2025年「陽光下一代」湖南武搏賽結束
2026-03-03 05:22 9,172次浏览長沙晚報全媒體記者 範宏歡 實習生 龍敏婕 「本來打算咬咬牙全款換車，現在聽說貸款能省幾千塊利息！」13日，長沙河西一家4S店，市民李女士對著一款心儀已久的SUV的價目表算起了細帳。 8月12日，財政部、中國人民銀行、金融監管總局聯合發布關於印發《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(簡稱《方案》)的通知，將對符合條件的個人消費貸款予以財政貼息。這項被稱為金融領域「國補」的政策，讓星城百姓的「消費帳本」有了新盼頭。 哪些消費能「薅羊毛」？ 《方案》提出，2025年9月1日至2026年8月31日期間，居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款(不含信用卡業務)中實際用於消費，且貸款經辦機構可通過貸款發放帳戶等識別借款人相關消費交易信息的部分，可按規定享受貼息政策。 哪些消費能「薅羊毛」？具體來看，此次貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，以及單筆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。政策到期後，可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 符合什麼條件才能享受貼息政策？政策明確，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。 消費者能省多少錢？ 有了金融「國補」，消費者能省多少錢？記者算了一筆帳。 以貸款30萬元購買一輛家用汽車為例，若按照當前市場平均貸款利率4%計算，每年利息支出約1.2萬元，政策補貼1個百分點後，每年可節省3000元利息，恰好覆蓋貼息上限，相當於為消費者減輕了四分之一的利息負擔。對於剛需購車群體而言，這不僅降低了首付後的還款壓力，也提升了購買中高端車型或新能源汽車的可行性。但需注意兩點限制：一是單筆5萬元以上消費按5萬元額度計算貼息(即最高省500元/筆)，二是每人單家機構累計貼息上限3000元(對應30萬元消費額)。 針對小額消費，5萬元以下的貸款單獨設置了1000元的累計貼息上限(對應10萬元消費額)。這意味著若分多次辦理3萬元家裝貸款，最多可省300元利息。 需要注意的是，個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理的借貸需求和真實的消費行為，如果借款人使用個人消費貸款用於一些非消費領域，或是其他違規套利行為，這不屬於政策的支持範圍，將無法取得貼息資金。 去哪兒辦？23家機構直接扣減 根據《方案》，此次共有23家機構被納入貸款經辦機構，包括6家國有大行、12家全國性股份行，以及微眾銀行、螞蟻消費金融、招聯消費金融、興業消費金融、中銀消費金融等5家其他個人貸款發放機構。同時鼓勵地方財政部門結合實際情況對其他經營個人消費貸款業務的金融機構給予財政貼息支持，擴大政策覆蓋面。 截至目前，六大國有行和多家股份制銀行均積極發聲響應「國補」貼息政策推進實施。多家銀行提示稱，辦理個人消費貸款貼息不收取任何服務費用，沒有委託官方渠道以外的任何機構、人員代為辦理，請廣大客戶謹防各種形式的詐騙，保障財產和信息安全。具體操作方面，後續將通過手機銀行App、官方微信公眾號、官網、營業網點等渠道公布辦理流程等實施細則。 「個人消費貸款貼息能夠在一定程度上降低消費者的借貸成本，減輕還款壓力，從而提振信心，不斷釋放消費潛能。」中國銀行研究院研究員李一帆表示，商業銀行應充分把握政策機遇，通過推動貸款利率合理定價，能夠精準對接廣大消費者在不同消費場景的多元化貸款需求。
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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