學習手記 | 要富起來，也要健康起來
2025-10-25 10:17 8,165次浏览A股流通市值「一哥」易主。 日前，農業銀行A股流通市值超越工商銀行，登上A股流通市值冠軍寶座。 2020年以來，A股流通市值第一股基本上在工商銀行和貴州茅臺間變換，如今農業銀行崛起打破了這一格局。 農業銀行股價日K走勢圖。 「農業銀行登頂A股流通市值第一，標誌著資本市場對銀行股『低估值+高分紅』價值的重新定價，也反映了資金從追逐高成長向追求確定性收益的策略轉變。」南開大學金融發展研究院院長田利輝接受三裡河採訪時表示。 今年以來，銀行股表現尤為亮眼。當前A股流通市值排名前十的上市公司中，銀行股佔據多席。 這一方面是因為在低利率和資產荒背景下，銀行股高股息、類固定收益的特性優勢愈發突出；另一方面，增量資金持續流入也帶動銀行板塊估值明顯修復。 雖然農業銀行市值上升是受資金面驅動，總市值(A股+H股)仍低於工商銀行，但作為國有大行中上市最晚、歷史包袱較重的銀行，其A股流通市值登頂也印證著自身經營實力和配置價值的提升。 公司業績增長是市值增加的一大支撐。2024年，農業銀行歸屬於上市公司股東的淨利潤增速在國有六大行中居於領先地位；今年一季度，它更是成為國有六大行中唯一實現營收、淨利潤雙增長的銀行。 這既源於農業銀行在穩存增存、普惠金融、民營企業貸款等業務領域樹立的核心優勢，也源於其在縣域金融市場建立的獨特競爭力。 縣域經濟是經濟高質量發展的重要板塊。國家鄉村振興戰略的深入推進，更是為「三農」金融發展帶來廣闊空間。尤其是在當前城市銀行業務內卷情況下，縣域市場成為穩定負債來源。 2024年末，農業銀行縣域貸款餘額9.85萬億元，佔境內貸款比重超40%，增量突破萬億元。其中，農戶貸款增速36.6%，是其信貸產品中增速較快的產品之一。縣域業務成為農業銀行業績一大增長極。 業績優勢疊加估值修復，使得2024年農業銀行A股股價漲幅居可比同業首位，總市值漲幅連續兩年居可比同業第一，為此次登頂打下基礎。 「不過，由於農業銀行市佔率提升依賴縣域經濟差異化優勢，在其他大行加速下沉情況下，也需警惕同質化競爭削弱盈利彈性。」田利輝認為，農業銀行若想保持A股流通市值冠軍地位，從長期來看，需在利率環境、政策導向及自身盈利模式創新中尋找平衡。 但無論未來A股流通市值榜首如何更迭，農業銀行此次登頂都已留下深刻印記。它不僅為整個銀行板塊發展注入信心，更證明了縣域經濟，大有可為。 (「三裡河」工作室)
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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