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IT之家11月1日消息 阿里巴巴(NYSE:BABA)今日发布了截至2019年9月30日的2020财年第二季度财报(注：阿里巴巴财年与自然年不同步，从每年的4月1日开始，至第二年的3月31日结束)。财报显示，阿里巴巴第二财度营收1190.2亿元人民币，中国零售市场移动月活跃用户达7.85亿，较2019年6月劲增3000万；年度活跃消费者增长1900万至6.93亿。集团收入增长40%至人民币1,190.17亿元。阿里巴巴在财报中披露，于9月23日成为蚂蚁金服33%的股权持有人。阿里巴巴一次性收到蚂蚁金服的股权产生的收益为692亿元人民币（约97亿美元）。截至2019年6月30日，支付宝及其本地电子钱包合作伙伴的年度活跃用户增加到大约全球12亿，其中约9亿来自中国。全国教育工作会议精神

自从移动流量价格降低后，国内的短视频和在线直播行业可谓发展迅猛，2019年的短视频用户规模达到6亿多，在线直播用户达到5亿多。这些产品的应用范围也发展了很大变化，娱乐行业在用，企业也在用来做宣传，游戏也玩玩直播或短视频，还有教育，电商和公益等行业。直播经济下，网红带货能走多远？一方面，短视频和在线直播开始深耕垂直领域，衍生工具也不断产生，例如映客这些PS脸部的应用。一方面，更加注重线上和线下的互动，而且越来越多的平台开始了打造品牌IP的事情。在直播市场，网红带货成为了新名词，年轻人更容易说到网红博主的影响，但根据某些研究机构的调研，网红带货的价值还有待加强，在调研00，90后，还有7/80后等人群后，发鲜网红带货所产生的直接转化也就占调研人群的20%不到。大致有50%左右的用户，只种草，不一定会在现场进行转化（购物），59和00后的占比大致57.8%，估计还是年轻人比较容易接受新事物，而80后的占比大致49.6%，大致一半人对网红带货保持观望态度，比较拖家带口的人相对比较理智些，60和70后的占比仅41%的样子，估计四五线城市的大爷大妈们还是喜欢看这些网红逗乐。直播经济下，网红带货能走多远？现在比较流行的网红带货领域的大V，例如李佳全国教育工作会议精神

指数上涨，但跟踪指数的ETF基金净值却出现下跌，投资人莫名遭受损失，市场矛头直指基金公司，认为是由于允许上市公司股东拿所持股票超比例换购ETF所致。聪明投资者从可靠渠道获悉，有关部门第一时间口头通知基金公司，叫停ETF超限换购，考虑将会对此进行规范。有基金公司督查长在深夜接到相关部门电话，被紧急通知，规范换购ETF行为，特别是旗下有ETF正处于发行期的，必须要认真核对处理。一时间，正在发行ETF的基金公司一阵手忙脚乱。而随之而来的一个问题是，已经遭受损失的投资人是否应该得到补偿？指数涨了，指数基金却亏了用股票换购ETF其实早已有之，所谓换购，简单说，就是投资者拿指数成份股的股票来换取相应的基金份额，这一方面可以盘活大股东存量持股，减轻在市场上集中减持相关股票带来的压力，同时也有助于基金扩大募集规模。但这一次之所以动静颇大，事情缘起于一家大型基金公司旗下中证800ETF净值的莫名下跌，数据显示，该基金今年10月8日成立，截至10月25日，净值为0.9566，亏损约4.3%。按照该只基金募集规模，亏损金额在2.8亿左右。但同期，跟踪标的中证800指数在其正式成立前一个交易日，即9月30日当天收盘点位为3990.69点，10月25日收于4066.7点，上涨1.9%全国教育工作会议精神

那天刷抖音刷到了《蜗居》。20多岁的时候，看了此剧近乎中了宋思明的毒。认识了路虎，知道了房价的飙升。也明白，女色和女人的区别。更了解夫妻的凉薄。那时觉得挺讨厌海藻的。讨厌她一个堂堂的高材生干嘛一直依附别人。喜欢海平，靠自己一点一点的成为自己想成为的样子。 那时候觉得宋思明一定很爱海藻。所以才会宠成公主。让海藻成为反手为云雨之人。 30多岁再看，尽是荒凉，那是作者为了博取观众的讨好，印象深刻的竟然是海藻挺着跃跃欲试来到世界的孩子，去回忆宋思明的点滴除了床笫之欢其他没有。原来宋思明爱的还是他妻子，把和他妻子所有想做没有做的事情都给了海藻。 时间这个东西啊，有些人到死知道自己爱谁，有些人到死知道谁爱自己。 个人的看法，不是有意去喷谁。 兰.麝香全国教育工作会议精神

中国企业正在利用发展迅猛的AI科技大力推动海外市场，平安科技正是其中落地最快、服务更优的代表之一。由于东南亚各国的国情差异，不同国家的金融科技水平均不同，新加坡起步较早，金融科技各方面发展已经初有规模，印尼、菲律宾人口基数大、银行覆盖率不高，但互联网普及高，有极大的发展潜力，越南、柬埔寨尚处于萌芽阶段。从总体来看，印尼被认为是市场潜力最大的国家，也是平安科技出海的首站。随着AI相关技术的日益成熟，以AI科技推动金融普惠，成为众多金融科技的主要战略。尽管东南亚市场有着非常广阔的发展空间，但也同样存在着诸多挑战。从企业出海战略上，企业必须快速融入当地的金融环境，了解当地的语言、宗教、文化、消费习惯，还要因地制宜，将金融科技本土化。从技术上，多人种、多肤色、多语言，也给人脸识别、OCR识别等AI算法提出了挑战。除了英语、中文，东南亚还有印尼语、马来语、越南语等多个小语种，对身份证件等的识别算法能力增加了难度。其次人口众多，不同于中国地区以黄种人为主，东南亚国家人口肤色包含黑色、白色、黄色、棕色等，人脸识别相关算法还需要增加肤色这一特征识别。再者由于大部分用户没有开通过任何金融账户，缺乏电子化身份信息，全国教育工作会议精神