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河池市(金城江区、环江毛南族自治县、凤山县、宜州区、巴马瑶族自治县、东兰县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、天峨县)
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区)
广安市(武胜县、岳池县、广安区、邻水县、华蓥市、前锋区)
宁夏回族自治区
鹤岗市(南山区、兴山区、兴安区、绥滨县、向阳区、萝北县、东山区、工农区)
吉安市(泰和县、遂川县、吉水县、峡江县、万安县、永丰县、安福县、青原区、吉州区、井冈山市、吉安县、新干县、永新县)
河源市(源城区、和平县、连平县、龙川县、紫金县、东源县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
济宁市(微山县、梁山县、曲阜市、泗水县、金乡县、鱼台县、邹城市、嘉祥县、汶上县、兖州区、任城区)
泰安市(东平县、新泰市、岱岳区、宁阳县、泰山区、肥城市)
江门市(蓬江区、台山市、开平市、恩平市、鹤山市、江海区、新会区)
威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)
兰州市(榆中县、七里河区、安宁区、红古区、西固区、城关区、永登县、皋兰县)
合肥市(肥东县、巢湖市、庐江县、庐阳区、长丰县、肥西县、瑶海区、蜀山区、包河区)
汕头市(南澳县、澄海区、金平区、潮阳区、濠江区、潮南区、龙湖区)
本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、南芬区、平山区、溪湖区)
双鸭山市(岭东区、宝山区、宝清县、尖山区、集贤县、友谊县、饶河县、四方台区)
漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
常州市(溧阳市、天宁区、钟楼区、武进区、金坛区、新北区)
保定市(高碑店市、竞秀区、蠡县、满城区、涞源县、望都县、高阳县、徐水区、莲池区、曲阳县、清苑区、雄县、顺平县、涿州市、涞水县、定兴县、安国市、定州市、易县、唐县、安新县、博野县、阜平县、容城县)
徐州市(贾汪区、沛县、泉山区、新沂市、鼓楼区、丰县、云龙区、邳州市、铜山区、睢宁县)
佳木斯市(富锦市、东风区、桦南县、抚远市、桦川县、前进区、汤原县、同江市、向阳区、郊区)
四平市(伊通满族自治县、铁西区、双辽市、铁东区、梨树县)
蚌埠市(怀远县、蚌山区、淮上区、龙子湖区、禹会区、固镇县、五河县)
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阿坝藏族羌族自治州(小金县、若尔盖县、红原县、阿坝县、马尔康市、茂县、金川县、黑水县、九寨沟县、汶川县、壤塘县、松潘县、理县)
荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、沙洋县、钟祥市)
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白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、浑江区、江源区、临江市、靖宇县)
吴忠市(同心县、青铜峡市、红寺堡区、盐池县、利通区)
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黄石市(铁山区、西塞山区、阳新县、大冶市、下陆区、黄石港区)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、乌苏市、沙湾市、塔城市、额敏县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
营口市(盖州市、大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、西市区、老边区)
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鄂尔多斯市(鄂托克旗、东胜区、康巴什区、准格尔旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、乌审旗)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
山南市(桑日县、曲松县、措美县、错那市、浪卡子县、扎囊县、乃东区、加查县、琼结县、隆子县、贡嘎县、洛扎县)
遵义市(绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、汇川区、凤冈县、习水县、赤水市、余庆县、桐梓县、红花岗区、正安县、播州区、仁怀市)
晋中市(平遥县、祁县、和顺县、榆次区、榆社县、太谷区、寿阳县、左权县、灵石县、昔阳县、介休市)
昆明市(五华区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、盘龙区、西山区、石林彝族自治县、东川区、安宁市、呈贡区、宜良县、晋宁区、富民县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县)
儋州市
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、共和县、同德县、兴海县)
大同市(浑源县、广灵县、云冈区、云州区、左云县、天镇县、阳高县、灵丘县、平城区、新荣区)
日喀则市(聂拉木县、吉隆县、南木林县、谢通门县、亚东县、定日县、昂仁县、白朗县、定结县、拉孜县、仲巴县、岗巴县、康马县、萨嘎县、桑珠孜区、江孜县、萨迦县、仁布县)
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安顺市(西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)
聊城市(临清市、高唐县、莘县、茌平区、东阿县、东昌府区、冠县、阳谷县)
贵阳市(南明区、乌当区、观山湖区、开阳县、修文县、白云区、清镇市、息烽县、花溪区、云岩区)
大庆市(红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、萨尔图区、龙凤区、大同区、林甸县、肇州县、让胡路区)
南宁市(横州市、武鸣区、宾阳县、兴宁区、上林县、良庆区、西乡塘区、隆安县、马山县、邕宁区、江南区、青秀区)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
衡阳市(衡山县、衡南县、珠晖区、南岳区、祁东县、石鼓区、蒸湘区、常宁市、衡阳县、耒阳市、雁峰区、衡东县)
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泉州市(永春县、泉港区、鲤城区、晋江市、石狮市、安溪县、丰泽区、德化县、南安市、金门县、惠安县、洛江区)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
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西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
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淮南市(潘集区、八公山区、谢家集区、大通区、田家庵区、凤台县、寿县)
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宜昌市(猇亭区、点军区、伍家岗区、枝江市、秭归县、兴山县、宜都市、西陵区、远安县、五峰土家族自治县、夷陵区、当阳市、长阳土家族自治县)
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梧州市(龙圩区、岑溪市、藤县、蒙山县、苍梧县、长洲区、万秀区)
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专题:中国宏观经济论坛(CMF)2025
中国人民大学中国宏观经济论坛(CMF)季度论坛(2025年第一季度)于4月26日举行,中国人民大学经济学院教授、中国宏观经济论坛(CMF)主要成员于泽指出,十五五时期,我国银发经济将真正开启商业化时代。
于泽表示,在十五五期间,我国“六零后”人群会全面进入到退休年龄。“一种观点认为这代表着中国会快速进入深度老龄化。但实际上我们更要看到的是‘六零后’是一个非常独特的群体,和我们传统的‘四零和五零后’是完全不一样”。
于泽解释,“六零后”是完整拿到改革开放红利的一代人,“六零年,他们出生,从七八年改革开放工作的时候,正好18岁进入劳动力市场,第二,我们的社保是在九八年之后全面铺开建设的,这又完整的对应着我们六零后群体,所以这意味着六零后群体的社保覆盖率和社保量是非常大的,这两个合起来其实简单就是一句话,六零后,他们在退休之后是有钱又有时间的,第三,60多岁退休时他们的身体还非常好”。
“又有钱又有时间身体又好,其实这就是大家现在经常开玩笑讲的‘朝气蓬勃的老年人’”,于泽说,这样的群体就意味着我国银发经济将真正开启商业化时代。
“原来大家经常讲银发经济,但银发经济并不是年龄大了就会有银发经济,而一定要有真实的购买力,而六零后群体退休之后,对于银发经济的全面开放将会奠定一个基础”。
(来源:金石杂谈)
转自:金石杂谈
昨夜今晨,被两位大佬的言论刷屏了,刘煜辉最新观点:我相信,A股会出现Winner‘spremium的行情,即胜者溢价行情。
此外,他还表示,不打还能盖住,一打全露馅了,比如俄乌冲突。
金石发现,特朗普发出惊人言论:据新加坡《联合早报》网站4月25日报道,美国总统特朗普说,他正向俄罗斯施压以促成结束乌克兰冲突,并声称莫斯科已同意“不全面吞并乌克兰”,称这是“一项重大让步”。
刘煜辉还表示,活跃和稳定股市,翻译一下就是“搭台唱戏”。五六两个月是斗争的关键期,川这两个月面临物价大幅上涨和六万亿债务到期。股票市场做好活跃,主题交易,也是业绩空窗期。
好了,结论很明白了,A股有胜者溢价,五六月会活跃和稳定股市。
AI技术的深度融入,正在重构金融新生态。与此同时,数据安全、算法伦理等问题迫切呼唤全新治理模式。
昨天,中欧国际工商学院、上海现代服务业联合会、上海金融业联合会与上海证券报·中国证券网、中国金融信息中心联合主办的“中欧虹口数智金融会客厅启动·2025CLF50春季会议”在沪举行。
中欧国际工商学院院长、中欧陆家嘴金融50人论坛联席主席汪泓在致辞中围绕“AI赋能,推动金融体系现代化变革”,阐述了人工智能如何深刻重构金融业务的边界、服务模式和市场格局。她认为,AI正以前所未有的速度与深度影响着金融行业的未来“走向”:从“板块割裂”走向“场景融合”,AI打通数据壁垒,推动银行、保险、投行等业务板块协同渗透,构建全场景服务能力;从“产品导向”走向“用户赋能”,技术提升金融服务的个性化与前瞻性,让服务更贴近真实需求;从“机构主导”走向“生态共生”,平台化趋势增强协同创新,催生开放共赢的产业生态。
她强调,既要正视AI冲击带来的阵痛,如岗位转型、监管滞后、伦理争议等,更要积极拥抱变革,把握现代化变革中的机遇。未来,希望通过政产学研的协同创新,共建共享数智金融新生态。
多位来自业界与学界的嘉宾围绕“AI驱动下的金融创新与治理变革”展开深入研讨,聚焦人工智能如何推动金融转型升级、优化监管体系、重塑行业生态,探讨其应用前景与现实挑战。
上海现代服务业联合会副会长兼金融科技专委会主任马弘表示,人工智能正以前所未有的速度加速渗透金融行业,从外围辅助工具逐步深入核心业务流程,特别是在资产创设和产品设计等环节展现出深远影响。他归纳了AI在金融机构内部的四类典型应用场景:一是知识问答类助手,已实现近98%的效率提升;二是信贷辅助工具,正快速从“不可用”走向“可用”;三是深度语义与归因分析,正处于初步试点阶段;四是代码生成和产品设计,成为突破焦点。他指出,AI不是替代银行,而是重塑金融产品设计逻辑与运营模式,金融机构需从战略高度审视技术变革,提前布局,应对潜在的系统性重构。
百年保险资管公司董事长杨峻指出,传统金融机构在AI应用上与互联网平台之间存在明显差距,根源在于战略认知与商业模式上的错位。他强调,AI应与机构核心战略深度融合,特别是在财富管理领域,AI有望打破“销售驱动”的路径依赖,实现从“卖产品”到“做陪伴”的模式转型。他建议,金融机构推进AI转型应设立明确、可量化的阶段性目标,通过“小步快跑、持续迭代”实现价值转化。
恒生电子执行总裁、恒生启金科技董事长官晓岚分享了大模型在金融各业务环节的落地实践,指出投研、投顾等数据密集型场景已显著提升效率与服务水平。他特别指出,风险与合规场景中“幻觉容忍度低”是技术应用的关键门槛。为此,恒生联合蚂蚁集团共建金融知识数据库,提升输出准确性,并与华为合作推出高性价比算力解决方案,帮助更多资本市场机构迈过大模型门槛。“AI不是替代,而是再造。底座强,场景才跑得动。”他强调,真正释放AI价值的关键在于夯实数据治理与底层技术架构。
上海交通大学上海高级金融学院兼聘教授、上海市支付清算协会副秘书长马颖则从制度与理论的高度指出,AI作为高度演进的通用技术,虽在需求侧高度匹配金融行业难点,但落地路径仍存在明显“认知落差”。她强调,AI应用必须嵌入合规、伦理与制度体系之中,不仅要回答“能不能用”,更要明确“怎么用”“用到哪”“谁来负责”。她提出,未来金融治理的规则制定将从静态均衡走向动态演化与生态共建。
上海市欧美同学会金融分会副会长、安道资本创始合伙人岳学军从投资人视角指出,当前AI发展正处于基础设施构建、模型突破与场景验证“三位一体”的阶段,IDC、算力、数据体系的完善为大模型与多模态AI奠定基础,而垂类AI应用正成为早期投资的关键窗口。他认为,中国的企业将在这一轮AI浪潮中迎来前所未有的发展机遇。展望未来,通用人工智能将是行业中长期发展方向,而在金融行业中,真正践行“普惠”与“平权”的科技型企业,将最具长期价值与社会影响力。
原标题:《人工智能如何推动金融转型升级?他们这样说》
栏目编辑:金志刚题图来源:采访对象供图
来源:作者:新民晚报杨硕
新闻结尾
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