從布朗夫曼、法佐·賽依到劉曉禹，國際鋼琴名家將接力登臺東藝
2026-01-14 15:50 3,168次浏览北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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
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