5位民主黨派中央負責人，出席了這場見面會
2025-12-10 15:39 2,735次浏览中新經緯8月13日電 (魏薇)12日，《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(下稱個人消費貸貼息方案)和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》(下稱服務業貸款貼息方案)同時公布。 方案發布後，截至發稿時，已有工商銀行、農業銀行、建設銀行、郵儲銀行等十餘家銀行相繼公告，對符合要求的個人消費貸款或服務業經營主體貸款實施貼息。 個人消費貸貼息9月1日落地 對於貼息範圍，根據個人消費貸貼息方案，為居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款中實際用於消費的部分。 具體來看包括兩類：一是單筆5萬元以下消費；二是單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費。對於單筆5萬元以上的重點領域消費，以5萬元消費額度為上限進行貼息。 在8月13日舉行的國新辦新聞發布會上，財政部金融司司長於紅介紹，對於單筆5萬元以下的消費，按照實際金額計算貼息，多筆疊加以後，在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元；對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元為上限來計算貼息，也可以多筆疊加，加上小額消費的貼息以後，在同一家貸款機構最高可享受貼息是3000元。 在貼息利率方面，財政部有關負責人在答記者問時表示，此次個人消費貸款財政貼息利率為年化1%，大體相當於目前商業銀行個人消費貸款利率水平的三分之一，政策實施期限為1年。 蘇商銀行特約研究員薛洪言在接受中新經緯採訪時分析稱，政策對5萬元以下和5萬元以上消費貸款實施了不同的條件，整體看，5萬元以上屬於大額消費貸，資金流向監測更嚴格。 薛洪言進一步表示，5萬元以上的消費貸按上限5萬元貸款進行貼息，對應貼息金額500元，需要6筆貸款才會觸及上限3000元。 「針對5萬元以下的小額消費貸款，適用條件相對寬鬆，5萬元對應1%貼息是500元，2筆就是1000元，貼息上限定為1000元。上述規定，既確保了小額消費貸申請貼息的便利性，也有效防範了大額消費貸的資金套利風險。」薛洪言說。 需要注意的是，並非在所有銀行辦理個人消費貸款都能享受貼息。根據個人消費貸貼息方案規定，貸款經辦機構包括全國性或跨區域的6家國有大型商業銀行、12家全國性股份制商業銀行，以及5家業務規模相對較大的消費金融公司等其他個人消費貸款發放機構。 農業銀行、建設銀行、中國銀行等多家銀行在公告中提到，將於2025年9月1日起，對符合要求的個人消費貸款實施貼息。多家銀行稱，正在抓緊制定有關操作指引、實施細則，後續將通過官微、官網、營業網點等渠道公布辦理流程等實施細則。 服務業經營主體貸款最高貼息1萬元 根據服務業貸款貼息方案，對符合條件的服務業經營主體給予年貼息比例1個百分點、貼息期限不超過1年的財政貼息支持，單戶享受貼息的貸款規模最高可達100萬元，即單戶享受的最高貼息金額1萬元。 服務業經營主體享受貼息政策需要符合哪些條件？財政部有關負責人在答記者問中表示，餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類消費領域的服務業經營主體貸款，可享受貼息支持。 在期限條件上，財政部有關負責人介紹，在《提振消費專項行動方案》公開發布之日2025年3月16日至2025年12月31日期間籤訂貸款合同且相關貸款資金發放至經營主體的，按照貸款本金對經營主體進行貼息。 在資金用途上，財政部有關負責人稱，服務業經營主體貸款需合規用於改善消費基礎設施、提升服務供給能力。 中新經緯注意到，服務業經營主體享受貼息政策的經辦銀行與個人消費貸不同，包括21家全國性銀行，具體有3家政策性銀行、6家國有大型商業銀行和12家全國性股份制商業銀行。 「我行將優化辦理流程，簡化辦理手續，匹配優惠信貸額度，推動政策儘快實施。」農業銀行在8月12日發布的公告中表示。 借款人如何操作？ 借款人獲得貼息的具體操作流程有哪些？於紅介紹，這兩項貼息政策設計都遵循了簡便易行的原則，貼息資金的申請、審核等工作，均由貸款經辦機構和地方政府的相關部門來完成，力求最大限度地減輕借款人的操作負擔。 對於個人消費貸款貼息的具體操作，於紅表示，借款人在申請個人消費貸款籤訂相關貸款合同的同時，只需要增加一個操作，就是要授予貸款經辦機構相關權限，允許其識別貸款發放帳戶或者指定帳戶的交易信息。對於已經籤訂的貸款，貸款經辦機構可通過籤訂補充協議等方式來取得借款人的相關授權。貸款經辦機構將根據實際消費情況，按照政策規定的貼息比例、貼息上限等要求來計算財政貼息金額，在定期收取貸款利息的時候，直接扣減由財政承擔的貼息資金，借款人可通過簡訊、手機APP等方式知曉享受財政貼息的具體情況。 於紅舉例道，如果一名消費者使用個人消費貸款，在政策執行期內花20萬元用於裝修、購置家具家電等消費品，假設該筆消費貸款年利率為3%，在沒有貼息的情況下，他全年需要支付貸款利息是6000元，享受個人消費貸款一個百分點的貼息以後，最高可減少利息支出2000元，這樣就可以獲得1/3的利息補貼。 對於服務業經營主體貸款貼息的具體操作，於紅介紹，借款主體同樣不需要進行貼息的申請，只需要按照正常的信貸流程在銀行辦理貸款。經辦銀行收到財政貼息資金以後，對經營主體已經支付的利息，一次性向經營主體返還對應的貼息資金；對於經營主體未來需支付的利息，貸款經辦銀行在後續按期收取時，直接扣除對應的貼息資金。 於紅舉例稱，假設一家餐館在今年10月1日獲得1年期的貸款90萬元，用於引進設備、擴大場地等經營活動，可以享受的貼息一共是9000元，具體可以分為兩個階段：假設經辦銀行明年2月收到財政部門撥付的貼息資金，以此作為時點來劃分，經辦銀行需向該餐館一次性返還3000元的貼息，將今年10月到明年1月的貼息結清；另外，明年2月到9月，每個月都會直接扣除當月貼息，經營主體每月可以少交750元的利息。 有利於優化銀行資產結構 本次貼息方案對銀行有何影響？在薛洪言看來，對消費金融市場而言，政策將通過成本降低效應刺激貸款需求，預計短期內消費貸款規模將出現結構性增長，尤其是重點支持的大額消費場景。影響上看，銀行盈利結構將得到優化，零售型銀行受益顯著；資產質量方面，借款人實際利率下降減輕還款壓力，行業風險敞口有望收窄。 華泰證券在8月12日發布的研報中表示，本次出臺的個人消費貸款財政貼息政策採取中央與地方財政承擔90%和10%貼息資金，通過預撥、季度審核與清算流程確保資金高效直達。這一模式突破了傳統信貸刺激依賴降息降準的路徑，通過財政資金補貼的方式釋放消費潛力。相較於單純銀行讓利，財政分擔貼息成本緩解銀行盈利壓力，進而呵護銀行息差。 華泰證券還提到，貼息政策以財政槓桿撬動信貸規模擴張，優化銀行資產結構。財政資金對特定貸款利息進行直接補貼，可以降低居民購置大宗商品、提升生活品質的信貸門檻，直接釋放消費潛力。居民實際融資成本下降有助於提升貸款意願，銀行在保持定價水平(消費貸利率普遍3%以上)前提下擴大客群覆蓋，可以避免因利率競爭壓縮息差，同時銀行可以在不追尋客群過度下沉的同時實現消費貸擴容。 值得一提的是，多家銀行還在公告中提醒消費者，在辦理個人消費貸款財政貼息業務過程中，不會委託任何第三方辦理，且不收取任何服務費用，請謹防詐騙，保護個人信息及財產安全。 招聯金融首席研究員、上海金融與發展實驗室副主任董希淼對中新經緯表示，對居民而言，申請個人消費貸款要到商業銀行、消費金融公司等正規金融機構辦理，只有這樣才能享受到貼息政策紅利；要基於個人和家庭的消費需求和實際需要申請消費貸款，量力而行、合理適度，切不可因為額度高、利率低、有補貼就隨意申請。 董希淼進一步指出，經營主體要確保將貸款資金用於開展合規經營活動，居民申請消費貸款應用於合理消費，不得違規用於投資理財等用途。金融機構應摒棄規模情結和速度情結，將貸款利率保持在合理水平，增強商業可持續性。同時，利用金融科技工具完善風控模型和算法，根據消費者職業、收入、負債、信用狀況等準確判斷還款能力，提升風險防控有效性；進一步加強對貸款用途和資金流向的管控，確保相關貸款不被挪用，貼息資金不被套取。 (更多報導線索，請聯繫本文作者魏薇：weiwei@chinanews.com.cn)(中新經緯APP) (文中觀點僅供參考，不構成投資建議，投資有風險，入市需謹慎。) 中新經緯版權所有，未經書面授權，任何單位及個人不得轉載、摘編或以其他方式使用。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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