長沙晚報全媒體記者 範宏歡 實習生 龍敏婕 「本來打算咬咬牙全款換車,現在聽說貸款能省幾千塊利息!」13日,長沙河西一家4S店,市民李女士對著一款心儀已久的SUV的價目表算起了細帳。 8月12日,財政部、中國人民銀行、金融監管總局聯合發布關於印發《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(簡稱《方案》)的通知,將對符合條件的個人消費貸款予以財政貼息。這項被稱為金融領域「國補」的政策,讓星城百姓的「消費帳本」有了新盼頭。 哪些消費能「薅羊毛」? 《方案》提出,2025年9月1日至2026年8月31日期間,居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款(不含信用卡業務)中實際用於消費,且貸款經辦機構可通過貸款發放帳戶等識別借款人相關消費交易信息的部分,可按規定享受貼息政策。 哪些消費能「薅羊毛」?具體來看,此次貼息範圍包括單筆5萬元以下消費,以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費。政策到期後,可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 符合什麼條件才能享受貼息政策?政策明確,對於單筆5萬元以下的消費,按照實際金額計算貼息,多筆疊加以後,在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元;對於單筆5萬元以上的消費,以5萬元為上限來計算貼息,也可以多筆疊加,加上小額消費的貼息以後,在同一家貸款機構最高可享受貼息是3000元。 消費者能省多少錢? 有了金融「國補」,消費者能省多少錢?記者算了一筆帳。 以貸款30萬元購買一輛家用汽車為例,若按照當前市場平均貸款利率4%計算,每年利息支出約1.2萬元,政策補貼1個百分點後,每年可節省3000元利息,恰好覆蓋貼息上限,相當於為消費者減輕了四分之一的利息負擔。對於剛需購車群體而言,這不僅降低了首付後的還款壓力,也提升了購買中高端車型或新能源汽車的可行性。但需注意兩點限制:一是單筆5萬元以上消費按5萬元額度計算貼息(即最高省500元/筆),二是每人單家機構累計貼息上限3000元(對應30萬元消費額)。 針對小額消費,5萬元以下的貸款單獨設置了1000元的累計貼息上限(對應10萬元消費額)。這意味著若分多次辦理3萬元家裝貸款,最多可省300元利息。 需要注意的是,個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理的借貸需求和真實的消費行為,如果借款人使用個人消費貸款用於一些非消費領域,或是其他違規套利行為,這不屬於政策的支持範圍,將無法取得貼息資金。 去哪兒辦?23家機構直接扣減 根據《方案》,此次共有23家機構被納入貸款經辦機構,包括6家國有大行、12家全國性股份行,以及微眾銀行、螞蟻消費金融、招聯消費金融、興業消費金融、中銀消費金融等5家其他個人貸款發放機構。同時鼓勵地方財政部門結合實際情況對其他經營個人消費貸款業務的金融機構給予財政貼息支持,擴大政策覆蓋面。 截至目前,六大國有行和多家股份制銀行均積極發聲響應「國補」貼息政策推進實施。多家銀行提示稱,辦理個人消費貸款貼息不收取任何服務費用,沒有委託官方渠道以外的任何機構、人員代為辦理,請廣大客戶謹防各種形式的詐騙,保障財產和信息安全。具體操作方面,後續將通過手機銀行App、官方微信公眾號、官網、營業網點等渠道公布辦理流程等實施細則。 「個人消費貸款貼息能夠在一定程度上降低消費者的借貸成本,減輕還款壓力,從而提振信心,不斷釋放消費潛能。」中國銀行研究院研究員李一帆表示,商業銀行應充分把握政策機遇,通過推動貸款利率合理定價,能夠精準對接廣大消費者在不同消費場景的多元化貸款需求。
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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