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惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县)

宝鸡市(陇县、陈仓区、扶风县、金台区、麟游县、岐山县、太白县、眉县、渭滨区、千阳县、凤县、凤翔区)

兰州市(城关区、红古区、西固区、安宁区、皋兰县、榆中县、永登县、七里河区)

嘉兴市(嘉善县、秀洲区、桐乡市、海宁市、南湖区、平湖市、海盐县)  洛阳市(洛宁县、西工区、汝阳县、涧西区、宜阳县、洛龙区、栾川县、老城区、嵩县、瀍河回族区、伊川县、新安县、偃师区、孟津区)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

拉萨市(曲水县、城关区、当雄县、达孜区、林周县、尼木县、堆龙德庆区、墨竹工卡县)

上饶市(德兴市、横峰县、玉山县、广信区、万年县、信州区、鄱阳县、弋阳县、婺源县、广丰区、铅山县、余干县)巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、轮台县、和静县、尉犁县、且末县、博湖县、若羌县、焉耆回族自治县、和硕县)

梧州市(苍梧县、龙圩区、藤县、岑溪市、万秀区、长洲区、蒙山县)  阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)

七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)

防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

宜春市(奉新县、宜丰县、万载县、袁州区、丰城市、樟树市、铜鼓县、高安市、上高县、靖安县)

濮阳市(华龙区、台前县、南乐县、濮阳县、范县、清丰县)

阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)

北京市(石景山区、大兴区、密云区、朝阳区、通州区、昌平区、顺义区、延庆区、海淀区、房山区、怀柔区、西城区、丰台区、门头沟区、平谷区、东城区)

贵港市(桂平市、港南区、覃塘区、港北区、平南县)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

南昌市(新建区、青云谱区、南昌县、红谷滩区、东湖区、安义县、西湖区、青山湖区、进贤县)

随州市(曾都区、广水市、随县)

内蒙古自治区

阜阳市(临泉县、颍泉区、界首市、颍上县、颍州区、阜南县、颍东区、太和县)

四平市(双辽市、梨树县、铁西区、铁东区、伊通满族自治县)

内江市(资中县、隆昌市、市中区、东兴区、威远县)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

鹤壁市(淇滨区、浚县、淇县、鹤山区、山城区)

大连市(沙河口区、长海县、庄河市、旅顺口区、中山区、西岗区、金州区、普兰店区、甘井子区、瓦房店市)

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承德市(双滦区、平泉市、兴隆县、隆化县、滦平县、双桥区、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、承德县、围场满族蒙古族自治县)

苏州市(吴中区、常熟市、虎丘区、张家港市、吴江区、姑苏区、太仓市、昆山市、相城区)

凉山彝族自治州(会东县、西昌市、昭觉县、德昌县、布拖县、喜德县、盐源县、甘洛县、普格县、美姑县、木里藏族自治县、雷波县、冕宁县、金阳县、会理市、宁南县、越西县)

秦皇岛市(昌黎县、山海关区、海港区、北戴河区、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县)  乐山市(峨眉山市、夹江县、马边彝族自治县、井研县、市中区、沙湾区、沐川县、峨边彝族自治县、五通桥区、犍为县、金口河区)

焦作市(武陟县、山阳区、中站区、修武县、解放区、马村区、博爱县、孟州市、沁阳市、温县)

济源市

商洛市(山阳县、丹凤县、商南县、商州区、洛南县、镇安县、柞水县)呼和浩特市(新城区、土默特左旗、托克托县、玉泉区、清水河县、赛罕区、武川县、回民区、和林格尔县)

怀化市(鹤城区、会同县、辰溪县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、洪江市、通道侗族自治县、中方县)  宁波市(北仑区、宁海县、鄞州区、镇海区、江北区、慈溪市、海曙区、象山县、奉化区、余姚市)

六安市(霍邱县、霍山县、叶集区、舒城县、金安区、金寨县、裕安区)

那曲市(比如县、巴青县、索县、嘉黎县、色尼区、尼玛县、安多县、班戈县、申扎县、双湖县、聂荣县)

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)九江市(共青城市、武宁县、德安县、都昌县、濂溪区、永修县、彭泽县、柴桑区、修水县、瑞昌市、湖口县、庐山市、浔阳区)

安康市(汉滨区、岚皋县、镇坪县、旬阳市、紫阳县、石泉县、白河县、平利县、汉阴县、宁陕县)

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)

新疆维吾尔自治区

晋中市(太谷区、榆次区、榆社县、灵石县、平遥县、昔阳县、和顺县、寿阳县、左权县、介休市、祁县)

伊春市(大箐山县、南岔县、伊美区、乌翠区、汤旺县、嘉荫县、铁力市、金林区、友好区、丰林县)

西宁市(城北区、城东区、湟源县、湟中区、城西区、大通回族土族自治县、城中区)

双鸭山市(集贤县、岭东区、友谊县、尖山区、宝清县、四方台区、饶河县、宝山区)

包头市(白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区、九原区、土默特右旗、东河区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县)

衢州市(常山县、开化县、江山市、龙游县、柯城区、衢江区)

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广元市(朝天区、昭化区、利州区、旺苍县、剑阁县、青川县、苍溪县)

金华市(金东区、婺城区、永康市、东阳市、武义县、浦江县、兰溪市、磐安县、义乌市)

无锡市(梁溪区、江阴市、宜兴市、滨湖区、新吴区、锡山区、惠山区)

文山壮族苗族自治州(丘北县、马关县、砚山县、麻栗坡县、富宁县、文山市、广南县、西畴县)

庆阳市(镇原县、宁县、西峰区、庆城县、合水县、正宁县、华池县、环县)

孝感市(云梦县、汉川市、孝南区、应城市、孝昌县、大悟县、安陆市)

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