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ServiceNow資訊中心
servicenow達到16周新高
過去10年中擁有servicenow股票的收益情況
Servicenow(NYSE:紐交所)在過去的10年裏表現優於市場，年化收益率高達19.25%，平均年回報率爲30.08%。目前，Servicenow市值爲
富國集團維持ServiceNow(NOW.US)買入評級，維持目標價900美元
富國集團分析師Michael Turrin維持$ServiceNow(NOW.US)$買入評級，維持目標價900美元。根據TipRanks數據顯示，該分析師近一年總勝率為51.0%，總平均回報率為-2.7%。提示: TipRanks為獨立第三方，提供金融分析師的分析數據，並計算分析師推薦的平均回報率和勝率。提供的信息並非投資建議，僅供参考。本文不對評級數據和報告的完整性與準確性做出認可、聲明或保
ServiceNow（NOW）這家科技巨頭獲得新的買入評級
servicenow將於7月24日宣佈2024年第二季度財務業績。
servicenow（紐交所：NOW）今天宣佈將在2024年7月24日週三收盤後發佈於2024年6月30日結束的第二季度業績。servicenow將主持電話會議
市場耐心不足了？越來越多人在討論：AI燒錢如此多、賺錢如此少
到目前爲止，AI技術幾乎沒有產生任何經濟效益。面對AI燒錢和賺錢能力之間的巨大落差，市場對科技股的耐心正在一點點消失。
AI浪潮推動美國風險投資額回升至近兩年新高，退出活動持續低迷
①2024年第二季度美國風險投資額達到556億美元，環比激增47%，也是近兩年來的新高； ②然而，退出活動的持續低迷，也對VC融資和後續投資的可持續性提出了挑戰。
分析師提供有關科技公司的見解：Ams AG（OtherAUKUF）和servicenow（NOW）
聰明資金正在現在期權上進行大筆投注
資本雄厚的投資者對ServiceNow（紐交所：NOW）採取了看好的態度，市場參與者不應忽視。
Stifel：維持ServiceNow(NOW.US)評級
Stifel：維持servicenow(NOW.US)評級，由買入調整至買入評級,目標價由820.00美元調整至820.00美元。
斯提芬爾維持對servicenow的買入評級，維持820美元的目標價格。
Stifel分析師Brad Reback維持Servicenow(紐交所: NOW)買入評級，維持820美元的目標價。
快訊 | 鮑威爾：感覺AI將帶來重大變化。
頂級資管巨頭力挺AI狂潮：英偉達等“AI領頭羊”將繼續驅動股市長牛
頂級資管巨頭認爲人工智能仍有大量動力推動股市上漲;投資者們預計今年下半年美國股市的漲幅將高達9%;人工智能仍然是一個大主題，與利潤息息相關。
斯迪富維持ServiceNow(NOW.US)買入評級，維持目標價820美元
斯迪富分析師Brad Reback維持$ServiceNow(NOW.US)$買入評級，維持目標價820美元。根據TipRanks數據顯示，該分析師近一年總勝率為55.9%，總平均回報率為12.7%。提示: TipRanks為獨立第三方，提供金融分析師的分析數據，並計算分析師推薦的平均回報率和勝率。提供的信息並非投資建議，僅供参考。本文不對評級數據和報告的完整性與準確性做出認可、聲明或保證。Ti
Keybanc維持對servicenow的超重評級，將目標價格下調至920美元。
Keybanc分析師Jason Ader維持servicenow（紐交所：NOW）的超重，並將價格目標從950美元降至920美元。
servicenow分析師評級
日期 上行 / 下行 分析師公司 價格目標 變動 評級變動 上一個 / 當前評級 07/02/2024 16.61% 凱班克 從$950 → 到 $920 維持超重 06/18/2024 14.07% 尼德姆 從$900 → 到$900 重申
KeyBanc維持ServiceNow(NOW.US)買入評級，下調目標價至920美元
KeyBanc分析師Jackson Ader維持$ServiceNow(NOW.US)$買入評級，並將目標價從950美元下調至920美元。根據TipRanks數據顯示，該分析師近一年總勝率為56.7%，總平均回報率為8.3%。提示: TipRanks為獨立第三方，提供金融分析師的分析數據，並計算分析師推薦的平均回報率和勝率。提供的信息並非投資建議，僅供参考。本文不對評級數據和報告的完整性與準確性
回顧自動化軟件股票Q1收益：servicenow (紐交所：NOW)
servicenow聚光燈：分析期權活動的激增
深口袋投資者們對servicenow（紐交所：NOW）採取了看淡的態度，這是市場參與者不應忽視的。我們在Benzinga對公共期權記錄的跟蹤揭示了今天這一重大舉動。
servicenow的生成式人工智能解決方案正在利用自己平台上的數據。
如果數據是生成人工智能的燃料，而成功實施的關鍵之一是訪問對運營業務有意義的數據，那麼似乎某些SaaS供應商在數據方面具有內置優勢。執行又是另一回事，但如果數據存在，至少模型就有了更有意義的東西可以使用。