本报讯（全媒体记者蒋杰 通讯员阎啸 许兰宇）同名同姓，却非同一人——一场跨度二十余年的借贷 纠纷，让无辜者背负失信之名，真正的借款人却长期隐匿。近日，浙江省宁波市奉化区检察院借用大数 据模型，精准履行民事检察监督职责，不仅成功纠正了一起错判案件，还帮助78岁的胡某找到了真实债 务人，确认了还款方案，切实维护了当事人合法权益。 2024年2月，胡某手持借条，将名为"张某林"的借款人诉至法院。由于借条信息有限，胡某年事已高、 记忆模糊，她错误起诉了同名但与之毫无关联的张某林A。法院依据现有证据作出缺席判决，并在执行 中将张某林A纳入失信名单，冻结其账户。直到2024年6月，张某林A本人提出申诉，这场因姓名巧合导 致的"乌龙"才浮出水面：债务人实为与其同名的另一人。 胡某此时才发现自己错误起诉导致法院出现"同名误判"情况，年已七旬的她实在无力处理其中的法律程 序问题。山穷水尽之时，她通过奉化区检察院在其所在街道设置的联络处得知了检察监督这一方法。 2025年4月，胡某向奉化区检察院申请监督。受理该案后，承办检察官迅速开展调查核实，理清了案件 原委与当事人困境。原来，二十多年前，胡某轻信自称做土方生意的张某林，为其筹 ...

核心观点 - 北京市检察机关成功构建并应用了以“3+N”大数据模型矩阵为核心的“数智枫桥·数治北京”解决方案，通过人工智能与大数据技术赋能检察工作，实现了从被动应对、个案办理到主动预防、系统治理的根本性转变 [1][23][24] 技术应用与系统架构 - 系统核心是由“枫控智检”、“索迹智见”、“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵，每日处理数以十万计的涉法涉诉数据 [1][3] - 技术基础依托国产算力设备支撑的人工智能一体机，并采用了模块化建设思路，便于共建共享共用 [1][21] - 模型研发结合了国内进步的开源人工智能算法，并通过检察官与技术人员合作，以“数据标注”等方式训练模型复刻检察办案逻辑 [7][8] 运营成效与效率提升 - “索迹智见”模型能从群众信访材料中智能筛查监督线索，促使矛盾纠纷法治化实质化解率超过95% [2] - 大数据模型每日可处理数以万计的数据信息，全面覆盖刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务，极大节约了时间成本 [4][5] - 在税费征缴领域，通过分析超过22亿条数据，发现违法线索并督促企业补缴税款及滞纳金超过2.4亿元 [10] - 在医保欺诈监督领域，累计筛查出各类骗保线索1100余条，在公安机关配合下查获犯罪嫌疑人180余人 [18][19] 具体应用案例 - **停车纠纷治理**：通过分析数据绘制风险热力图，西城区因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降，其中寻衅滋事类案件占比61.22%，故意毁坏财物罪占比81.81% [5][6] - **预付卡监管**：朝阳区检察院通过大数据模型碰撞数据，发现100多条应备案未备案线索，督促372家企业整改，备案企业新增102家，资金存管平台入驻企业增加206家，存管资金由105.22万元增长至8967.07万元，相关投诉同比下降40% [12][13][14] - **校园周边安全**：通过整合教育、交管、12345热线数据，模型批量筛查出1389条安全隐患线索，立案211件，制发检察建议及磋商函209份 [15] - **医保骗保打击**：通过分析海量聊天记录等数据，设计医保欺诈全链条监督模型，模型逻辑规则修改了二三十次以提升精准性 [17][18] - **未成年人保护**：通过大数据碰撞发现医生未履行强制报告义务线索12条，督促处罚9家单位、8名个人，此后未再发现类似情况 [20][21] 工作模式转变 - 检察官角色从“办一案”转变为“治一片”的“数据指挥官”，工作思维从被动应对转向主动预防和发现系统性共性问题 [1][6][15] - 履职模式实现从“我管”到“都管”的协同联动，通过检察建议推动行政监管部门共同治理，形成合力 [6][18] - 技术应用促使检察官不断升级思维，主动总结案件共性特点并教给人工智能模型，用更宏观的视角处理问题 [15][16][18]

行业宏观背景与发展阶段 - 中国金融业正处于历史交汇点 已从规模扩张转向质量提升的关键转型阶段[1] - 金融供给侧结构性改革成效显著 服务实体经济能力持续增强[1] - “五篇大文章”（科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融）已从政策框架落地为行业共识和实际行动 形成了多层次、广覆盖、差异化的金融服务体系[1] - “十五五”开局之年 行业面临新形势与新任务 核心课题包括提升金融服务质效、支持创新驱动发展、促进共同富裕及维护金融稳定[1] 领航金融机构的实践与应对策略 - 2025年 面对国际贸易竞争加剧、国内息差持续收窄等复杂经营压力 领航金融机构通过拓宽服务半径和增强差异化竞争能力来应对挑战[2] - 在技术创新层面 人工智能、大数据模型等金融数字化应用不断深化 为降低运营成本、提升服务质效打下技术基础 金融服务实现线上线下全渠道协同[2] - 在服务国家战略层面 金融机构聚焦乡村振兴、区域协调发展 通过农村数字普惠金融、产业扶持贷款、基础设施建设融资等创新实践 为地方经济发展注入金融活水[2] - 在责任践行层面 领航机构将ESG理念系统整合于决策流程 在追求经济效益的同时 将环境友好、社会责任和治理效能置于战略优先级 金融消费者权益保护机制日趋完善[2] 行业标杆评选与展望 - 为总结2025年金融业创新成果与实践经验 发掘在复杂环境下保持战略定力、实现高质量发展的金融机构典范 开启了领航企业案例征集与评估活动[3] - 站在“十五五”起点 金融业需在宏观经济动能转换、金融需求结构深刻变化、金融监管日益精细的背景下 于保持战略定力、强化风险管控、持续技术创新等多个目标间寻找新的平衡[4] - 金融业发展方向已然明晰 期待更多金融机构在“十五五”新征程中脱颖而出 实现跨越式高质量发展 书写中国式现代化的金融新篇章[4]

文章核心观点 - 中国农业正通过装备更新、高标准农田建设和数字化技术应用，推动生产力升级和高质量发展，以保障粮食安全并提高农民收益 [4][33][38] 农田装备与技术更新 - 农业生产装备向精量播种机、收割机、无人机、山路轨道机等机械化、自动化设备更新，显著提高效率 [1][8] - 数字化生产与数据平台的应用，使得田间管理从依赖人工肉眼观察转变为实时数据掌控，管理更科学高效 [3][6] - 智能化、机械化、自动化的转型不仅提升了养殖存活率和效率，也助力业务从单一品种拓展到多品种 [12] 高标准农田建设与抗风险能力 - 2024年中国预计新建和改造8000万亩高标准农田，通过设施完善和生态优化实现旱涝保收、高产稳产 [13] - 高标准农田建设注重水利设施配套，如疏浚沟渠（毛渠），以打通水系“最后一公里”，实现“旱能浇，涝能排” [19][21] - 具体案例显示，完善的水利设施（如沟渠）能在干旱和连续降雨时有效保护作物，避免大幅减产，例如使小麦产量从预计的每亩八九百斤稳定在每亩一千二百多斤 [15][17] 数字化与智能化农业应用 - 遥感卫星、无人机、传感器等智能化设备用于实时监测田间信息，进行光谱分析以跟踪作物长势 [25][27] - AI大模型被应用于农业生产，通过汇集多源农业数据进行训练，旨在实现粮食增产、病虫害减少和标准化种植 [29][31] - 大数据模型正逐步替代传统经验，辅助从选种、种植到田间管理的科学决策 [33] 农业生产力提升与成果 - 农业科技进步贡献率达63.2%，农作物耕、种、收综合机械化率超过75% [33] - 高标准农田建设推动产量提升，案例如一垧地（约1公顷）产量从2万斤增加到3万斤 [10] - 全国已建成超过10亿亩高标准农田，覆盖一半以上耕地，每年能保住两千八百多亿斤粮食，并使小麦、水稻、玉米三大主粮三年累计减少损失五百多亿斤 [38] 高标准农田建设的特点与投入 - 建设路径采取“分省定制”，北方重点补水利、保土壤，南方重排涝、打通田间道路，中部地区强调抓地力、防洪涝、提升机收效率 [33][35] - 国家投入加码，目前每亩高标准农田的补助已经超过2000元 [36] - 各地细化管护机制，并有超过110万个社会化服务组织为乡村提供播种、收割、测土、无人机打药等服务，形成农业公共服务网络 [36] 未来规划与展望 - 到2030年，全国计划建成13.5亿亩高标准农田；到2035年，条件合适的永久基本农田将全部完成升级 [38] - 农业基础设施的规范化和机械化的智能高效化，有望进一步巩固和提升粮食产量，并吸引更多年轻人加入，使农业生产主力军更加年轻化和专业化 [14]

文章核心观点 - 恒丰银行通过“产业链、资金链、服务链”三链融合的生态化服务模式，精准服务粤港澳大湾区科创企业全生命周期，破解科技企业“融资难”痛点，以金融活水赋能科技自立自强 [2] 金融服务模式创新 - 针对科技企业“高科技、高风险、高收益、轻资产”与传统金融“重抵押、重报表”模式不匹配的痛点，银行主动转变服务理念，组建懂产业的专营团队深入一线 [3][5] - 创新推出“厂房按揭贷”等定制化融资方案，期限设计灵活以匹配企业成长周期，例如为广东蓝科车仆提供335万元、期限20年的贷款 [5][6] - 构建“贷款+代发”等联动服务模式，在提供766万元厂房按揭贷款的同时，为广州玛太电子配套代发工资服务，满足企业多元需求 [6] - 风险评估体系跳出传统抵押物模式，构建适配科创企业的评价标准，更看重技术壁垒、市场潜力和团队能力 [7] - 优化审批流程，实行小微零售业务专职审查审批并设立绿色通道，风险部门人员前置参与尽调，提升效率 [7] - 运用人工智能、大数据等技术打造智能化尽调及审批工具，并构建六边形分析法评审模型，从六个维度进行风险识别 [14][15] - 将专利价值、科研资质等多维度信息纳入评估模型，把技术“软实力”转化为融资“硬通货” [15] 对小微科创企业的精准滴灌 - 在广州增城数创中心，聚焦智能装备、半导体、新能源等硬科技领域的小微企业面临研发投入高但固定资产少的融资困境 [5] - 恒丰银行已服务该园区24家小微企业，投放贷款超1亿元，其中50%的企业实现了首次融资突破 [7] - 建立行领导牵头的“铁三角”行研机制，风险、产品、营销部门骨干组队深耕重点行业，让服务更精准 [7] - 积极联动省、市、区三级科技信贷风险资金池和政府性融资担保机构，构建风险分担机制，增强银行“敢贷”、“愿贷”信心 [7] 对大型科创巨头的全周期陪伴 - 深圳分行展现了服务科创企业全生命周期的综合实力，自2021年12月开业以来累计为科创企业投放贷款56亿元 [8] - 与行业领军企业大族激光的合作超越传统存贷关系，升级为“融资+融智”的战略协同伙伴关系 [11] - 自2021年起持续加大对大族激光的支持，目前提供流动资金贷款5亿元，授信额度从5亿元提升至8亿元 [11] - 围绕大族激光的产业链需求，为其上下游企业提供应收账款融资、订单融资等服务，确保供应链稳定 [12] - 通过赋能企业的零售票据或商业承兑汇票实现贴现、质押等多元化融资，解决供应商资金周转问题 [12] - 金融服务贯穿以该企业为首的深圳地区多家高精尖企业发展的全链条，涵盖从上游供应链到下游销售端的资金需求 [12] - 未来计划通过“表内+表外”综合金融服务，运用流动资金贷款、银行承兑汇票等定制化产品进一步支持企业发展 [12] 构建“科技-产业-金融”良性生态 - 银行联动政府、园区、投资机构、科研院所等多方资源构建协同生态 [13] - 在深圳，市、区两级政府设立科技金融风险补偿资金池，为不良贷款提供一定比例风险补偿，并为企业提供利息和担保费用补贴，降低融资成本 [13] - 政府定期组织银企对接会，为银行精准推介优质企业 [13] - 在广州，以科创园区为抓手，构建“银行+园区+企业”协作机制，借助园区信息优势批量对接企业需求，降低信息不对称 [14] - 面对国有大行、股份制银行、地方金融机构及互联网科技巨头的多元竞争，银行凭借对科创企业的深刻理解、灵活机制和生态布局赢得市场认可 [15] 未来战略与行业聚焦 - “十五五”期间，银行将持续深化科技金融业务布局，聚焦技术先进、具备产品创新与持续发展能力的企业 [16] - 重点支持国家重大科技创新领域，目标行业包括先进制造行业、先进技术服务行业等，关注解决“卡脖子”问题 [16] - 致力于为打造新质生产力贡献力量，擦亮服务国家战略、助力高质量发展的金字招牌 [16]

核心观点 - 广西电信网络诈骗防范治理成效显著，案件数量及损失金额大幅下降，技术反制与协同联动能力持续提升 [1][2] 防范治理成效 - 全区开卡地涉案线索数量从2022年51459条大幅压降至2025年1—11月1197条，同比下降47.7% [1] - 全区电信网络诈骗案件数同比下降37.2%，损失金额同比下降31.3%，为群众追回损失近3亿元 [2] 工作体系构建 - 构建业务管理、技术防控、协同联动、责任落实的一体化防诈反诈工作体系 [1] - 电信企业履行"一把手"负责制，构建自上而下、系统全面的工作执行体系 [1] 制度与合规建设 - 制定防范治理电信网络诈骗专项治理工作方案，从八个方面明确重点任务 [1] - 创新推出工作负面清单，细化11项违法违规情形及问责建议 [1] - 开展电信业务代理商清理整治专项行动，建立黑名单共享机制 [1] 技术反制能力 - 累计处置涉诈域名近1144万条，处置成功率稳超97% [2] - 上线91个反诈模型，累计处置涉诈电话124万余次，拦截涉诈短信4.4亿条 [2] 协同联动机制 - 建立警企高效协同治理体系，累计输出并处置异常号卡14994个 [2] - 通信管理部门将异常号卡线索实时推送公安机关，实现快速识别与封堵 [2] 源头治理行动 - 深化"断卡"行动，严厉打击非法买卖电话卡等违法犯罪 [2] - 开展打击整治涉诈黑灰产专项行动，聚焦GOIP/VOIP设备、"手机口"转接等关键环节 [2]

普惠金融服务与规模 - 自2020年以来累计为238,500名客户提供专项息费减免、展期、信贷支持计划等专项服务 [1] - 截至2025年10月末累计服务新市民等重点客群18,570,000人 [1] - 截至2025年10月末公司放款规模突破1万亿元 [1] 人工智能技术应用 - 基于大模型构建智能坐席助手体系，客户意图识别准确率达98% [1] - 智能数字人“邮小宝”实现7*24小时不间断服务，提升客户服务体验与效率 [1] - 构建“视觉反欺诈+图谱反欺诈+多模态反欺诈+风险规则反欺诈”四位一体智能防御体系，覆盖贷前、贷中、贷后全流程 [1] - 风控系统年均成功拦截风险交易超1,000,000笔，挽回欺诈损失金额数亿元 [1] 营销与产品创新 - 推动营销模式向“数据驱动+智能决策+闭环迭代”升级，基于大数据模型搭建智能营销系统 [2] - 创新研发消费金融流程画布，引导客户向全生命周期金融服务转化，提升客户粘性与价值 [2] 研发与技术能力 - 截至2025年10月末已获授权专利106项，软件著作权135项 [2] - 90%以上的应用系统为自主研发 [2] - 日均可处理百万级贷款审批 [2]

行业技术壁垒与估值 - 中国生物医药企业技术壁垒位居国内产业高水平之列 可能位列第一位 技术壁垒核心程度超过新能源和半导体行业 [3] - 受支付体系制约导致行业估值此前被严重低估 [3] - 今年以来创新药行业市值显著增长 部分龙头企业市值翻倍 [3] 研发能力与投资趋势 - 近两三年大量中国创新药企研发能力获得全球认可 [3] - 研发能力认可趋势点燃投资界对行业价值的重新关注 [3] - 投资关注正面促进产业生态健康发展 [3] 行业发展挑战 - 创新者越靠近0到1阶段机会成本越大 需要合理利润支撑推进创新 [3] - 需解决支付端问题以支持创新推进 [3] - 医疗体系优化是第二重挑战 改革成功可使生物医药成为国民经济重要产业 [3] 未来核心技术突破 - 行业发展核心在于突破关键技术 包括AI算力和特殊算法 大数据模型能力以及原创研究 [3] - 缺乏原创研究将导致面临时间封锁时进程落后 [3]

互联网金融诈骗现状 - 互联网金融快速发展让用户享受金融服务更便捷 渠道从线下网点拓展至线上平台 [1] - 互联网大幅降低金融诈骗准入门槛 让人防不胜防 [1] - 还呗遭遇不法分子通过"00"开头电话号码或非官方渠道进行诈骗活动 [1] 典型诈骗手法特征 - 精准伪装：通过非法获取个人信息 使用改号软件伪装成官方电话或仿冒官方短信网站 降低用户戒备心 [2] - 故意制造恐慌：以账户逾期 影响征信 涉嫌洗钱 需注销账户等紧急事由制造紧张气氛 干扰用户正常判断 [3] - 诱导转账：索取短信验证码 银行卡密码 要求将资金转入安全账户或引导至虚假平台转账 [3] 平台反诈防护措施 - 还呗官方客服热线为400-681-6666 其他任何号码均不代表官方 [1] - 平台通过人工智能 大数据模型实时监测异常登录和交易 对可疑操作进行主动拦截和人工核实 [4] - 还呗上线"还呗有话说"反诈宣导内容 通过官方APP 微信公众号 微博 官网等渠道发布诈骗案例剖析和防骗指南 [4] 行业反诈体系建设 - 平台需要构建事前预警 事中拦截 事后追溯的全链条防护体系 [5] - 反诈并非一家之责 而是整个金融行业的共同使命 [5] - 行业内机构持续加大研发投入 增强抵御金融黑灰产行为的技术实力 [5] 用户防骗建议 - 接到主动呼入的陌生电话应保持高度警惕 立即挂断并通过官方渠道核实 [3] - 不要轻信陌生来电 透露个人信息 点击不明链接 向陌生账户转账 [6] - 遇难于抉择的信息应第一时间向平台官方求证 [6]

公司AI医疗创新功能 - 以"智汇"实验室为载体实现全流程自动化 包括采血窗口秩序管理 自动备管贴标 院内采集传输 仪器自动开机 质控检测 样本前处理 样本分析 样本归档 结果自动审核和报告智能解读 [2] - 构建"检验数据工厂+智能决策中心"两大价值单元 实现"智慧检验-智慧管理-智慧运营"的完整闭环 [2] - 已将人工智能和大数据模型应用于尿液 血球 病理等项目 正在探索将人工智能技术应用于更广泛的医疗领域 [2] 技术应用现状 - 人工智能技术已实际应用于具体检验项目 包括尿液分析 血球检测和病理诊断 [2] - 公司持续扩展AI技术应用范围 计划覆盖更多医疗领域 [2]