【小新的Vlog】小新帶你品味「舌尖上的絲路」
2025-10-26 08:46 8,769次浏览銀行基金代銷的「費率戰」再度升級。 繼國有大行、股份制銀行紛紛將基金代銷費率降至1折後，市場費率競爭進一步加劇。近日，部分中小銀行加入讓利陣營，將該費率壓低至0.1折，引發市場廣泛關注。 蘇商銀行特約研究員高政揚表示，中小銀行大幅下調基金代銷費率，根源在於市場競爭加劇與客戶流失的雙重壓力。受制於大型銀行與網際網路平臺的雙向擠壓，中小銀行客戶基數與業務規模有限，只能以降價為手段吸引客戶。 部分產品費率低至0.1折 8月4日，深圳農村商業銀行發布公告稱，自8月5日起，投資者通過該行手機銀行APP申購指定的9隻開放式基金(前端模式)，可享申購手續費0.1折優惠，優惠涵蓋定期定額投資業務。 今年2月，常熟農村商業銀行推出類似政策：投資者通過該行手機銀行渠道辦理指定基金產品的申購(含定投)業務，可享申購費率0.1折優惠。所涉基金均為前端收費模式(即申購時扣除手續費)的指定公募基金。 高政揚表示，目前享受0.1折費率優惠的基金產品主要有三方面特徵：一是產品類型偏向保守，以低風險類為主，如部分指數型基金、債券類基金；二是申購渠道通常限定為手機銀行；三是費率優惠多針對前端費率。這一現象主要是為了定向激活線上流量。 相比之下，大型銀行及股份制銀行基金代銷費率仍維持1折優惠費率。例如，7月15日，平安銀行公告稱，對18隻指定基金產品的申購及定投費率實施1折優惠。而自去年起，農業銀行、交通銀行等國有大行已紛紛將基金代銷費率降至1折。 上海金融與法律研究院研究員楊海平認為，此次中小銀行將基金代銷費率降至0.1折，主要原因有三：一是在淨息差承壓背景下，更多中小銀行加入基金代銷行列並加大拓展力度；二是出於階段性獲客需求，通過營銷活動吸引客戶；三是公募基金費率改革深入推進，以降低投資者成本、推動基金公司與投資者利益更緊密綁定為核心，使得公募基金的盈利壓力向渠道端傳導。 仍需聚焦服務與產品深耕 依託網點布局與客戶資源的天然優勢，銀行長期以來都是基金代銷的主力軍。但隨著券商、獨立基金銷售機構快速崛起，中小銀行在這一領域尤其面臨不小的挑戰。 高政揚分析稱，中小銀行承受著多重競爭壓力：一是來自國有大行和股份制銀行的擠壓——大型銀行憑藉深厚的客戶積澱、強勁的品牌影響力、廣泛的渠道覆蓋，以及出色的選品與綜合服務能力，讓中小銀行難以在價格和產品上形成差異化優勢；二是網際網路平臺的直接衝擊，這類平臺以便捷性、低費率和豐富產品為抓手，依託海量用戶吸引大量年輕投資者，導致傳統銀行代銷業務客戶分流。 市場對0.1折超低費率的可持續性關注度較高。目前1折仍是行業主流最低優惠，0.1折超低價多限於中小銀行的特定產品和渠道，尚未形成規模效應。中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬認為，短期內受渠道和品牌劣勢制約，降價是中小銀行搶佔市場的直接手段，但「費率戰」可能引發監管關注，長期看或難以為繼。 業內人士認為，基金代銷市場的競爭最終要回歸產品與服務本身。「對中小銀行掀起的價格競爭應客觀看待，超低費率本質是通過犧牲短期利潤換取客戶流量，長遠看仍需在產品與服務上深耕。」高政揚表示，未來核心競爭力需聚焦四方面：提升選品能力，提供更優財富管理策略；豐富代銷產品種類，滿足多樣化需求；增強服務創新，提供資產配置與全周期陪伴服務，提升客戶滿意度；深耕區域客群需求，綁定本地化場景，避免同質競爭。 （證券日報）
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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