案例名称:【产业数字金融新模式】
公司名称:【华夏银行股份有限公司(600015)】
案例简述:
立足数字经济时代历史方位,党和国家明确提出“发展数字经济,推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合”发展方向。在新冠疫情全球蔓延,地区争端升温,国内经济发展面临需求、供给击、预期等方面压力,稳产业链和供应链成为我国经济社会发展的战略基石。

本案例运用我行提出的“积累数字资产、挖掘数字价值、创设数字信用、形成数字担保”产数方法论体系,创设全数字化、智能化的产业数字金融新模式,构建与产业场景、生态场景相融合的数字供应链融资业务及产品;托产业生态,基于产业协作体系中商流、物流、信息流、资金流“四流合一”,运用数字资产、数字技术突破时间和空间限制,为链上中小微企业提供精准充足的金融支持,发挥金融助力稳链、保链、补链、强链功能;构建具备业务开放性、产业全数字化、技术先进性和可拓展性的产业数字金融系统平台,建立对多个行业、多种生态具有普适性的金融服务模式;构建数字化授信和数字化智能风控核心技术,推动信贷模式由“单一客户审批”发展到“批量客户审批”,提升实体经济服务质效;探索建立满足依法合规经营与适度创新相适应的沙箱沙盒监管创新机制,防范和化解新模式下的新型风险。

扫码查看详细案例
好文章,需要你的鼓励
Fractal AI Research实验室开发了Fathom-DeepResearch智能搜索系统,该系统由两个4B参数模型组成,能够进行20多轮深度网络搜索并生成结构化报告。研究团队创新了DUETQA数据集、RAPO训练方法和认知行为奖励机制,解决了AI搜索中的浅层化、重复性和缺乏综合能力等问题,在多项基准测试中显著超越现有开源系统,为AI助手向专业研究工具转变奠定了基础。
快手科技与清华大学合作发现当前AI语言模型训练中存在严重的权重分配不平衡问题,提出了非对称重要性采样策略优化(ASPO)方法。该方法通过翻转正面样本的重要性权重,让模型把更多注意力放在需要改进的部分而非已经表现良好的部分,显著提升了数学推理和编程任务的性能,并改善了训练稳定性。