（鄉村行·看振興）從「養在深閨人未識」到年產值百萬 傳統畲藥開拓致富新路
2025-12-04 04:57 2,543次浏览8月13日電(記者 石睿)「對居民個人消費貸款和消費領域的服務業經營主體貸款實施貼息政策，這是中央層面首次實施，有媒體朋友也稱之為消費貸款領域的又一次『國補』，可以說是非常形象的，這也充分體現了中國政府對擴大消費的重視程度。」 8月13日，針對三部門昨日發布的《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，財政部副部長廖岷在國新辦新聞發布會上做出上述介紹。 貼息新政有什麼特點？ 廖岷表示，兩項貼息政策是財政金融協同支持提振消費的又一次創新探索，在支持領域上充分考慮廣大人民群眾的日常需要，所以工作流程力求簡潔高效，以突出人民性和普惠性，大概有四個特點。 首先，補貼方式更精準。個人消費貸款貼息政策打破了以往對整筆貸款貼息的慣例，精準地支持其中用於消費的部分，真正惠及有消費意願的借款人；經營主體貸款貼息則精準用於改善相關主體經營狀況。在操作上，貸款經辦機構按期收取貸款利息時，直接扣減應該由財政承擔的貼息資金。 第二，支持消費的力度更大。兩項貼息政策和金融政策協同發力，來發揮公共資金的引導作用，撬動更多金融活水流向真正的消費領域，如果按照1%的貼息比例，意味著1塊錢的貼息資金，有可能帶動100塊錢的貸款資金用於居民消費，或者是消費領域服務業的供給，所以這是一個公共資金和金融工具的結合產生的撬動效應。 第三，惠及的範圍更廣。為擴大政策的覆蓋面，兩項貼息在政策的設計上充分體現了普惠性，全面覆蓋居民日常消費和各類群體，滿足人民群眾多元化、多層次的消費需求。 最後，貼息的流程更高效。與常規貸款辦理流程相比，個人消費貸款借款人主要是需要授權經辦機構識別相關貸款帳戶的交易信息，用於貼息資金的測算。兩項貼息政策涉及的貸款利息扣減、貼息資金申請等工作均由經辦機構來負責，借款人無需額外的操作。 申請貸款貼息有什麼條件？ 財政部金融司司長於紅表示，這兩項貼息政策涉及的側重點都是廣覆蓋、低門檻，也沒有設置複雜的申請程序，儘量讓大家做到「省錢又省心」，只需要滿足一些基本的、必要的條件，就可享受政策的支持。 其中，居民享受個人消費貸款貼息的條件，核心是要有真實的消費行為。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。 服務業經營主體貸款貼息的條件，核心是要將貸款資金用於經營活動。對於餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育這8類消費領域服務業經營主體而言，從今年3月16日到年底的時間裡，只要與銀行籤訂了貸款合同，而且已經收到貸款資金的這些經營主體，都可以享受最長1年的貼息，貸款期限不足一年的，按照實際期限來進行貼息。 於紅強調，服務業經營主體的貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動。 怎麼獲得貸款貼息？ 於紅表示，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，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借款人實際消費的情況，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，不需要其他額外操作。 對於服務業經營主體貸款貼息，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就行。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。(完)
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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