7月份我國社會消費品零售總額3.88萬億元 同比增長3.7%
2025-12-07 22:56 3,854次浏览重慶8月9日電 (記者 夏賓)在外部環境複雜變化的衝擊下，位於重慶的外貿企業浩森摩託近年來北美市場訂單大幅收縮，還遇上了老客戶回款慢的問題，培育開拓其他海外市場的想法由此萌生。 浩森摩託總經理張海林介紹稱，公司將業務重心從北美轉移至歐洲、哈薩克斯坦市場，同時強化非洲南美市場，在轉型過程中，針對不同市場的自然環境、消費偏好等因地制宜創新改進產品，北美市場以外的訂單量上來了。 去年下半年以來，浩森摩託訂單明顯增多，甚至出現了單筆超2000多輛越野摩託車的訂單，公司要先墊款採購車架、減震器等關鍵零部件，部分特殊零部件得開新模具，資金壓力陡增。 幸福的煩惱如何解決？「以前總覺得銀行貸款好麻煩、『門檻高得很』，要廠房抵押、要複雜的報表，我們這種組裝加工製造的小企業，廠房還是租的，去跟大銀行貸款可能『不得行』。」張海林這樣說。 這樣的「刻板印象」隨著去年10月建立支持小微企業融資協調工作機制而發生了變化，該機制由國家金融監督管理總局、國家發展改革委牽頭建立，目的就在於加強央地協同，從供需兩端發力打通中梗阻，實現銀行信貸資金「直達基層、快速便捷、利率適宜」。 藉助重慶市工作機制專班通過「信易貸·渝惠融」線上平臺推送的名單，中國銀行九龍坡支行客戶經理吳澤平找到了浩森摩託，在了解公司的融資困境，為其量身定製了專屬授信及國際結算一攬子金融服務方案。 2025年1月，成功為其發放貸款480萬元，年利率僅3.1%，從申請到放款僅用了5個工作日。此外，針對其避險需求還提供了相關國際結算產品。 這筆資金如「及時雨」，讓浩森摩託提前採購了超過300萬元的摩託車配件，恰好在訂單量大的關鍵時刻有了充足的配件保障，特別是讓哈薩克斯坦地區客戶的訂單能夠提前近10天交貨，使客戶能迅速追加新的訂單。據悉，公司今年上半年銷售額比去年同期有明顯上漲，效益也同步得到提升，有效對衝了北美市場的風險。 中國銀行重慶分行普惠金融部副總經理高文捷對記者說，我們跟浩森摩託過去其實有結算方面的業務往來，但小微企業向大銀行貸款普遍有些信心不足，我們也不知道他們的貸款需求，協調工作機制推送的名單得以讓銀行對小微企業進行地毯式、全覆蓋走訪，浩森摩託這樣的小微企業，融資需求更好地「被看見」。 在記者走訪過程中看到，重慶一個又一個小微企業在融資協調工作機制的助力下引來金融活水：重慶農商行江津分行為江津豐源花椒有限公司追加了400萬授信額度，用於擴大產能拓展海外客戶；偉正蔬菜種植有限公司獲得了農業銀行重慶璧山八塘支行的30萬元貸款，企業下半年的農資採購有了底氣...... 農業銀行重慶巴南支行普惠金融部經理趙凱對記者說，過去想找到真正需要支持的小微企業非常難，好不容易找到企業，由於缺乏足夠的信用數據，看不清企業真實經營情況，想貸又不敢貸。「有了協調機制，政府部門初篩推薦、銀行精準對接，不僅讓企業獲貸更容易了，我們也不用再盲目找客戶了。」 據悉，為推進支持小微企業融資協調工作機制落實落地，重慶金融監管局創新建立企業名單篩選模型，通過分析企業金融數據，精準刻畫「還款置信度」，生成推薦名單並通過「信易貸·渝惠融」平臺推送至銀行。同時，依託金融專網，建立「數據共享+業務協同」金融綜合服務平臺「金渝網」，聯通重慶市167家銀保機構全部6000餘個基層網點。 自上述工作機制建立以來，各類主體通過「鎮街自下而上」「監管自上而下」「銀行平行推薦」3種方式納入「申報清單」26.75萬戶、「推薦清單」26.63萬戶，完成信貸投放31.32萬戶次6288.81億元。 從全國層面來看，截至2025年6月末，各地依託工作機制累計走訪了超過9000萬戶小微經營主體，銀行對「推薦清單」內經營主體新增授信23.6萬億元，新發放貸款17.8萬億元，其中信用貸款佔比32.8%。 如國家金融監督管理總局普惠金融司主要負責同志所言，金融監管總局將繼續推動加大信息共享力度，引導金融機構精準對接，保持小微企業貸款投放力度，提升貸款質量，科學合理確定貸款利率，優化貸款業務結構，加大首貸、續貸、信用貸的支持力度，更好滿足守信小微企業的融資需求。(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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