江蘇銀行上海閔行支行自2011年紮根閔行莘莊地區以來,始終與閔行發展同頻共振,用專業與熱忱書寫著金融服務實體經濟的生動篇章。經過十四年的發展,支行已成為助力區域經濟高質量發展的「金融引擎」,贏得了客戶的廣泛認可與信賴。深耕厚植實現規模與質量雙向躍升截至2025年6月末,支行資產總額突破80億元大關,服務網絡覆蓋550餘家企業客戶、3.6萬個人客戶,客戶規模持續穩健擴容。值得肯定的是業務結構的優化升級,普惠小微貸款餘額近5億元,較三年前增長三倍,科創企業貸款達近7億元,綠色貸款突破6億元,「傳統業務築基、特色業務突圍」的發展格局愈發清晰。相伴相行鐫刻服務與擔當初心印記支行始終將自身發展融入閔行「南部科創中心」建設大局,以「大零號灣」科技創新策源功能區為主戰場,精準對接科創企業「輕資產、重研發」的融資痛點,創新打造「全生命周期服務矩陣」。從「融合貸」「人才科創貸」到「智慧財產權質押貸」,從「政府風險補償+銀行信貸」的聯動模式到「投貸聯動」的綜合服務,支行持續用金融創新破解企業融資難題。某機器人科技公司通過「融合貸」獲得3000萬元綜合授信後,成功躋身國家級專精特新企業行列。截至2024年末,支行已為多家中小微科創企業提供智慧財產權質押貸款,專利質押金額新增近1億元,貸款規模突破5000萬元,並榮膺首批「上海市銀行機構智慧財產權質押貸款特色網點」,成為區域科創金融服務的標杆樣本。薪火相傳踐行黨建與業務深度融合支行黨支部將「黨建紅」融入「金融藍」,打造「黨建+業務」融合發展模式。「黨員先鋒崗」覆蓋櫃面服務、信貸服務等關鍵崗位,黨員帶頭踐行「首問負責制」「限時辦結制」,用「馬上就辦」的實際行動解決客戶急難愁盼;「黨員進社區」活動架起黨群「連心橋」,防詐騙講座守護老年群體「錢袋子」,「小小銀行家」課堂啟蒙青少年財商認知,節日慰問傳遞組織溫暖,年均30餘場公益活動覆蓋超2000人次。截至目前,支行黨支部累計與27家單位籤訂黨建共建協議,共建「紅色金融服務站」,年均開展「政策宣講進園區」「銀企對接會」等活動數十場,讓黨旗在金融服務一線高高飄揚。十四載風雨兼程,十四載春華秋實。江蘇銀行上海閔行支行始終秉承「與區域共成長、與客戶共發展」的理念,在閔行這片熱土上深耕細作。未來,支行將繼續以更專業的服務、更創新的姿態、更溫暖的情懷,書寫金融服務實體經濟的新篇章,為閔行區高質量發展貢獻更大金融力量!
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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