BAC

$BAC CEO says that they are increasingly focused on AI token economics and measurable ROI before scaling projects broadly. "The amount of money we spend on this can't be infinite because it's got to have value. And so we test every project" https:// fiscal.ai/company/NYSE-B AC/investor-relations/669251/ …

$BAC CEO today: Consumer spending still holding up "So each year, consumers will move about $4.5 trillion to $5 trillion from their Bank of America checking accounts out into the economy. And that's moving at 5% for this month so far, the first 20 days over last year. And April moved likewise. In the first quarter moved likewise, which is consistent with a strong underlying economy"

美国股市投资分析评论和预测系列（之一千一百二十六） 2026年下半年投资策略 之二 积极寻找和买入正在或可能补涨的领域和个股 鲍博士 March - May 4 ，2026 ==================== 正如我在群中，CH会议中，和多篇文章中一直提到， 现在投资人正在积极地寻找还没有上涨太多，可能发生补涨的领域和标的： 1。 NION 云计算数据中心公司 ORCL, NBIS, CRWV, IREN , etc. 2。比特币和加密货币 IBIT, BITX, ETHA, ETHU, HOOD, COIN, CRCL,etc, 3。 Alt Assets Managers OWL, ARES, APO, BX， etc 4。选择性的软件股： IGV, CRWD, NET, PANW, TEAM, PLTR, APP ， DDOG， CRM, NOW, SNOW 5。选择性的金融银行股： XLF， FAS， KRE, DPST, JPM, GS, MS, C, BAC, 6。 小型股 A。IWM, TNA, B。 SMLF, JSML , AVDV, C。BE, CRDO, JBIL, nVent Electric,etc . 7。和消费人相关的领域 现在很多和消费人相关的股票在油价下跌的激励之下，可能都会有非常不错的反弹。👍 这包括： 航空，旅游： such as JETS, UAL, AAL, JBLU, TCOM， UBER， etc 游轮： RCL, CCL, NCHL, V IK。 娱乐，消费，旅馆： DIS， LYV， TNL， SBUX, CMG, H， WH， HLT， etc 9。还没有上传太多的龙头股 NVDA, MSFT, TSLA, AAPL, META, etc. ～～～

美国股市投资分析评论和预测系列（之一千一百二十六） 2026年下半年投资策略 之二 积极寻找和买入正在或可能补涨的领域和个股 鲍博士 March - May 4 ，2026 ==================== 正如我在群中，CH会议中，和多篇文章中一直提到， 现在投资人正在积极地寻找还没有上涨太多，可能发生补涨的领域和标的： 1。 NION 云计算数据中心公司 ORCL, NBIS, CRWV, IREN , etc. 2。比特币和加密货币 IBIT, BITX, ETHA, ETHU, HOOD, COIN, CRCL,etc, 3。 Alt Assets Managers OWL, ARES, APO, BX， etc 4。选择性的软件股： IGV, CRWD, NET, PANW, TEAM, PLTR, APP ， DDOG， CRM, NOW, SNOW 5。选择性的金融银行股： XLF， FAS， KRE, DPST, JPM, GS, MS, C, BAC, ——

我后续将会对整个的整个美国股票各行各业对AI的暴露度影响进行量化评估分析，供大家参考, 第27章量化分析评分口径: 银行与信贷（1–3年视角）的“美股上市公司量化影响评估”。本章公司覆盖口径我将以美国资产规模居前的上市银行控股公司与主要消费信贷/信用卡发行方作为代表样本,但未内嵌“全量上市公司清单”可供逐一枚举；因此我按监管口径下的行业边界，优先覆盖“银行与信贷”利润池最核心的参与者）。 • 利好分（Tailwind 0–10）：AI在未来1–3年能否显著改善该机构的成本收入比、风控识别与定价能力、反欺诈/反洗钱、获客与交叉销售效率、贷后与催收效率，并形成可持续的“可审计工作流”优势。 • 压力分（Headwind 0–10）：AI带来的模型风险与监管可解释性压力、数据隐私与公平性争议、第三方集中度与网络安全暴露、同质模型导致的相关性风险、分发入口被场景平台挤压等。 • 净分（Net = 利好 − 压力，−10 到 10）：用于章内排名。 章内排名总览（按净分从高到低） 依净分排序，本章样本的前五名依次为：JPM、BAC、COF、PNC、USB；中游为 WFC、GS、MS；净分为零或偏负的机构主要集中在信用卡/消费信贷单一度更高、或区域行规模与IT遗留约束更强的类型。