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7月18日，中央纪委国家监委官网通报，中国工商银行上海市分行党委委员、副行长徐言峰涉嫌严重违纪违法，目前正接受中央纪委国家监委驻中国工商银行纪检监察组纪律审查和青海省西宁市监委监察调查。 作者丨晨曦 · · · 金融反腐又有大消息！ 7月18日，中央纪委国家监委官网通报，中国工商银行上海市分行党委委员、副行长徐言峰涉嫌严重违纪违法，目前正接受中央纪委国家监委驻中国工商银行纪检监察组纪律审查和青海省西宁市监委监察调查。 同期，“清风工行”官方微信等渠道也转发了徐言峰被查的消息。 公开信息显示，徐言峰在工商银行工作多年，曾任辽宁省分行业务部总经理、本溪分行行长、辽宁省分行行长助理等职务。2015年9月，徐言峰升任工商银行辽宁省分行副行长。2022年，徐言峰调至上海分行任副行长。 今年4月，上海银行保险行业代表企业与“推动金融高质量发展”中外媒体报道组深入交流。徐言峰以工商银行上海市分行副行长的身份出席活动，并介绍工商银行组建总行级科创金融服务中心的情况。 另外，7月11日，上海市银行同业公会数据治理专业委员会在工商银行上海市分行召开2024年上海银行业数据治理工作交流论坛，徐言峰作为工商银行上海市分行副行长出席并致欢迎辞。活动距离此次徐言峰落马被查，仅有一周的时间。 进入2024年下半年以来，金融反腐力度持续深入，已有多名国有大行旗下干部被查。 7月3日，据中央纪委国家监委驻中国农业银行纪检监察组、湖南省纪委监委消息，中国农业银行湖南省分行副巡视员蒋祁涉嫌严重违纪违法，接受中央纪委国家监委驻中国农业银行纪检监察组纪律审查和湖南省衡阳市监委监察调查。 7月5日，据中央纪委国家监委驻中国农业银行纪检监察组、北京市纪委监委消息，中国农业银行原营销总监兼机构业务部总经理易映森涉嫌严重违纪违法，接受中央纪委国家监委驻中国农业银行纪检监察组纪律审查和北京市延庆区监委监察调查。 7月10日，据中央纪委国家监委驻中国工商银行纪检监察组、陕西省纪委监委消息：中国工商银行内蒙古分行原党委书记、行长吴宁锋涉嫌严重违纪违法，接受中央纪委国家监委驻中国工商银行纪检监察组纪律审查和陕西省监察委员会监察调查。 7月13日，据中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、安徽省纪委监委消息，中国建设银行江西省分行原党委委员、副行长彭家彬涉嫌严重违纪违法，接受中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组纪律审查和安徽省黄山市监委监察调查。 此外，近期通报被查的银行干部还包括广发银行石家庄分行党委委员、副行长刘玉娟，中国农业发展银行四川省分行党委委员、营业部党委书记何泽蜀，中国进出口银行天津分行原党委书记、行长王法德等。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

本文转自：证券日报 证券代码：002670        证券简称：国盛金控         公告编号：2024-039 本公司及董事会全体成员保证信息披露内容的真实、准确和完整，没有虚假记载、误导性陈述或重大遗漏。 特别提示： 1.案件所处的仲裁阶段：仲裁已审结。 2.上市公司所处的当事人地位：申请人。 3.涉案的金额：3,846,154,749.3元。 4.对上市公司损益产生的影响：本案已裁决，但被申请人尚未履行，暂时无法确定本次仲裁事项对公司本期或期后利润的影响。 一、本次仲裁事项的前期基本情况 2022年4月，国盛金融控股集团股份有限公司（以下简称“公司”）就与雪松国际信托股份有限公司（以下简称“雪松信托”）之间的业绩承诺补偿一事向南昌仲裁委员会（以下简称“南昌仲裁委”）提起仲裁申请（案号：[2022]洪仲案受字第0231号）。具体仲裁请求为：雪松信托以1元的总对价向公司转让311,734,019股应补偿的公司股份（雪松信托在公司2016年度重大资产重组中获得的50%交易对价149,769,210股公司股份在业绩承诺期内经两次资本公积金转增股本，现为311,734,019股）；雪松信托向公司支付应补偿股份从2016年5月19日起至全部转让给公司之日止获得的全部现金股利5,398,808.59元；雪松信托向公司支付现金补偿款1,830,853,142.51元；雪松信托承担本案全部仲裁费用。 具体内容详见公司于2022年4月22日、2022年7月13日、2022年9月14日、2022年11月25日、2023年9月22日披露的《关于重大仲裁事项的公告》（公告编号：2022-015）《仲裁进展公告》（公告编号：2022-036）《仲裁进展公告》（公告编号：2022-048）《仲裁进展公告》（公告编号：2022-072）《重大仲裁进展公告》（公告编号：2023-041）。 二、本次仲裁的裁决结果 公司于2024年7月18日收到南昌仲裁委送达的《裁决书》（案号：（2022）洪仲案裁字第0231号）。南昌仲裁委仲裁庭裁决如下： （一）被申请人雪松国际信托股份有限公司以1元的总价格向申请人国盛金融控股集团股份有限公司转让311,734,019股国盛金融控股集团股份有限公司股份； （二）被申请人雪松国际信托股份有限公司向申请人国盛金融控股集团股份有限公司支付补偿款678,626,360.30元； （三）被申请人雪松国际信托股份有限公司向申请人国盛金融控股集团股份有限公司返还现金红利3,779,166.01元； （四）被申请人雪松国际信托股份有限公司预缴的审计费用400,000元，由被申请人雪松国际信托股份有限公司承担70%即280,000元，由申请人国盛金融控股集团股份有限公司承担30%即120,000元并径付被申请人雪松国际信托股份有限公司； （五）申请人国盛金融控股集团股份有限公司预缴的仲裁费11,940,719元，由申请人国盛金融控股集团股份有限公司承担30%即3,582,215.70元；由被申请人雪松国际信托股份有限公司承担70%即8,358,503.30元并径付申请人国盛金融控股集团股份有限公司。 前列（一）项裁决申请人国盛金融控股集团股份有限公司和被申请人雪松国际信托股份有限公司的义务应自本裁决书送达之日起45日内履行完毕。 前列（二）（三）（四）（五）项裁决由申请人国盛金融控股集团股份有限公司和被申请人雪松国际信托股份有限公司承担的互为支付义务，两相冲抵后，被申请人雪松国际信托股份有限公司应承担的支付义务须于本裁决书送达之日起30日内向申请人国盛金融控股集团股份有限公司支付完毕。 本裁决为终局裁决，自作出之日起发生法律效力。 三、其他尚未披露的诉讼、仲裁事项 截至本公告披露日，公司及控股子公司不存在其他应披露而未披露的重大诉讼、仲裁事项。截至本公告披露日，公司及控股子公司存在历年来未单独披露的未审结及历年审结但未执行完毕的其他小额诉讼、仲裁事项。 四、本次仲裁结果对公司本期利润或期后利润的可能影响 本案已裁决，且裁决已经生效，但雪松信托尚未履行，暂时无法确定本次仲裁事项对公司本期或期后利润的影响。公司将根据案件的后续进展及结果，依据有关会计准则的要求和实际情况进行相应的会计处理，对公司本期利润或期后利润影响以会计师年度审计确认后的结果为准。 五、其他应注意事项 1.根据《裁决书》，雪松信托应以1元的总价格向公司转让其所持公司全部股份311,734,019股（占公司总股本的16.11%），并向公司支付相应现金；公司将采取协商、申请强制执行等合法途径敦促雪松信托履行义务。 根据公司2022年第一次临时股东大会审议通过的《关于回购注销2016年重大资产重组业绩补偿方应补偿股份的议案》，公司在取得该相应股份后将注销该等股份。雪松信托不是公司控股股东，其所持公司股份被注销不会导致公司控制权发生变更，不会对公司生产经营产生不利影响。 2.公司已对本案所涉财产采取相关保全措施，但雪松信托所持有的全部公司股份已于2019年12月进行质押。具体内容详见公司于2022年6月30日、2024年6月26日披露的《关于持股5%以上股东股份被司法保全冻结及轮候冻结的公告》（公告编号：2022-032）《关于持股5%以上股东股份被冻结续期的公告》（公告编号：2024-035）以及公司于2019年12月27日披露的《股东股份质押公告》（公告编号：2019-079）。 3.若雪松信托所持公司股份注销完成，公司注册资本将相应减少，公司其他股东的持股比例将随总股本减少而被动增加，公司将根据相关股东权益变动情况，督促其严格按照规则要求履行相应信息披露义务。 公司将继续密切关注和高度重视上述案件，积极采取各项措施，维护公司及广大投资者的合法权益，并将严格根据有关规定及时履行信息披露义务，敬请广大投资者谨慎决策，注意投资风险。 六、备查文件 1.南昌仲裁委送达的《裁决书》。 特此公告。 国盛金融控股集团股份有限公司 董事会 二〇二四年七月十八日

本文转自：新华日报 2024年，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，是人工智能从技术理论到赋能实体发展的重要标志。在此背景下，江南农商银行自主研发“小江智脑”大模型应用平台，以国内合规的千亿参数开源大模型为基础，整合了国产向量数据库、麒麟操作系统、达梦数据库以及信创GPU显卡、信创CPU等核心组件，构建了一个全栈信创环境下的大模型应用平台，实现了大模型应用技术的自主可控，以及对文本生成、语言理解、逻辑推理、知识问答、代码生成、多模态能力等多种业务场景的全面覆盖，为行内不同岗位定制23项AI智能应用，显著提升了员工办公效能。 智能办公AI助手：开启知识检索新纪元 该行推出的智能办公AI助手平台，采用前沿的“大模型+向量数据库”技术架构，集成了创新的“全行知识问答助手”功能，实现了对银行内部丰富多样、高质量知识资产的深度挖掘和利用，员工能够迅速、精准地获取所需的内部规章制度和操作指引，极大地满足了日常的信息检索需求，提升了工作效率和决策质量。至5月末，该行智能办公AI助手已经累计服务超过21万人次，产出的内容量高达5058万字符。 文本机器人：全天候智能客服专家 目前，该行采用大模型构建的对客24小时文本机器人，在Q&A问答整理的基础上实现工作效率整体提高16倍，客户问题的有效回复率提升约30%。这种提升主要得益于大模型在自然语言处理（NLP）领域的应用，文本机器人通过对大量文本数据的学习，能够更好地理解客户问题的语义，从而更准确地匹配对应的答案，同时以其出色的上下文理解能力，精准捕捉客户问题中的背景信息和语境。 辅助代码编程：解锁编程新境界 大模型代码生成技术在自动化软件开发领域展现出巨大的潜力，尤其在提升编码效率、减少错误率以及缩短开发周期等方面表现突出。基于此技术构建的辅助代码编程助手工具，具备代码补全、代码解释、代码重构、错误检测以及单元测试案例生成等多项功能，有助于提升开发人员的工作效率和代码质量。在实际工作中，该工具使用次数已经突破4.2万次，累积了1689多万个字符的编码数据，使前线开发人员的工作效率平均提升了25%。 虚拟数字人：科技与艺术完美结合 “小江数字人”以大模型为核心智慧引擎，赋予了其优异的自然语言处理能力和深刻的知识理解能力。这使得“小江数字人”在提供行内知识问答服务时表现得游刃有余，同时为外部接待参观者带来了良好的互动体验。自今年3月投入运行以来，“小江数字人”已圆满完成了该行数十次的外部接待参观任务。每一次的接待都是对“小江数字人”能力的一次全面检验和宝贵提升。 多模态大模型应用：业务系统智能化升级 该行引入“多模态大模型”+“专用小模型”的组合方案，对业务系统进行了全面的智能化升级改造。具体而言，多模态大模型能够高效、准确地提取业务申请书、进账单等复杂信息中的文本、图像、表格等多种数据形式，它不仅能够识别这些信息，更能深入理解其背后的含义和逻辑。同时，专用小模型通过“两路一校”的方式，与大模型无缝衔接，对关键信息进行快速校验和处理，推动了业务办理流程的大幅优化，预估单笔交易可节省2分钟，全年预计节约工时高达40万个小时。 未来，江南农商银行“小江智脑”大模型应用平台将持续升级优化，从而更好地为客户提供更加智能化、个性化的金融服务，满足客户日益多样化、个性化的需求。 杨凯（江南农商银行首席信息官、信息技术部总经理〈兼〉）

　　 ■农行东莞分行联合工商联开展“首贷服务”宣讲活动。 ■农行东莞分行与东莞市茂名商会联合开展银企对接活动。 　　 经济的高质量发展离不开充满活力的中小微企业，离不开金融活水的浇灌。一直以来，农行东莞分行认真贯彻落实党中央各项决策部署，始终坚守服务实体经济发展主责主业，多措并举提升中小微企业金融服务质效，持续探索普惠金融可持续发展道路。至2024年6月末，该行普惠贷款余额超330亿元，同比增速17%。 　　 贴心服务，打通“最先一公里” 　　 “我们公司成立六年多，主要产销纸制品，近几年公司业务规模不断扩大，对资金的需求量也随之增大。”东莞市某纸业有限公司负责人蔡先生说道。 　　 公司自成立以来从未在银行办过任何贷款，考虑到公司目前规模不大，也没有可用于抵押的物业，这让想为公司申请银行贷款扩大生产的蔡先生十分苦恼。 　　 让蔡先生没想到的是，农行东莞分行将金融服务送到了他身边。在一次拜访中，该行客户经理了解到企业的需求后，主动向蔡先生推荐了“微捷贷”。在该行的主动宣传和耐心讲解下，蔡先生成功办理了首笔贷款，缓解了企业经营的燃眉之急。 　　 对不少小微企业来说，首贷是企业经营发展中十分关键的一笔贷款。怎样才能畅通中小微企业首贷之路？农行东莞分行从产品推广、专业服务等方面着手，以实际行动惠及更多的中小微企业。 　　 农行东莞分行联合工商联开展“首贷服务”宣讲活动 　　 农行东莞分行聚焦不同成长时期不同企业的融资难题，搭建线上金融产品体系，灵活运用“首户e贷”“工商e贷”“纳税e贷”等线上信用产品，持续打通中小微企业融资“最先一公里”。同时，打造“首贷服务”队伍，为辖内22家支行、97家网点均配备“首贷服务”人员，借助银行网点辐射和专业专人指导优势，增强企业与银行间的交流，助力更多的企业体验首贷融资服务。另外，该行积极配合当地人行“首贷服务中心”工作，派出专人驻点轮值，为广大中小微企业提供贴心服务。至2024年6月末，农行东莞分行今年累计新增首贷户超1500户，同比增速超110%。 　　 精准对接，支持“制造业当家” 　　 制造业是东莞的“根”和“魂”。数据显示，2023年制造业贡献了东莞市过半的GDP，居全省各市第一位。身处制造业占实体经济半壁江山的东莞，农行东莞分行多途径加强与制造业企业的沟通联系，积极响应金融需求，提升普惠金融服务水平，全力为实体经济发展提供强有力支撑。 　　 农行东莞分行与东莞市茂名商会 　　 联合开展银企对接活动 　　 近日，农行东莞分行联合东莞市茂名商会共同开展银企对接活动。活动中，该行普惠专员为企业详细讲解农行普惠金融政策及“惠农e贷”“抵押e贷”“房抵e贷”等普惠特色产品，围绕普惠金融政策、产品与企业互动交流。此次银企对接活动实现了金融服务和信息共建共享，进一步拓宽中小微企业融资渠道。今年，该行累计组织银企对接会超50场，助推小微企业发展步入“快车道”。 　　 强化供给， 　　 发展“新质生产力” 　　 近年来，“新质生产力”成为备受市场关注的热词。随着《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》出台，金融助力新质生产力有了更明确的内涵和要求。为加大力度支持新质生产力发展，农行东莞分行以高质量金融供给、高品质金融服务，做深做实科技金融。 　　 东莞某微电子科技有限公司，是广东省“高新技术企业”“专精特新中小企业”、东莞市协同倍增企业，主要从事半导体分立器件的研发、设计和产销，拥有超30项专利。据了解，随着5G通信、物联网、人工智能等新兴技术的快速发展，分立器件市场前景较好。与此同时，企业研发经费投入和订单不断增加，资金需求越来越大。获悉企业困难后，农行东莞分行主动上门拜访，量身定制“科技e贷”服务方案，及时发放800万元的信贷资金，解决企业购买原材料遇到的资金难题。 　　 这是农行东莞分行服务“新质生产力”的缩影。至6月末，该行今年已累计发放“科技e贷”1.42亿元，为超30家高新技术小微企业注入发展新动能。 　　 接下来，农行东莞分行将持续完善金融支持体系，切实解决小微企业难题，努力写好普惠金融大文章，为东莞经济繁荣贡献金融智慧和力量。

转自：中国科技网 科技日报记者 崔爽 全球大模型竞争正日趋激烈。作为大模型落地的重要领域，金融业也在前瞻性谋划和深度参与大模型相关技术创新。 长期以来，我国金融科技整体竞争力处于世界前列，随着大模型竞争打响，金融业进展如何？ 日前，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布最新榜单，榜单显示，在全球金融机构大模型专利创新领域，中国申请量（已公开，下同）达1909件，占比超75%。 从专利申请量来看，12家国内机构进入全球前20，其中，蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行位列前三，大模型领域专利申请量分别为474、327、290件；另有中国建设银行、中国银行、马上消费金融、微众银行、中国农业银行等5家机构进入前10。 与榜单相印证的是，国内机构纷纷加大对大模型的研发和布局。例如工商银行建成行业首个全栈自主的千亿级AI大模型技术体系；建设银行启动“方舟计划”，推进金融大模型建设工程；蚂蚁集团的百灵大模型已具备原生多模态能力，重点打造智能生活管家、金融管家、健康管家“三个管家”；马上消费金融发布全国首个零售金融大模型“天镜”，致力于提升金融服务普惠性。 同时，大模型正帮助金融机构在多个业务层面实现降本增效。据工商银行2023年年报披露，其首个基于大模型的网点员工智能助手上线，提升网点效能，全年运营领域智能处理业务量3.2亿笔，比上年增长14%。 值得关注的是，中国企业还积极参与多项大模型相关标准制定工作。马上消费金融牵头编制的IEEE金融大语言模型技术要求标准获批立项；清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践（2024）》白皮书日前正式发布。 领先的专利数量、多元的应用场景、积极参与标准制定……数字金融技术的迅猛发展为经济结构转型升级注入强大动力，相关机构也纷纷加大投入，通过大模型、区块链、人工智能等新技术与金融业务的深度融合，提升服务效率和普惠性，助推金融产品和服务多样化。 “金融业已成为大模型乃至更广泛的人工智能技术的应用场景和金融强国战略高地，而金融大模型将成为新质生产力的典型代表，在高效促进金融行业营销、服务、产品、数据分析利用水平全面提升的同时，赋能实体经济千行百业高质量发展。”国家金融与发展实验室副主任曾刚表示。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

格隆汇7月18日丨大众金融控股(00626.HK)公告，截至2024年6月30日止6个月，集团录得除税后亏损港币3450万元，较去年同期大幅减少港币1.483亿元。集团的每股基本亏损为港币0.03元。监于营运环境的不确定性及其财务业绩，董事会不宣派中期股息。回顾期内，集团的总利息收入增加港币6,330万元或6.7%至港币10.138亿元，主要由于在较高利率环境下，债务证券投资的利息收入增加所致。总利息支出增加港币9,970万元至港币5.430亿元，主要由于定期存款的利息成本增加，加上成本较低的储蓄及活期存款迁至定期存款所致。 因此，集团的净利息收入减少港币3,640万元或7.2%至港币4.707亿元。集团的非利息收入减少港币1,160万元或8.6%至港币1.232亿元，主要由于回顾期内香港股市成交量减少，导致财富管理服务、股票经纪及证券管理的费用及佣金收入减少所致。 集团在上述充满挑战的营运环境下审慎经营其贷款业务，策略性专注于有合理利息收益的有抵押借贷市场以控制信用风险；同时，管理资金成本上升的速度，以减少对其净息差的不利影响。在消费者信心疲弱及企业贷款需求放缓下，集团持续拓展以收费服务为基础的业务，扩阔收入来源，并将继续追求业务长期发展及可持续盈利增长。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

大众金融控股(00626)公布2024年中期业绩，净利息收入约4.71亿港元，同比减少7.17%;营业收入约5.94亿港元，同比减少7.48%;净亏损3449.3万港元，2023年同期净利约1.14亿港元;每股亏损0.031港元。 与2023年上半年比较，该集团来自零售及商业银行业务的营业收入减少港币4,070 万元或7.0%至港币5.368亿元，主要由于集团净利息收入减少所致。该分类取得除税前亏损港币3060万元，与2023年上半年比较，减少港币1.497亿元，主要由于租购贷款及无抵押私人贷款的信用损失支出增加，以及上述的净利息收入减少所致。 集团来自财富管理服务、股票经纪及证券管理的营业收入减少港币820万元或15.0% 至港币4660万元。回顾期内，来自该分类的除税前溢利增加港币720万元或47.7%至港币 2230万元，主要由于由大众银行(香港)及大众证券有限公司所营运的股票经纪及证券业务于2023年第四季合并后，营运成本减少所致。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

招行行长王良亲自宣布 大财富管理市场再度接收到强烈的“变革信号”。 7月18日，招商银行在上海召开招商银行财富合作伙伴论坛，招行部分高管和14家理财公司、15家保险公司、39家基金公司、11家私募公司以及2家黄金公司的高层共同出席论坛。 在此次论坛上，招行党委书记、行长王良亲自发言，阐明招行在大财富管理市场的诸多观点。 王良披露据，当前，招行服务零售客户超2亿户，其中个人财富客户超5000万，零售管理客户总资产突破14万亿元，与157家合作机构开展财富开放平台深度合作，代销公募基金和理财规模均位居行业前列，其中零售代销理财规模已突破3.8万亿元。 招行行长王良还在论坛上宣布，将实施零售代销公募基金买入费率全面一折起的优惠政策，积极促进财富与资产管理市场健康发展，惠及百姓民生。 此举预计对银行业界和基金代销市场产生深远的影响。 “代销费率改革”屡成重点 自2020年起，招行就陆续推出基金费率的优惠措施。最初是指数基金、债券基金费率一折的安排。 此后，对主动权益基金实施差异化费率体系，对养老份额基金实施一折费率，稳步推进基金让利。 此次，招行再度强势推出基金买入费率全面一折起，其范围囊括线上线下全渠道、基金品种全品类和认申购等费率类型，是为其推进“价值银行”战略的重磅举措。 庞大“代销名单” 一家银行对财富市场影响力一定程度与其的产品代销名单有关。 招行近年持续扩展基金代销数量，当前已累计代销公募基金超过12000只，其中零申购费率或申购费率一折产品占比超过九成，涵盖主动权益基金、指数基金、债券基金、FOF基金、QDII等多个品类。 此次推行全面一折起后，招行基金的买入费率全面进入“一折”序列，这预计对银行和代销市场的线下销售格局，行为产生持续影响。 提出五大倡议 王良认为，走大财富管理高质量发展之路既要遵循现代金融发展的客观规律，又要符合中国特色金融发展的实际。 为共同推动大财富管理高质量发展，王良在致辞中提出五大倡议： 第一，坚持客户至上，持续为客户创造价值。招行希望与合作伙伴共同坚持“以客户为中心”的理念，把客户利益放在首位，不断改进优化投资回报、需求匹配、信息告知、交易效率等各个环节的质效，让客户切实体验到安全感、获得感，从而获得客户的信任，筑牢发展基石。 第二，坚持专业致胜，持续提升专业服务能力。招行希望与合作伙伴共同秉持专业专注精神，深入研究市场、洞察客户需求，加强在投研、产品创设、风险管理、科技应用等领域的合作，不断提升对资产、标的、策略、产品研究与选择的精细度，以专业创造价值，以专业服务客户。 第三，坚持创新驱动，持续提升服务质效。招行希望与合作伙伴共同以客户需求为导向，以科技应用为手段，积极探索“AI+金融”“人+数字化”，加强产品创新、管理创新、模式创新，为客户实现更理想的收益、创造更好的服务体验。 第四，坚持风险为本，持续筑牢安全保障。风险管理的半径决定发展的半径，招行希望与合作伙伴在资产组织中，共同提升对底层资产的风险识别能力、风险定价能力；在产品创设中，共同增厚安全垫，提高透明度和规范性；在产品销售中，共同坚守风险收益偏好匹配原则，做好适当性管理；在投后管理中，共同加强全周期检视与管理，提升风险前瞻与动态应对能力。 第五，坚持合作共赢，持续共建大财富管理生态圈。过去，从产品引入、到产品定制再到产品管理，从渠道代销到财富开放平台合作，招行与广大合作伙伴进行了许多探索。未来，招行希望与合作伙伴一起，共同挖掘居民与企业财富管理需求，深化渠道共享、信息共享、运营共享、投研共享，共生共荣，一起做大做强中国特色大财富管理。 风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

人工智能技术在金融领域的应用可能带来哪些风险？ 在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以一股不可阻挡的力量，重塑着金融领域的每一个角落。想象一下，从精准投资建议到无缝的客户服务体验，AI技术正引领我们步入一个前所未有的金融便捷时代。但正如硬币的两面，这背后也隐藏着不容忽视的潜在风险与挑战，等待着我们去探索与征服。 一、智能决策，却也暗藏偏见？ 在AI的驱动下，金融决策变得前所未有的高效与精准。然而，当我们沉浸在算法带来的“智慧”中时，是否意识到这些决策背后可能隐藏的偏见？是的，即便是最尖端的AI算法，也是由人类编写和训练的，这意味着它们可能不经意间继承了开发者的主观偏见。在金融领域，这种偏见可能导致投资决策的不公，影响市场的稳定性。因此，揭开AI决策的神秘面纱，确保其公正与透明，是我们必须面对的重要课题。 二、数据隐私，你的“金融指纹”安全吗？ 在享受AI带来的个性化服务时，你是否曾想过，你的个人数据正被无数双眼睛注视着？金融机构利用大数据和AI技术，能够深入剖析你的消费习惯、风险偏好，为你量身定制金融服务。但这一切美好背后，是数据隐私泄露的巨大风险。一旦这些信息落入不法之手，后果不堪设想。因此，保护数据隐私，如同守护你的“金融指纹”，是我们在享受AI便利时不可忽视的责任。 三、高频交易，速度与激情的双刃剑 AI技术让金融交易达到了前所未有的速度，高频交易成为了市场的新常态。然而，这种速度与激情的背后，却隐藏着巨大的风险。一旦AI系统出现微小故障或误判，就可能引发市场的连锁反应，甚至导致崩盘。如何在追求效率的同时，确保交易的安全与稳定，是AI金融领域亟待解决的难题。 四、监管新挑战，为AI金融护航 面对AI在金融领域的广泛应用，监管部门也面临着前所未有的挑战。如何制定有效的法规和标准，规范AI技术的使用？如何确保AI金融的健康发展，维护市场的公平与秩序？这是一场没有硝烟的战争，需要政府、金融机构、科技企业和广大投资者共同努力，为AI金融的未来发展保驾护航。 总之，AI金融正引领我们进入一个充满机遇与挑战的新纪元。在享受其带来的便利与效率的同时，我们更应保持清醒的头脑，警惕潜在的风险与挑战。只有科学合理地运用AI技术，并建立健全的监管制度，我们才能更好地驾驭这股科技浪潮，推动金融行业迈向更加辉煌的未来。#金融##人工智能# 希望上述内容能够满足您的需求，欢迎随时可以在评论区留言！

在人工智能（AI）技术的迅猛发展中，金融行业正迈入变革的新时代。AI不仅在优化投资决策、信用评估、实时监控和欺诈识别方面展现出强大功能，还极大地提升了客户体验、降低了运营成本，并推动了产品创新。面对智能时代的挑战与机遇，金融机构如何运用AI技术构建核心竞争力，已成为业内关注的焦点。 01算力、运维、管理三大挑战 AI应用的迅猛增长 随着AI在风控、投研、防欺诈和智能客服等关键领域的广泛应用，金融机构正面临GPU资源短缺和运维管理的巨大挑战。不断增长的算力需求正限制AI应用的发展。 高效执行AI任务 处理日益复杂的数据集并进行机器学习模型训练与AI任务执行，要求系统具备卓越的执行能力。快速迭代和精准预测成为金融机构在激烈市场竞争中立足的关键。 国产化AI基础设施建设 为了降低对外部技术的依赖，金融机构致力于推动AI基础设施的国产化。通过容器平台构建统一的GPU算力平台，不仅提升了资源整合和调度效率，还支持了国内AI技术的发展与创新。 02统一平台，自主可控 灵雀云为金融行业用户精心打造了一套全面的解决方案AML，包括GPU算力管理、AI任务调度、模型管理及智能体开发能力，提供端到端的智能计算平台，不仅提升了AI算力资源的统一管理和调度效率，还满足了金融行业智能化转型的多样需求。 解决方案 图示：灵雀云AML产品架构图 GPU算力管理 支持主流的x86和国产化服务器架构，适配多种主流GPU加速硬件。通过GPU插件实现Kubernetes集群内GPU资源的虚拟化，统一管理底层AI算力资源。 AI任务调度 基于Kubernetes的AI任务调度器，优化大规模分布式AI任务，消除资源冲突，实现GPU、CPU等计算资源的合理调度分配，提升整体资源利用率。 MLOps 集成多种传统机器学习和深度学习框架，支持自定义框架，实现一站式开发、训练、部署流程。配备模型解释工具，便于用户深入理解和优化模型。 LLMOps 提供原生支持LLMOps解决方案，涵盖大模型、数据集及模型应用的存储、管理、发布等工作流，简化发布、标注、微调流程，提升效率，降低成本。 方案优势 资源优化 利用GPU虚拟化技术，支持多种RDMA技术，优化GPU资源分配，实现多业务共享，减少碎片化，提升资源利用率，支持AI应用的广泛部署。 简化运维 一站式服务从模型开发到发布，简化AI业务复杂开发流程，减轻运维负担，加速金融创新，提高市场响应速度。 国产化支持 支持x86、ARM架构，兼容英伟达及国产化GPU，确保业务高可用性和数据安全，减少对外部技术依赖，为金融机构提供安全可控的技术环境。 用户案例 01Z银行 关键方案 GPU虚拟化：通过虚拟化技术，实现了资源的高效分配，为AI应用提供了必要的算力支持。AI中台：构建支持3000+节点的异构GPU集群，AI技术中台设计整合了数据处理、模型训练和业务应用，提升了AI解决方案的集成度和响应速度。裸金属部署：确保了平台的高性能和稳定性，为承载大规模集群和核心业务提供了坚实基础。 业务成果 智慧业务发展：AI技术中台助力Z银行在智慧业务领域取得显著进展，包括信用卡业务、智能客服、风险管理、信贷审批等。核心业务承载：平台的高性能和稳定性，使得Z银行能够将更多关键业务迁移至AI平台，提高了业务处理的效率和安全性。提升风险管控：利用机器学习模型，平台能够精准预测市场风险，优化信贷审批流程，提高风险控制能力。交易监控：实时监控交易行为，有效识别和预防欺诈行为，保障了交易安全。 02C银行 关键方案 信创GPU虚拟化：平台适配国内先进的信创GPU，运用虚拟化技术优化资源配置，实现算力的灵活按需分配，为AI应用注入强劲动力，提升资源利用率和操作灵活性。容器云平台：容器化技术的引入，加速AI应用迭代，增强业务的连续性和稳定性，实现应用的敏捷部署。智能调度算法：平台搭载智能调度算法，智能匹配任务与资源，动态优化GPU资源分配，确保任务执行效率和负载均衡。安全合规：在提供高效算力的同时，平台严格遵守金融行业的安全合规标准，通过多层次的安全防护措施，确保数据的安全性和业务的合规性。 业务成果 运算效率提升：平台显著提高了AI业务应用的运算速度，为大数据分析和实时处理提供了强大动力。快速响应市场：敏捷的容器云平台使C银行能够快速响应市场变化，及时调整服务策略。AI应用支撑：平台为C银行的AI应用提供了坚实的技术支撑，包括客户行为分析、风险评估等。 03G证券 关键方案 模型全流程管理：灵雀云MLOps方案为G证券提供了从数据预处理到模型训练、评估的全流程自动化支持，极大提升了模型开发的效率和质量。快速部署与监控：自动化部署工具缩短了模型从开发到生产的时间周期。实时监控确保了模型性能的持续优化，快速响应市场变化。 业务成果 G证券在风险管理、客户服务和量化投资策略上实现显著进步。AI技术的应用加强了风险控制，优化了客户体验，并提供了基于科学分析的投资指导。 04E基金 关键方案 数据开发：E基金支持上传多种格式的数据文件和通过S3路径接入数据集，确保数据来源的灵活性。其标注平台不仅支持人工标注，还通过内置或外部接口实现自动化标注，大幅提升数据处理效率。模型开发：Jupiter和VSCode环境支持通过Docker...