詳細說明
現(xiàn)如今市場上出現(xiàn)了卻來卻多投資顧問公司，打著投資理財咨詢的幌子收取高額的服務費，然而投資者投資虧損又被p去服務費弄得人財兩空卻無處伸冤！下面曝光一起江蘇天鼎證券取投資者高額服務費卻對虧損置之不理的案例，希望有同樣經(jīng)歷的你看到這篇文章后早點醒悟過來，聯(lián)系維 權專員QQ：1251005016 電話/微 信：17660720537挽回自己的損失！投資需謹慎，高額服務費的背后都是巨大的產(chǎn)業(yè)鏈條！
案例一：
我在2019年4月份給江蘇天鼎證券對公賬戶交了59800元半年服務，當時業(yè)務員說只要給他們公司交這筆錢，接下來就可以跟他們機構老師操作牛股，不成想這就是我惡夢的開始！
我在2019年3月份無意間有個人加我微信，把我邀請到了一個股票群中，群中有個業(yè)務員，每天在群中發(fā)布關于股票的信息，9:25-9:30會推薦三只股票，一般這樣的股票都會高開2-3個點，有的也會低開，每天風雨無阻的提示股票，而且只要提示股票有漲停的，群中就會有些投資朋友吹噓老師很厲害，群中很活躍，有很多投資朋友說跟著老師操作賺錢了，其中有幾個投資朋友私下加我，問我有沒有跟他們合作，然后我們噓寒問暖。
一開始我并不相信，后來看他們群中很熱鬧，很多人跟著他們操作都賺錢了，加上業(yè)務員天天給我來電話/微 信，讓我跟了老師操作可以賺錢，微信上給我發(fā)他們老師帶他們會員用戶操作賺錢的截圖，在他們業(yè)務員再三相勸下，我在2019年4月下午給他們交了59800元，半年的服務。當我給他們交完錢之后，他們有一個風控部的小姑娘，給我來電話/微 信，問他們業(yè)務員有沒有保證我收益？好像是三個問題。之前他們業(yè)務員告訴我，沒有保證收益，說這個是證監(jiān)會一個流程，還要給我簽合同，當我簽完合同之后，他們業(yè)務員就把踢出交流群，然后給我安排一個客服，說接下來就是這個客服就安排我的操作。
結果推薦的股票一直跌，我去找他們沒想到對我不在搭理，還把我拉h(huán)ei了，我這才意識到不對勁。但是不知道該怎么辦！當時不知道該怎么辦！好在后來通過朋友介紹認識了一位維.權專員，通過維.權我才挽回了虧損。維 權咨詢維 權專員QQ：1251005016 電話/微 信：17660720537
在我維.權之后的第三天，江蘇天鼎證券的人就主動聯(lián)系說要把我的投顧服務費全部退還給我了，之后過了兩天我的50萬服務費就全部返還到了我的卡上。
萬分感激維權專員大家要是有和我相似經(jīng)歷的朋友抓緊時間找維.權專員一定能夠幫助你挽回投顧服務費損失。
下面本臺記者報道一則新聞：
騰訊優(yōu)圖實驗室負責人賈佳亞離職背后是管理層對效率和損益的看重
騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群（CSIG）旗下的優(yōu)圖實驗室（XLab）負責人、騰訊杰出科學家賈佳亞已于本月15日從騰訊離職，下一步將重回香港中文大學任教。騰訊在2018年9月進行公司架構改革后，宣布向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進軍，其中一個重要舉措是將公司自身的AI能力開放給外部傳統(tǒng)行業(yè)的合作伙伴。賈佳亞選擇的方向是工業(yè)檢測領域。“這是一個很艱難的領域，他也很想做出成績，但最終在落地方向的選擇上，賈和更上層的想法不太一致，同時他的產(chǎn)出也不太有說服力。
一位知情人士說。作為計算機視覺領域的著名專家，賈佳亞2004年加入香港中文大學計算機科學與工程系，隨后成為香港中文大學終身教授。2017年加盟騰訊優(yōu)圖實驗室。此前，他的研發(fā)團隊涉獵多個領域，包括開展具備篩查青光眼能力的“覓影”項目，開發(fā)能將手語實時轉換成文字的AI手語翻譯機等。優(yōu)圖實驗室擁有超過700項全球專利。此次賈佳亞的離職也反映了騰訊在深入產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后，對應用研究方面的業(yè)務提出了更高的要求。
騰訊長期重視應用研究和基礎研究，目前擁有包括優(yōu)圖實驗室、安全玄武實驗室、科恩實驗室、量子實驗室、多媒體實驗室、服務器研發(fā)中心、AILab、RoboticsXLab等研究中心。很長一段時間里，這些實驗室T5科學家不需要背負KPI或OKR，實驗室的考核更多以發(fā)表論文數(shù)量為參考。但在過去一年，騰訊對各個事業(yè)群的效率和損益變得格外看重，其中也包括了上述實驗室。
一個變化是公司在對部分實驗室的基礎研究人員，比如T3-1級別的工程師的激勵和期權發(fā)放相對更加謹慎，和前些年相比有了相對明顯的下降。“這不意味著騰訊未來會縮減研究的投入。”上述人士說，按照騰訊目前的大方向來看，只會越來越重視。只是目前這些實驗室已成立多年，部分部門成績并不明顯，高層也會更理性的思考，試圖找回投入和產(chǎn)出的邊界，保證實驗室在未來有更高效的運作。
本文純屬個人觀點
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