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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段--经济·科技--人民网

我国金融信息服务数据治理迈入新阶段,核心在于建立科学的分类分级体系,以提升数据安全能力、激发要素潜力、推动高质量发展与良性互动。指南将金融信息服务数据按重要性与敏感程度分为核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四级,覆盖市场、宏观、行业等数据,明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界,促使机构梳理数据资产、完善权限与生命周期管理,推动跨机构、跨平台的数据互认与协作。专家认为标准体系将促使机构重构内部数据资产目录与治理流程,提升治理效率和竞争新维度,并对监管和服务对象产生全面积极影响。未来要求在核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏基础上,探索常规及敏感一般数据在联合建模、风控共享等场景中的合规复用,形成制度、技术、人员三位一体的协同管控,数据合规将转向常态化、一体化和全流程标准化的治理新格局。

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #合规

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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段_中国经济网——国家经济门户

《指南》标志着我国金融信息服务数据治理进入标准化、精细化、系统化的新阶段,强调建立四级数据分级体系以提升数据安全与要素潜力。核心、重要、敏感一般、常规一般四类数据按对国家安全、经济运行、社会秩序及个人权益的潜在危害程度分级,明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界,推动数据要素安全有序流通。专家普遍认为该框架有助于梳理数据资产、统一数据标签、提升跨机构互认与协作效率,从而提升行业治理水平与企业核心竞争力。未来需建立全流程管理体系,确保核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏,并在联合建模、风控共享等场景探索合规复用。三大发展趋势包括将数据合规常态化、一体化治理以及标准化的内部管控,推动数据资产目录梳理与备案,促成制度、技术、人员协同升级。"

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #合规管理

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📰 中国要求银行保险机构将AI风险纳入全面风险管理体系_中安在线

国家金融监管总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见,强调将人工智能(AI)风险纳入全面风险管理体系,提出治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点,推动AI服务实体经济高质量发展和金融业务高效运转。文件要求金融机构科学规划AI投入,平衡成本与效益,杜绝盲目追新,确保AI应用具备合规性与社会价值导向。为提升数据治理能力,指导意见推动高质量数据集与知识工程建设,完善数据服务,并在必要时布局自主可控、安全高效的算力底座,鼓励大型机构对中小机构提供算力服务,推动基础设施共建共享。风险治理方面,要求将AI风险纳入全面风险管理,实施分级管理与高风险应用准入,关键环节设立人工监督与干预,强化外包、供应链风险管理,确保法律法规、网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性及业务连续性等要求落地。总体目标是促进AI科技创新与金融业务深度融合,有效应对AI带来的挑战,使金融领域的AI应用朝着有益、安全、公平、健康的方向发展。

🏷️ #AI安全 #金融监管 #数据治理 #算力底座 #风险管理

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📰 打造长三角数据协同发展新样板,全省首家县域数据交易创新中心落地昆山

昆山在长三角数字经济中扮演重要试点角色,推动数据要素跨区域流通与协同发展。江苏省数据交易所昆山创新中心成为省内首家县域数据交易创新中心,由昆山数科集团与花桥经济开发区共同运营,依托花桥区位优势,聚焦跨区域数据要素流通创新,力求打造长三角数据协同发展的新样板。首批战略合作伙伴签约涵盖沪苏两地企业,共同推进市场化数据产品开发和区域数据要素流通,金融机构也推出专属金融产品,为数据产业发展提供融资支持。活动中还成立沪苏金融行业可信数据空间战略联盟,围绕数据安全、场景应用与资源共享促进跨区域金融数据协作。创新中心推出首批10款行业数据产品,建立“一地上架、两地互认”的跨域数据流通机制,打通沪苏数据产品互认共享渠道。花桥作为“沪苏对接桥头堡”,积极承接上海资源外溢,推动与省数据交易所的纵向联动,力求成为长三角数据要素市场一体化的重要连接器;未来将在制度对接、规则互认等方面不断破除壁垒,形成区域协同的开放范式。

🏷️ #数据要素 #长三角 #数据交易 #创新中心 #跨区域

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📰 银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台_中国经济网——国家经济门户

国家金融监督管理总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见,强调在发展与安全之间寻求平衡,推动人工智能在金融行业合规、透明、可信赖的应用。指导从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出32项具体要求,重点在于顶层设计、全生命周期管理、场景与流程管理,以及开发与测评体系的完善,稳妥推进人工智能研发与金融智能体建设,并促进行业生态。对数据管理、数据服务能力和高质量数据集建设提出持续推进的要求,强调自主可控、安全高效的算力底座建设,鼓励大型机构向中小机构输出算力服务,推动基础设施共建共享。风险管理方面要求把AI风险纳入全面风险管理体系,实行分级管理与高风险应用准入,关键环节设立人工监督与干预,强化外包与供应链风险控制,同时提升模型稳健性、透明度与可解释性,确保合规与社会价值观契合,强化网络及数据安全、个人信息保护及运营韧性。监管部门将持续指导监督,推动金融机构全面落实风险治理,定期评估政策效果并提升监管适配能力。

🏷️ #金融监管 #人工智能 #风险管理 #数据治理 #算力

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📰 江苏省数据交易所昆山创新中心在昆山花桥揭牌_央广网

6月18日,沪苏数据要素生态共建启动大会暨江苏省数据交易所昆山创新中心揭牌仪式在花桥经济开发区举行。昆山抢抓数字经济发展机遇,主动融入长三角一体化发展战略,积极布局数据要素市场建设,成为沪苏同城发展的桥头堡与长三角一体化的重要战略支点。花桥利用对接桥头堡区位优势,承接上海数字资源外溢,推动与省数据交易所纵向联动,力争成为长三角数据要素市场一体化发展的关键连接器。活动现场揭牌的昆山创新中心,依托数据交易所数据要素流通体系的主枢纽、主平台、主渠道三大核心功能,联合运营,围绕数据要素市场规划、跨域互联互通、资源开发、行业场景融合与专业数商培育五大方向持续发力,探索沪苏两地数据共享、标准互通、场景共筑、交易共融的新格局,打造长三角数据要素一体化应用新高地。江苏银行推出昆元宝、昆山农商行推出昆数智算贷等金融产品,推动数字化企业融资;沪苏金融行业可信数据空间战略联盟正式成立,以技术与合规为支撑,打通数据壁垒,推动数据可用与可控追溯,树立跨省金融可信数据标杆。昆山创新中心现场发布首批10款跨行业数据产品,覆盖金融、智能制造、绿色低碳等领域,实施“一地上架、两地互认”机制,夯实沪苏协同数字生态。未来,昆山将以产业、数据、市场同源为目标,持续放大桥梁枢纽效能,深化沪苏数据资源、交易规则、应用场景共建共享,推动跨域数据流通新范式,为长三角一体化高质量发展注入数据动能。

🏷️ #数字要素 #沪苏协同 #长三角一体化 #数据交易 #金融产品

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📰 沪苏共建数据要素生态 搭建跨域流通“快速路”

本次大会在江苏昆山举行,揭牌江苏省数据交易所昆山创新中心,并宣布“data on one platform, two verifications”模式正式落地,标志着沪苏两地数据交易与治理进入更高效阶段。大会围绕长三角一体化数据要素协同,推动两地数据交易平台共建、规则共建、场景共享,形成跨域数据流通的新范式。创新中心打通登记、交易、运营全环节,入驻产品实现“一地上架、两地互认”,有望提升数据流通效率、降低合规与交易成本,拉动数据要素市场活力。沪苏金融行业可信数据空间战略联盟成立,聚焦金融数据标准、治理与协同运营,围绕普惠信贷、科创金融等场景,打通政务、产业、金融数据通道,破解数据孤岛难题,推动区域金融风险联防与数字化协同,进一步释放数据价值,促进实体经济高质量发展。

🏷️ #数据交易 #长三角 #数据要素 #金融数据 #协同治理

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📰 打造长三角数据协同发展新样板,全省首家县域数据交易创新中心落地昆山

长三角数据协同发展再起步,昆山成为重要节点。文章介绍江苏省数据交易所昆山创新中心落地花桥,作为省内首家县域数据交易创新中心,由昆山数科集团与花桥开发区共同运营,重点推进跨区域数据要素流通与市场化产品开发。启动大会上,多家沪苏企业与创新中心签约合作,共同推动数据产品研发与区域数据要素互认共享。江苏银行等金融机构推出支撑金融产品,赋能数据产业融资;沪苏金融行业可信数据空间战略联盟成立,推动数据安全流通与场景协同。昆山创新中心还发布首批10款行业数据产品,建立“一地上架、两地互认”的跨域数据流通机制,并与上海、江苏数据交易所签署战略合作,深化数据产品开发、流通与场景应用。花桥以“沪苏对接桥头堡”定位,加速构建跨区域数据流通的制度对接与规则互认,破除行政壁垒,形成沪苏汇流、花桥融通、全域共享的协同格局,为长三角数据要素高效配置提供制度性样板与经验。如今,昆山成为区域数据要素流通的重要节点,推动长三角数字经济一体化发展进入新阶段。

🏷️ #数据交换 #长三角 #昆山创新中心 #跨域互认 #数字经济

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📰 【金融街发布】银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台

国家金融监督管理总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见,要求金融机构在发展和安全之间实现统筹,推动AI应用合规、透明、可信赖,并加强分类分级管理以应对风险挑战,更好服务实体经济和人民群众需求。指导意见涵盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点,强调顶层设计与全生命周期管理,完善模型开发部署全流程,稳妥推进AI技术研发和金融智能体建设,推动行业应用生态。提出要完善数据管理运营体系,提升数据服务能力,持续推进高质量数据集与知识工程建设;在算力方面要布局自主可控、安全高效的智能底座,鼓励大型机构向中小机构输出算力,推动同业基础设施共建共享。风险管理方面将AI风险纳入全面风险管理体系,实施分级管理与高风险应用准入,关键环节建立人工监督与干预机制,加强外包、供应链风险、模型稳健性与透明度,确保合规、可解释、具备社会价值观导向,同时加强网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性与业务连续性。监管总局及派出机构将加强指导监督,督促全面落实风险治理、关注合规风险并严惩违规行为,持续评估监管政策和效果,提升监管适配能力。

🏷️ #AI应用 #风险治理 #数据治理 #算力建设 #金融监管

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📰 金融监管总局:鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务

国家金融监督管理总局发布关于银行业与保险业人工智能安全开发与应用的指导意见,围绕提升算力、治理架构、数据治理、高水平开发、风险治理与监管保障等方面提出系统要求。首先强调自主可控、安全高效的算力底座建设,鼓励大型机构向中小机构输出算力、共建共享基础设施,并推动绿色低碳和外包管理。治理层面,要求金融机构设专门委员会统筹人工智能发展,建立全生命周期管理体系,强化数据安全、伦理审查、风险分级及高风险应用准入与监测。开发与测评方面,倡导一站式开发平台、低代码工具、模型测评、以及对生成式AI的风险评估与备案管理。数据与数据集建设方面,推动高质量数据集、行业数据共建共享、知识工程建设与数据资产地图。算力建设与运行需提升云化管理、数据闭环、模型可解释性、透明度与伦理合规。风险治理覆盖模型、数据、基础设施的安全能力,强化外包、供应链与网络安全管理,建立应急预案与业务连续性。监管保障包括监督评估、安全框架、人才培养和行业交流,形成跨部门协同、健全的安全应用规范与风险处置机制,提升金融科技服务实体经济的安全性与透明度。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #数据治理 #风险管理 #监管合规

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📰 阳光数科与蚂蚁数科达成战略合作,共建AI保险应用联合实验室-钛媒体官方网站

阳光保险集团旗下阳光数科与蚂蚁数科在北京签署战略合作协议,双方将融合AI技术与保险业务洞察,打造覆盖全流程的智能化解决方案,推动保险行业数字化转型。以AI保险应用联合实验室为核心引擎,聚焦专属AI智能体研发与规模化应用,依托蚂蚁数科在大模型与知识管理等领域的积累,定制覆盖客户服务、营销支持、运营管理、风险控制四大价值链的智能化方案。双方将构建新一代AI应用矩阵,提升从客户咨询到理赔的全链路智能化水平,并共建数据安全与资产运营平台,确保数据安全、隐私合规与价值释放,为业务增长提供可信数据支撑。在AI平台建设方面,双方将打造阳光保险AI操作系统平台,建立多智能体协同机制,形成企业专属的AI能力资产库,覆盖需求到审计的全链路智能协同,推动AI深度融入研发流水线。高管认为,此次合作将加速AI在保险全流程的落地应用,提升服务智能化与便捷性,推动行业智能化转型,赋能客户。本文信息来自钛媒体,旨在分享观点与学习,不构成投资建议。

🏷️ #保险 #AI #数字化 #合作 #智能化

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📰 从原则到细则:《金融信息服务数据分类分级指南》解析

本文解读了《金融信息服务数据分类分级指南》(正式稿)的核心要点与落地路径,阐明其在我国金融数据监管体系中的定位、适用主体、数据分类与分级框架、重要数据识别以及落地实施步骤。指南将金融信息服务数据分为业务数据、用户数据与企业数据三大一级类别,细分为九个二级与六十七个三级类别,并将分级分为核心数据、重要数据、敏感一般数据和常规一般数据四级,结合覆盖度、时间跨度、精度、公开状态、地域等要素进行综合判断。重要数据的识别不仅依赖规模门槛,还关注数据对国家安全、经济运行、社会秩序与公共利益的潜在影响,个人与机构用户数据在达到一定规模时可能上升至重要数据。正式稿取消了征求意见稿中的“规模即核心数据”自动门槛,强调以综合判断为准,并提出数据目录报送、动态更新以及与其他金融规则的衔接要求。落地层面提出从数据梳理到目录报送的全过程,并强调要将分级结果落地为具体的访问、加密、共享、出境、日志审计等安全控制措施,确保对核心与重要数据实施更严格管理,同时避免重复监管,促进数据的合规高效使用。未来机构需尽早开展数据资产盘点、分级判定、重要数据目录报送以及与现有规则的衔接工作,动态更新机制亦需建立。总之,指南为金融信息服务行业提供了可操作的数据治理基线,既满足安全底线又为数据利用留出空间。

🏷️ #数据分类 #重要数据 #核心数据 #金融信息服务 #数据治理

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📰 “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

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📰 马上金融牵头协同治理黑灰产,探索金融安全主动防御路径-经济观察网

近年来,数字金融快速发展,消费金融领域的黑灰产呈现跨平台、链条化趋势。部分用户在非法代理中介、征信修复诈骗等诱导下,可能产生不必要的投诉或陷入债务困境。面对复杂局面,马上消费金融股份有限公司提出“全域协同”思路,牵头构建行业共治体系,并以理事长单位发起成立金融安全与反非法金融活动联盟(AIF)。联盟整合成员单位风险数据、线索监测与高校研究资源,目标实现对黑灰产的“早发现、快响应”,通过联合建模预警与共享特征库从源头阻断渗透。马上金融强调打防结合、以防为主,才能压缩黑灰产生存空间。行业研讨会指出治理难点在于定性、取证、立案等,同时提出六维一体的主动治理模式。马上金融倡导成员单位从“各自为战”转向“生态共治”,实现风险线索共享、联合打击犯罪,并推动立法完善与技术标准制定,使治理从经验驱动转向制度驱动。未来三项重点工作包括强化联盟枢纽、深化产学研用融合、推动行业共治升级,形成全域协同、全民参与的金融安全屏障。

🏷️ #数字金融 #黑灰产 #协同治理 #金融安全 #联盟

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📰 六部门联合印发《金融信息服务数据分类分级指南》

近日,六部际联合印发的《金融信息服务数据分类分级指南》正式成文发布,标志我国金融数据治理体系进一步完善。指南对境内从事金融信息服务的机构适用,覆盖金融信息服务全业务场景,围绕数据种类多、敏感度高、关联性强、影响范围广的核心特征,建立了业务数据、用户数据、企业数据三大一级类目,细化为9个二级、67个三级类目,覆盖股票、债券、基金、外汇、商品、理财、指数等主流数据,力求实现数据全覆盖与精细化分类。在数据分级方面,参照通用标准并结合金融风险特性,依据对国家安全、宏观经济、社会秩序、市场主体及个人权益的影响程度,科学划分核心、重要、敏感一般、常规等等级,明确各等级的数据保护边界与管理要求,为差异化的安全防护、合规管理及风险管控提供依据。此举有效解决了以往分类标准不统一、分级规则不清晰、治理流程不规范等痛点,建立统一规则、重要数据识别与常态化报送机制,推动机构落实数据安全主体责任,提升监管专业性与执法精准性。同时,在确保安全底线的前提下,兼顾数据要素流通与利用需求,通过分级管理明确边界,支持合规共享、流转与创新应用,促进金融信息服务行业的规范化、数字化高质量发展,服务实体经济与金融市场稳健运行。

🏷️ #数据治理 #信息安全 #金融数据 # 分类分级 # 合规

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📰 聚星华章团队开展数智金融专题学习会

聚星华章团队最近开展了数智金融专题学习会,围绕人工智能发展趋势、数字金融生态建设、智能投研应用、产业协同布局及区域和全国化发展等议题进行深入讨论。会议强调在人工智能、大数据、数字资产等新技术不断融入金融场景的背景下,行业进入以认知能力、专业判断、协作与系统化服务为核心的新阶段,要求团队走出单点服务,建立面向数字金融时代的新型组织体系。未来将以学习型、协作型、服务型、生态型组织转型为目标,提升专业能力、运营能力和协同效率,并通过持续学习、信息共享与认知升级来提升对市场的判断与执行力。关于AI在金融服务中的应用,会议认为AI是提升研究效率与分析路径的工具,不是简单替代人,而是协助团队在信息筛选、数据分析、风险识别、趋势研判及决策方面发挥作用。全国化布局方面,聚星华章将推进区域化服务、本地化培训与资源协同,借区域联动与标准化服务提升运营质量;同时强调长期主义、稳健规范的发展原则,完善内部沟通与学习培训机制,形成清晰高效的组织运行体系。通过不断提升认知、能力和服务,团队力求在数智金融新生态中实现高质量、可持续的发展,并让成员成为共建者与价值创造者。

🏷️ #数智金融 #人工智能 #区域化服务 #协同能力 #长期主义

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📰 "脱核"阵痛期:77号文落地、息差收窄、核心企业信用褪色——供应链金融走到拐点了吗?

供应链金融正经历前所未有的结构性震荡,长期以核心企业信用为锚的模式面临三重冲击:政策红线收紧、盈利空间被压缩、风控基础动摇。77号文将应收账款电子凭证等纳入顶层设计,明确六项刚性红线,推动行业从野蛮生长走向合规发展。与此同时,核心信用的弱化导致脱核融资兴起,物流贷、订单贷等新型模式快速出现,但全链路数字化率尚不足50%,坏账水平高于确权保理,司法追偿难度也更大。因此,行业短期将以确权保理为主,脱核融资并行发展,直到法律与数字基础设施完善后,才可能形成真正的转型拐点。未来竞争核心在于以全链路数据构建差异化风控体系,以及银行在科技投入与风险分担方面的协同能力;监管需要完善相关法规,推动跨行业数据共享与数字化改造,核心企业到2027年底前完成产业链数字化升级将成为行业共识。当前阶段是过渡期,市场需在确保安全的前提下探索新业态,同时把握数字化与风控升级的长期红利。到2026年跨境金融活动仍需应对汇率波动与数据合规挑战,行业聚焦开放与风控的平衡、科技赋能与制度完善,以实现稳定的长期增长。

🏷️ #供应链金融 #脱核融资 #确权保理 #数字化 #风控

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📰 "脱核"阵痛期:77号文落地、息差收窄、核心企业信用褪色——供应链金融走到拐点了吗?

供应链金融正经历结构性震荡,长期以核心企业信用为锚的模式受到政策、盈利与风控三重冲击,正从旧路走向新路。77号文明确规范应收账款电子凭证、禁止资金池、要求自律备案等红线,行业从野蛮生长转向合规发展,但核心信用的松动与地产、城投等风险传导,让以往以主体信用为中心的模式暴露短板。银行净息差持续走低,利润空间被挤压,头部银行通过“以量补价”来维持增长,但资产质量与非息收入能否支撑未来仍待观察。脱核融资虽快速兴起,形成物流贷、订单贷等新业态,但全链路数字化率偏低、坏账水平相对偏高,缺乏核心背书的追偿难度也较大。行业呈现确权保理与脱核融资双轨并行的过渡期,未来的变革方向在于政府完善法律法规、推动数据共享、提升全链路数字化水平,以及建立基于全数据的差异化风控能力。对银行而言,数字化转型和科技投入势在必行;核心企业需推进产业链数字化改造并开放交易数据以提升协同效益;监管需完善制度框架,促成跨行业数据互通。当前阶段是阵痛期,也是构筑新竞争壁垒的关键窗口。未来以“确权保理+脱核融资”的双轨共存为主线,谁能在全链路风控与数据治理上形成优势,谁就能在供应链金融市场获得持续竞争力。

🏷️ #供应链金融 #脱核融资 #确权保理 #数字化 #风控

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📰 华为云的“不太在乎”和“特别在乎”

在华为云Inspire创想者大会上,华为云CEO周跃峰强调了两点“默认不在乎”和“特别在乎”的发展取向。他表示不会过分追逐Token总量或收入总量,而是在国产化算力受限的条件下,关注Token所带来的健康度与生产力提升,强调这是华为云与其他云厂商的核心差异。背后是对全栈自主可控能力的坚持,以及在政企市场中对数据安全与本地化部署的重视。为实现行业深耕,华为云提出公有云与混合云并重的策略,避免单纯依赖情绪化价值,确保算力、模型与数据资源的快速共享与迭代,推动产业级的应用落地。大会上线的行业AI梦工厂聚焦智慧医疗、具身智能、智能制造、科学计算四大专区,旨在通过行业特定资产与模型实现精准落地,降低部署成本和时空成本。以智慧医疗为例,联合瑞金医院开发的RuiPath病理大模型已覆盖20余家医院,远程诊断能力显著提升,体现了AI在高价值领域的落地潜力。周跃峰强调医疗与金融是数字化推进最快的领域,AI若在这些行业难以发展,其他行业更难实现突破,因此应优先聚焦这些具有数据规模和应用场景的方向。

🏷️ #AI云 #国产化算力 #行业AI #智慧医疗 #数据安全

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📰 新能源车省下的油钱,正被保费“薅”回去?

新能源车险在定价和风险识别上出现“定价失灵”的阶段性难题。精算模型的多维风险因子与动态定价能力尚需完善,且关键数据大多掌握在车企手中,导致保险公司难以实现对个体风险的精准定价,进而引发亏损与价格分化。与此同时,新能源汽车的高额赔付成本,尤其是电池和三电系统的维护费用,以及一体化压铸和高密度传感元件带来的维修成本,进一步推高了整体成本。为破解这一困局,行业通过车企系保险、车联网、数据共享与定价机制改革等路径探索,推动智能网联车险、基础+变动定价、跨行业数据协同等创新。政策层面亦强调利用网约车等数据来匹配风险与定价,并推动跨行业数据交互试点。总体路径是通过产品创新、数据开放、定价工具改革与技术赋能,建立以风险为核心的定价体系,形成数据驱动的动态定价和成本控制,推动新能源车险实现高质量发展。

🏷️ #新能源险 #定价改革 #数据共享 #车企数据 #风险定价

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