格隆汇4月24日丨梅斯健康(2415.HK)和珍酒李渡(6979.HK)将于周四上市，目前没有新股处于申购期。

格隆汇4月23日丨据央视，香港旅游业议会总干事杨淑芬表示，内地五一假期即将来临，预计4月29日至5月3日期间，将有约60万名旅客访港，其中自由行的旅客占八成。杨淑芬还表示，现在旅游业人手依旧不足、航班紧张，但会继续与特区政府有关部门协调，为旅客提供优质服务。

格隆汇4月23日丨据中国基金报，近日，有外媒报道称，拜登政府计划下个月发布一项行政命令，限制美企对中国的投资，涉及芯片、人工智能(AI)和量子投资等经济关键领域。这一消息也引起市场关注。记者近日就此采访了多家AI赛道、半导体的头部上市公司，其中有上市公司认为国内科技行业正迎来发展红利，国内科技企业已得到多元资金支持，基本上外资影响很小。另外，多位券商人士也认为“影响微乎其微”。业内普遍认为，美资过去对国内AI、芯片和量子计算等领域的投资规模不大，相关措施的实质影响有限。

格隆汇4月23日丨港股在上周未能延续过去近一个月以来的上涨趋势。尽管一季度和三月国内经济数据好于预期，但市场对此的反应却不温不火甚至偏负面，投资者似乎更加着眼于前瞻性的看当前增长的持续性。目前对市场而言，更重要并非“过去”的数据多么强劲，而是“未来”的后劲。后续进一步打开市场上行空间可能需要看到更多内生增长动能的释放和更多政策支持的出台。在此之前，我们认为市场可能仍然缺乏方向，维持盘整态势。我们对市场中期前景并不悲观，任何因意外冲击而导致的大幅回调都是更好的再布局良机。而且，即便大盘缺乏方向，类似2019年区间波动，仍然不缺乏明显的结构性机会。总结而言，短期可能缺乏明确方向、更重结构，但大幅下行风险也有限。

格隆汇4月23日丨新华保险公告，2023年一季度归属于母公司股东的净利润与根据新生效的企业会计准则追溯调整后的2022年同期相比，预计增加人民币35.42亿元至38.64亿元，同比增长110%至120%。

格隆汇4月23日丨近日，九州启航(北京)股权投资基金(有限合伙)在北京西城区成立，基金规模达到339.01亿元。除执行事务合伙人外，投资方为11家寿险公司，包括中国人寿、太保寿险、太平人寿、人保寿险、招商局仁和人寿，以及六大银行旗下的寿险公司。近年在险资加码股权投资的趋势下，多家险资投资一只股权基金的情况也有，但像九州启航基金如此大规模并由十家以上清一色险资投资，在股权基金领域还不多见。记者从业界了解到，九州启航基金也有一定特殊性。该基金成立，不排除是服务于金融机构化险和风险处置。

格隆汇4月23日丨全球首次公开发行(IPO)市场正显示出复苏的迹象，股市反弹鼓励企业测试投资者对新股发行的兴趣，尤其是在亚洲。但全面复苏似乎还很遥远。机构数据显示，3月和4月全球IPO规模约为250亿美元，几乎是今年头两个月IPO规模的两倍。今年头两个月，IPO几乎陷入停顿。分析师表示，从中国香港到意大利米兰的发行人都看到了市场波动性下降带来的机会。亚洲的IPO活动尤其活跃，4月份该地区交易所占新股发行总量的近80%。欧洲的上市数量也有所回升。但对经济衰退的担忧打压了美国新股发行，减缓了全面复苏的步伐。平均交易规模较小，今年迄今为止的融资额仍比去年同期低51%。

格隆汇4月23日丨智云健康CFO徐黎黎在今日举行的格隆汇集结令《智辩I：Alx新时代，千行百业谁是超级主角？》活动中发表《智云健康+ ClouD GPT：AI在数字医疗场景的应用》的主题演讲，她称，智云健康ClouD GPT的辅助诊断为慢病管理注入“核”动力。

格隆汇4月23日丨中信建投发布业绩快报，一季度实现营业总收入67亿元，同比增长5.81%；净利润24.33亿元，同比增长57.78%；基本每股收益0.28元。

格隆汇4月23日丨医渡科技(2158.HK)资本市场部资深总监，IR负责人王晓娟在今日举行的格隆汇集结令《智辩I：Alx新时代，千行百业谁是超级主角？》活动中发表《拥抱AI，加速释放医疗智能价值》的主题演讲。她称，作为一家在医疗智能行业领先的高科技公司，医渡科技在YiduCore的基础上创建了一个涵盖“公卫、研究和临床诊断&治疗”的生态系统。

格隆汇4月23日丨医渡科技(2158.HK)资本市场部资深总监，IR负责人王晓娟在今日举行的格隆汇集结令《智辩I：Alx新时代，千行百业谁是超级主角？》活动中发表《拥抱AI，加速释放医疗智能价值》的主题演讲。她介绍，医疗智能有大要素，5大要素相互协同，产出智能决策，实现为医疗行业参与方的赋能。医疗智能的5大要素分别为： 1、大数据：海量、多维度、高质量、多模态、机器可计算的可溯源数据； 2）云计算：通过分布式混合云架构和安全计算等技术，在有效保障大数据处理效率的同时，保障隐私性与安全性； 3）技术能力(AI)：自然语言处理、疾病知识图谱、传统机器学习/深度学习、模拟仿真、图像处理识别等技术； 4）医学知识与场景经验：首先医学知识与场景经验能够协助明确哪些医学场景适合通过医疗智能赋能。进一步的，医学专家关于该场景积累的循证证据、专家知识、实践经验、逻辑思维与方法论等know-how，可以在问题定义、数据处理、建议实体间的语义、筛选模型特征、参数调优、以及临床评价等环节为AI专家提供医学指导与建议，对于提升模型的适用性、精准性、安全性和可解释性必不可少。 5）场景与算法高频迭代：通过数据闭环，将实现应用场景中的产出结果反馈给算法与模型，从而验证其有效性与准确性，并通过不断的反向训练机器学习等人工智能技术，最后逐渐形成智能决策。