搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻

【覆盖行业】
信保 |出口 |金融
制造 |农业 |建筑 |地产
零售 |物流 |数智

【访问入口】
hangyexinwen.com

【新闻分享】
点击发布时间即可分享

【联系我们】
xinbaoren.com
(微信内打开提交表单)

📰 中国再保险集团董事长庄乾志:再保险行业数字化转型的核心,是由资本密集型行业转化成技术密集型行业

本次专题聚焦科技创新如何赋能金融高质量发展。庄乾志强调,新一代信息技术经历互联网、移动互联网、大数据、云计算、区块链到人工智能的系统集成,核心在于大算力驱动的数据和模型建设,从而促成对世界的颠覆性变革。以再保险为例,该行业在中国市场竞争激烈,全球保险机构参与中国转分,市场规模庞大,体现出“解决风险管理”的关键作用。直保公司主要解决个人风险分散,而再保险承担更高难度的风险转移,尤其在巨灾保险等领域。面对AI发展,过去依靠资本优势的格局需转向数据和技术优势,通过数字化转型将行业从资本密集转变为技术密集,以提升风险管理和定价等核心能力。未来再保险需在高算力背景下,充分利用数据与模型来应对复杂风险和高不确定性。

🏷️ #科技创新 #大数据 #再保险 #人工智能 #数字化转型

🔗 原文链接

📰 MiniMax:第五套标准匹配大模型行业特征 有望赋能算力储备与模型迭代

6月17日,上交所发布指引,扩大第五套上市标准的适用范围至人工智能大模型领域,旨在规范科技型企业应用,帮助尚未形成规模的优质AI大模型企业更顺畅进入科创板。业内解读认为,新规从技术优势、阶段性成果、国家批准以及市场空间等维度综合评估企业价值,匹配AI大模型高研发投入、长回报周期的行业特征。以MiniMax为例,其自研M3大模型在多模态、智能体、代码工程等领域形成差异化技术壁垒,MSA稀疏注意力架构支持100万Token超长上下文,多项权威评测居全球前列。通过落地落地产品,MiniMax商业化增长清晰,全球C端用户超3亿,企业级付费覆盖百万级,政企与科研等领域订单持续扩容。预计在港股市值波动后,A股市场对优质AI资产的认可度更高,回A进程加速后有望形成A+H双重上市格局,依托港股国际融资与A股本土资本持续推进算力与模型迭代。编辑:罗浩

🏷️ #科创板 #人工智能 #大模型 #融资 #上市

🔗 原文链接

📰 降低大模型“幻觉” 金融行业探索数据与AI深度融合新路径

在数字经济背景下,金融行业正积极探索“数据+AI”路线,将非结构化数据纳入大模型和智能体的原料池,以提升理解与决策能力。文章指出,数据与AI需深度协同,金融领域对数据质量与准确性要求极高,大模型需降低幻觉风险,确保高可靠性。为实现合规与安全,国家层面推行数据分类分级管理,提出底层数据基础设施要具备分级安全机制,以保障数据在应用前置或落地过程中的安全与合规。中电金信在此趋势中发挥作用,致力于将数据资产边界拓展至更多场景,发布面向金融数智化的新品,推动银行业从知识层面向智能决策转变。整体而言,金融信息治理进入标准化、精细化的新阶段,数据和应用场景的深度融合成为行业共同命题。

🏷️ #数据AI #金融安全 #大模型 #数据治理 #数智化

🔗 原文链接

📰 “一湖两库”引领架构革新 金融业迈向合规数智新征程

2026中国国际金融展在上海举行,聚焦金融数字化与数智化转型中的痛点与解决路径。中电金信副总经理杜啸争解读行业从传统数仓到湖仓一体的转变,强调“一湖两库”提供统一的高质量数据源,支撑大模型与智能体应用,降低输出幻觉与偏差。新规《金融信息服务数据分类分级指南》为数据合规流通与安全管控提供标准,推动分级权限、提示词与加密管控落地。行业架构重组成为主线:数据管理部逐步承载AI职能,数据安全并入数据主管部门,强调数据底座对智能化的核心作用。转型难点包括全域数据治理、跨部门协同和大模型幻觉控制,中小机构在算力与数据鸿沟方面面临挑战,头部机构推动行业共享算力以分担成本但仍需合规与安全保障。在此背景下,杜啸争推出两款新产品源启·知数平台与源启·智能决策操作系统,分别解决非结构化数据治理与大模型精准度问题,并提出分层轻量化落地方案,强调3-5年的中长期数据战略与循序渐进的治理与落地并举。未来数据、AI与安全深度融合,数据部门将成为金融行业智能化转型升级的核心支撑。

🏷️ #金融数智化 #数据治理 #大模型 #一湖两库 #数据安全

🔗 原文链接

📰 聚焦2026金交会|广东发布十项举措 助推银行业保险业数字金融提质

6月3日至5日在广州举办的第15届中国(广州)国际金融交易·博览会聚焦“工商并举 两业融合”,13项重磅创新成果覆盖科技金融、数字金融、普惠金融与产业金融等领域。会上,广东金融监管局发布《广东银行业保险业数字金融高质量发展工作举措》,明确十项重点任务,包括加强数字金融顶层设计、建立年度推进体系、以数字化手段推动经济高质量发展、提升金融消费者获得感、构建政务信息共享平台、组建数字金融专家库、推进“一表通”数据挖掘、探索可信智算空间、推进智慧消保平台和提升风险管理能力,同时要求行业组织发挥桥梁作用,推广政策宣传与经验分享。为落实金融监管总局和省市发展要求,广东结合粤港澳大湾区实际,推动银行业保险业加快数字金融应用,开展国产开源大模型测试,形成《广东银行业保险业人工智能大模型应用实践案例集》,覆盖办公、业务流程与风控合规等三大类型。未来将持续加强央地协同,跟踪数字金融动态,提升服务实体经济与防控风险能力,以高质量金融服务推动经济高质量发展。

🏷️ #数字金融 #高质量发展 #人工智能 #大模型 #粤港澳大湾区

🔗 原文链接

📰 南方财经网 - 南方财经全媒体集团

广州日报报道显示,第15届金交会期间,广东金融监管局发布数字金融高质量发展工作举措,聚焦数据要素与人工智能应用,推动数字金融与科技金融、普惠金融、产业金融等协同发展。工作举措围绕十项具体任务:加强顶层设计、建立年度推进体系、用数字化手段赋能实体经济、提升金融消费者获得感、建设政务信息共享平台、组建数字金融专家库、推进“一表通”数据价值挖掘、探索可信智算空间、推动智慧消保平台、提升风险管理能力。同时要求行业组织发挥桥梁作用,开展政策宣传与经验分享。广东监管部门与省委金融办、广州市委金融办联合推进人工智能赋能数字金融,开展国产开源大模型的研究与应用测试,汇编形成32个实践案例,分为办公综合、业务流程和风控合规三大类,覆盖办公自动化、客户服务与画像、以及风险分析与决策支持等场景。未来将加强央地协同,持续跟踪数字金融发展动态,总结经验,提升服务实体经济与防控风险能力,以高质量金融服务推动经济高质量发展。

🏷️ #数字金融 #大模型 #风控 #智能化 #金融监管

🔗 原文链接

📰 蜜度金融行业风险防范解决方案亮相第十五届金交会

本届金交会以“工商并举 两业融合”为主题,设八大专题展区,蜜度科技凭借金融行业风险防范解决方案亮相,吸引金融机构、专家及媒体关注。数字金融展区成为亮点之一,展示人工智能在合规风控、智能客服、数字人民币等场景的应用成果。蜜度方案以自主大模型为核心,将垂直AI能力嵌入金融流程,覆盖声誉风险、内容安全、金融风险感知和智能业务管理四大场景,致力于帮助金融机构从被动应对向主动防范转变。在声誉风险管理方面提供7×24小时全网监测与多模态识别预警;在内容安全方面支持多形态内容的检测与私有化部署;在金融风险感知方面通过可视化模型与风险地图辅助区域风险识别;在智能业务管理方面实现咨询场景的快速自动应答与工单分类。蜜度已为多家金融机构提供服务,展会现场多家企业展示面向不同金融场景的智能化产品,金融机构普遍关注落地路径与效果评估。本次展会持续至6月5日结束。

🏷️ #风险管理 #金融科技 #大模型 #智能化应用 #数字金融

🔗 原文链接

📰 重磅!广东发布数字金融工作举措,明确十大任务

6月3—5日,第15届中国(广州)国际金融交易·博览会在广州举行,现场亮相多项创新成果,覆盖科技金融、数字金融、普惠金融、产业金融等领域。广东金融监管局发布《广东银行业保险业数字金融高质量发展工作举措》,围绕数据要素与人工智能应用,提出十项具体工作任务,包含顶层设计、年度推进体系、数据赋能、提升金融消费者获得感、政务信息共享平台、数字金融专家库、数据价值挖掘、可信智算空间、智慧消保以及全面风险管理等,并强调行业组织的桥梁作用。为落实部署,广东监管局联合相关部门开展国产开源大模型测试,汇编成《广东银行业保险业人工智能大模型应用实践案例集》,共32个案例,分为办公综合、业务流程和风控合规三类,分别聚焦提升办公效率、改善客户服务、以及将风控经验转化为可复用数字资产。未来将加强央地协同,持续跟踪数字金融发展动态,提升服务实体经济与防控金融风险能力,以高质量金融服务支撑经济高质量发展。

🏷️ #数字金融 #人工智能 #金融监管 #大模型 #金融服务

🔗 原文链接

📰 【广发金工】财务分析Skills的创建与应用

本文围绕“行业财报自动化分析”构建了两大互相协同的研究技能:一是“Excel 财务分析 Skill”,通过同花顺API等底层输入,将行业样本财务数据标准化拉取、实现同比环比计算、分组比较与图表化输出,目标在于将横向对比与数据整理标准化,显著减少人工重复劳动并提升准确性。二是“行业财报 Word/PPT 报告技能”,聚焦定期报告的原文获取、重点内容抽取、单股摘要生成和行业综合判断,输出可直接用于客户材料的报告与演示文稿。两者覆盖结构化数据分析与非结构化文本归纳,形成从数据到底稿再到客户材料的闭环。实现路径采用“规则引擎 + 模板输出 + 大模型摘要增强”的组合,工具层面以 VS Code + Github Copilot 为基础,并可在 Openclaw、Claude Code、Cursor 等平台调用。通过大模型的逻辑推理与文本理解能力,财务数据抓取、文本梳理与判断基本可靠,但算法存在随机性与幻觉风险,需人工甄别。总体来看,该体系将研究产出提升为流程资产、内容生产与动态迭代三个维度,帮助投研人员在财报季高效梳理行业状态、矛盾与未来展望,并实现从数据处理到报告生成的全流程自动化。

🏷️ #财报自动化 #Excel技能 #文本归纳 #大模型应用 #流程资产

🔗 原文链接

📰 人工智能赋能金融:从“有没有”到“好不好”

过去三年,AI在金融领域的落地经历了从“怎么用”到“用对了没有”的转变。行业普遍认为大模型在三个层面渗透金融:首先对机构、产品、市场等基本要素及信息流转产生深刻作用;其次影响支付、风控等核心功能;再次扩展服务范围,提升供给与需求的匹配度。但在速度与深度上存在差异,银行仍以信用中介为本,现阶段AI多是在存量业务上提升效率和风控精度,难以根本改变商业银行的运行逻辑与盈利模式。全球AI金融市场规模持续扩大,未来将涌现欺诈检测、自动信用评分、智能投顾等场景,但需警惕跟风投入与效果难量化等风险。另一方面,智能体(Agent)正在重塑人与组织的关系,可能催生“一人公司”等新型创业模式,推动金融基础设施的低成本高弹性运作,同时对算力、能源、数据隐私与模型风险提出新的挑战。未来的AI+金融需要在技术突破与制度适应之间实现渐进平衡,既要抓住机遇,也要清晰界定责任与监管边界,以避免潜在风险。

🏷️ #AI金融 #大模型 #Agent #算力 #数据隐私

🔗 原文链接

📰 AI对金融业有何影响?复旦国际金融研究中心召开政策圆桌会

本期复旦南土国际金融政策圆桌会聚焦人工智能进展对金融行业的影响,邀请人工智能、金融实务、产业投资与金融教育等领域专家共同探讨技术演进、产业应用、金融变革、风险治理与人才培养等议题。报告与讨论覆盖AI发展脉络、从图灵机到大模型的演进,以及数据、算力和模型结构对金融场景的支撑作用;强调高质量数据、强大算力和模型架构是当前AI发展的基础,AI在金融的应用场景包括智能营销、反欺诈、信贷审批、投研、量化交易等,同时也需关注成本、可解释性、数据孤岛和安全风险。与此相关,金融行业并非最易受冲击,但将被深度影响,核心能力将集中在理解客户、建立信任的销售,以及快速处理数据、在不确定环境中作出判断的交易能力。对于教育与研究,强调金融理论与AI工具的有机结合,推动金融大数据分析、机器学习、量化投资与智能风控等课程与研究方法的更新,以培养既懂金融、又通晓技术的复合型人才。综合来看,AI在推动产业改造与金融服务效率提升的同时,也带来模型幻觉、数据污染与安全边界等风险,需要多方共同建立治理边界与监管协同。未来圆桌会将继续围绕AI与金融治理、教育改革与产业赋能展开深入讨论。

🏷️ #AI金融 #金融教育 #金融治理 #大模型 #数据安全

🔗 原文链接

📰 复旦张军平:AI正在进入产业和金融场景,但模型边界与风险治理同样关键

本次复旦大学经济学院举行的南土国际金融政策圆桌会以“人工智能进展及对金融业的影响与思考”为主题,系统梳理了AI的发展阶段、核心逻辑、技术演进以及在制造业与金融领域的应用前景。发言人强调AI并非新概念,而是经过长期积累、低谷与突破的技术体系,当前基础包括高质量数据、强大算力与以Transformer为代表的深度学习模型。大语言模型通过海量语料进行统计预测,正在向自主编程、智能体工具与端到端应用转变,降低文科和金融学生的编程门槛,并改变任务实现方式,从GUI转向CLI或对话式交互。制造业与金融行业都在探索AI赋能路径,前者涵盖具身智能、无人港口、自动驾驶等场景,后者涉及智能营销、反欺诈、自动化信贷审批、投研与量化交易等应用。必要的风险与挑战包括成本、可解释性、数据孤岛、对抗性攻击、模型幻觉及数据安全等,需在监管、技术与应用层面持续跟进。未来趋势指向人机混合、跨领域复合型人才,以及以数据、科技、业务深度融合为核心的组织能力建设。

🏷️ #人工智能 #金融应用 #风险治理 #大语言模型 #人机协同

🔗 原文链接

📰 AI对金融业有何影响?复旦国际金融研究中心召开政策圆桌会

本期复旦大学南土国际金融政策圆桌会第13期聚焦“人工智能进展及对金融业的影响与思考”,邀请AI、金融、产业投资与金融教育等领域专家学者就AI技术的发展、产业应用、金融行业变革、风险治理与人才培养等议题展开深入对话。报告回顾AI从图灵机器到深度学习、大模型的演进,强调高质量数据、强大算力和模型结构是当前AI的基础,AI正改变制造、自动驾驶、故障检测、内容创作等场景,金融领域则涵盖智能营销、反欺诈、信贷审批、投研与风控等应用,同时需关注成本、解释性、数据孤岛与安全风险。多位嘉宾提出AI对金融业的影响具有内在必然性,金融服务将围绕人需求继续存在,核心能力将集中在理解客户与快速数据处理的交易能力,AI难以替代的人类直觉与信任构建需被强化。产业方面,AI被视为提升传统资产回报与运营效率的关键驱动,三大场景包括数据增信与资源配置、动态空间定价与布局优化、以及AI辅助管理。金融研究与教学亦要在方法、课程与人才培养上实现改革,推动金融基础理论与AI工具的融合,培养既懂金融又懂技术的复合型人才。总结指出,大模型安全、数据治理、模型解释性及监管规则需持续跟进,未来将以跨学科对话深化对AI时代金融业变化的系统认知。

🏷️ #AI金融 #金融教育 #大模型 #风险治理 #产业赋能

🔗 原文链接

📰 金融行业算力进化史:从“别宕机”到“缺GPU”

金融行业对计算的渴望经历了从“奢侈品”到“云端租赁”,再到“AI大模型时代的稀缺资产”三次跃迁。80、90年代大型机的高成本与严格运维使算力成为核心但难以普及;随后数据集中与云化潮流推动自建向上云转变,提升了弹性与成本效率,并催生智算中心与场景化云服务。进入AI大模型阶段,训练与推理对算力的需求成倍增长,芯片供给紧张、国产替代与边缘算力成为主线,金融机构通过“云+边+端”的混合架构提升响应速度与数据本地化安全,同时推动相关合规治理:算法可追溯、数据边界、信息污染与责任归属等难题成为新挑战。未来算力将继续向“端侧下沉”和“多芯协同”发展,ATM、网点设备将具备在地AI能力,金融服务需要在提升效率的同时,回归金融本质:服务实体经济、防控风险、满足民众日益增长的金融需求。

🏷️ #金融科技 #算力变革 #云边端 #大模型 #数据合规

🔗 原文链接

📰 2026金仕达智能化创新大会圆满落幕

近日,2026金仕达智能化创新大会在山东青岛圆满落幕,聚焦金融风控合规智能化升级与科技自主创新。本次大会不仅进行深度研讨,还现场发布AI风控一体机、行业大模型等前沿成果,并达成多项生态战略合作,进一步凝聚金融高质量发展共识。大会主题为“立本拓新,智见未来”,意在回应金融强国战略下对更智能、更可靠风险管控能力的迫切需求。金仕达董事长吴斌强调,金融风控合规是生命线,也是服务实体经济的压舱石。AI等技术推动风控从事后追溯向事前预判、从单点管控向全链条穿透、从人力依赖向人机协同转变,金仕达将以技术创新为核心,助力中国金融业构建现代化风险管理体系。大会采用1场主论坛+3场垂直分论坛形式,主论坛发布面向证券行业的智能化技术战略,以安全、可靠、自主科技赋能证券机构,提升风控合规防线与业务质量发展。自研“春晓”大模型与“因果AI”平台深度融合证券场景,在合规领域实现投顾话术质检、研报与合同智能审查、异常交易监测等嵌入式智能化运营;在风险领域,“因果AI”凭借可解释的因果推断,服务于自营投资决策、两融风险、市场压力测试等核心业务,使风险归因更透明,风险预警与处置效率提升至分钟级,显著增强机构实时应对能力。大会期间发布的标志性成果包括金仕达与华为联合推出的金融行业高性能计算AI风控一体机,以及与玻色量子的战略合作,后者将共同探索量子计算在投资组合优化、复杂风险模拟等场景的应用,布局下一代算力。展区全面呈现智能风控最新落地成果,获得参会嘉宾高度评价与热烈互动。

🏷️ #金融 #智能风控 #大模型 #量子计算 #金仕达

🔗 原文链接

📰 华为郑俊:中国模型加中国算力已经居于世界领先水平

在深圳举行的2026凤凰湾区财经论坛·金融峰会聚焦金融、科技、产业和跨境协同,探讨AI金融、产业链金融以及跨境金融新范式,旨在以智慧驱动大湾区国际金融枢纽建设。华为金融系统部CTO郑俊华发表主旨演讲,阐述从突破到繁荣的自主生态对金融智能化升级的赋能路径。郑俊指出中美AI模型实力差距已显缩小,中国在算力布局、开源路径与产业化推进方面具备显著优势,AI发展已进入由初创阶段向商业化、规模化落地的转折。未来中国大模型行业呈现高密度迭代与规模化应用态势,国内每天都有新模型问世,昇腾等本地化原生适配模型推动行业震动。凭借国内算力和电力等基础设施优势,国产模型具备价格竞争力,中国模型与算力生态的融合正加速成熟,有望在全球保持竞争力,成为全球AI产业的重要引擎。

🏷️ #AI #大模型 #中国算力 #开源 #金融智能化

🔗 原文链接

📰 马上消费拟任总经理蒋宁:深化“人机协同”战略,数智化持续赋能高质量经营

马上消费金融股份有限公司宣布人事调整,蒋宁拟任总经理,原总经理郭剑霓退休。蒋宁具20余年互联网架构与金融科技经验,自2016年加入后,带领自研全链路数智化体系建设,推动“人机协同”发展。公司在大模型布局方面成绩显著,发布国内首个零售金融大模型“天镜”并迭代至3.0,已嵌入获客、风控、运营、消保等全链条;并在智能客服、声纹识别、多模态数据等领域提升风控与防欺诈能力。为行业标准制定提供引导,马上消费牵头制定ISO相关生物识别深度伪造检测框架与IEEE金融大语言模型技术要求标准。合规治理方面,构建以大模型为核心的安全可控体系,推动与高校深度合作共建金融安全前沿平台。人才培养方面,构建“自驱型+数智化”梯队,推动外引内育,与多所高校与科研机构建立协作,强化高端人才队伍建设。普惠底色方面,推动线上化、自动化审批覆盖新市民、小镇青年等群体,降低服务成本与门槛,并通过“富慧养”等公益场景输出技术能力,实现社会与业务双提升。蒋宁强调数智化落脚点在于服务,确保金融服务普惠性与高质量可持续发展。

🏷️ #数字化 #大模型 #风控 #普惠金融 #合规治理

🔗 原文链接

📰 【招聘】上海银行数据管理与应用部社招,涉算法、研发、测试、架构、安全等-移动支付网

本文汇总了上海银行数据管理与应用部多岗位的招聘信息,涵盖算法工程、数据治理、数据安全、数据架构、数据研发、数据应用研发、数据平台研发、数据测试、数据分析等方向。岗位对大模型应用在金融场景的开发、跨产品协同、多模态智能体、RLHF、低/无代码平台等前沿技术有明确要求,强调将技术方案落地为商业化产品,并注重业务理解、需求分析、跨团队沟通与协作能力。数据治理岗强调数据资产盘点、质量管理、外部数据引入、合规与培训,需熟悉SQL、数据治理工具、框架及监管指引;数据安全岗聚焦分层安全、隐私保护、风险评估、应急演练,要求具备金融行业安全技能与执行力。数据架构与数据平台岗位关注企业级数据架构、数据湖仓一体、Hadoop生态、调度组件与平台落地能力;数据研发与应用研发岗则分别聚焦数据模型设计、数据加工与报送、以及大模型在数据领域的应用和落地实现,强调对银行业务流程的深刻理解与监管要求的遵循。总体来看,该招聘信息凸显银行在大数据、AI、数据治理与安全领域的系统化能力建设与人才需求。

🏷️ #银行招聘 #大数据 #数据治理 #数据安全 #大模型

🔗 原文链接

📰 广东监管局

广州证监会在广州地区启动资本市场金融科技创新试点工作后,完成第二批试点项目的征集、评审、评估和公示等程序,正式宣布对13个项目启动试点,涵盖投资业务风险控制、金融大模型应用、资产管理、生成式AI服务、风险与舞弊识别、数字化合规与治理等方向。涉及多家券商和基金公司联合申报的项目,如广发证券在多项试点中承担牵头或联合申报任务,易方达基金在投行业务及财务监控领域开展数字化建设,另外还有会计师事务所等专业机构参与风险管理与合规治理的数字化改造。试点聚焦低延时网络、云原生治理、数字人民币体系在证券行业的应用,以及基于大模型的投研决策等前沿科技的落地实施,并明确将对不符合要求的项目进行调整或退出,持续推进后续监督和退出机制,为资本市场数字化转型和监管能力提升提供示范与支撑。

🏷️ #金融科技 #数字化转型 #合规治理 #大模型 #试点项目

🔗 原文链接

📰 大模型热潮下银行竞相“争抢”AI顶尖人才

本报道聚焦银行业在AI浪潮中的高端人才角逐与人才结构变革。近期多家银行密集发布高层次AI人才招聘信息,岗位聚焦大模型研发、AI场景落地、技术战略规划等领域,门槛极高,偏向海外顶尖人才。以交通银行、中国银行、广发银行为例,要求博士学历、海外工作经历、熟练掌握大模型与深度学习等核心能力,并设有多项加分项,体现“复合型”与“治理型”人才的需求趋势。除了国有大行,股份行及银行系金融科技公司亦在加码,强调大模型前瞻性研究、模型训练、AI产品设计等实操能力。分析认为本轮人才紧缺源自学科、产研、生态三重断裂:高校偏重理论、企业需求与教育培养错位,以及顶尖人才被互联网巨头吸走。未来银行需通过高校、企业、监管三方协同,建立联合实验室与攻关项目,打造技术、业务、治理三位一体的人才梯队,提升风控、可解释性、系统架构与场景落地能力,以实现AI底层模型的自主迭代和长效竞争力。

🏷️ #金融AI #大模型 #人才梯队 #风控治理 #AI金融

🔗 原文链接
 
 
Back to Top