近日,廣東省保險行業協會(不含深圳)正式發布《廣東保險業防止「內卷式」競爭自律公約》(以下簡稱《公約》),明確提出抵制惡性價格戰、遏制虛假宣傳、禁止違規套利,力圖為行業重塑競爭秩序、推動高質量發展按下「快進鍵」。這一舉措不僅是地方協會主動落實中央「反內卷」精神的積極實踐,也反映出保險行業內部推動自我革新、重建規則的強烈願望。 所謂「內卷」,實質上是非理性、無效甚至負和的競爭行為。從保險行業來看,其表現已不止於傳統的渠道搶人,更體現在產品同質化、費用返還失序、銷售誤導泛濫等多個層面。一些企業為了追求短期保費規模,不惜踩線甚至越線操作,最終導致銷售成本飆升、服務質量下滑,使行業陷入「你追我趕」的惡性循環。 《公約》的內容指向精準,既明確了不得濫用手續費、不得虛列費用,也禁止諸如「1元保」「100%賠付」「有災賠災、無災返本」等絕對化宣傳用語,直擊行業亂象痛點。同時,倡導差異化發展思路,鼓勵保險公司從單純價格競爭轉向提升服務體驗、優化客戶價值。這標誌著行業正逐步由粗放式擴張轉向精細化經營。 不僅僅是廣東,河北廊坊、福建、安徽等地保險行業協會近期也相繼發布自律公約或聯合倡議書,強調嚴格費用紀律、抵制惡性競爭、落實「報行合一」監管要求,體現出「反內卷」正在成為全行業的共識與行動。 近年來,監管層密集出臺政策組合拳,為行業「去虛火」提供了制度保障。人身險產品預定利率的多輪下調、萬能險結算利率的逐步壓降,使「高收益」營銷噱頭失去生存空間。今年8月底起,包括國壽、平安、太保在內的多家壽險公司,將新備案產品的預定利率調至更低水平,同時渠道佣金費率整體下調30%至50%,有效壓縮了價格戰的操作空間。 「內卷」的危害不僅僅是經濟帳。當定價脫離精算基礎、服務缺乏差異化,最終不僅引發賠付風險,更侵蝕償付能力,損害消費者信任。更嚴重的是,一旦「價格換市場」成為主流邏輯,整個保險生態將陷入「低價—低質—低信任」的惡性閉環,行業發展將步入歧路。 破局之道,唯有價值回歸。越來越多的頭部險企已開始主動轉型,從「堆人拉量」向「精耕客戶」轉變。養老、健康、護理等長期保障型業務,正在成為新的增長極;數位化運營、客戶精細管理、服務體驗優化也正在成為企業新的核心競爭力。這是保險企業擺脫內卷、實現長期可持續發展的必由路徑。 要真正走出「內卷」困局,不僅要靠監管「有形之手」,更要靠行業經營主體增強內生動力,確立「長期主義」邏輯。從組織架構到激勵機制,從銷售隊伍到產品策略,保險企業亟需在全鏈條進行深層次變革。唯有摒棄短期衝量、模仿抄襲的老路,才能建立起差異化競爭優勢和客戶信任基礎。 「反內卷」不止於倡議,更應成為行業行為準則。它要求企業在治理理念上「去虛火」,在經營邏輯上「重價值」,在客戶關係上「建信任」。如業內人士所言:「真正能走遠的,不是『卷得快』的公司,而是『穩得住』的品牌。」 保險的本質是保障,是對未來不確定性的託底安排。在這條關乎民生福祉與社會穩定的道路上,唯有讓價值回歸主線,讓服務成為標準,讓專業成為標尺,保險業才能從「內卷」的沼澤中脫身,真正回歸「為民保障」的初心,也才能在高質量發展的徵程中走得更穩、更實、更遠。(本文來源:經濟日報 作者:武亞東)
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
免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。
93461
16
2025-10-28 10:48
71953
24
2025-10-28 10:48
26537
68
2025-10-28 10:48
84519
97
2025-10-28 10:48
41739
19
2025-10-28 10:48
82167
98
2025-10-28 10:48
63217
14
2025-10-28 10:48
63974
32
2025-10-28 10:48
31829
15
2025-10-28 10:48
69274
79
2025-10-28 10:48
42895
14
2025-10-28 10:48
25714
79
2025-10-28 10:48
61942
43
2025-10-28 10:48
28456
89
2025-10-28 10:48
85673
23
2025-10-28 10:48
85274
26
2025-10-28 10:48
59846
84
2025-10-28 10:48
13254
25
2025-10-28 10:48
84692
73
2025-10-28 10:48
29176
91
2025-10-28 10:48
38261
93
2025-10-28 10:48
48671
81
2025-10-28 10:48
97384
23
2025-10-28 10:48
72419
26
2025-10-28 10:48
79615
92
2025-10-28 10:48
38625
13
2025-10-28 10:48
43951
72
2025-10-28 10:48
93158
59
2025-10-28 10:48
14235
93
2025-10-28 10:48
93614
62
2025-10-28 10:48
61372
85
2025-10-28 10:48
93184
29
2025-10-28 10:48
92851
29
2025-10-28 10:48
76942
47
2025-10-28 10:48
93257
27
2025-10-28 10:48
82751
65
2025-10-28 10:48
91462
25
2025-10-28 10:48
62148
83
2025-10-28 10:48
86534
61
2025-10-28 10:48
96185
64
2025-10-28 10:48
54781
38
2025-10-28 10:48
49158
86
2025-10-28 10:48
76532
71
2025-10-28 10:48
93264
61
2025-10-28 10:48
27856
46
2025-10-28 10:48
91756
83
2025-10-28 10:48
45793
86
2025-10-28 10:48
71683
86
2025-10-28 10:48
89213
86
2025-10-28 10:48
94358
43
2025-10-28 10:48
31768
68
2025-10-28 10:48
31629
41
2025-10-28 10:48
35816
34
2025-10-28 10:48
| 夜月视频直播 | 樱花直播nba |
| 趣播 | |
| 蜜唇直播app | 蜜糖直播 |
| 小k直播姬 | |
| 春雨app直播免费看 | 看b站a8直播 |
| 金莲直播 | |
| 春雨直播 | 极速直播 |
| 小草莓直播 | |
| 魅影5.3直播 | 成人性做爰直播 |
| 春雨app直播免费看 | |
| 西甲直播 | 青柠直播 |
| 比心直播 | |
| 牡丹直播 | 月夜直播在线观看 |
| 贵妃直播 | |
| 妖姬直播 | 妖精直播 |
| 趣播 | |
| 海棠直播 | 柠檬直播 |
| 富贵直播 | |
| 蜜桃直播 | 凤蝶直播 |
| 樱花直播nba | |