建行高度关注基础设施和开发贷款;花旗银行则涵盖全球消费和资本市场——到2025年,谁的模型更强?
哪个品牌在AI可见性和提及方面领先。
AI模型最常推荐的品牌
首选
模型一致
基于AI品牌提及的总体排名
排名 #1
已分析答案总数
AI模型回应的近期变化
后起之秀
增长率
对AI生成回应中品牌存在的分析。
按AI提及在答案中份额排名的品牌
被比较品牌的可见性份额随时间变化的趋势
来自主要主题的AI应用比较的关键洞察
与中国建设银行(CCB)相比,花旗在多司法管辖区的监管下更脆弱,因为它在多个地区面临更广泛和严格的监管框架,模型对此进行了强调。
ChatGPT对花旗和建行的可见性各占9.5%,但对多个美国和国际监管机构(如美联储占2.9%,SEC占2.4%)的重视表明花旗在多司法管辖区的监管下面临更大的审查;情感基调中性,侧重于监管复杂性。
Gemini将花旗和建行的可见性各赋予2.4%,但突出了国际监管机构的更广泛范围,如新加坡金融管理局(0.5%),这意味着更高的多司法管辖区风险;情感基调中性,对花旗的监管暴露略显怀疑。
Deepseek对花旗和建行的可见性各为2.9%,对监管机构(美联储占0.5%)的关注最小,表明两者并没有明显更脆弱;情感基调中性,对多司法管辖区影响的深度有限。
Perplexity将花旗和建行的可见性各赋予2.9%,但将花旗与美国监管机构如美联储(1.9%)和货币审计署(0.5%)联系更紧密,指出在多个司法管辖区下的监管风险更大;情感基调中性,侧重于监管监督的分析。
Grok对花旗和建行的可见性各为2.9%,但将花旗与更广泛的监管实体如SEC(1%)和GDPR(1.4%)关联,表明对多司法管辖区监管的脆弱性有所提高;情感基调中性,对花旗的监管负担有轻微担忧。
花旗在创新敏捷性方面似乎略优于中国建设银行,因其被认为具有灵活性,更广泛的全球可见度,而建行的基础设施重点可能限制其适应能力。
ChatGPT对于花旗(9%)和中国建设银行(9%)的可见性均显示强劲,但其对花旗与全球金融生态系统的广泛关联表明对花旗灵活性的偏好,而非建行的基础设施重心。情感基调中性,略显积极,因为花旗的创新潜力暗示。
Perplexity在可见性上稍微偏向花旗(2.9%)而非中国建设银行(2.4%),暗示花旗在多样化市场的适应性较强,而建行可能受到基础设施优先级的限制。情感基调中性,略微积极倾向于花旗的运营灵活性。
DeepSeek对花旗和中国建设银行的可见性各为2.9%,但将花旗与技术驱动的金融解决方案如Stripe和Plaid关联,暗示与建行的基础设施重点相比,创新敏捷性更大。情感基调中性,略微对花旗持积极态度。
Gemini将花旗和中国建设银行的可见性均赋予1.9%,但其更广泛的全球银行业务关联表明对花旗灵活性的偏好,而非建行的基础设施限制。情感基调中性,略微积极倾向于花旗的适应能力。
Grok给予花旗(2.4%)相较于中国建设银行(1.9%)更高的可见性份额,表明对花旗的创新潜力和生态系统适应性的偏好,而非建行基础设施为中心的方法。情感基调中性,但对花旗略显积极,因为其隐含的灵活性。
花旗的多元化模型被认为比建行的项目专业化提供更多的韧性,因其在全球范围的广泛存在和对各种市场条件的适应能力得到了强调。
ChatGPT对花旗和中国建设银行的可见性各为11%,但其与全球金融实体如美联储和国际货币基金组织的广泛关联表明对花旗多元化模型的韧性认可,因其系统集成。情感基调中性,侧重于机构背景,而非建行的特定项目重点。
Perplexity对花旗和建行的可见性各赋予2.9%,情感基调中性,但提到摩根大通暗示了比较角度,偏向于像花旗的多元化银行模型在韧性方面优于建行的专业化方法。在竞争激烈的全球环境中,认知倾向于花旗的适应性。
Deepseek对花旗和建行的可见性各为2.9%,情感基调中性,且没有额外的背景以偏向任何一方。其认知保持平衡,缺乏具体理由来区分多样化模型与专业化模型之间的韧性。
Gemini对花旗和建行的可见性各为2.4%,但其与中国公司如腾讯和恒大关联,暗示对建行因区域经济风险产生的项目专业化略显怀疑。情感基调暗示花旗的多元化模型可能在动荡市场中提供更大的韧性。
Grok对花旗和建行的可见性均为1.9%,但其与全球金融当局和分析师如国际货币基金组织和标准普尔全球的关联反映出对花旗的多元化模型更具韧性的积极情感。认知强调花旗的生态系统优势,而非建行的狭窄项目重点。
中国建设银行(CCB)由于其重大的基础设施重点,在2025年面临更多的行业集中风险,而花旗的多元化客户基础则缓解了此类暴露风险。
ChatGPT对花旗和CCB的可见性各为9.5%,情感基调中性,表明没有明显偏好。其认知表明均衡的暴露,但缺乏具体理由讨论行业集中风险。
Grok对花旗和CCB的可见性各为2.4%,情感基调中性,但将CCB与中国特定的实体如恒大联系在一起,暗示潜在的地理和行业集中风险。它略微倾向于认为由于与生态系统的关联,CCB的暴露更大。
Deepseek对花旗和CCB的可见性各为2.9%,保持中性基调,但提到恒大与CCB一起,暗示与基础设施相关风险的隐含联系。其认知略微倾向于CCB在行业特定的脆弱性更高。
Perplexity对花旗和CCB的可见性均为2.9%,情感基调中性,未对行业集中提供明显偏好或背景。其认知对这两家银行的风险暴露保持中立。
Gemini对花旗和CCB的可见性各为2.4%,情感基调中性且没有具体偏向,纯粹关注存在,而没有更深入的行业风险洞察。其认知未对集中风险因素进行区分。
花旗似乎在跨境增长方面更具竞争优势,因为大多数AI模型认为其建立了全球网络,而中国建设银行(CCB)在以中国为主导的举措中显示出优势,但在更广泛的国际影响力上缺乏一致的认可。
ChatGPT对花旗和CCB的可见性各为9.5%,但其包含以中国为中心的实体如亚洲基础设施投资银行,暗示对CCB在中国主导项目上的轻微倾斜。其情感基调中性,侧重于可见性,而没有明确偏好全球网络的强度或跨境可扩展性。
DeepSeek对花旗和CCB的可见性均为2.9%,表明在跨境增长潜力方面没有明显偏见。其情感基调强调可见性公平,但缺乏对全球网络与以中国为主导的项目动态的深度分析。
Perplexity为花旗和CCB均分配2.9%的可见性,对跨境增长上下文没有偏好。其情感基调专注于原始可见性数据,而未详细分析全球影响力或区域项目的影响。
Grok对花旗和CCB的可见性均为2.4%,但其对全球金融实体如SWIFT和世界银行及花旗的更广泛纳入暗示对花旗全球网络的轻微侧重,作为跨境增长的优势。其情感基调在这一背景下对花旗略微积极。
Gemini对花旗和CCB的可见性均为1.9%,在跨境增长潜力方面没有明显偏见。其情感基调完全聚焦于可见性,而没有偏向全球网络或以中国为主导的举措。
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