AI帶你看丨幸福河湖實踐錄
2026-03-08 06:49 1,713次浏览消費貸款領域的「國補」來了！ 財政部聯合商務部、中國人民銀行、國家金融監管總局等相關部門日前發布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，通過財政和金融的聯動，支持促消費、擴內需。 在國務院新聞辦公室昨天舉行的新聞發布會上，財政部副部長廖岷表示，與以往直接財政補貼相比，兩項貼息政策的特點是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，以激發消費潛力，提升市場活力。如果按照1%的貼息比例來算，意味著1元貼息資金，就有可能帶動100元貸款資金用於居民消費，或者是消費領域服務業的供給。 補貼更精準，重點是消費領域 廖岷表示，這次中央財政會同相關部門，從消費的供給端和需求端同時發力，力求實實在在惠及千家萬戶，而且重點是消費領域。 其中，個人消費貸款貼息政策直接惠及廣大居民，是中央財政首次對個人消費貸款進行貼息。貼息對象為，居民使用的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，政策實施期為1年。支持範圍既包括商品消費，也包括服務消費，這符合我國居民目前消費最新的多元化發展趨勢。 而服務業經營主體貸款貼息政策的貼息對象則是消費領域服務業經營主體，向他們發放的銀行貸款，包括餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育8類。貼息比例也是1個百分點，可以貼息1年，上述領域的服務業經營主體單戶享受貼息的貸款規模最高是100萬元，單戶享受貼息最高1萬元。 個人單筆最高貼息500元，多筆可疊加 兩項貼息政策設計都遵循簡便易行的原則，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，力求最大限度減輕借款人的操作負擔。 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。在具體操作上，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。 財政部金融司司長於紅表示，從今年9月開始的一年時間裡，無論是日常生活性的小額消費，還是買車、裝修、購置家具家電或手機電腦等較大額度的商品消費，或者是旅遊、養老、生育、教培、醫療等服務消費，只要是在相關機構獲得了消費貸款，其中實實在在花出去用於消費的部分，都可以享受貼息支持，每人單筆消費最高享受的貸款貼息是500元，多筆消費可以疊加享受。 聚焦八大類領域，加速釋放服務消費潛力 記者注意到，此次給予經營主體貸款貼息政策支持的八大類領域都是服務消費的重要領域。 商務部服務貿易和商貿服務業司負責人王波表示，隨著居民收入水平的提升，我國消費結構將加快從商品消費主導向服務消費主導轉變，服務消費潛力將加速釋放。本次發布實施的個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策，從需求端和供給端雙向發力，統籌增強消費能力和擴大有效供給，對提振消費特別是擴大服務消費將產生積極作用。 健康、養老、託育等服務消費關乎「一老一小」，與人們生活息息相關，已成為很多家庭的「剛需」。而居民也更加注重個性化、多樣化和高品質的服務體驗，對以文化娛樂、旅遊、體育為代表的發展型、享受型消費需求不斷擴大。當前，服務消費領域存在的主要問題是高品質服務供給不足。此次貸款貼息政策，將支持和引導相關服務業領域經營主體創新服務消費業態、模式和場景，擴大優質服務供給能力，以更優質、多元的供給滿足廣大居民的個性化、多樣化服務消費需求。 此外，支持發展服務消費還有利於穩定和擴大就業。服務業具有就業容量大的特點，服務消費在創造就業方面具有獨特優勢。此次貸款貼息政策支持的行業都是就業帶動作用強的服務業領域，政策實施將降低經營主體融資成本，增強經營主體的發展信心，激發發展活力，更好發揮就業的帶動作用。(本報記者 唐瑋婕)
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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