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产业数字金融观察 | 一周要闻(2024.5.15-5.21)

2024.05.21

本期速览

【 1 】国务院:审议通过《制造业数字化转型行动方案》

【 2 】工信部等三部门:联合印发《制造业企业供应链管理水平提升指南(试行)》

【 3 】中央网信办等四部门:联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》

【 4 】国家产融合作平台:累计帮助企业融资超8300亿元

【 5 】广东:印发《数字广东建设2024年工作要点》

【 6 】外交学院国际金融研究中心:上市股份制商业银行2023年发展六大特点

【 7 】浙商银行潘华枫等:创新转型信贷支持钢铁低碳发展的两大挑战及两个建议

【 8 】中国工程院孙凝晖院士:大模型带来的三大变革、人工智能的四个发展方向以及中国智能计算发展的四点挑战

【 9 】腾讯研究院:发布《向AI而行,共筑新质生产力——行业大模型调研报告》


国务院:审议通过《制造业数字化转型行动方案》

近日,国务院审议通过《制造业数字化转型行动方案》。《行动方案》指出,要根据制造业多样化个性化需求,分行业分领域挖掘典型场景;加快核心技术攻关和成果推广应用,做好设备联网、协议互认、标准制定、平台建设等工作;加快工业互联网、5G等新型基础设施建设,破除数据壁垒,打通信息孤岛;加大对中小企业数字化转型的支持,与开展大规模设备更新行动、实施技术改造升级工程等有机结合,完善公共服务平台,探索形成促进中小企业数字化转型长效机制,同时继续强化大企业资源优势,带动产业链上下游中小微企业协同开展数字化改造,构建大中小企业融通发展格局。

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工信部等三部门:联合印发《制造业企业供应链管理水平提升指南(试行)》

5月20日,工业和信息化部、交通运输部、商务部联合印发《制造业企业供应链管理水平提升指南(试行)》,提出八项任务。一是加强企业供应链多维协同,其中供应链主导企业应强化全链条业务协同,促进商流、物流、资金流、信息流顺畅;中小企业融入供应链协同业务生态,发挥供应链关键支撑作用;企业与金融机构互通链上信息,协同推进供应链金融服务,提升金融服务实体经济和安全风险防范能力。二是实现企业供应链管理精益化。三是加快企业供应链数字化转型,重点加强产品数据、供应商、仓储物流等关键管理系统建设,并定期针对工业互联网平台等开展网络安全检测评估。四是健全企业绿色供应链体系。五是构建企业全球供应链网络。六是提升企业供应链韧性和安全水平,其中企业应建立风险管理机制,提升风险管理内控水平。七是完善供应链管理服务支撑。八是强化供应链管理政策保障。

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中央网信办等四部门:联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》

近日,中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》,部署了九项重点任务。一是筑牢数字乡村发展底座,重点提升农村网络基础设施供给能力,加快推进涉农数据资源集成共享,支持各地依托融资信用服务平台加强涉农信用信息归集与精准应用,深化与金融机构合作。二是以数字化守牢“两条底线”,即强化确保粮食安全数字化支撑,强化防止返贫监测和帮扶举措。三是大力推进智慧农业发展,重点提升农业全产业链数字化水平,以数字技术深化农业社会化服务。四是激发县域数字经济新活力,重点释放涉农数据要素乘数效应,支持金融机构与农业农村、市场监管、税务等部门共享交换数据,提升农村数字普惠金融水平。五是推动乡村数字文化振兴。六是健全乡村数字治理体系。七是深化乡村数字普惠服务,重点增强农村数字普惠金融服务实效,加强涉农信用信息共享应用,提升涉农经营主体融资便利水平,鼓励金融机构运用新一代信息技术因地制宜打造惠农利民金融产品与服务。八是加快建设智慧美丽乡村。九是统筹推进数字乡村建设。

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国家产融合作平台:累计帮助企业融资超8300亿元

5月15日,2024年“科技产业金融一体化”专项路演暨国家产融合作平台上线三周年交流活动举办。活动中指出,国家产融合作平台上线三年来,已累计帮助企业融资超过8300亿元,入库优质企业29万余家,入驻金融机构2400多家。工业和信息化部党组成员、副部长辛国斌在活动上说,“科技产业金融一体化”专项是产融合作工作的创新性探索,下一步要深化金融创新,探索“股贷债保”联动,推广“中试险+研发贷”等创新模式,扩大实施“科技产业金融一体化”专项,深入开展硬科技属性评价和创新属性评价;要强化数字赋能,建立健全科技、产业、金融三方信息共享机制,运用智能算法模型赋能金融产品研发、信贷融资定价、供应链金融等业务,提升金融服务实体经济的效率。

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广东:印发《数字广东建设2024年工作要点》

近日,广东省政务服务和数据管理局印发《数字广东建设2024年工作要点》,提出了涵盖数字经济、数字社会、数字政府、数字文化和数字生态文明等领域的十三项工作任务。一是围绕“一点两地”全新定位、推动“数字湾区”建设,重点推进粤港澳大湾区智慧城市群建设,打造粤港澳大湾区“数据特区”。二是深化数字赋能“百千万工程”、促进城乡融合和区域协调发展,重点推动城镇数字化转型及数字乡村建设,做强“粤同行”产业赋能行动计划。三是实施创新驱动发展战略、打造具有全球影响力的数字技术创新高地,重点加强数字领域核心技术突破,推动安全可控的关键基础软件、工业软件等产业应用,提升产业链、供应链韧性和安全水平。四是做强做优做大数字经济、打造高质量发展新引擎,重点推动数字产业创新发展,积极培育新一代电子信息、软件与信息服务等数字产业集群建设;推动数字金融发展,优化金融产业和服务方式,支持广州、深圳建设数字金融聚集区。五是强化数据赋能、培育发展数据要素市场生态,重点丰富数据要素场景应用,探索孵化工业制造、现代农业、金融服务、商贸流通、绿色低碳等领域数据产品。六是持续优化营商环境、服务全国统一大市场建设。七是以数字思维破解民生难题、提升民生保障数字化水平。八是提升社会治理数字化水平、助力打造平安广东。九是赋能绿美广东建设、构建绿色智慧的数字生态文明,重点加强林业、海洋治理、减碳降废等领域的数字化应用。十是提升数字文化建设水平、推动文旅体新业态发展。十一是夯实数字基础设施建设、打造数字化发展坚实底座。十二是加强网络和数据安全管理、筑牢安全防线。十三是营造良好发展环境、释放数字化发展创新潜能。

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外交学院国际金融研究中心:上市股份制商业银行2023年发展六大特点

近日,外交学院国际金融研究中心课题组在《银行家》杂志发布《持续转型与创新 寻求高质量发展——上市股份制商业银行2023年年报分析》,指出了2023年上市股份行发展的六大特点。一是规模稳健增长,结构不断优化:2023年,10家上市股份行资产规模稳中有增,资产总规模68.41万亿元,相比2022年增长4.70万亿元,增幅达7.37%;同时贷款增速有所放缓,存款增速明显回落。二是净息差下降,盈利能力承压:2023年其净利润总额为5008.80亿元,相比2022年下降了176.97亿元,同比下降3.41个百分点;净息差进一步收窄,2023年的平均值为1.82%,与2022年相比下降了0.24个百分点。三是经营环境复杂,风险仍然可控:上市股份行不良贷款率均未超过2%,风险抵补能力仍然较强。四是多渠道补充资本,资本实力保持强劲。五是服务实体经济成效显著:2023年其普惠型小微信贷余额的总额突破4.73万亿元,较2022年同比增长12.28%;绿色信贷余额合计突破3.46万亿元,较2022年同比增长30%;制造业贷款总规模超过4.05万亿元。六是推进数字化转型,促进业务与管理“双提升”。

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浙商银行潘华枫等:创新转型信贷支持钢铁低碳发展的两大挑战及两个建议

近日,浙商银行行长助理、首席风险官潘华枫等在《中国金融》杂志发表文章《调查研究:创新转型信贷支持钢铁行业》。文中指出,近年来,银行业金融机构在服务钢铁行业绿色转型升级过程中,面临两大挑战:一是鉴于削减产能和行业进一步整合仍是我国钢铁行业未来发展的政策导向基调,叠加银行对钢铁行业近年来所发风险仍有所顾忌,信贷资金投放依然较为谨慎;二是授信和风险指标体系缺乏碳排放考量,低碳信贷产品创新缺少有力抓手。为此,文中提出了银行创新转型信贷支持钢铁行业低碳发展的两个建议:一是深度剖析钢铁碳减排逻辑,推动授信与风险管理框架升级,在授信及风险管理政策指标制定过程中加入符合碳中和需求的低碳因子,如参与碳市场交易、低碳炉料结构转型等;二是增强碳排放靶向引导,形成中短期产品创新、长期产品创新、鼓励旗下金融租赁子公司积极参与等的多层次转型信贷产品支持体系。

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中国工程院孙凝晖院士:大模型带来的三大变革、人工智能的四个发展方向以及中国智能计算发展的四点挑战

近日,中国人大网刊登了中国工程院院士孙凝晖在十四届全国人大常委会专题讲座上的讲稿《人工智能与智能计算的发展》。文中指出,2022年被誉为大模型元年,大模型的出现带来了三个变革:一是技术上的规模定律,即很多AI模型的精度在参数规模超过某个阈值后模型能力快速提升;二是产业上算力需求爆炸式增长,带动相关算力企业超高速发展;三是社会上冲击劳动力市场。未来,人工智能的技术前沿将朝着以下四个方向发展,即多模态大模型、视频生成大模型、具身智能、AI4R(AI for Research)成为科学发现与技术发明的主要范式。人工智能技术与智能计算产业处于中美科技竞争的焦点,中国当前面临四点挑战:一是为美国在AI核心能力上长期处于领先地位,中国处于跟踪模式;二是高端算力产品禁售,高端芯片工艺长期被卡;三是国内智能计算生态孱弱,AI开发框架渗透率不足;四是AI应用于行业时其成本、门槛居高不下。

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腾讯研究院:发布《向AI而行,共筑新质生产力——行业大模型调研报告》

近日,腾讯研究院发布《向AI而行,共筑新质生产力——行业大模型调研报告》。报告指出,行业大模型指利用大模型技术,针对特定数据和任务进行训练或优化,形成具备专用知识与能力的大模型及应用。行业大模型具备三个特点:一是既有模型、也含应用;二是大多长在通用大模型之上,基于通用大模型进行再开发;三是具备定制特征,本质是解决方案、而非只是一个产品。行业大模型整体处于发展早期,其行业应用进度不一:数字原生行业(如各类互联网应用)是先行者,传统行业中生产性服务业(广告、金融等)进展相对快、重资产行业(建筑、制造、能源等)进展相对慢。不同行业与大模型的结合存在三大共性需求:一是内容生成与创意设计,二是信息提炼与专业辅助,三是任务调度与智能交互。未来,行业大模型有望在云智一体的基础设施支持下,向多模态、人工智能体、端侧及小型化等方向发展,更深入嵌入各行业的工作流程中,促进生产力的提升。

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