數據分析

牛津儀器推出AZtecCrystal 4.0,推動EBSD資料分析進步

增強對原位實驗及多資料集實驗的支援

倫敦2026年4月9日 /美通社/ — 牛津儀器(Oxford Instruments)宣佈推出AZtecCrystal 4.0,這是其電子背向散射繞射技術 (EBSD) 分析軟體的最新版本。


新版本引入了Crystal Batch和Crystal Compare兩項功能,使使用者能夠將EBSD資料與外部實驗引數相連結,並在單一工作流程中進行多個資料庫的整合分析與視覺化處理

Crystal Batch 允許使用者將外部引數連結到資料資料庫,以便對整個資料的關鍵指標進行分析和報告。這一功能尤其適用於多樣品多測試位點分析、聚焦離子束(FIB)三維切片實驗,以及熱處理過程中晶粒尺寸、物相變化監測等原位研究。

Crystal Compare則提供了一種直觀的視覺化工具,用於比較不同資料集之間的變化。用戶可以隨意地切換分析與報告模式,比較不同資料資料,追蹤時間依賴性變化,並輕鬆地生成時序影像

AZtecCrystal 4.0非常適合核心設施、結構材料研究、質量控制和失效分析等場景環境,這些場景對快速資料處理、高可重複性和全面報告有嚴苛要求。

牛津儀器AZtecCrystal產品經理Mark Coleman表示:

「AZtecCrystal 4.0透過功能整合與自動化操作,減少了人工資料處理的工作量,讓研究人員能夠專注於解讀微觀結構的變化。我們致力於提供創新解決方案,幫助科學家更快、更精確地獲得有價值的見解。」

更多資訊或預約專家會議討論升級,請瀏覽牛津儀器網站https://www.oxinst.com/regional-connect/azteccrystal-4-0/

此公告由牛津儀器影像與分析部代表發布

更多資訊,請訪問www.oxinst.com

元光科技(MetaLight Inc.)釋出2025年全年業績,連續四年實現經調整淨利潤盈利

香港2026年3月26日 /美通社/ — 以時序資料分析和AI技術為核心能力的公交資訊服務商MetaLight Inc.「元光科技」、「MetaLight」或「公司」;香港聯交所股票程式碼:02605),今日釋出截至2025年12月31日止的2025年全年業績。

2025年全年業績摘要

  • 總收入為人民幣206.3百萬元,與去年同期基本持平。
  • 毛利為人民幣159.9百萬元,較去年同期增加約1.5%。毛利率為77.5%,較去年同期提升約1.1個百分點。
  • 經調整淨利潤(非國際財務報告準則計量)(1) 為人民幣40.7百萬元。
  • 截至報告日期,車來了平臺城市覆蓋數拓展至488個城市及鄉鎮,累計使用者增至約3.34億,平均月活躍使用者增至約3,031萬;合作交通實體數量由295家增至312家。

元光科技董事長兼執行長孫熙博士表示:「2025年是公司登陸資本市場的元年。在中國移動廣告市場增速放緩、行業競爭加劇的環境下,我們維持了穩健的收入水平和較高的毛利率水平,經調整淨利潤保持盈利。

在核心業務方面,車來了平臺的使用者基礎和城市覆蓋持續擴大,平均月活躍使用者突破3,000萬,反映了平臺使用者黏性的進一步增強。在戰略佈局方面,我們積極推進自動駕駛公交方向的技術儲備,國際化產品Busio也已在多個海外城市上線運營。

展望2026年,我們將著力提升廣告變現效率,深耕下沉市場使用者增長,並持續推進AI原生組織建設。隨著上市後優先股相關會計因素的消除,我們的財務表現將更為真實地反映實際經營狀況。我們會以坦誠的態度面對市場,專注於做好每一個產品、服務好每一位使用者、抓住每一個真實的增長機會。」

2025年度財務回顧

收入

總收入為人民幣206.3百萬元,與去年同期的人民幣206.1百萬元基本持平。其中,移動廣告服務收入為人民幣200.4百萬元;資料技術服務收入為人民幣6.0百萬元,較去年同期增加約45.7%,主要由於公司持續拓展公共交通分析平臺業務,與更多交通機構展開合作所致。

毛利及毛利率

毛利由2024年的人民幣157.4百萬元增加約1.5%至2025年的人民幣159.9百萬元。毛利率由2024年的76.4%微升至2025年的77.5%,主要由於跨網路廣告費減少帶動銷售成本下降。

銷售開支

銷售開支由2024年的人民幣38.3百萬元增加至2025年的人民幣40.9百萬元,主要由於公司加強營銷力度以吸引新使用者及提升車來了的使用者參與度。

行政開支

行政開支由2024年的人民幣56.2百萬元增加至2025年的人民幣71.0百萬元,主要由於股權激勵費用以及公司上市後相關合規費用增加所致。

研發開支

研發開支由2024年的人民幣42.5百萬元增加至2025年的人民幣49.9百萬元,主要由於研發人員相關的員工成本以及股權激勵費用增加所致。

年內虧損及經調整淨利潤

年內錄得淨虧損人民幣127.6百萬元,主要受以公允價值計量且其變動計入當期損益的金融負債之公允價值損失人民幣119.2百萬元影響。該專案為可轉換可贖回優先股的非現金會計處理,不影響實際經營現金流。隨著本公司成功上市,該等優先股已自動轉換為普通股,預期未來不會再產生此類公允價值波動。

經調整淨利潤(非國際財務報告準則計量)(1) 為人民幣40.7百萬元。

現金狀況

截至2025年12月31日,本集團的現金及現金等價物為人民幣38.7百萬元,定期存款為人民幣206.9百萬元。經營活動所得現金淨額為人民幣8.1百萬元。

附註:(1) 公司將「經調整淨利潤」(非國際財務報告準則計量)定義為年內虧損,經調整後排除以下專案對損益的影響:(i) 以公允價值計量且其變動計入損益的金融負債的公允價值虧損;(ii) 以股份為基礎的付款開支;(iii) 上市開支;(iv) 股權投資損失;及 (v) 以公允價值計量之股權投資的公允價值變動損益。

2025年度業務回顧

2025年,車來了平臺繼續保持穩健增長。年內,公司持續拓展公共交通分析平臺業務,與更多交通機構展開合作,合作交通實體數量由2024年的295家增至312家,資料技術服務收入同比增長約45.7%。

在核心平臺方面,車來了持續深耕使用者價值與產品體驗,年內進一步拓展三線及以下城市市場覆蓋,並透過AI演算法最佳化廣告庫存的定價策略和投放精準度,提升廣告變現效率。同時,公司加強營銷力度以吸引新使用者及提升使用者參與度,平臺的使用者基礎與使用黏性持續增強。

2025年6月及8月,公司先後在iOS及Android平臺推出國際化實時公交查詢應用Busio,截至報告日期已覆蓋截至報告日期已覆蓋新加坡、吉隆坡、檳城、關丹、新山、墨爾本、悉尼等逾10個國際城市及地區。國際業務目前處於早期推廣階段。

與此同時,公司正基於車來了在公交資料領域的長期積累,積極拓展自動駕駛公交方向,目前正在研發面向自動駕駛公交場景的AI排程演算法和智慧分析Agent產品,並已與國內多家大型公交集團就相關應用場景展開合作探索。

截至報告日期,車來了平臺城市覆蓋數由2024年底的466個拓展至488個城市及鄉鎮,累計使用者由約2.98億增至3.34億,平均月活躍使用者由約2,908萬增至約3,031萬。月活規模的持續提升,反映出平臺使用者基礎與使用黏性的進一步增強。

期後事項

於2026年3月9日,武漢元光與廣州天使投資母基金創業投資合夥企業(有限合夥)及玥合瑞成(深圳)投資合夥企業(有限合夥)等合夥人訂立合夥協議,共同設立一支聚焦數字經濟下人工智慧相關領域的有限合夥企業。全體合夥人認繳出資總額為人民幣10,110萬元,其中武漢元光認繳出資額為人民幣4,000萬元。

於2026年3月10日,武漢元光與深圳創享星移一號投資合夥企業(有限合夥)(本集團持有30%所有權權益的有限合夥企業)訂立股權轉讓協議,以總代價人民幣8百萬元收購創享星移所持星移聯信航天科技(無錫)有限公司的1.1429%股權。截至業績公告日期,本集團已支付部分代價人民幣4百萬元,餘下人民幣4百萬元尚未支付。

於2026年3月20日,武漢元光與寧波雲穗自有資金投資合夥企業(有限合夥)訂立合夥財產轉讓協議,以總代價人民幣2,000萬元收購杭州雲智夢科技合夥企業(有限合夥)的66.67%財產權益。截至業績公告日期,本集團尚未支付該代價。

業績電話會議

公司管理層於2026年3月26日(星期四)北京時間上午9時正舉行電話及網路直播會議,討論業績。業績會議結束後48小時內,重播錄音及網路直播回放將上載至本公司網站www.metalight.ai,以供股東及投資者隨時收聽/收看。

關於MetaLight

MetaLight Inc.(香港聯交所股票程式碼:02605)是一家以時序資料分析和AI技術為核心能力的公交資訊服務商。公司以「先進技術 服務大眾」為使命,自主研發了時序智慧技術體系,其核心為AI模型構建平臺及公交、新能源、工業網際網路三大行業AI模型庫,整合了大規模資料接入、預處理、標注、模型訓練及基座模型適配等能力。基於該技術體系,公司運營車來了實時公交資訊平臺,為通勤者提供實時公交到站預測、車輛位置追蹤及出行路線規劃等服務,並向交通運營實體提供公共交通分析平臺及資料技術服務。根據CIC截至2024年12月31日的資料,按城市覆蓋數計算,車來了為中國最大的實時公交資訊平臺,已覆蓋全國488個城市及鄉鎮,累計使用者約3.34億,致力於讓公共出行更便捷、更高效。有關公司詳細資料,請瀏覽網站www.metalight.ai

前瞻性宣告

除過往事實的陳述外,本新聞稿載有前瞻性陳述,涉及本公司的業務展望、財務表現估計、預測業務計劃、發展策略及對我們行業預期趨勢的預測等。前瞻性陳述一般可透過所使用前瞻性詞彙識別,例如「或會」、「可能」、「可」、「可以」、「將」、「將會」、「預期」、「認為」、「繼續」、「估計」、「預計」、「預測」、「打算」、「計劃」、「尋求」或「時間表」等。該等前瞻性陳述是根據本公司現有的資料,亦按本新聞稿刊發之時的展望為基準,在本新聞稿內載列。該等前瞻性陳述是根據若干預測、假設及前提,當中有些涉及主觀因素或不受我們控制。該等前瞻性陳述或會證明為不正確及可能不會在將來實現。該等前瞻性陳述涉及許多風險及不明朗因素。鑒於風險及不明朗因素,本新聞稿內所載列的前瞻性陳述不應視為董事會或本公司宣告該等計劃及目標將會實現,故投資者不應過於倚賴該等陳述。除法律要求的情形外,本公司、本公司董事會、僱員及代理概不承擔公開釋出為反映本新聞稿日期後發生的事件或情況或意料之外事件而修訂、更正或更新本新聞稿所載前瞻性陳述的任何義務,亦不承擔倘因任何前瞻性表述不能實現或變得不準確而引致損失的任何責任。

投資者及媒體查詢,請聯絡:

MetaLight Inc.
投資者關係
電郵:ir@metalight.ai

 

綜合損益表

2025年
人民幣千元

2024年
人民幣千元

收入

206,313

206,137

銷售成本

(46,451)

(48,690)

毛利

159,862

157,447

其他收入及收益

10,569

6,721

銷售開支

(40,868)

(38,254)

行政開支

(71,024)

(56,236)

研發開支

(49,925)

(42,512)

金融資產減值虧損淨額

(494)

(4,370)

以公允價值計量且其變動計入損益的
金融負債的公允價值虧損

(119,202)

(42,968)

其他開支及虧損

(5,387)

(225)

財務成本

(738)

(1,347)

除稅前虧損

(117,207)

(21,744)

所得稅開支

(10,362)

(4,394)

年內虧損

(127,569)

(26,138)

本公司普通股東應佔每股虧損

基本(人民幣元)

(1.11)

(0.45)

攤薄(人民幣元)

(1.11)

(0.45)

 

綜合財務狀況表

2025年
人民幣千元

2024年
人民幣千元

非流動資產

物業及裝置

1,138

1,602

使用權資產

3,258

1,571

無形資產

231

328

於聯營公司的投資

4,965

163

預付款項、其他應收款項及其他資產

3,353

8,960

金融投資

13,940

6,282

定期存款

30,000

遞延稅項資產

8,443

18,797

非流動資產總值

35,328

67,703

流動資產

應收賬款

42,473

33,659

預付款項、其他應收款項及其他資產

21,091

23,419

金融投資

55,113

43,079

定期存款

206,885

0

現金及現金等價物

38,693

56,306

流動資產總值

364,255

156,463

流動負債

應付賬款

5,857

7,864

合約負債

235

439

其他應付款項及應計費用

24,731

31,480

計息銀行借款

10,000

30,000

租賃負債

2,216

1,178

以公允價值計量且其變動計入損益的
金融負債

465,189

應付稅項

8

流動負債總額

43,047

536,150

流動資產╱(負債)淨額

321,208

(379,687)

資產總值減流動負債

356,536

(311,984)

非流動負債

租賃負債

203

108

非流動負債總額

203

108

淨資產╱(資產虧絀)

356,333

(312,092)

權益

股本

109

44

儲備

356,224

(312,136)

權益╱(虧絀)總額

356,333

(312,092)

 

非《國際財務報告準則》財務指標

2025年

人民幣千元

2024年

人民幣千元

2023年

人民幣千元

2022年

人民幣千元

年內虧損

(127,569)

(26,138)

(20,328)

(20,037)

就以下各項作出調整:

以公允價值計量且其變動計入損益的金融
負債的公允價值虧損

119,202

42,968

55,545

29,455

以股份為基礎的付款開支

27,442

18,280

481

396

上市開支

17,499

19,109

10,797

出售股權投資的虧損

4,774

以公允價值計量之股權投資的公允價值變
動虧損╱(收益)

(658)

(1,802)

(412)

3,002

經調整淨利潤(非國際財務報告準則計量)
(2)

40,690

52,417

46,083

12,816

附註:(2) 有關更多詳情,請參閱本年度業績公告「非國際財務報告準則計量」一節。

 

 

 

IBM宣佈擴大與 NVIDIA 合作 推動企業級人工智慧邁向新臺階

雙方合作聚焦多個範疇發展:GPU 原生資料分析、非結構化資料提取、本地及雲端基礎設施、雀巢全球供應鏈決策效率提升,以及大規模企業人工智慧部署顧問服務。

香港2026年3月23日 /美通社/ — 近日,IBM(紐約證券交易所程式碼:IBM)於 GTC 2026 大會上宣佈,將擴大與 NVIDIA 的合作,協助企業大規模落地人工智慧。這次合作旨在推動 GPU 原生資料分析、智慧檔案處理、本地及受監管環境的基礎設施部署,以及雲端與顧問服務,為企業提供穩固的資料基礎、先進基礎設施及專業行業知識,推動人工智慧由試點階段邁向規模化生產。

IBM Announces Expanded Collaboration with NVIDIA
IBM Announces Expanded Collaboration with NVIDIA

儘管企業於人工智慧領域投入龐大資源,但仍有大量企業停留在試驗階段,難以實現規模化生產。當中主要障礙包括:資料分散且難以存取、基礎設施無法支援高階人工智慧工作負載、AI 部署難以符合受監管行業的合規要求與資料駐留規定;不少機構於技術實施及部署過程中,仍欠缺必要的指導與專業知識。IBM 與 NVIDIA 是次發布的聯合公告,正針對有關障礙提出解決方案。

IBM 董事長兼行政總裁 Arvind Krishna 表示:「在下一波企業人工智慧浪潮中,模型表現取決於底層資料、基礎設施及流程編排,更取決於能否在業務中將三者結合運用。我們與 NVIDIA 的合作,正正聚焦此核心難題。雙方攜手,旨在為企業提供切實可行方案,協助他們不再停留於試驗階段,真正應用人工智慧。」

NVIDIA 創辦人兼行政總裁黃仁勳表示:「六十年前,IBM 開創企業運算與資料處理先河;如今,該公司正為人工智慧年代重新定義有關範疇。資料是人工智慧理解現實場景與意義的根基。透過與 IBM 合作,我們將 CUDA GPU 加速能力直接注入資料層,令資料分析及檔案處理由以往的樽頸,轉變為實時智慧的驅動引擎。」

運用 GPU 原生運算加速結構化資料分析

為協助企業以更低成本、更高效率從海量資料中發掘價值,IBM 與 NVIDIA 聯合研發開源整合方案。方案核心在於透過 NVIDIA cuDF 為 IBM watsonx.data 的 SQL 引擎 Presto 提供加速,大幅提升海量資料集的查詢效能。

為了在生產環境中驗證技術成效,IBM 與 NVIDIA 將 GPU 加速的 watsonx.data 應用於雀巢(Nestlé)的「訂單至收款」(Order-to-Cash)資料集市。該資料集市追蹤 186 個國家/地區的每一張訂單、履行、交付及發票流程,於 44 張資料表中處理 TB 級資料。雀巢憑藉完善的數碼化基礎,成為是次概念驗證的理想合作物件:其全球統一資料模型、整合資料基礎及跨市場單一資料來源,確保資料即時、準確及可信,正是生產環境驗證 GPU 加速分析所需的穩固基礎。

以往雀巢基於 CPU 的每次資料更新需時 15 分鐘,每日僅可執行數次。透過 NVIDIA 軟體及 GPU 加速,IBM watsonx.data 的 Presto 引擎將查詢時間由 15 分鐘大幅縮減至 3 分鐘。雀巢資料顯示,有關方案節省高達 83% 成本,整體價效比提升達 30 倍。

雀巢首席資訊總監 Chris Wright 表示:「對於一間服務數十億人的企業而言,資料是我們全球營運決策的根基。透過與 IBM 及 NVIDIA 合作,概念驗證已證明全球營運資料可於數分鐘內完成更新,成本更低。我們現時的重點是將有關能力轉化為實際業務影響 —— 進一步提升製造、倉儲等範疇的決策速度,並將有關能力推廣至整個企業。」

協助企業釋放資料全部價值

多數企業並非欠缺資料,而是缺乏存取及運用資料的能力。SharePoint 網站、內容管理系統、供應商研究、專業知識等資訊隨處可見,卻受限於非結構化多模態格式,難以提取、標準化,更難以在決策速度下確保可信度。

IBM 與 NVIDIA 正攜手解決有關難題,雙方整合 IBM Docling 與 NVIDIA Nemotron 開放模型,致力將智慧檔案提取能力提升至企業級規模。Docling 負責將檔案標準化並轉換為 AI 適用格式,同時保留源頭可追溯性;NVIDIA Nemotron 模型則加速多模態內容擷取。初步結果顯示,在 GPU 加速基礎設施支援下,有關組合方案對比其他開源模型,吞吐量顯著提升,同時準確度維持甚至有所提高。

針對本地部署及受監管部署的 GPU 最佳化基礎設施

IBM 與 NVIDIA 正將合作由資料層拓展至基礎設施層。NVIDIA 選用 IBM 儲存方案,為其 GPU 原生高階分析引擎提供海量資料支援:IBM Storage Scale System 6000 可提供高達 10PB 高效能儲存,將 IBM 統一資料存取層及大規模並行吞吐能力,與 NVIDIA GPU 流程深度整合。目前,IBM Storage Scale 6000 已透過 NVIDIA DGX 平臺認證及驗證[1]

針對有資料駐留及監管合規需求的企業與政府機構,IBM 與 NVIDIA 正研究將 IBM Sovereign Core 與 NVIDIA 基礎設施及 Nemotron 模型整合。有關組合目標為支援完全在區域邊界內執行的 GPU 密集型 AI 工作負載,同時確保不影響管治及合規性。

IBMNVIDIA  Red Hat 聯手 全面升級企業 AI 技術堆疊

IBM 與 NVIDIA 正深化雲端運算及企業顧問服務合作,協助客戶加快採用人工智慧。

雲端基礎設施方面,IBM 計劃於 2026 年第二季初在 IBM Cloud 推出 NVIDIA Blackwell Ultra GPU,支援大規模訓練、高吞吐量推理及 AI 推理。有關技術亦將與 NVIDIA Red Hat AI Factory,以及具備企業級合規及資料駐留控制的 VPC 伺服器深度整合。

顧問服務方面,IBM Consulting 計劃透過 IBM Consulting Advantage(IBM 企業級 AI 平臺,協助客戶於技術環境構建及擴充套件 AI),將 Red Hat AI Factory with NVIDIA 帶予客戶。有關組合旨在協助企業簡化資料準備、模型構建及部署流程,同時提升效能及監管能力,是 IBM Consulting 協助客戶最大化 AI 投資回報的另一重要舉措。

有關 IBM 未來方向及意向的宣告,如有更改或撤回,恕不另行通知,有關宣告僅代表目標及意向。

 

關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智慧及企業服務提供商,幫助超過 175 個國家和地區的客戶,從其擁有的資料中獲取商業洞察,簡化業務流程,降低成本,並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智慧、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多資訊,請訪問: www.ibm.com/

查詢更多本地資訊,請訪問IBM香港新聞間:https://hongkong.newsroom.ibm.com/ 

傳媒查詢:
崔守峰 shou.feng.cui@ibm.com  

IBM Corporation logo.
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Whoscall 首度發布年度防詐報告:香港詐騙按年減 27% 「借貸投資」騷擾電話佔近六成居首

香港2026年2月24日 /美通社/ — 信任科技(TrustTech)服務商 Gogolook 旗下數位防詐 App Whoscall 今日釋出《2025 年度防詐報告》,首度深入剖析香港數位詐騙趨勢,涵蓋電話、惡意連結及個人私隱外洩等風險。資料顯示,2025 年香港電訊及短訊詐騙總數錄得 27% 的顯著跌幅,與臺灣並列為亞洲僅有詐騙情勢放緩的地區。然而,Whoscall 警示,雖然總量下降,但跨境詐騙及針對性的「借貸投資」騷擾依然嚴重,呼籲市民保持高度警惕。

亞洲詐騙情勢:泰國電騙量稱冠 香港與臺灣成唯二錄得跌幅地區

全球詐騙情勢在前年(2024)劇增,顯示詐騙集團手法不斷翻新。根據 Whoscall 最新資料,2025 年 Whoscall 為全球使用者辨識逾 60 億次陌生來電與短訊,其中詐騙辨識量高達 4.8 億宗(佔 8%),包括 7,983 萬通疑似詐騙電話及 4 億封疑似詐騙短訊。從亞洲各地總量觀察,泰國以 1.73 億宗的驚人總量位居亞洲第一,且電騙及短訊量仍錄得 3.16% 的增幅。

香港方面,去年詐騙總數為 423 萬次,按年減少 27%,反映出政府打擊電騙及加強公眾教育的聯防效應已見成效。至於臺灣的詐騙總數約 2,500 萬宗,按年減少 36.97%,是亞洲各國中降幅最明顯的地區。相比之下,菲律賓(+7.52%)、馬來西亞(+14.37%)及日本(+14.73%)的詐騙活動仍呈現增長趨勢。Whoscall 指出,即使香港情勢趨於穩定,但詐騙活動已由單一國家轉向跨境運作,各界應加強合作打擊數位罪案。

針對短訊詐騙,雖然香港已推行「短訊傳送人登記制」,獲認證的傳送人會以 「#」 號開頭,對識別本地合法企業有極大幫助。然而,Whoscall 提醒,該制度目前主要覆蓋本地發訊者,許多內地或跨境企業並未跟從登記制度,詐騙集團利用這灰色地帶發放釣魚短訊。Whoscall 為小數同時提供短訊防護的攔截 App,「SMS 防護」 功能能自動掃描並過濾含有可疑連結的短訊,補足登記制未能覆蓋的跨境風險,為使用者提供更全面的防線。

亞洲地區詐騙情勢
亞洲地區詐騙情勢

全港騷擾電話排行榜:借貸投資佔近六成居首

根據報告資料顯示,香港民眾面臨的通訊騷擾呈現高度集中化。「借貸投資」類別以壓倒性優勢高居榜首,年度辨識量高達 624 萬次,佔整體騷擾來電比例近 58%。進一步分析發現,這類通話多來自非銀行體系的外判電話推銷、債務重組及各類財務中介。排名第二的騷擾來源為「醫療體檢推廣」,錄得 179 萬次通話(佔 16.7%)。這類來電多以提供低價體檢、牙科檢查或健康講座為名進行促銷,顯示醫療相關行銷活動在香港依舊活躍。Whoscall 指出,電銷利用自動撥號系統配以低端 AI 預錄訊息進行地毯式行銷,對市民日常生活構成顯著幹擾。市民可透過 Whoscall 的來電辨識功能,有效過濾這類高頻擾民來電。

值得關注的是,位列第三的「疑似電話騙案」錄得超過 91 萬次通話(佔 8.5%)。Whoscall 已將公眾頻繁舉報或封鎖的惡意號碼全數歸類於此。資料顯示,電騙集團常混合使用財務公司及公務機關名義進行「探路」,增加市民受騙風險。其餘主要騷擾來源依序為「電訊服務推銷」(77 萬次)及「地產物業推銷」(70 萬次);「美容推銷」則錄得約 14 萬次,位列第六。

全港騷擾電話排行榜
全港騷擾電話排行榜

點選即中招!惡意軟體與釣魚網址合計超過七成

隨著詐騙延伸至數位連結,詐騙網址已成為高風險渠道。報告指出,惡意連結以「惡意軟體/App 下載」佔比最高(43.4%),其次為「網路釣魚」(27.9%),兩者合計超過七成。這類連結多偽裝成「水電費欠繳通知」、「帳戶驗證」、「物流查詢」或系統更新,並以 AI 生成不同場境擬真內容,讓公眾難以防範。一旦點選,可能在背景植入惡意程式控制手機,或誘導輸入帳戶密碼及驗證碼,造成長期資安風險。

惡意軟體與釣魚網址合計超過七成
惡意軟體與釣魚網址合計超過七成

隨著詐騙行為轉向社交媒體與通訊軟體,Whoscall 也推出專為分析詐騙訊息而設的 「一鍵查」 功能。除了可以檢查不明來電或可疑連結,Whoscall 也利用經特別訓練的 AI 模型,市民只需將 WhatsApp、Facebook 或 WeChat 等平臺上的懷疑詐騙對話或廣告截圖上傳,AI 即可即時分析截圖內容並提供風險提示或建議。因此建議市民在點選任何連結前,應先利用 Whoscall 進行二次確認。

個人私隱外洩風險:香港外洩比例仍達 65.72% 處高位

在個人資料外洩方面,雖然亞洲整體趨勢放緩,但香港的電話號碼外洩比例仍處於 65.72% 的高水平,遠高於亞洲其他國家。Whoscall 指出,電話號碼一旦外洩,往往會成為電騙、釣魚短訊及財務公司推銷的起點。市民應定期檢查帳號安全,並善用 Whoscall 的「個資外洩檢查」功能,第一時間掌握個人私隱風險。

香港電話號碼外洩比例仍達 65.72% 處高位
香港電話號碼外洩比例仍達 65.72% 處高位

Whoscall 表示,防詐已進入跨境且多渠道的時代。作為香港市場功能最齊全的來電辨識工具,Whoscall 將持續透過 AI 技術與大資料分析,協助市民應對不斷演變的電騙與短訊威脅,守護每一位使用者的通訊安全。

關於 Whoscall

陌生來電辨識 / 防詐 App Whoscall,專為使用者阻擋詐騙與惡意通訊滋擾,涵蓋電話、簡訊、連結與個資外洩等場景,在全球累積超過 1 億次下載量。Whoscall 不僅擁有東亞與東南亞最齊全逾 26 億筆電話號碼資料庫,同時結合本地 HKJunkCall 及 ScamAdviser 等合作夥伴資料,共同組成數千萬量級的網站資料庫,成為研發 AI 防詐技術的基礎,藉此分析並模擬詐騙集團攻擊樣態,超前攔阻詐騙蔓延。此外,Whoscall 也積極與使用者共同建立社群協作與回饋機制,從防詐教育、跨界協力到產品創新,多次獲得 Google Play 以及 App Store 最佳年度 App 殊榮,以「為信任而生,有你更強大」為品牌願景,扮演具有社會影響力的數位創新服務,並受到臺灣內政部警政署、泰國皇家警察與網路安全域性、馬來西亞皇家警察與網路安全機構、菲律賓網路犯罪調查中心、日本警政單位指名合作,亦是香港政府通訊辦建議攔截 App 之一。

官方網站:https://whoscall.com/zh-hant

Brandwatch 透過更深入的洞察與擴大的資料覆蓋範圍,強化其人工智慧領導地位

創新功能賦能行銷團隊,使其能夠更快且更自信地將洞察分析轉化為實際行動。

芝加哥2025年11月21日 /美通社/ — Brandwatch(Cision 旗下公司兼全球消費者情報領導者)今日宣佈擴充資料內容,並推出新一波由人工智慧 (AI) 驅動的創新科技,重新定義行銷人員與傳播者發掘、解讀及運用洞察分析的方式。

這項演變的核心是 Iris AI,這是整個 Brandwatch 套件中嵌入的智慧層,旨在協助品牌看到、理解和回應真正重要的事情

Iris 採用業界領先的 AI 科技和 BrandWatch 建立的模型,將數十億個資料點轉化為清晰可行的見解,揭示趨勢背後的「原因」,並以透明度和控制為核心提升人類專業知識。這些最新更新使資料探索更具對話性、情境感知與直覺性,同時提升自動化程度、工作流程效率,並擴大涵蓋當今最關鍵的數碼與社交渠道。

建立在業界最全面的資料基礎之一

Brandwatch 的 AI 科技奠基於業界規模最大、最值得信賴的資料集之一:涵蓋即時與歷史性的社群媒體及傳統媒體來源,並透過在真實營銷與傳播情境中訓練的模型進行精煉。

最新訊息:更智慧的工作流程、更深入的洞察分析、更廣泛的覆蓋範圍:

  • Ask Iris:快速 AI 聊天助理:提出自然語言問題,即可獲得由 Brandwatch 驅動的即時資料驅動式解答。此助理無需查詢或配合儀錶板,即可搜尋並分析資料、自動生成圖表與摘要,並讓您持續對話以精進或探索洞察。
  • AI 查詢撰寫工具 從零開始建立完整的布林查詢,包含建議的標籤、關鍵字及子版塊。
  • AI 儀錶板:將資料轉化為清晰洞見分鐘,在數秒內提煉關鍵資訊,透過敘事摘要揭示數字背後的真相,闡明最核心的要點。
  • 擴充套件資料和內容涵蓋範圍:現已涵蓋 Threads、YouTube、TikTok、LinkedIn、Trajaan 中的搜尋資料,以及超過 70,000 檔熱門播客節目與文字稿分析。
  • 社交媒體管理增強功能:由 AI 驅動的網紅摘要、Iris AI 內容翻譯,以及由 AI 驅動的產業基準。

在 2026 年,Brandwatch 將進一步發展 Iris AI,並透過一系列創新旨在深化分析和擴大範圍,從擴充套件的亞太地區資料來源與自帶資料整合方案,到更智慧的影像分析技術,以及全新行動應用程式體驗的推出。

Cision 產品總監 Jim Daxner 表示:「Iris AI 正在成為營銷人員真正的數碼合作夥伴 —— 解釋、指導和加速團隊的工作方式。透過結合先進的 AI 工具與 Brandwatch 的資料分析專業,我們正協助客戶加速行動、拓展視野,並做出更明智的決策。」

有關更多資訊,請瀏覽 BRANDWATCH.com。 

簡介

Brandwatch 是業界領先的社交媒體管理與消費者智慧套件,賦能品牌分析和理解能力之餘,同時可被分析和理解,與最重要的受眾群體建立深度連結。獲得《Forbes》百大企業半數信賴的 Brandwatch,為全球最具創新力的企業提供由人工智慧驅動的洞察分析與工具,助其把握商機、強化互動並加速成長。

我們的全方位解決方案涵蓋消費者洞察分析、網紅營銷以及社交媒體管理,協助品牌與代理商大規模執行由資料驅動的策略。

Brandwatch 隸屬於 Cision 品牌家族,與 CisionOnePR Newswire 並列。

傳媒查詢,請電郵至:Cision 公關團隊 CisionPR@cision.com