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一、萊福寶平臺簡介

萊福寶是一款提供在線借款服務的平臺,，以其快速審批,、放款速度快的特點吸引了不少急需資金周轉(zhuǎn)的用戶。不過,，正如許多金融科技產(chǎn)品一樣,，它也可能面臨一些技術(shù)或操作上的問題。

二,、萊福寶自動下款問題的原因及應對方法

1. 系統(tǒng)故障或誤判

有時,，由于平臺的算法或數(shù)據(jù)錯誤，可能會導致系統(tǒng)自動為用戶下款,，即使用戶并未主動申請,。遇到這種情況，首先要保持冷靜,，不要慌張,，因為這通常是可以解決的問題。

2. 賬戶信息泄露或被惡意利用

如果懷疑自己的賬戶信息可能已泄露,，應立即修改密碼,，并聯(lián)系客服說明情況，以便平臺能夠及時采取措施保護個人賬戶安全,。此外,，還應注意檢查是否有異常登錄記錄或其他可疑活動的跡象。

三,、聯(lián)系萊福寶客服的方法

（一）通過官方渠道查詢官方客服電話

1. 官網(wǎng)查詢：訪問萊福寶官網(wǎng)或者相關(guān)金融平臺,，查找官方客服電話。這是獲取準確聯(lián)系方式的首選途徑，因為這些平臺通常都會公布最新的客服聯(lián)系方式,。

2. 官方金融平臺查找：除了官網(wǎng)外,，還可以通過其他官方金融平臺查詢?nèi)R福寶的相關(guān)信息。這些平臺可能會提供更具體的客服電話列表,，包括不同業(yè)務線的聯(lián)系電話,。

（二）撥打客服電話咨詢

一旦獲得萊福寶24小時客服電話192-7288-4**-萊福寶app客服電話：00***-926282-4**等，就可以直接撥打進行咨詢,。在通話過程中,，務必清晰描述問題并提供相關(guān)重要信息，如合同號,、身份證號碼以及交易記錄等,，以便客服人員更好地理解您的情況并處理您的請求。

四,、與客服溝通時的注意事項

1. 保持耐心：在與客服溝通時,，請保持耐心和禮貌，因為客服人員可能需要時間來處理您的請求,。避免使用過激的語言或態(tài)度,，這有助于建立良好的溝通氛圍。

2. 記錄對話內(nèi)容：在通話過程中,，建議記下客服人員的工號和姓名,，以備后續(xù)跟蹤或可能出現(xiàn)的糾紛。同時,，保留好相關(guān)的溝通記錄,，如短信、郵件等,，這些都是解決問題的重要證據(jù),。

五、法律途徑維護權(quán)益

若通過溝通無法解決與客服的溝通未果,，或者認為平臺行為已經(jīng)構(gòu)成違法,，可以考慮采取法律手段維護自己的合法權(quán)益。根據(jù)《中華人民共和國刑法》等相關(guān)法律規(guī)定,，強制性交易罪是指應當項目組成強制性應當項目而構(gòu)成犯罪的行為,。如果平臺的行為符合這一特征，則可以報警并向相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)投訴,。

綜上所述，面對萊福寶自動下款的情況,，用戶不必過于擔心,。只要按照正確的步驟聯(lián)系客服并詳細描述問題，同時準備好相關(guān)的重要信息和交易記錄等資料，就能夠順利地解決問題,。在整個過程中,，保持冷靜、耐心和積極配合的態(tài)度是非常重要的,。歡迎收聽東吳晨報在線音頻：注：音頻如有歧義以正式研究報告為準,。宏觀技術(shù)帖：美國非農(nóng)是如何進行修正的海外經(jīng)濟核心觀點：年以來，美國非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻繁,、大幅的修正,，引發(fā)市場對于美國就業(yè)數(shù)據(jù)真實性的質(zhì)疑。我們從非農(nóng)數(shù)據(jù)修正的原理展開,，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的修正更多源自調(diào)查問卷反饋的滯后,、不同調(diào)查統(tǒng)計的口徑分歧、估算模型的失真等問題,，而非刻意粉飾太平,，但也同時反映了美國就業(yè)市場存在的小企業(yè)經(jīng)營惡化、非法移民對就業(yè)的貢獻等現(xiàn)象,。月日公布月非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)時,，將就年全年數(shù)據(jù)進行修正，我們預計此次數(shù)據(jù)的下修幅度可能是很大的,、同時失業(yè)率存在上修風險,，屆時需要關(guān)注數(shù)據(jù)修正給市場帶來的負面沖擊。月度修正：每月公布美國非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)時,，會同時修正前兩個月的數(shù)據(jù),，這一頻繁的數(shù)據(jù)修正與其編制方法密切相關(guān)，即企業(yè)存在延遲反饋問卷的現(xiàn)象,。疫情危機后,，企業(yè)調(diào)查的初次反饋率持續(xù)下降，同時非農(nóng)的下修變得愈發(fā)頻繁,，這一現(xiàn)象背后的真相可能是：小型企業(yè)的經(jīng)營狀況開始變差,，反饋問卷也更加怠慢，而延遲反饋的更糟糕的問卷造成了數(shù)據(jù)的下修,。因此,，近期非農(nóng)頻繁的下修雖說是一個技術(shù)問題，但也側(cè)面反映了在美國經(jīng)濟下行周期的背景下,，小型企業(yè)經(jīng)營環(huán)境惡化的現(xiàn)實,。基于失業(yè)保險的校準,。在每年月會對上一年全年數(shù)據(jù)做出全面的年度校準,，其內(nèi)容包括基于失業(yè)保險數(shù)據(jù),、企業(yè)生死模型、人口普查數(shù)據(jù)進行的校準,。其中,，為了彌補調(diào)查樣本的有限性問題，根據(jù)基于企業(yè)失業(yè)保險記錄的就業(yè)和工資季度普查數(shù)據(jù)（）,，在次年月對非農(nóng)就業(yè)進行年度校準,。以來，就業(yè)與非農(nóng)就業(yè)之間的分歧不斷加大,，這或與不同問卷對非法移民的統(tǒng)計有關(guān)：基于失業(yè)保險數(shù)據(jù),，難以捕捉到非法移民，且不存在調(diào)查對兼職就業(yè)的重復統(tǒng)計問題,，而這正是疫情后美國新增就業(yè)的重要貢獻之一,。因此，年月基于對年月數(shù)據(jù)初步校準的大幅下修可能是矯枉過正的,，即忽略了非法移民的就業(yè),。基于生死模型的校準,。企業(yè)成立與倒閉對就業(yè)凈增長存在影響,，但其在就業(yè)統(tǒng)計中存在滯后性，對此,，引入企業(yè)凈出生死亡模型（）,，對這一效應進行估算。每年月,，同樣會對上年的預測數(shù)據(jù)進行校準,。年月的校準顯示，截至年月,，模型累計高估了萬的總就業(yè),。這一現(xiàn)象這與模型假設(shè)有很大關(guān)系：模型假定因企業(yè)成立與倒閉帶來的凈就業(yè)增長趨勢相對穩(wěn)定，而疫情危機以來,，美國新注冊企業(yè)數(shù)目增速大幅加快,。隨著近期新注冊企業(yè)數(shù)目的降低，模型給非農(nóng)帶來的高估也面臨著更大的下修風險,�,；�于人口普查的校準。除去企業(yè)調(diào)查,，也會在每年月對家庭調(diào)查（）數(shù)據(jù)進行校準,。的年度校準主要來自人口控制方法，該方法基于最新的人口普查,、凈移民等數(shù)據(jù)進行校準,，并對失業(yè)率等數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響,。年月日，人口普查局更新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)上修了美國移民人口,，這將體現(xiàn)在最新年度調(diào)整中對數(shù)據(jù)進行的調(diào)整中。年度大校準前瞻,。月日,，美國勞工部將公布月非農(nóng)數(shù)據(jù)，并對年數(shù)據(jù)做年度校準,。我們認為此次數(shù)據(jù)需要尤其關(guān)注以下兩點：年的新增非農(nóng)就業(yè)是否大幅下修,，幅度是多少？年的失業(yè)率是否上調(diào),？對于非農(nóng)就業(yè),，我們通過對比不同非農(nóng)問卷口徑下年的美國勞務市場新增就業(yè)，預計截至年月,，美國非農(nóng)總就業(yè)人數(shù)或存在萬的下修,，這較年月萬的初步校準有所增加。對于失業(yè)率,，由于本次人口普查局的更新統(tǒng)計主要將南部邊境的移民數(shù)據(jù)納入統(tǒng)計,，而這一群體的失業(yè)率遠高于均值，因此納入新的非法移民數(shù)據(jù)意味著年美國失業(yè)率可能將迎來上調(diào),。風險提示：模型風險,；統(tǒng)計風險；樣本風險,。（分析師蘆哲,、張佳煒）固收上市公司資源能否以及如何助力城投平臺轉(zhuǎn)型？觀點城投平臺持股上市公司的地域分布情況：）截至年月中旬,，全國共有家城投平臺持有家上市公司股份,，平均持股比例約，其中絕對控股比例約,。）其中,，四川、浙江,、廣東,、江蘇、上海,、山東地區(qū)城投平臺入股上市公司的市值位居前列,，江蘇、山東,、浙江,、廣東,、四川地區(qū)持股上市公司的城投平臺數(shù)量位居前列，廣東,、浙江,、四川、江蘇,、山東地區(qū)的城投平臺持股的上市公司數(shù)量位居前列,，表明區(qū)域內(nèi)上市公司數(shù)量與區(qū)域內(nèi)持股上市公司的城投平臺數(shù)量之間具有一定正相關(guān)關(guān)系，可見區(qū)域本身的上市公司資源是否充沛較大程度上決定當?shù)爻峭镀脚_持股上市公司的可行性與積極性,，進而對城投平臺借助所持股上市公司的利潤分配和業(yè)務布局來優(yōu)化造血能力,、嘗試產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型提供一定支撐。）地方經(jīng)濟實力在持股上市公司的城投平臺的地域分布中發(fā)揮重要作用,，即地方經(jīng)濟實力越強的區(qū)域其城投平臺持有的上市公司股份總市值越多,，二者呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性，主要原因或在于經(jīng)濟實力較強的地區(qū)的產(chǎn)業(yè)資源更為豐富,、業(yè)務質(zhì)地更為優(yōu)良,，且通常具有成熟的核心產(chǎn)業(yè)集群和配套政策，因此可以通過資源傾斜和政策優(yōu)惠帶動本地上市公司自身發(fā)展,，故一方面城投平臺通過入股上市公司實現(xiàn)多行業(yè)布局以及利潤補充,，另一方面上市公司取得穩(wěn)定的資金流入和信用背書亦有助于其市值增長，進而吸引更多的優(yōu)質(zhì)項目落地,，從而實現(xiàn)地方政府,、城投平臺、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟三方均可受益的良性循環(huán),。城投平臺持股上市公司的行業(yè)分布情況：）全國范圍內(nèi)城投平臺持股的上市公司行業(yè)分布呈現(xiàn)較高集中度,，且各地區(qū)城投平臺持股的上市公司所屬行業(yè)數(shù)量與該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。）制造業(yè)：上市公司數(shù)量占城投持股上市公司中的半壁江山,，主要或源于：）業(yè)務板塊對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的依賴性較強,，與多數(shù)城投平臺的主營業(yè)務關(guān)聯(lián)度較高，故吸引地方城投平臺的投資,；）通常擁有穩(wěn)定的現(xiàn)金流和較高的市場份額,，或可為入股的城投平臺帶來穩(wěn)定的股息回報；）地方政府對于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的支持力度較高,，故城投平臺注資符合地方政策導向,，同時未來城投平臺向制造業(yè)轉(zhuǎn)型的難度或可降低。）電力,、熱力,、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)：屬于公用事業(yè)類企業(yè)，其業(yè)務經(jīng)營在地方往往具有壟斷性，致使此類上市公司具有天然的護城河,，因此城投平臺持股該行業(yè)上市公司一方面源于對該護城河的青睞,，另一方面則出于政策引導，即通過平臺的股權(quán)控制可幫助地方政府對行業(yè)內(nèi)上市公司實施宏觀調(diào)控,。）房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)：同樣屬于城投平臺主營業(yè)務領(lǐng)域,，通過入股該行業(yè)上市公司，城投平臺可借助上市公司成熟的市場化運作經(jīng)驗完成從傳統(tǒng)基建向更加市場化,、前沿化的經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型,，同時提升城投平臺對下游市場的敏感度，但持股該行業(yè)上市公司可能將平臺暴露于行業(yè)下行和政策不確定性的風險,，故預計未來持股該行業(yè)的平臺數(shù)量或有減少，通過該途徑進行轉(zhuǎn)型的優(yōu)先度或有降低,。城投平臺交叉持股上市公司情況：）截至年月中旬,，持股區(qū)域外上市公司數(shù)量較多的區(qū)域包括山東、四川,、廣東等,，持股區(qū)域外上市公司數(shù)量占本地城投平臺持股上市公司總數(shù)比例較高的區(qū)域包括山東、重慶,、云南,、四川、陜西等,，城投平臺持股的目標區(qū)域主要集中于廣東,、江蘇、上海,、浙江等,。）數(shù)據(jù)表明交叉持股現(xiàn)象是否多發(fā)與本區(qū)域內(nèi)上市公司資源以及本區(qū)域內(nèi)城投平臺持股上市公司的意愿具有強相關(guān)性。）從持股外省市上市公司的區(qū)域角度而言,，本區(qū)域內(nèi)上市公司資源相對匱乏的區(qū)域的城投平臺更傾向于向外持股,，不僅系可選范圍受限，也系擇優(yōu)投資的合理選擇,；）從被持股上市公司的外省市區(qū)域角度而言,，本區(qū)域內(nèi)上市公司資源相對豐富意味著該區(qū)域具備更完備的產(chǎn)業(yè)鏈和更穩(wěn)定的盈利能力，因此更易接收到來自于其他地區(qū)的交叉持股偏好,，目的在于借力經(jīng)濟強省補足自身產(chǎn)業(yè)鏈缺陷,、提高自身抗風險能力�,？偨Y(jié)與觀點：）持股上市公司的城投平臺憑借擁有上市公司業(yè)務資源和分紅收益而具備相對可觀的轉(zhuǎn)型成功可能性,，其中持股結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、所屬地方實力雄厚且轉(zhuǎn)型意愿強烈,、所持股上市公司所在行業(yè)護城河寬廣的城投平臺具有更高的關(guān)注價值,，如浙江,、廣東、江蘇,、四川,、重慶等區(qū)域的平臺公司，其利潤來源的相對穩(wěn)定,、經(jīng)營風險的相對分散有助于降低該城投平臺的償債壓力和違約風險,、降低該平臺存續(xù)債券估值受板塊輿情的影響。）由于化債工作的持續(xù)推進,，城投板塊融資端趨緊的方向預計維持,，平臺公司發(fā)展資本來源將明顯受限，而通過持有上市公司股份來實現(xiàn)業(yè)務多元化,、業(yè)務破圈化的可行性及有效性或有所抬升,。風險提示：上市公司股價波動；城投持股上市公司相關(guān)政策變化,；數(shù)據(jù)統(tǒng)計偏差,。（分析師李勇、徐津晶）行業(yè)國防軍工：可控核聚變系列深度科普,，從氘氚反應到托卡馬克投資要點本文作為可控核聚變系列深度的首篇,，將嘗試闡述經(jīng)典可控核聚變技術(shù)路線原理：長久以來，可控核聚變被視為解決人類能源危機的終極方案,，卻因技術(shù)壁壘高筑而遙不可及,。隨著高溫超導材料、人工智能控制系統(tǒng)的突破,，仿星器的磁場優(yōu)化路徑,、球形托卡馬克的緊湊化設(shè)計等創(chuàng)新路線正持續(xù)拓寬技術(shù)可能性邊界，可控核聚變研發(fā)進展顯著加速,，商業(yè)化曙光初現(xiàn),。然而，可控核聚變技術(shù)復雜度高,，對于投資而言,，清晰理解其原理和發(fā)展路徑至關(guān)重要。本文將嘗試闡述經(jīng)典可控核聚變技術(shù)路線原理,。通過對核聚變反應的基本條件,、主要技術(shù)路徑的剖析，幫助把握這一前沿領(lǐng)域的核心要點,。核聚變原理,，兩個輕原子核結(jié)合成一個重原子核并釋放能量：核聚變是指輕原子核在高溫、高壓等極端條件下克服電磁力，接近到強核力作用范圍內(nèi),，從而結(jié)合成較重原子核并釋放能量的過程,。核聚變的能量來源于反應前后質(zhì)量的微小虧損，根據(jù)質(zhì)能方程,，這部分虧損的質(zhì)量轉(zhuǎn)化為巨大能量,。要實現(xiàn)核聚變，必須滿足三個條件：足夠高的溫度,、一定的密度和足夠長的能量約束時間,，三者的乘積稱為聚變?nèi)�重積。只有當聚變?nèi)�重積達到或超過某一閾值時,，聚變反應才有可能實現(xiàn)能量的凈輸出,，這一判斷標準被稱為勞森判據(jù)。在氘氚反應中生成的高能氦核可以將能量傳遞給周圍等離子體,，維持反應所需的高溫,，從而實現(xiàn)自持燃燒。這種自持燃燒狀態(tài)意味著反應可以在沒有外部能量支持的情況下持續(xù)進行,，是實現(xiàn)可控核聚變的關(guān)鍵目標之一�,？煽睾司圩冊���,，只有力場才能約束上億度的熱核聚變?nèi)剂希�磁約束被公認為人類最接近實現(xiàn)聚變能應用的途徑：在核聚變反應過程中燃料通常被加溫到上億攝氏度,，鑒于如此高的溫度,，唯有通過特定的場約束技術(shù)，才有可能實現(xiàn)對熱核聚變?nèi)剂系挠行Ъs束,，而采用實體容器來容納如此高溫的燃料顯然是不可行的,。引力場、慣性力場,、磁場以及多種力場組合等約束方式,，從理論層面而言，均具備約束聚變?nèi)剂喜�實現(xiàn)熱核聚變反應的潛力,。然而,，相較于磁場約束技術(shù)，其他約束方式在實際應用中面臨諸多挑戰(zhàn)：部分力場在地球環(huán)境條件下難以實現(xiàn),，部分力場的控制難度極高,，部分力場的約束性能尚不理想，此外還存在諸多其他方面的技術(shù)難題,。綜合考量上述因素,，磁場約束技術(shù)憑借其相對成熟的理論基礎(chǔ)、可實現(xiàn)性以及可控性，在當前階段被公認為人類最接近實現(xiàn)聚變能應用的途徑,。托卡馬克,，約束等離子體的磁籠，是磁約束聚變路徑的主流裝置：托卡馬克是一種用于約束等離子體的磁約束裝置,，其核心是通過磁場約束上億度的聚變?nèi)剂�,。聚變�(nèi)剂弦噪x子和電子形式存在，磁場對帶電粒子產(chǎn)生約束作用,，關(guān)鍵在于磁力線閉合且對帶電粒子運動影響各向異性的特點,，這兩大特點決定了托卡馬克裝置的設(shè)計。托卡馬克由環(huán)向場線圈,、極向場線圈和歐姆變壓器線圈組成,，形成螺旋狀磁場約束等離子體。強磁場環(huán)境中的聚變等離子體運動卻極為復雜,，因此磁約束核聚變等離子體的研究極度依賴于實驗,。基于托卡馬克裝置的大量實驗數(shù)據(jù),，形成了關(guān)鍵的定標率,，它決定了托卡馬克在特定條件下能達到的約束性能，進而影響聚變?nèi)�重積和聚變點火的可能性,。定標率公式基于全球多個托卡馬克裝置的數(shù)百次實驗數(shù)據(jù)擬合而成,，是目前最為可靠的托卡馬克聚變規(guī)律。風險提示：）技術(shù)成熟度不足,；）技術(shù)更新迭代,；）市場需求不確定性；）商業(yè)化進程緩慢,。（分析師蘇立贊,、許牧）計算機：模型平權(quán)，推理爆發(fā),，看好端側(cè)應用投資要點近期事件：前沿模型與層出不窮）月日,，模型發(fā)布并開源，以路徑實現(xiàn)了大模型的底層范式創(chuàng)新,，大幅降低了先進模型的訓練推理成本,，性能比肩（不含多模態(tài)），標志著中國從跟隨者走向創(chuàng)新者,。降本核心創(chuàng)新點在于架構(gòu),、混合精度框架、多頭潛在注意力機制,、純強化學習不依賴人工數(shù)據(jù)標注的監(jiān)督微調(diào)等,。目前微軟,、等各類廠商都已宣布支持并將其整合進自己的產(chǎn)品。）月日,，阿里通義千問旗艦版模型發(fā)布,，預訓練數(shù)據(jù)超過萬億，比肩,，在多項公開主流模型評測基準上錄得高分,，甚至高于、及,。）月日,，發(fā)布新，基于模型做了特殊優(yōu)化,，把推理大模型的思考能力用于聯(lián)網(wǎng)搜索,，綜合多個信息來源，一次查詢響應時間分鐘分鐘不等,，目標是完成人類專家需要幾個小時的復雜研究任務,。在人類最后的考試上，刷新了最高分,，比高推理設(shè)置分數(shù)高出一倍,。影響：模型平權(quán)，推理爆發(fā),，看好端側(cè)應用）【中國科技重估】的底層創(chuàng)新最為重要,，標志著中國從跟隨者向創(chuàng)新引領(lǐng)者轉(zhuǎn)變，直接引發(fā)全球?qū)χ袊�科技�?chuàng)新的重視并對中國資產(chǎn)進行重估（參考美股中概上漲）,；）【引發(fā)模型平權(quán)思考】，開源和低成本讓模型層面的差距迅速縮小,，為推理側(cè)應用（包括端