格隆汇3月31日丨新强联(300850.SZ)午后跌超9%，报45.87元创近2年新低，总市值跌破150亿元。公司昨晚公告，2022年度净利降38.54%至3.16亿元，拟10派0.96元。其中第四季度，主营收入7.01亿元，同比上升21.4%，但归母净利润亏损1760.78万元，同比大幅下降115.39%。从资产方面看，报告期内，期末资产总计为91.80亿元，应收账款高达10亿元。

格隆汇3月31日丨据韩国科学技术信息通信部（以下简称“科技部”）31日发布的《2022年互联网使用状况》调查结果，消费者网购付款时选择快捷支付比重大幅增加，与此相反信用卡结算比重大减。科技部针对全国2.5079万户、3周岁以上家庭成员6.0253万人进行了上述调查。结果显示，在网购时，信用卡支付占比从2021年的74.5%减至63.8%，减少10.7个百分点。储蓄卡、借记卡支付占比也从28.9%减至26.4%。相反，快捷支付从40.8%增至56.1%，增加15.3个百分点。

格隆汇3月31日丨日本经济产业省当地时间3月31日发布消息称，日本政府内阁会议当天决定追加禁止向俄罗斯出口的货物种类，包含钢铁及其制品、铝及其制品、航空及船舶用发动机、航行用无线电设备等。该措施将于4月7日正式施行。

格隆汇3月31日丨美银证券发研报指，在较高的拨备缓冲支持下，农行(1288.HK)去年AT1分配前净利润同比增长7.4%，高于该行预测约4.2%。期内核心利润按年下降2.2%，则较预测低2.7%。全年股息回报达8.7%，颇具吸引力。美银将农行今明两年年盈利预测上调约4%，其将H股目标价从3.34港元上调至3.7港元，当中部分反映人民币升值因素，重申“买入”评级，看好农行获取稳定的盈利增长和高回报的前景。该股现报2.91港元，总市值10185亿港元。

格隆汇3月31日丨据中国基金报，截至3月30日晚，已经有近20家上市银行陆续披露了年报，并包含国有大行、股份行及城农商行。整体来看，尽管在金融业降薪潮的大背景下，2022年度，银行业普遍人均薪酬仍普遍保持相对稳健，暂未出现较大幅度的锐减。其中，以中信银行人均66.2万薪酬暂居行业的榜首。不过，2022年度，超半数银行的高管薪酬减少，其中还有两家银行的高管薪酬被减少超千万，分别为平安银行减少2355.9万，及民生银行减少2014.4万。

格隆汇3月31日丨中国豪华电动汽车制造商华人运通联合创始人Mark Stanton表示，作为海外扩张的一部分，该公司将于今年晚些时候将高端品牌高合推向部分欧洲市场。Stanton称，公司将在4月的上海车展上宣布未来将进入哪些欧洲国家，但表示将是电动汽车普及率较高的几个市场。

格隆汇3月31日丨在农业银行2022年度业绩会上，农业银行行长付万军表示，从今年前两个月看，受LPR重定价、市场和消费需求恢复节奏等因素影响，预计今年一季度整个银行业的营收增长中枢将有所下移，农行与行业趋势基本一致。从全年来看，经济运行将逐渐趋稳回升。

格隆汇3月31日丨花旗发研报，重申北控水务(0371.HK)的“沽售”评级，因为其去年净利润下降且远低于市场预期、现有项目质量存疑、其去年的净利润和净负债比率目标未能实现。根据去年的业绩，该行将集团今明两年净利润预测分别减少22%和21%，目标价下调19%至1.5港元。该行提到，集团的净债务比率在去年增加14.4个百分点至131.5%，资本开支出亦较高。集团今年的预算资本开支将保持在80亿港元的高位。虽然集团旨在改善其现金流，但该行认为并不容易达成。其目标是在今年令净债务比率不超过150%，惟集团仍未实现去年净债务比率不超过120%的目标。该股现报1.96港元，总市值197亿港元。

格隆汇3月31日丨中国人民银行副行长宣昌能在博鳌亚洲论坛“数字时代的金融基础设施与金融服务”圆桌会上表示，有效的金融监管是重要的金融基础设施，需要加快完善与数字经济相适应的监管体制。 “金融监管是保障数字金融稳健运行的基础性制度安排，监管缺失会加剧非理性的市场行为。在数字金融时代，监管理念、监管技术和监管能力必须要及时跟上，才能确保金融创新，不会以危害金融稳定为代价。”宣昌能说。

格隆汇3月31日丨中国巨石：风电类产品在公司下游应用中占比达到20%左右，市场占有率和品牌效应全球领先，风电装机的快速发展将有效带动公司相关业务的发展。

格隆汇3月31日丨在3月28日召开的中国道路运输协会城市客运分会2023年理事会暨数字化转型发展高峰论坛上，交通运输部运输服务司副司长宣登殿透露，针对当前城市公交行业发展面临的困难和问题，交通运输部正在组织开展调研，并将结合调研情况积极协调相关部门争取尽快出台相关政策措施，推动各地落实城市人民政府主体责任，全力破解城市公交企业发展困境。

格隆汇3月31日丨万泽股份今日在互动平台回应人工智能领域布局的提问时表示，公司利用人工智能技术，通过对积累数据进行深度机器学习，持续优化工艺，提高产品质量及可靠性。公司自主研发的一款自设计、制造到服役全寿命周期的材料模拟仿真软件，可以极大提升涡轮盘、叶片的生产效率及成品率，目前该软件已在公司内部和部分主机厂应用。同时，公司在研发及生产过程中推进人工智能驱动的数字化转型发展。