能以智能化解決的風控手段,就不要一刀切將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧,才能切實解決客戶痛點 近日,中國人民銀行、國家金融監督管理總局、中國證監會聯合發布《金融機構客戶盡職調查和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法(徵求意見稿)》,面向社會公開徵求意見。其中,取消了2022年版監管規則中關於個人辦理單筆5萬元以上現金存取業務,需「了解並登記資金來源或用途」的硬性要求。 對大額資金來源、去向規範登記,是反洗錢的重要手段。據21世紀經濟報導消息,三年前,針對自然人客戶單筆存取5萬元以上現金的反洗錢監管規則,曾引發爭議。央行相關部門負責人當時回應稱,統計數據顯示超過5萬元的現金存取業務,僅佔全部現金存取業務的2%左右,對絕大多數客戶影響有限。但該辦法當年「因技術原因」暫緩實施,相關業務按原規定辦理。 可以看出,政策初衷雖好,但遭遇的分歧意見也不容忽視,比如當時有人擔心會增加業務辦理的繁瑣性,還可能侵犯個人隱私。 如今的徵求意見稿中,直接取消了該項要求,意味著監管的放鬆嗎?其實不然,徵求意見稿明確了現金匯款、實物貴金屬買賣等一次性交易超過5萬元的將全面盡調,同時將火力集中於真正的高風險領域。 對低風險情形簡化調查,需要銀行提供更加精細化差異化的服務,避免一刀切對正常需求的傷害,優化客戶體驗。銀行機構應深刻理解,政策調整是對便民利民呼聲的回應,作為服務機構,尊重民意才有優化服務的動力和穩定執行的能力。 從2022年暫緩到2025年或將取消,這是反洗錢監管從只認數字的「簡單閾值」管理,到「風險為本」精準篩查的轉向。規則細化帶來的一定操作複雜性,也提醒著金融機構必須分級管理,對低風險簡化流程,對高風險強化調查。 金融機構還可從多方面著手改進:比如以技術賦能為服務提效,通過簡訊或網絡預告客戶需準備的資料,同時加大適老化服務,對風險防範能力低人群加強安全提醒。還可利用智能風控系統+人工防火牆,既防誤傷,又不漏放。比如或可將每月固定取款的退休老人標記為低風險,簡化其業務流程;突然進行大額匯款的帳戶,則觸發人工覆核;對在5萬臨界點頻繁試探的交易帳戶,提升識別力度,嚴防灰色操作規避監管。此外,相關機構收集客戶資料應遵循「最小必要」原則,以防隱私洩露。 歸根結底,能以智能化解決的風控手段,就不要將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧,才能切實解決客戶痛點。 成都商報-紅星新聞特約評論員 李曉亮
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5,引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎?北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示,目前行業模型的能力還處於中早期,在通往AGI的方向上還需要大幅提升,而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋,網際網路時代,伴隨各種App的湧現,用戶交互方式發生顯著變化,由此帶來信息爆炸;而AI(人工智慧)時代,真正的新交互方式還沒到來,包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段,仍待發展,因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出,從大模型到AGI,行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級,把從大模型到AGI分成5級的話,我們可能只在第3級,這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展,我們還要持續去做,也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期,大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)?行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力? 王紹蘭認為,除了基礎模型「底座」,企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的,如果大模型一直是純理論研究,不去做商業化落地,我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢?我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天,因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為,自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限,而產品能讓用戶體驗到大模型能力,從而進一步提高AI滲透率。(完)
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