31 Jul 2023 - 分析利華控股的投資價值(信報「財智博立」專欄)

從事成衣行業的利華控股(1346)於2019年10月上市，上市價$0.85，今年中股價收報$0.67，表面跌價21%，不過若計及期間每股收息$0.15，貶值應為3.5%，股價絕對表現不過不失，但相對同期恒生指數的28%跌幅，已算不錯。

去年度每股派息$0.085，以股價$0.67計，息率高達約13%，過往兩年派息比率皆接近50%，這亦是公司的派息政策，若果今年盈利維持，管理層亦表示沒有作股權融資的需要下，息率仍是一個吸引的水平。去年度每股盈利$0.178，以股價$0.67計，歷史市盈率只有3.8倍，不過生意規模大十倍以上的本地同業晶苑國際(2232)以年中股價$2.41計，歷史市盈率5.1倍，低估值似乎是行業現象。當然，生意規模再大晶苑國際十倍的全供應鏈成衣企業申洲國際(2313)，貴為恒指成份股，今年中歷史市盈率約18倍，已是另一個台階，不過亦已經比過往平均30倍估值水平打了個大折。

晶苑國際今年中息率7%，於比較下利華控股的息率較吸引，加上稍為便宜的估值，算是反映公司規模及業績穩定性的折讓，因此利華控股的絕對估值低，但相對估值尚算合理，需要市場重建對整體行業的信心，行業內公司的估值水平才可以返回較高水平。於同行內，若果要規模較小公司的估值水平拍得住甚至超越較大公司，當然是可以做到，市場的要求會是收入及盈利增長更快、盈利率更高、現金流情況更理想、負債水平更低、派息比率更高、回購更多等，尤其是生意增長速度更快，規模較小公司應該可以更易做到。利華控股是否擁有這樣的條件？

於成衣行業中，利華控股的生意模式是比較特別的，公司並非成衣生產商，反而於七八年前賣掉製衣廠，近年做了五次同業收購，皆要求賣方先清理掉製衣廠，要的是客戶及技術。公司亦非單純成衣貿易商，因為於過程中提供很多增值服務，令其毛利率於過去四個年度皆達28至29%，比貿易商的6至7%水平明顯高；公司去年的毛利率為28%，更高於申洲國際的22%，及晶苑國際的19%。不過，公司的純利率則未見優勢，去年為6.7%，略低於晶苑國際的6.9%，及明顯低於申洲國際的16.4%，不過公司成長空間仍很大，隨著規模效益加上營運槓杆，相信純利率未來可以提升至一個更吸引嘅水平。利華控股走輕資產路線，經營一個成衣製造平台，上游有過百間不同類型的製衣及布料廠合作夥伴，分佈中國、越南及東南亞等地，公司本身提供不同類型成衣的設計及生產技術，快單及少貨量也可以，客戶找他們幫忙的好處，是可以一站式得到於不同地方生產不同類型成衣解決的靈活性及便利性，公司近年生意亦因此受惠於快時尚潮流及中美地緣政治。公司員工中有超過十個團隊，去處理百多個客戶的訂單，團隊生意、經營效率及盈利會是激勵制度的指標，公司不斷提升生產技術及資訊科技系統，目標是在不增加人手下，做到更多的生意。我在本月到利華控股的深圳大本營參觀，親身感受到管理層、員工及整間公司的活力。

簡志健，持證監會持牌人士，博立聯合創辦人/中原資產管理投資總監
執筆之時，筆者及其基金客戶沒有持有上述股票

18 Jul 2023 - 生成式AI的版權及私隱需要關注 (經濟一週「博立群股」專欄)

近日，Unity(U)推出兩款全新的AI產品UnityMuse創作平台和UnitySentis引擎，旨在幫助創作者增強即時3D(RT3D)內容。其最終目標是讓用戶能在Unity編輯器裡藉助文字提示或草圖輕鬆實現創作。其中Unity Muse裡面的Muse Chat具備AI搜索Unity文檔及培訓教程，可運行的代碼示列，輸入內容來快速排除故障，或是簡單獲得各種情報資訊去加快開發和答疑。此外，Muse Chat中還可以實現輸入文本便能生成角色模型動畫，同時也可以快速生成2D的Sprite。由於還在封閉測試期，Muse的實際使用效果還未可知，不過根據官方的效果展示，可以看出其功能以及產出品質都還是可以的。

AI產品的終極理想是可以用比人類快得多的速度生成內容和開發應用程式。這使企業能夠簡化運營、提高生產力並更快地將內容或應用程式推向市場。通過自動化內容創建和應用程式開發，組織可以節省勞動力成本並減少對大量人力資源的需求。它還可以處理重複且耗時的任務，從而釋放人力資源以專注於更複雜和更具戰略性的活動。

不過，一些開發人員和專業藝術家批評這些工具不切實際、不道德或法律上可疑。不同國家關於人工智能程序使用的法律仍然懸而未決，這些程序經常在未經創作者同意的情況下在互聯網上抓取藝術、寫作和編程內容，針對工具本身和使用它們的公司都提起了訴訟。許多開發人員提出的第一個問題是“你在什麼數據集上訓練這些數據？” 但Unity的聲明並沒有解答這些擔憂，只提到了它使用獲得許可的第三方LLM大語言模型，Muse Chat裡面的LLM不是自己的自家開發的LLM，但是沒有聲明是用了哪家公司的LLM模型，Unity可能沒有進行盡職調查來確定資料集的來源，並且很可能他們使用的第三方廠商 LLM 是基於被盜的個人資料和從未同意這樣的事情的人的對話而建立的，意思是AI底層大語言模型研發提供者，有可能並不認定為隱私資料合規上的法律主體。不過Unity之前在技術開放日也講述會探索將用戶的隱私數據更安全地在本地做管理，在保護用戶隱私的情況下，用戶可以實現在本地部署引擎，可見他們也會注重數據隱私。

不過這種LLM訓練方面的數據隱私也不是第一天的爭議了，事實上，自OpenAI推出後便一直對如此大規模手機個人數據引發了有爭論與擔憂，例如，根據歐盟的通用資料保護條例(GDPR)，未經資料主體通知或同意就大量個人資料訓練商業模型缺乏法律依據。 因此，出於隱私考慮，義大利甚至禁止使用 ChatGPT，然而語言模型的隱私分析仍然很少被探索並且仍然是一個未知的領域，大多數 LLM僅提供應用程式設計發展介面(API)，公眾無法檢查模型權重和訓練語料庫。不過從原始資訊到可供模型訓練的資料的過程中，個人資訊的成分是不斷衰減的。最後，也不可否認，負責任的模型開發者會在研發階段對包括隱私在內的資料安全問題應予以高度關注，在資料來源中包含的個人資訊也會主動採取刪除、匿名化等措施，進一步降低隱私和資料合規風險。

簡志健，持證監會持牌人士，博立聯合創辦人/中原資產管理投資總監
傅可怡，持證監會持牌人士，博立研究團隊/中原資產管理高級分析員
執筆之時，筆者及其客戶沒有持有上述提及的股票

17 Jul 2023 - 發掘本地默默耕耘好公司 (信報「財智博立」專欄)

前些時接受訪問，提到港股被邊緣化的情況，中國經濟呆滯及中美爭抝更是雪上加霜，市場期望中國政府大幅度救市措施，但以近年政府的施政作風及方向，實現此期望的機率似乎不高。現在買港股普遍遇到的問題是，縱使買的是好公司加上好業績，買時估值合理，股價仍是向下走，原因包括市場對未來中國經濟的憂慮，亦可能源於部份外資長期撤出香港，令港股整體估值水平下調，致使以過往水平看估值合理的公司，現在也變成偏貴。

不過，港股中只消公司的生意國內業務佔比不大，而本身業績理想，加上派息比率較高兼現價息率較高，股價走勢也可以是在另一個平衡時空，發出盈喜不久的佐丹奴(709)股價近日創出新高便是一例。不過，大部份這類股票因被市場忽視，因此成交偏低，大部份基金及管錢的不會買入，因買得少對組合影響也小，買得多會恐防公司有重要股權/管理層變動，或業績較差時，股價較易大幅下跌而未能於理想價位沽貨，這亦是投資這類股票的風險。

於訪問中亦提及另一個例子是主力在香港經營食肆的嚐高美(8371)，但見有留言說「介紹冇成交的股票耐人尋味」、「介紹8字頭真係有老千味」，我認為需要澄清一下。主力本地業務的股票在香港曾經很受歡迎，不過隨著投資者口味轉變，已變得乏人問津，但不代表這些公司經營不善，反而可以從中發掘到默默耕耘的好公司，當然要做不少功課才可建立信心。相信投資者最擔心的是假賬問題，不過若果營運現金流明顯高於純利，派息比率偏高，這個擔心相對會少一點。以嚐高美為例，只消到公司網頁，便可知道旗下餐廳包括牛氣、稻成、十里湘薈等，生意怎樣，透明度很高，可以自己去看看甚至光顧，好像集團在附近商場數月前開了新品牌台灣菜，不同時候都見滿座加上不少人等位，而那位置過往的餐廳卻經常生意不理想。集團在疫情期間業績也理想，去年度(至2023年3月)收入及盈利皆創歷史高位，更比之前高逾倍，營運活動現金流入一直遠高於純利，扣除涉及租店的租賃負債後實質沒有負債，可見管理層自有經營之道。如在訪問中提及，我並非建議大家去買入此股票，只是希望大家知道有些默默耕耘的本地公司，其實也是認真做生意的，不要給以往的投資殼股(包括創板股)風險造成一種偏見，每間公司其實要逐間去做獨主分析。

簡志健，持證監會持牌人士，博立聯合創辦人/中原資產管理投資總監
執筆之時，筆者及其基金客戶沒有持有上述股票

15 Jul 2023 - 為了解LVMH而取得「Inside LVMH Certificate」

因為管理的基金可以投資歐洲上市公司，所以除了生成式AI，另一個重要主題是高端消費，當中佔比較大的是法國上市的LVMH及Hermes，其股價自5月下旬轉弱，以為是因市場擔心中國經濟呆滯影響未來增長，不過過去一週股價走強升返高位，似乎短期受歐羅強弱影響較大。兩間公司於7月下旬公布上半年業績，到時可對第二季銷售情況知得更清楚。

在研究奢侈品公司時，也逐漸對這個行業產生興趣，見到LVMH定期提供網上課程讓大家了解其經營奢侈品生意之道，在工在私也用了些時間參與了四個Module，Pass了主要為MC的Quiz，也叫做取得一張名為「Inside LVMH Certificate」的電子證書，不過時間關係，過程有點走馬看花，未來有機會會再研讀一次！

 

3 Jul 2023 - 是否對ChatGPT憧憬過大？(信報「財智博立」專欄)

ChatGPT於去年尾開始被廣泛談及，像平地一聲雷，結果成為史上用戶增長速度最快的消費級應用，在推出僅兩個月後，月活躍用戶已經突破1億，時間上完勝Tik-Tok、Facebook、YouTube等。不過，過了大半年，這種增長熱度好像有點靜下來，根據網站資料分析工具SimilarWeb，ChatGPT訪問量於今年1月的按月增長高達132%，不過接着數個月的按月增幅分别為63%、56%、13%及3%，明顯出現放緩跡象。我們可以見到Tik-Tok、Facebook、YouTube等初期的使用增長是幾何級數，我認為這是源於其社交特性引發的病毒式散播，而ChatGPT仍然相對封閉，使用量需靠用家自身的實用度。

ChatGPT推出初期，很多人出於好奇心下使用，事實上對話及答案亦頗具娛樂性，也成為大家茶娛飯後的話題，加上新聞持續提及會提醒大家用多些，不過熱潮過後，缺乏社交特性的應用便會回歸實際，不是說ChatGPT沒用，不過大家用Google已有很長時間，而Google仍然很好用，始終有慣性收視，我自己本身初時也出於好奇，每天也會用上ChatGDP，不過近月有些日子會整天也用不上一次，到實際上認為幫到手才會用。看過一篇文章，有這樣的詮釋，提到對於ChatGPT的使用體驗，不同行業及不同人會有不同答案，有人把它當玩具，使用了一兩次後就不再用；有人努力把它變為工具，在工作中提高效率，所以繼續用；亦有人在努力將ChatGPT變為工具的過程中失敗了，所以不算多用。其實，ChatGPT算是一個偉大的發明，將人工智能(AI)應用落地平民化，但要懂得怎樣使用，怎樣去發問及與ChatGPT交流，才可以用得其所，令成果最佳化，而對未發掘到ChatGPT相對Google的邊際效益的人，未必有興趣去學好怎樣與ChatGDP溝通。

那篇文章也提到，ChatGPT屬泛化型的AI，應用廣泛時，能力在高中生或大學生水平，但在如行業性的垂直場景結合時，若果微調的資料足夠精確和貼合場景，能力可以變成碩士甚至博士，可以解決更具體的需求。因此，我相信ChatGPT在短期可以取得較大的成效，會在垂直領域的應用上，可以讓大語言模型有更好的發揮。不過，就算做具體垂直領域的應用，訓練模型對公司來說成本仍高，而資料安全也是需要關心的問題，這方面大型企業如Oracle及Snowflake等有提供相關服務平台減低門檻。

在股票市場上，不少投資者仍熱衷生成式AI相關公司，當主導行業發展的公司估值已升上正常估值的偏高水平，甚至有所超越，而一些公司一提到會推出生成式AI服務，股價便大升，有人擔心已出現相關概念泡沫，也無可厚非，只是怎樣補捉泡沫爆破點，永遠是一個難題。為什麼一種劃時代的科技，往往在投資市場會造成泡沫？因為科技發展並非線性，而是以指數型增長(exponential growth)，形狀就如向上的拋物線，初時發展較慢，時間越久，增長卻會越來越快，可是新科技往往給人無限憧憬，很多人認為其很快可以改變世界，可是這樣便容易造成落差，初期過高的期望，造成泡沫，實際發展卻跟不上，泡沫便就此爆破。不過，當大家遺忘了這個新科技時，有些公司真的會被淘汰，但長進的公司便會踏入急促發展階段，若有本事於此階段找到乘勢而起的公司，回報也會很不錯，尤其是選中長期勝利者的機率比泡沫時高上不少。

簡志健，持證監會持牌人士，博立聯合創辦人/中原資產管理投資總監