通過初步形式審查是否意味著已被納入基本醫保目錄？國家醫保局解讀
2025-11-17 00:52 8,283次浏览8月8日下午，由黃浦區科學技術委員會主辦的「智薈江畔·創新未來」——AI賦能·金融科技創新發展沙龍在外灘FTC舉行。作為黃浦區「政府開放月」系列活動之一，本次沙龍吸引了眾多來自政府部門、金融機構、科技企業及學術界的精英代表們齊聚一堂，共繪AI技術驅動下的金融科技創新發展藍圖。黃浦區科學技術委員會主任鄔樹純在致辭中表示，黃浦作為上海的「心臟、窗口和名片」，在集聚6家國家級金融要素市場、貢獻全市近四分之三交易額的基礎上，正以「時不我待」的緊迫感，全力推動科技賦能金融創新。作為首批標杆性金融科技集聚區之一，黃浦制定發布了金融科技專項政策，著力構建「外灘金融集聚帶+中央科創區」的「一帶一區」聯動發展格局，持續集聚產業核心要素，大力引育高能級創新主體。同時，黃浦參與設立了全市首支「上海金融科技股權投資基金」，通過「以投代引」的方式吸引優質項目落地。此外，還持續舉辦外灘大會、外灘金融峰會、長三角金融科技創新與應用全球大賽等品牌活動，不斷激發區域創新活力。展望未來，黃浦將進一步聚焦金融科技集聚區建設，以「一帶一區」為核心，打造外灘FTC、金外灘國際廣場、鼎博大廈三大區域中心，輻射黃浦區全域。同時，持續加強核心技術策源、加快生態要素集聚、豐富科技應用場景，不斷提升金融科技創新的濃度和強度，著力構建金融科技發展新高地。中央科創區位處黃浦江畔最中心的位置，曾是上海世博會的舉辦地，如今正在成為全新的科創街區。黃浦區科委科技發展科科長葉夢妮詳細介紹了中央科創區的建設背景和規划進展，並深入解讀了《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法（試行）》，為與會者提供了清晰的產業政策指引。葉夢妮表示，「在中央科創區，我們將打造X- Tech功能體系，通過最前沿的科技成果和科技企業的引領來打造制高點功能，通過各類城市場景應用和科創跨界融合來打造新物種功能，通過國際交流合作和科技會客廳的建設來打造全球鏈功能，通過科創投資賦能和全鏈條的科創服務來打造新樞紐功能。」 為支持中央科創區的建設和黃浦科創產業的發展，《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法（試行）》於去年11月發布，重點面向數字科技、生命健康、科創服務業等科創產業領域以及未來產業，從提升原始創新能力、集聚培育科技領軍企業、營造一流創新生態、引育全球科創英才4個方面提出了12條扶持舉措。提升原始創新能力方面，包括鼓勵企業加大自主研發、推進科技研發機構建設、促進科技成果轉化應用。其中，對企業所產出的具有引領性、先進性和突破性的科創成果進行獎勵，最高獎勵為1億元等。 沙龍的主旨演講環節精彩紛呈。三場演講從宏觀趨勢到微觀實踐，從創新應用到安全守護，多維度、立體化地呈現了AI賦能金融科技的廣闊圖景與無限潛能。復旦大學金融科技研究院常務副院長吳傑教授深入剖析了數位化技術賦能金融業的實踐路徑，指出其在提升金融服務效率與風險管理水平方面的核心價值，並強調了金融科技在助力科創企業成長、推動金融服務創新方面的重要作用。螞蟻數科解決方案專家周斌系統闡釋了螞蟻集團如何通過AI大模型技術重塑金融業務場景的實踐經驗。其核心在於依託「金融智能體」實現業務全鏈路智能化升級，並覆蓋投研、營銷、銷售、風控等關鍵環節，全方位推動業務提質增效。帆立科技CEO謝立以《AI賦能·智防電詐：銀行風險防範的創新突破》為題，分享了公司在銀行風控領域的技術創新。他重點介紹了基於圖神經網絡的智能反欺詐系統，該方案融合深度學習與專家規則，構建了覆蓋全渠道的動態風險防控體系，為銀行數位化轉型提供了堅實支撐。 圓桌論壇環節由達觀數據副總裁錢倩主持，中信建投證券投行戰略部董事總經理冷鯤、招商銀行上海分行信息技術部專家佘偉偉、信雅達科技股份有限公司CTO李雲波、魔琺科技金融業務負責人陳虹宇等嘉賓圍繞「AI賦能金融業數智轉型的機遇與挑戰」主題，就技術落地瓶頸、數據安全治理、未來應用場景等關鍵議題展開了深入探討。 本次沙龍通過「政策解讀+技術分享+資源對接」的創新模式，成功搭建了政企對話新平臺，充分彰顯了黃浦區打造金融科技新高地的堅定決心與強大信心。據悉，黃浦區將持續舉辦系列主題活動，加速推動「AI+金融」創新成果轉化落地，為上海建設具有全球引領性的金融科技中心注入澎湃動能。（黃浦區供圖）
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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