显不正确。

#### (3) 滞后结构与传导模型清晰度（10分）
- 9–10分：对领先指标与通胀分项之间的时间滞后给出可检验设定，并解释不同分项滞后差异及预测应用。
- 6–8分：具备滞后判断，但缺少可操作建模表达。
- 0–5分：仅定性描述滞后关系，无法落地。

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### 3. 自下而上预测框架与可验证性（共25分）

#### (1) 分项预测模型设计与总体聚合（10分）
- 9–10分：形成完整分项预测与权重聚合流程，明确模型与数据输入对应关系，并可输出持续更新的预测框架。
- 6–8分：具备自下而上思路，但聚合与权重处理不严密。
- 0–5分：停留在概念层，缺少可执行路径。

#### (2) 持续跟踪机制与拐点识别（8分）
- 7–8分：建立清晰更新节奏与信号判断规则，能够区分短期噪声与趋势变化。
- 4–6分：提及高频跟踪，但缺少明确机制。
- 0–3分：缺乏持续跟踪设计。

#### (3) 回测验证、误差归因与稳健性（7分）
- 6–7分：提供可复现验证方法并进行误差归因，讨论结构性变化下的稳健性处理。
- 3–5分：存在验证但缺少归因或样本外检验。
- 0–2分：无验证或可靠性评估。

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### 4. 研究表达、实用价值与风险情景（共15分）

#### (1) 结论前瞻性与机构化表达（6分）
- 5–6分：结构清晰，结论可直接用于交易或政策研判，明确通胀驱动来源与未来主导变量。
- 3–4分：结构完整但结论偏描述性。
- 0–2分：结构混乱或结论不清。

#### (2) 风险情景与政策含义（5分）
- 4–5分：给出关键风险情景并说明对通胀与政策路径的影响。
- 2–3分：风险提示存在但缺少机制分析。
- 0–1分：缺乏有效风险情景。

#### (3) 可复用交付物与引用规范（4分）
- 4分：提供可复用指标清单、数据来源与更新规则，引用规范且可追溯。
- 2–3分：部分可复用内容，但复现性一般。
- 0–1分：缺少附录与来源说明。
Topic: Banking-Customer & Marketing Management
Report type: Wealth Management Customer Insight and Digital Operations Research Report (财富管理客户洞察与数字化运营机制研究报告)

在财富管理竞争持续加剧、客户分层不断深化的背景下，越来越多大型商业银行开始系统性引入 DT（数据技术）与 AI，以提升客户洞察能力并构建数字化、可规模化的运营机制。然而，相关技术投入在多大程度上能够转化为可量化、可持续的经营价值，仍有待系统评估。

请围绕“DT 和 AI 赋能财富管理客户洞察与数字化运营机制建设”这一主题，完成一份结构化研究报告，重点从以下三个层面展开分析：

1. 客户与产品基础能力构建  
如何基于 DT 与 AI 构建可运营的客户分层与画像体系？不同客群在需求结构、渠道偏好与服务模式上有何差异？  
在此基础上，如何构建覆盖财富与私银业务的动态产品体系，并形成统一的产品与服务视图？

2. 精细化运营与触客机制  
如何利用机器学习、大模型等技术，实现客户与产品的精准匹配，提升投顾配置与营销转化效率？  
如何基于客户偏好开展内容陪伴与投教服务？  
如何设计客户旅程与触客节奏，在降低打扰的同时提升转化效率？  
如何构建以 AI 为核心的数字化运营机制，并实现策略评估与持续优化？

3. 人机协作与经营成效评估  
DT 与 AI 的引入如何重塑财富顾问与投顾团队的分工？如何构建“AI 赋能 + 人工决策”的协作模式？  
结合实际案例，分析其在客户体验、AUM 增长与运营效率方面的影响，并评估其可持续性。

## 客户画像与数字化运营研究报告评价体系

本评价体系适用于评估商业银行财富管理与私人银行条线中，围绕 **客户画像构建与数字化客户运营体系建设** 所形成的研究报告质量。体系重点关注客户分层洞察的专业深度、数字化运营逻辑的可落地性、数据与方法的银行适配性，以及对客户经营与 **AUM 增长与客户生命周期价值提升** 的实际指导意义。体系共设 **4 个一级维度、11 个二级维度，总分 100 分**，支持人工专家评审与大模型（LLM）自动评分的一致性应用。

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## 1. 客户画像与需求—产品逻辑洞察质量（30 分）

### （1）客户分层与画像精细度（10 分）

* **9–10 分**：清晰区分大众富裕、准高净值、高净值及超高净值客群；画像维度覆盖资产规模、财富来源、风险偏好、生命周期阶段、行为特征与服务偏好等多个层面，并能够直接映射至银行客户标签体系或经营分层策略。
* **6–8 分**：客户分层总体合理，画像维度较完整，但部分内容停留在描述层，未充分转化为可运营标签。
* **0–5 分**：客户划分粗糙或概念化，画像泛化，难以支撑差异化客户经营。

### （2）客户核心需求与痛点识别能力（10 分）

* **9–10 分**：能够准确识别不同客群在资产配置、收益稳定性、流动性管理、税务与财富传承、服务体验等方面的核心需求，并区分显性与隐性需求；结合主流私人银行产品与服务体系，形成需求与产品匹配逻辑，痛点分析贴合真实业务场景。
* **6–8 分**：覆盖主要需求方向，但痛点拆解深度有限，对具体产品与服务关联分析不足。
* **0–5 分**：需求分析笼统，与实际私人银行业务场景关联度较低。

### （3）洞察增量与差异化认知（10 分）

* **9–10 分**：在客户画像或需求分析中提出具有认知增量的洞察（如财富来源结构变化、代际迁移趋势、数字化行为差异等），并对传统私人银行经营模式形成修正或补充。
* **6–8 分**：具备一定细分视角，但整体仍以行业共识为主。
* **0–5 分**：主要重复公开材料或行业常识，缺乏新增洞察价值。

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## 2. 数字化运营逻辑与体系设计（30 分）

### （1）数字化运营框架完整性（10 分）

* **9–10 分**：构建清晰的“数据 → 客户洞察 → 触达与服务 → 转化与留存 → 客户价值提升”运营闭环，并结合财富管理业务实际展开说明，体现长期客户经营逻辑。
* **6–8 分**：运营框架基本完整，但在投后陪伴或长期留存等关键环节论述不足。
* **0–5 分**：运营逻辑零散，缺乏系统性设计。

### （2）数字化手段与业务场景适配性（10 分）

* **9–10 分**：对数据中台、客户标签体系、智能投顾、AI 推荐、CRM 与客户旅程管理等工具的应用路径与银行实际高度匹配，并区分零售财富与私人银行客群的运营差异。
* **6–8 分**：数字化工具选择合理，但对私行业务特性与差异化运营考虑不足。
* **0–5 分**：偏互联网或泛科技视角，缺乏银行业务落地可行性。

### （3）组织架构与运营机制协同（10 分）

* **9–10 分**：系统讨论总行—分行协同机制、数字化工具嵌入方式及客户经理/投顾协作模式，明确角色分工、流程变化及绩效影响，体现财富管理业务对人机协同的依赖。
* **6–8 分**：提及组织协同，但分析较为概括。
* **0–5 分**：将数字化简单等同自动化或忽视一线人员作用。

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## 3. 数据可靠性与研究方法可借鉴性（25 分）

### （1）数据来源与客户数据合理性（10 分）

* **9–10 分**：清晰区分银行内部数据、行业统计数据、调研数据及第三方研究来源；说明数据时效性与可获得性，并符合银行数据合规与现实使用边界。
* **6–8 分**：数据来源总体可靠，但颗粒度或披露程度不足。
* **0–5 分**：数据来源模糊或明显脱离银行可获得数据范围。

### （2）分析方法与可验证性（8 分）

* **7–8 分**：明确描述客户画像构建、分群分析及运营策略形成路径，方法具备可复现性或清晰执行流程。
* **4–6 分**：方法逻辑基本成立，但关键步骤说明不足。
* **0–3 分**：方法论缺失或研究结论不可验证。

### （3）方法与业务目标匹配度（7 分）

* **6–7 分**：方法选择能够直接支撑客户转化率提升、客户留存、AUM 增长及客户生命周期价值（CLV）提升等核心经营目标。
* **3–5 分**：方法具备一定可用性，但与经营目标衔接不紧密。
* **0–2 分**：研究方法与银行经营目标明显脱节。

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## 4. 实际业务价值与风险合规意识（15 分）

### （1）对私人银行经营实践的指导价值（10 分）

* **9–10 分**：明确说明研究成果在客户运营中的应用方式，如提升转化率、增强客户黏性、优化服务模式或推动 AUM 增长，具备直接业务指导意义。
* **6–8 分**：具有一定应用价值，但适用场景有限。
* **0–5 分**：停留在理论层面，难以指导实际经营。

### （2）合规、数据安全与声誉风险意识（5 分）

* **4–5 分**：系统识别数据隐私保护、算法偏见、客户信任及监管约束等风险，并说明其对数字化运营设计与实施的影响。
* **2–3 分**：提及合规风险，但缺乏深入分析。
* **0–1 分**：未充分考虑银行合规与声誉风险。