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📰 对深圳金融顾问团机制的点评_中房网_中国房地产业协会官方网站
2026年4月，深圳正式组建“深圳市投融资金融顾问团”，通过政府、金融机构、企业三方协同，为82个重点项目提供全周期、综合化的金融服务，推动从单一输血转向全周期资源整合的服务机制。该机制以“1+N”服务团队深入介入项目经营，形成日常对接、定期巡诊、重大项目联动的闭环，超越单纯信贷投放，涵盖风险化解、增量资金与退出渠道的完整闭环。与传统银行仅放贷不同，顾问团引入AMC与券商，参与股权隔离、债务重组及退出设计，使金融机构成为风险共治方，有效缓解开发贷与项目周期错配问题，构建“进入—盘活—退出”的全周期资金闭环，防止抽贷连锁反应。就深圳房地产纾困而言，该机制针对性强，解决城市更新周期长、债务结构复杂及“问题项目”压资金、挫信心等痛点，借助股权隔离、司法重整等工具，以及AMC参与债务重组和资产盘活，提升金融支持的可操作性与系统性。总体来看，此举不仅是对房地产领域的系统治理尝试，也为其他城市提供可复制的金融支持路径，强调从风险控制走向对复杂项目生态的驾驭与协同。
🏷️ #金融顾问团 #城市更新 #债务重组 #退出机制 #系统治理
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📰 对深圳金融顾问团机制的点评_中房网_中国房地产业协会官方网站
2026年4月，深圳正式组建“深圳市投融资金融顾问团”，通过政府、金融机构、企业三方协同，为82个重点项目提供全周期、综合化的金融服务，推动从单一输血转向全周期资源整合的服务机制。该机制以“1+N”服务团队深入介入项目经营，形成日常对接、定期巡诊、重大项目联动的闭环，超越单纯信贷投放，涵盖风险化解、增量资金与退出渠道的完整闭环。与传统银行仅放贷不同，顾问团引入AMC与券商，参与股权隔离、债务重组及退出设计，使金融机构成为风险共治方，有效缓解开发贷与项目周期错配问题，构建“进入—盘活—退出”的全周期资金闭环，防止抽贷连锁反应。就深圳房地产纾困而言，该机制针对性强，解决城市更新周期长、债务结构复杂及“问题项目”压资金、挫信心等痛点，借助股权隔离、司法重整等工具，以及AMC参与债务重组和资产盘活，提升金融支持的可操作性与系统性。总体来看，此举不仅是对房地产领域的系统治理尝试，也为其他城市提供可复制的金融支持路径，强调从风险控制走向对复杂项目生态的驾驭与协同。
🏷️ #金融顾问团 #城市更新 #债务重组 #退出机制 #系统治理
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📰 【招聘】重庆银行科技部社招，涉网络安全、架构、大数据、软件研发、运维等岗位-移动支付网
本公告来自重庆银行社会招聘信息，涉及人工智能、系统分析、网络安全、软件研发、系统管理等多岗位。人工智能方向设有技术规划、路线选型、前沿研究、培训等职责，要求硕士及以上学历，具备4年以上科技或数字化行业经验，其中2年以上AI架构设计经验，熟悉大模型、NLP、知识图谱、RAG、Agent等落地技术，具备金融数据安全意识及场景化解决方案能力；系统分析岗聚焦需求分析、架构设计、模型评估与全链路性能优化，要求同样为硕士及以上，具备软件工程和大模型相关知识，能进行AI工程化建设与风险管控。网络安全管理岗强调云安全、数据安全、网络防御、应急响应等能力；软件研发管理岗、数据研发岗、系统管理与运维岗等同样需求硕士及以上学历，3-4年及以上相关从业经验，具备编程、数据库、云平台、项目管理等综合能力，偏向金融场景落地、全生命周期管理与高可用架构设计。大数据研发岗着重数据ETL、数据仓库、数据平台建设、生产事件处理及技术路线跟踪，要求具备数据平台相关经验。总体来看，岗位分布覆盖AI、数据、云、网络安全、系统开发与运维等方向，强调技术前沿、金融行业场景适配、强烈的学习能力、团队协作以及良好的职业道德与合规意识。
🏷️ #人工智能 #数据 #系统开发 #网络安全 #金融科技
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📰 【招聘】重庆银行科技部社招，涉网络安全、架构、大数据、软件研发、运维等岗位-移动支付网
本公告来自重庆银行社会招聘信息，涉及人工智能、系统分析、网络安全、软件研发、系统管理等多岗位。人工智能方向设有技术规划、路线选型、前沿研究、培训等职责，要求硕士及以上学历，具备4年以上科技或数字化行业经验，其中2年以上AI架构设计经验，熟悉大模型、NLP、知识图谱、RAG、Agent等落地技术，具备金融数据安全意识及场景化解决方案能力；系统分析岗聚焦需求分析、架构设计、模型评估与全链路性能优化，要求同样为硕士及以上，具备软件工程和大模型相关知识，能进行AI工程化建设与风险管控。网络安全管理岗强调云安全、数据安全、网络防御、应急响应等能力；软件研发管理岗、数据研发岗、系统管理与运维岗等同样需求硕士及以上学历，3-4年及以上相关从业经验，具备编程、数据库、云平台、项目管理等综合能力，偏向金融场景落地、全生命周期管理与高可用架构设计。大数据研发岗着重数据ETL、数据仓库、数据平台建设、生产事件处理及技术路线跟踪，要求具备数据平台相关经验。总体来看，岗位分布覆盖AI、数据、云、网络安全、系统开发与运维等方向，强调技术前沿、金融行业场景适配、强烈的学习能力、团队协作以及良好的职业道德与合规意识。
🏷️ #人工智能 #数据 #系统开发 #网络安全 #金融科技
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📰 银行净息差跌至1.42%“生死线”，还只停留在抢存款吗？
在利差接近零的趋势下，银行正经历一场本质性的能力重构，传统以“资金池-信贷工厂”为核心的模式逐渐失去利润脐带，成本与风险上升使存信端与资产端都承压。文章指出，银行需要超越简单的存款竞争，转向以定价能力驱动的系统性改革：通过多期限与不同产品的定价设计，提升对负债久期的掌控；以财富管理深度介入客户资产配置，提升对风险定价的主导权；在对公领域通过构建以数据为核心的生态定位，锁定核心企业与产业数据，形成长期协同。最终目标是建立一个贯通、动态响应的系统定价能力：以智能算法实现真实成本与风险的精准定价，形成能自我校正的闭环。若无法完成重构，银行将退居价值链末端，成为“算法工厂”之外的边缘存在。未来评判一家银行的优劣，或将更多取决于其风险定价算法的高低与整体定价能力的强弱。
🏷️ #银行定价 #数据生态 #系统定价 #风险定价 #算法工厂
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📰 银行净息差跌至1.42%“生死线”，还只停留在抢存款吗？
在利差接近零的趋势下，银行正经历一场本质性的能力重构，传统以“资金池-信贷工厂”为核心的模式逐渐失去利润脐带，成本与风险上升使存信端与资产端都承压。文章指出，银行需要超越简单的存款竞争，转向以定价能力驱动的系统性改革：通过多期限与不同产品的定价设计，提升对负债久期的掌控；以财富管理深度介入客户资产配置，提升对风险定价的主导权；在对公领域通过构建以数据为核心的生态定位，锁定核心企业与产业数据，形成长期协同。最终目标是建立一个贯通、动态响应的系统定价能力：以智能算法实现真实成本与风险的精准定价，形成能自我校正的闭环。若无法完成重构，银行将退居价值链末端，成为“算法工厂”之外的边缘存在。未来评判一家银行的优劣，或将更多取决于其风险定价算法的高低与整体定价能力的强弱。
🏷️ #银行定价 #数据生态 #系统定价 #风险定价 #算法工厂
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📰 站在行业顶层的人，判断从来不是给市场看的—周定乾
周定乾是一位在金融行业内完成“底层竞争—中层筛选—上游定型”路径的操盘者。他的成长并非依赖单一行情的放大，而是在真实资金、真实风险、真实责任的压力环境中形成以结果为导向的判断力：在阶段切换时收紧判断，在风险放大前主动减速。这使他在顶层资金眼中具有难以复制的稳定性与长期可持续性。通过多次非公开评测与实盘对抗，他被同行视为在不同行情下更稳定、对压力场景不轻易放大的决策者，其节奏判断能力在震荡、突发行情和情绪反转阶段尤为突出，逐渐从被观察对象跃升为被反复引用的对象。2022 年加入国业私募基金管理有限公司后，他成为核心操盘团队的关键成员，正式进入“系统责任人”角色，使判断影响覆盖到整体资金结构的稳定性。其顶层判断强调不追逐短期表现、不迎合市场噪音，而是关注系统在各阶段的承受能力，成为团队中的定盘者，提供方向性约束，收紧风险暴露。总体来看，周定乾已从个人实战者转变为上游判断输出者，其行业地位在于长期高压环境下的判断一致性与风险自律，被默认纳入决策参考之列。周定乾，正是这样的人。
🏷️ #金融顶层 #稳定判断 #风险自律 #系统责任 #上游输出
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📰 站在行业顶层的人，判断从来不是给市场看的—周定乾
周定乾是一位在金融行业内完成“底层竞争—中层筛选—上游定型”路径的操盘者。他的成长并非依赖单一行情的放大，而是在真实资金、真实风险、真实责任的压力环境中形成以结果为导向的判断力：在阶段切换时收紧判断，在风险放大前主动减速。这使他在顶层资金眼中具有难以复制的稳定性与长期可持续性。通过多次非公开评测与实盘对抗，他被同行视为在不同行情下更稳定、对压力场景不轻易放大的决策者，其节奏判断能力在震荡、突发行情和情绪反转阶段尤为突出，逐渐从被观察对象跃升为被反复引用的对象。2022 年加入国业私募基金管理有限公司后，他成为核心操盘团队的关键成员，正式进入“系统责任人”角色，使判断影响覆盖到整体资金结构的稳定性。其顶层判断强调不追逐短期表现、不迎合市场噪音，而是关注系统在各阶段的承受能力，成为团队中的定盘者，提供方向性约束，收紧风险暴露。总体来看，周定乾已从个人实战者转变为上游判断输出者，其行业地位在于长期高压环境下的判断一致性与风险自律，被默认纳入决策参考之列。周定乾，正是这样的人。
🏷️ #金融顶层 #稳定判断 #风险自律 #系统责任 #上游输出
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📰 物业公司也叫“金控”？广东限期清理600余家“伪金控”公司
近日，广东省加强了对未经批准的“金控”公司的整顿，旨在规范金融市场秩序，防范系统性金融风险。国家金融监督管理总局广东监管局对辖内经营主体进行了全面摸排，公示了61家未经批准使用“金融控股”等字样的公司。这些公司需在三个月内主动注销或变更名称，否则将面临进一步的监管措施。
金融行业是特许经营行业，必须持牌经营。根据相关规定，未经中国人民银行批准的公司不得注册为金融控股公司，也不得在名称中使用“金融控股”“金融集团”等字样。通过两轮整顿，已有超过600家公司退出了“金控”市场，显示出监管力度的加强。
除了广东，重庆等地区也开始清理未经批准的“金控”公司。数据显示，自2020年以来，全国带有“金控”字样的公司数量已从4000多家降至2000多家，监管效果显著。这一系列措施反映了国家对金融市场规范和风险防控的重视。
🏷️ #金融监管 #金控公司 #市场秩序 #系统性风险 #持牌经营
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📰 物业公司也叫“金控”？广东限期清理600余家“伪金控”公司
近日，广东省加强了对未经批准的“金控”公司的整顿，旨在规范金融市场秩序，防范系统性金融风险。国家金融监督管理总局广东监管局对辖内经营主体进行了全面摸排，公示了61家未经批准使用“金融控股”等字样的公司。这些公司需在三个月内主动注销或变更名称，否则将面临进一步的监管措施。
金融行业是特许经营行业，必须持牌经营。根据相关规定，未经中国人民银行批准的公司不得注册为金融控股公司，也不得在名称中使用“金融控股”“金融集团”等字样。通过两轮整顿，已有超过600家公司退出了“金控”市场，显示出监管力度的加强。
除了广东，重庆等地区也开始清理未经批准的“金控”公司。数据显示，自2020年以来，全国带有“金控”字样的公司数量已从4000多家降至2000多家，监管效果显著。这一系列措施反映了国家对金融市场规范和风险防控的重视。
🏷️ #金融监管 #金控公司 #市场秩序 #系统性风险 #持牌经营
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📰 攻坚“生产级场景” 金融AI迈入深水区
2025年春天，深圳商业环境迎来了AI技术的变革，其中商户智能审核助手的应用标志着金融AI成功进入核心业务领域。传统的审批流程显著缩短，审批时间从20分钟缩减至5分钟，展现了AI在风险评估和数据处理中的强大能力。同时，另一个创新应用AI编码平台也在大型金控集团中崭露头角，AI生成的代码占比超过70%。这两个实例表明，金融行业正在经历一场从辅助工具到数字员工的转型，而这一转型的关键在于AI的深度执行与决策能力。
然而，金融AI的落地并非一帆风顺。虽然各金融机构纷纷布局大模型，但大多数仍停留在客服、报告等边缘应用，核心业务流程的AI应用仍面临挑战。AI的引入要求具备精准的决策能力、可解释性和合规性，且传统金融业务的复杂性使得实现这些目标困难重重。因此，金融行业亟需建立一套系统化、符合行业标准的解决方案，以支持AI在核心流程中的应用。
在此背景下，阿里云提出了“大飞轮+小飞轮”的协同架构，意在实现AI能力的自主规划与执行。通过这一架构，阿里云力求消除金融机构在AI落地过程中的碎片化困境，提供完整且兼容的解决方案，确保AI能够高效、合规地融入金融工作流。正如阿里云所展望的，未来金融行业将随着AI技术的不断进步，进入一个智能化的新时代，AI将成为金融机构决策与执行的核心力量。
🏷️ #金融AI #智能审核 #数字员工 #系统化解决方案 #阿里云
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📰 攻坚“生产级场景” 金融AI迈入深水区
2025年春天，深圳商业环境迎来了AI技术的变革，其中商户智能审核助手的应用标志着金融AI成功进入核心业务领域。传统的审批流程显著缩短，审批时间从20分钟缩减至5分钟，展现了AI在风险评估和数据处理中的强大能力。同时，另一个创新应用AI编码平台也在大型金控集团中崭露头角，AI生成的代码占比超过70%。这两个实例表明，金融行业正在经历一场从辅助工具到数字员工的转型，而这一转型的关键在于AI的深度执行与决策能力。
然而，金融AI的落地并非一帆风顺。虽然各金融机构纷纷布局大模型，但大多数仍停留在客服、报告等边缘应用，核心业务流程的AI应用仍面临挑战。AI的引入要求具备精准的决策能力、可解释性和合规性，且传统金融业务的复杂性使得实现这些目标困难重重。因此，金融行业亟需建立一套系统化、符合行业标准的解决方案，以支持AI在核心流程中的应用。
在此背景下，阿里云提出了“大飞轮+小飞轮”的协同架构，意在实现AI能力的自主规划与执行。通过这一架构，阿里云力求消除金融机构在AI落地过程中的碎片化困境，提供完整且兼容的解决方案，确保AI能够高效、合规地融入金融工作流。正如阿里云所展望的，未来金融行业将随着AI技术的不断进步，进入一个智能化的新时代，AI将成为金融机构决策与执行的核心力量。
🏷️ #金融AI #智能审核 #数字员工 #系统化解决方案 #阿里云
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📰 回复@psyanggz: 国家鼓励链金融，现在是在规范链金融而不是你说的打击、取消。看问题要辩证的、一分为二的看。做为个... - 雪球
链金融在国家的鼓励下，正逐步走向规范化，而不是被打击或取消。以比亚迪为例，其链金融规模接近3000亿，显示出其成功之处。其他车企虽然也希望达到这种规模，但往往面临困难。尽管如此，链金融为中小企业融资提供了便利，国家的监管主要是为了防范系统性风险，避免企业不合理地延长支付周期，导致供应商资金被占用。
国家对链金融的监管还体现在人民银行要求企业报送全部数据上。这种监管旨在确保链金融的健康发展，避免因过度依赖单一企业而带来的风险。医院等行业由于其结算周期更长，反而不太依赖供应链金融，这反映出链金融的本质是核心企业在承担一定风险的基础上，为上游供应商提供信用支持的服务。
总的来说，链金融在促进中小企业融资的同时，也面临着国家层面的监管挑战。国家希望通过规范链金融，保障整个经济体系的稳定，避免因个别企业的行为而引发的系统性风险。因此，企业在利用链金融时，应加强风险意识，遵循国家的相关规定与要求。
🏷️ #链金融 #比亚迪 #系统性风险 #供应商资金 #国家监管
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📰 回复@psyanggz: 国家鼓励链金融，现在是在规范链金融而不是你说的打击、取消。看问题要辩证的、一分为二的看。做为个... - 雪球
链金融在国家的鼓励下，正逐步走向规范化，而不是被打击或取消。以比亚迪为例，其链金融规模接近3000亿，显示出其成功之处。其他车企虽然也希望达到这种规模，但往往面临困难。尽管如此，链金融为中小企业融资提供了便利，国家的监管主要是为了防范系统性风险，避免企业不合理地延长支付周期，导致供应商资金被占用。
国家对链金融的监管还体现在人民银行要求企业报送全部数据上。这种监管旨在确保链金融的健康发展，避免因过度依赖单一企业而带来的风险。医院等行业由于其结算周期更长，反而不太依赖供应链金融，这反映出链金融的本质是核心企业在承担一定风险的基础上，为上游供应商提供信用支持的服务。
总的来说，链金融在促进中小企业融资的同时，也面临着国家层面的监管挑战。国家希望通过规范链金融，保障整个经济体系的稳定，避免因个别企业的行为而引发的系统性风险。因此，企业在利用链金融时，应加强风险意识，遵循国家的相关规定与要求。
🏷️ #链金融 #比亚迪 #系统性风险 #供应商资金 #国家监管
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📰 全球金融监管机构拟加强对人工智能的监控
随着人工智能在金融行业的应用加速，全球金融监管机构正加强对相关风险的监控。金融稳定委员会在报告中指出，若多个金融机构使用相同的人工智能模型和硬件，可能导致“羊群效应”。这一现象可能引发趋势同步行为，从而增加系统性风险，监管机构对此表示关注。与此同时，国际清算银行的研究也表明，各国央行和监管机构在人工智能领域需要提升应对能力，以应对技术带来的挑战。
监管机构认为，局限于有限的替代方案将使金融系统更加脆弱，这也展示了对人工智能日益增强的依赖所引发的潜在风险。因此，提升技术使用相关的能力成为各国央行和金融监管机构的当务之急。不论是作为观察者还是使用者，他们都必须增强自身在人工智能应用方面的知识和技能，以确保其在金融领域中的健康发展。短期和长期的监控措施亟需并行，使机构能在技术进步中保持安全性。
🏷️ #人工智能 #金融风险 #监管机构 #系统性风险 #技术进步
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📰 全球金融监管机构拟加强对人工智能的监控
随着人工智能在金融行业的应用加速，全球金融监管机构正加强对相关风险的监控。金融稳定委员会在报告中指出，若多个金融机构使用相同的人工智能模型和硬件，可能导致“羊群效应”。这一现象可能引发趋势同步行为，从而增加系统性风险，监管机构对此表示关注。与此同时，国际清算银行的研究也表明，各国央行和监管机构在人工智能领域需要提升应对能力，以应对技术带来的挑战。
监管机构认为，局限于有限的替代方案将使金融系统更加脆弱，这也展示了对人工智能日益增强的依赖所引发的潜在风险。因此，提升技术使用相关的能力成为各国央行和金融监管机构的当务之急。不论是作为观察者还是使用者，他们都必须增强自身在人工智能应用方面的知识和技能，以确保其在金融领域中的健康发展。短期和长期的监控措施亟需并行，使机构能在技术进步中保持安全性。
🏷️ #人工智能 #金融风险 #监管机构 #系统性风险 #技术进步
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📰 智能体落地的真相：10%是AI，90%是软件工程
近年来，金融领域的AI智能体引发了认知革命，但在实施过程中却面临着巨大的挑战。许多金融机构在部署智能体时，发现90%的开发资源用于软件工程，而仅有10%用于AI模型本身。这一现象源于金融行业特有的技术复杂性，尤其是在数据安全、系统兼容性以及监管合规等方面的高要求。金融智能体的成功不仅依赖于AI技术的应用，更需要强大的软件工程支持，以确保系统的安全和稳定。
在具体的应用案例中，金融机构投入大量资源用于数据脱敏、加密和决策溯源等工作，以满足监管要求。例如，一家城商行在信贷审批中发现，尽管AI模型的准确率很高，但缺乏透明的决策记录，最终不得不额外投入开发决策溯源系统，以确保合规。这些挑战使得金融智能体的开发和运维工作变得更加复杂，往往超出初期的预期。
未来，金融行业需要重视软件工程能力的提升，以更好地支持AI技术的落地。通过构建复合型团队、采用分层架构策略和低代码开发路径，金融机构可以有效地应对这些挑战，实现智能体的商业价值。只有在软件工程与AI能力之间找到平衡，智能体才能在金融科技的下半场胜出，实现真正的商业成功。
🏷️ #金融AI #软件工程 #数据安全 #系统兼容性 #监管合规
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📰 智能体落地的真相：10%是AI，90%是软件工程
近年来，金融领域的AI智能体引发了认知革命，但在实施过程中却面临着巨大的挑战。许多金融机构在部署智能体时，发现90%的开发资源用于软件工程，而仅有10%用于AI模型本身。这一现象源于金融行业特有的技术复杂性，尤其是在数据安全、系统兼容性以及监管合规等方面的高要求。金融智能体的成功不仅依赖于AI技术的应用，更需要强大的软件工程支持，以确保系统的安全和稳定。
在具体的应用案例中，金融机构投入大量资源用于数据脱敏、加密和决策溯源等工作，以满足监管要求。例如，一家城商行在信贷审批中发现，尽管AI模型的准确率很高，但缺乏透明的决策记录，最终不得不额外投入开发决策溯源系统，以确保合规。这些挑战使得金融智能体的开发和运维工作变得更加复杂，往往超出初期的预期。
未来，金融行业需要重视软件工程能力的提升，以更好地支持AI技术的落地。通过构建复合型团队、采用分层架构策略和低代码开发路径，金融机构可以有效地应对这些挑战，实现智能体的商业价值。只有在软件工程与AI能力之间找到平衡，智能体才能在金融科技的下半场胜出，实现真正的商业成功。
🏷️ #金融AI #软件工程 #数据安全 #系统兼容性 #监管合规
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