（經濟觀察）中國「反向開票」助力「兩新」落地 促進循環經濟
2025-12-29 23:23 7,186次浏览8月13日電(記者 石睿)8月13日，截至發稿，已有17家銀行發布關於個人消費貸款貼息工作的公告，將嚴格執行《關於印發<個人消費貸款財政貼息政策實施方案>的通知》，推進個人消費貸款貼息相關工作。 多家銀行明確，自2025年9月1日起，對符合上述通知要求的客戶進行貼息，並強調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。 根據《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(下次《方案》)，政策實施時間在2025年9月1日至2026年8月31日期間，貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上重點領域消費，年貼息比例為1個百分點。 《方案》顯示，參與政策實施的貸款經辦機構包括18家銀行，分別是6家國有大型商業銀行、12家全國性股份制商業銀行，以及5家其他個人消費貸款發放機構。 12日，三部門發布《方案》當天，農業銀行、郵儲銀行、興業銀行、廣發銀行、浦發銀行、浙商銀行等率先響應，宣布將依法合規推進個人消費貸款貼息工作。13日，工商銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、平安銀行、渤海銀行等陸續發布公告。 金融監管總局新聞發言人、政策研究司司長郭武平在13日國新辦舉行的新聞發布會上介紹，個人消費貸款貼息政策涉及千家萬戶，貸款經辦機構需做好三方面工作。 在信貸管理方面，貸款經辦機構按照市場化、法治化原則和相關信貸管理規定自主開展差異化授信，合理設置消費貸款的額度、期限、利率，自主決策貸款發放條件並及時發放貸款資金。完善貸款合同條款，嚴格借款人授信評審和貸後管理要求，主要是圍繞消費重點場景、重點群體做好金融服務，提振消費和擴大內需。 在貸款用途方面，貸款經辦機構要健全信息系統，對貸款帳戶符合條件的消費信息進行識別。符合條件的消費包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元以上的重點領域消費。同時，按照財政部的規定和要求，貸款經辦機構要有效加強貸款資金用途管理和風險管控，防止挪用於非消費領域和套取貼息資金。 在監督管理方面，金融監管總局將督促貸款經辦機構按照財政部規定和要求，做好貸款貼息資金的測算、審核、申請工作。經辦機構對貼息數據和相關材料的真實性、合規性、準確性負責。金融監管總局督促貸款經辦機構總部，建立健全內部問題核查和處理機制，發現問題及時糾正，加強金融消費者權益保護。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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