今天上午10時,國務院新聞辦公室舉行新聞發布會,財政部副部長廖岷和商務部、中國人民銀行、金融監管總局有關負責人介紹個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策有關情況,並答記者問。 「雙貼息」政策期限一年 到期後將視情況研究是否延長 財政部副部長廖岷介紹,「雙貼息」政策期限一年,政策到期後將視情況研究是否延長。 財政部副部長 廖岷:消費是經濟增長的重要引擎,是暢通國內大循環的關鍵環節。個人消費貸款財政貼息政策,直接惠及廣大人民群眾,是中央財政首次對個人消費貸款進行貼息。 貼息對象為居民使用相關貸款經辦機構個人消費貸款中實際用於消費的部分,包括單筆5萬元以下的日常消費,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、電子產品和健康醫療等重點領域消費。 貼息比例為1個百分點,大體為當前商業銀行個人消費貸款利率水平的三分之一,政策實施1年。 從消費結構看,目前我國服務消費仍具有較大增長潛力,要釋放其潛力,需要有高品質的供給,因此,我們同步實施了服務業經營主體貸款貼息政策。 貼息對象是向消費領域服務業消費經營主體發放的銀行貸款,聚焦餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等八類主要消費服務業領域。 貼息比例為1個百分點,可以貼息1年,服務業經營主體單戶享受貼息的貸款規模最高100萬元,單戶享受貼息最高1萬元。 這兩項政策到期後,我們還會開展效果評估,研究視情延長政策期限、擴大支持範圍和調整貸款經辦範圍。 貼息政策如何享受?測算和申請等工作主要由貸款經辦機構完成 財政部副部長廖岷表示,兩項貼息政策在設計過程中,堅持了五方面原則,並且兼顧了消費的需求端和供給端。 財政部副部長 廖岷: 一是堅持服務消費群體和經營者。 二是堅持簡單易行。 三是堅持貼近生活。 四是堅持市場化、法治化運作。 五是堅持部門的協作。 當前人民群眾的消費需求日益呈現多層次、多樣化特點。這兩項貸款貼息政策分別從消費的需求端和供給端發力,將財政金融政策的著力點更多轉向惠民生、促消費。 個人消費貸款符合什麼條件才能享受貼息政策? 財政部金融司司長於紅為大家介紹了具體規則。 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。 個人消費貸款用於非消費領域將無法取得貼息資金 財政部金融司司長於紅還表示,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。 享受貼息需要做哪些操作?財政部舉例詳解 個人消費貸款貼息具體操作↓ 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,按照政策規定的要求來計算財政貼息金額,在定期收取貸款利息時,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,不需要額外操作。 例如,如果一名消費者使用個人消費貸款,在政策執行期內花了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。 服務業經營主體貸款貼息具體操作↓ 借款主體不需要進行貼息申請,只需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。 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。
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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