建行項城支行因內控漏洞致案件被罰30萬 責任人周某遭禁業兩年半
2025-11-28 11:02 7,268次浏览海口8月14日電 (張茜翼 潘越韓)中共海南省委金融委員會辦公室副主任盧巍13日說，海南將持續開展金融助力海南民營經濟發展壯大專項行動，引導金融機構「一視同仁」對待各類所有制企業，鼓勵金融機構對資信良好的民營經濟組織提供融資便利條件。 《海南自由貿易港促進民營經濟發展若干規定》(簡稱《若干規定》)近日施行。8月13日，海南省新聞辦公室舉辦發布會，對《若干規定》進行解讀。 近年來，海南不斷提升金融對民營經濟發展的支持和促進作用。截至6月末，海南省普惠小微貸款餘額1278億元，同比增長11%；貸款戶數14.22萬戶，同比增長9.2%。 《若干規定》涵蓋多項金融支持措施，為海南省民營經濟發展提供有力的金融政策支持。 盧巍表示，海南要求金融機構不得針對民營經濟組織設置歧視性門檻或不合理的授信條件；不得強制約定將民營經濟組織的部分貸款轉為存款；不得以存款或者購買保險、理財、基金等資產管理產品作為審批和發放貸款的前提條件；不得要求民營經濟組織額外追加增信手段等。 為進一步暢通民營企業的融資渠道，海南支持銀行業金融機構加大信貸投放，提升首貸拓展力度，引導更多信貸資源投向民營經濟；鼓勵銀行業金融機構結合自身定位和優勢，根據不同主體的生產經營特點，持續拓寬抵質押物範圍，盤活各類生產要素；對符合條件的民營經濟組織開展無還本續貸、循環貸款等業務，採取不動產二次抵押、資產授託融資、智慧財產權證券化融資等創新扶持措施。此外，海南支持民營經濟組織通過發行股票、債券、資產證券化等方式直接融資。 海南綜合運用多種機制提升金融服務民營經濟的質效。盧巍說，海南將持續發揮支持小微企業融資協調工作機製作用，鼓勵金融機構積極訪企、問需，主動提供政策解讀、金融產品宣介等多樣化金融服務，精準匹配民營經濟組織的合理金融需求，同時加強產融對接，完善政銀企投融資對接機制。(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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