近期,力源科技實際控制人沈萬中因違規披露重要信息罪被判刑。力源科技成為今年7月第6家因財務造假涉刑的上市公司,折射出監管層「行刑銜接、立體追責」,以及嚴懲「首惡」的執法新態勢。 所謂財務造假「首惡」,是指在上市公司或經營主體財務造假行為中,起組織、策劃、指揮或主導作用的關鍵責任人,通常為實際控制人、控股股東、董事長、總經理等高級管理人員。這些主體因在造假中扮演核心角色,成為監管追「首惡」的重點對象,需承擔更嚴厲的行政、民事及刑事責任。 力源科技案是嚴懲財務造假「首惡」的典型。一方面,造假存續1年就判刑。相較於傳統造假案動輒3年至5年的持續期,力源科技造假僅存續1年即被查處。力源科技實控人沈萬中除被處以330萬元罰金的行政處罰外,還面臨有期徒刑一年、緩刑一年六個月的刑事處罰。這標誌著資本市場違法成本顯著提高,充分體現了國務院辦公廳印發的《關於進一步做好資本市場財務造假綜合懲防工作的意見》中「強化刑事追責」的導向。另一方面,案例處理速度明顯提升。2022年9月浙江證監局出具警示函後,證監會於2023年1月立案調查,同年6月作出行政處罰,最終在今年7月完成刑事判決。整個過程用時兩年九個月,案件處理周期縮短近半。這種快速查處的機制,能夠有效遏制造假者的僥倖心理。 與力源科技案形成呼應的,是近期「集中爆破」式執法的系列案件:瑞斯康達董事長因專網通信虛假業務被採取刑事強制措施,ST東時實控人因操縱市場獲刑六年半,錦州港副總裁被依法逮捕……今年7月1日至8月7日,共有8家上市公司「首惡」被追究刑事責任,罪名涉及欺詐發行、違規披露、操縱市場等。 新證券法的修訂為此輪嚴監管提供了法律基石。對比舊法,新規將信息披露違法罰款上限從60萬元提升至1000萬元,並新增「控股股東、實際控制人組織指使造假」的從重處罰條款。更值得關注的是,最高人民法院發布的《關於證券糾紛代表人訴訟若干問題的規定》與證監會發布的《上市公司監管指引》形成政策聯動,加速構建「民事賠償+行政處罰+刑事追責」的立體追責體系。 儘管監管持續加碼,但仍有上市公司實際控制人鋌而走險,背後原因值得深思。其一,利益驅動機制尚未根本改變;其二,公司治理失效;其三,中介機構失職。更需警惕的是,隨著註冊制改革深化,部分企業為達到上市標準,造假手段越發複雜隱蔽。如瑞斯康達參與的專網通信虛假業務,通過構建「生產型公司+墊資方」的複雜架構,形成虛假自循環鏈條,這給監管帶來更大挑戰。 治理財務造假亂象,破局之路是構建「不敢假」的市場生態。在監管和執法層面,需要強化刑事司法威懾,可以參照力源科技案,推動建立從證監會立案到公安機關介入的快速響應機制,縮短行政處罰與刑事追責的時間差。在上市公司層面,進一步完善公司治理結構,對審計委員會賦予實質性監督權力。在中介機構層面,探索建立保薦機構、會計師事務所「終身追責」制度,對參與造假的機構處以市場禁入等處罰。在投資者層面,提升投資者保護力度,推廣特別代表人訴訟制度,降低投資者維權成本,形成「造假必賠」的市場預期。 力源科技案猶如一面鏡子,既照見了資本市場的暗角,也折射出監管升級的曙光。當懲戒「首惡」從經濟處罰走向刑事制裁,當造假存續一年即被查處成為新常態,我國資本市場正以前所未有的決心重塑市場信心與制度權威,實現「市場有信、投資安心」的發展願景。(本文來源:經濟日報 作者:趙東宇)
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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