臺灣網絡博主行走「甲骨文之鄉」：從「家」字看兩岸文化同源
2025-10-28 10:48 6,139次浏览近日，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
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