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5.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

6.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

7.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)主要功能: 1.随意选牌2.设置起手牌型3.全局看牌4.防检测防封号咨询软件软件介绍：

1.99%防封号效果，但本店保证不被封号。2。此款软件使用过程中，放在后台，既有效果。3。软件使用中，软件岀现退岀后台，重新点击启动运行。4遇到以下情况：游/戏漏闹洞修补、服务器维护故障、政/府查封/监/管等原因，导致后期软件无法使用的，请立即联系客服修复。5本店软件售出前，已全部检测能正常安装使用。
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专题：第21届中国国际金融论坛

　　第21届中国国际金融论坛于12月19日-20日在上海召开，主题为“金融高质量服务新质生产力发展”。浙商银行行长助理、首席信息官王超明出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　大家上午好，今天非常高兴有机会参加本次论坛。跟各行各业的专家做一个交流。我的演讲主题：新质生产力赋能金融高质量发展。

　　“新质生产力”在2024年也首次被写入政府工作报告，并被列为十大任务之首。在我国迈入小康社会之后，传统劳动密集型的产业必然要向知识密集型、资本密集型产业进行转换。随着社会进步和教育水平的提升，人们越来越不满足于原来的生活状态，使得劳动密集型产业受到很大挑战。目前，很多加工制造产业正在往生产成本较低的东南亚国家转移，在此背景下新质生产力确实是一个非常及时的举措。

　　从金融层面来说，新质生产力和金融本身是相辅相成的。金融作为国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分。在新质生产力的培育和形成过程中，金融发挥着助推器和催化剂的作用。五篇大文章里特别强调科技金融，一是新质生产力发展的前提就是高科技的比拼，二是国家希望金融行业能够给科技发展提供更大的动力，除了通过证券市场IPO融资方式，最近这两年各家银行逐渐在加大对科技企业的投入，像浙商银行也有类似人才贷等的科创金融贷款，通过这些方式促进科技企业的发展。

　　反过来，新质生产力的发展，也进一步推动金融行业高质量发展。刚很多嘉宾讲了最近这几年金融科技发展速度非常快，银行的包容性非常强，能够快速把一些最新的科技技术融入到银行的日常经营中，不断推生新产品、新服务、新业态、新模式，从而推动金融服务实体行业的能力。

　　我们将关键金融科技总结为“ABCDMIX”七项。以AI为例，AI概念并不是一个很新的名词，八个十年代AI已经有了，但最近这两年AI特别火，我觉得主要因为ChatGPT的出现，使得AI技术从相对封闭的应用场景逐渐走向公开化，普通民众也可以很方便的享用AI技术发展的成果，也倒逼了银行去把AI用的更好、更新。

　　大数据方面，以前我们讲大数据更多是说自己内部怎么样把大数据用好，现在各行各业也在进行数字化转型，数据要素、数据资产发展迅速，大数据的应用也到了一个非常好的时间段。其他包括移动互联网，金融行业利用物联网技术加强了抵押物的管理，还有量子计算、元宇宙等新兴技术正在加密通信、虚拟网点等创新场景中展现出巨大的潜力。金融科技，尤其是人工智能、区块链和大数据，已经成为金融领域新质生产力的核心体现，它们不仅推动了金融服务的创新，也为我们提供了更高效、更安全、更智能的金融解决方案。

　　人工智能方面，更多是新型算力的增长，我们看到2023年末，210家银行总规模达到4423FLOPS，增长38.8%，GPU为代表的新型算力增长速度非常快。刚有嘉宾讲到现在大小模型的关系问题，应该说在AIGC出来之前，银行的AI应用更多聚焦在小模型，特别是在风控方面的应用。随着大模型出来之后，是不是AIGC可以替换原来传统的小模型，马上可以应用在银行业务处理的各个环节？其实不尽然，现在大模型的应用场景更多是在一些业务处理的辅助环节，还不能真正替代决策环节。一方面，从监管角度来讲是比较谨慎的，因为现在没人可以确保大模型的运用能完全做到合规；另一方面，大模型更多还是对数据统计概率的运用，金融行业周期性大，而且每次周期的原因可能都不一样，黑天鹅、灰犀牛事件特别多，不是通过历史数据的计算、统计就能准确预判的，这也是为什么大模型不一定能够真正适用于银行业的决策环节作用的原因。

　　现阶段其实是大小模型共用阶段，大小模型的协同作用对于金融行业应用至关重要，因为它能够确保大模型在处理复杂金融问题时的准确性和可靠性。此外，小模型还负责对大模型的输入和输出进行安全过滤和风险控制，这对于维护金融系统的稳定性和安全性至关重要。总体来说，人工智能技术的发展正推动着金融行业向更高效、更智能的方向发展。大模型和小模型的协同应用，不仅能够提升金融决策的效率和准确性，还能够为金融行业带来更多创新的解决方案。

　　大模型本身存在一些侵权性风险、信任度风险、社会性风险，这些需要我们引起关注。现在提出一个概念，要加强人工智能的伦理治理，一方面在数据层面要确保数据合规性、有效性、准确性，在模型层面确保模型的无偏差，还有特别重要的一点，是可解释性，如果这点迈不过去的话，最终监管层面要全面放开确实是有难度的，另一方面在应用层面要加强在全过程的风险评估，要定期做检查，这样才能确保人工智能应用是可靠的。

　　区块链技术方面，自2016年至2020年经历了迅猛的发展，从区块链的发展趋势图来看，每项技术出来时首先是一个膨胀期，膨胀期完了之后又到了冷静期，冷静期之后现在又开始到成熟期，最近看到又开始进一步加大区块链应用，最明显就是比特币，特别是特朗普马上要担任美国总统之后，因为他推崇数字货币，比特币突破10万美元，反而进入比较成熟的阶段。区块链技术基本上是两类技术，公有链、联盟链，公有链不一定适用（比特币就是公有链的技术），金融业联盟链更加适用，对我们来说特别是金融行业要大力发展联盟链技术作为下一阶段工作的重点之一。

　　大数据技术为金融行业新质生产力的发展提供了坚实的数据基础。刚讲到了数字资产，数字要素，特别是数据资产，对于金融行业来说，将面临新的挑战，因为外界也在推进数据要素入表工作，以后到银行贷款的抵押物可能不是房产、厂房这类实物资产，可能是一堆数据。我们是不是已经做好这个准备，把数据作为抵押物。IDC在《金融领域中数据管理分析服务最佳实践案例》中对中国金融大数据支出规模进行预测，预计从2023年的29.7亿美元以21.4%的年复合增长率增长至2027年的64.6亿美元。这一增长趋势表明，大数据技术在金融领域的应用将越来越广泛，其重要性也将日益凸显。因为现在大数据不仅仅是靠银行内部数据，仅靠银行内部数据不足以支撑业务发展需要，更多需要其他行业的数据，共同来支撑整个大数据的计算需要。

　　下面第二部分，我讲一下新质生产力赋能场景金融的具体案例。

　　新质生产力正在改变金融服务的发展方式，对金融产品与服务流程进行重塑创新，通过技术手段赋能、支持金融服务效率与金融资源配置效率的提升，打造符合场景需求的金融服务，推动场景金融的高质量发展。首先在技术底座方面，刚讲的ABCDMX，在这个基础上建设银行能力支撑，包括产品创新、营销触达、服务提升、风险防控，最后把能力支撑运用到银行各个应用场景中，包括运营管理、办公管理、风险管理等各方面。像AIGC在办公管理方面特别适用，包括知识问答、写作等方面，浙商银行也将人工智能充分应用于办公环境中，打造了“浙小智”品牌，。

　　另外人工智能在运营管理中的应用，主要通过RPA的方法，再结合AI技术，使整个客户服务这块效能有很大提升。工商银行应用机器人流程自动化（RPA）模拟和执行银行员工的任务，以实现自动化、高效和准确的处理银行业务中重复性、规则化的流程和任务。同时，实现RPA控制力与AI认知力的相互促进融合，快速重塑传统业务场景的非结构化数据操作、跨系统连接、人工决策等问题，覆盖前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务领域。

　　浙商银行供应链综合金融服务通过运用区块链、物联网、人工智能等技术实现供应链上下游交易产生的各类资产“上链” 转化为数字资产进行流转，企业经营动态数据链下采集，构建链上链下一致、真实客观的信用体系，建立客户准入、评分、额度等风控模型，实现自动化风险管控和授信审批。这边我讲浙商银行两个优秀案例，一个是汽车公司案例，经销商向浙商银行申请开立银行承兑汇票给汽车公司，汽车公司生产车辆，浙商银行委托监管公司控车控证；汽车公司将收到的我行银行承兑汇票在我行办理贴现；经销商打款提货，由浙商银行通知监管公司释放车辆及汽车合格证，然后经销商提车并完成整个融资过程。在这个过程中，刚说的区块链发挥了很好的作用，涉及到包括智能合约、数字凭证等，都是非常好的应用。另一个某钢铁集团案例，对钢铁集团来说每个月的电费是一个固定的支出，也是日常成本支出中的“大头”，由于该省国家电网过往一直仅接受现金支付电费，该钢铁集团用电产生的成本一直高居不下。现在通过电费证可以灵活确定缴费的比例，不够的部分通过电费证可以从浙商银行获取贷款，这样使企业的现金流管理有非常灵活的配置，有效节约成本开支。

　　区块链还有一个非常大的作用，就是信用的转移，我们可以通过开数字信用证的方式灵活满足企业资金需求。例如上游企业拿到数字信用证之后，可以拿数字信用证到银行贴现，另外上游企业可能还有它的上游企业，原来传统做法是银行存兑汇票背书，可能只给一家，不够灵活，现在通过区块链技术，可以非常灵活把数字信用拆分，去满足它的上游企业资金需求。

　　贷后资金监管应用试点项目由国家金融监督管理总局浙江监管局牵头，浙商银行协同承建，旨在基于浙江省金综平台区块链基础设施“金综链”，运用区块链、多方安全计算、知识图谱等前沿技术，打造可推广应用的金融业务数据共享与风控平台，落地“跨行流水验真”和“贷后资金监管”两大场景。首先是贷后资金监管。，大家知道对于贷款的用途有很明确的要求，以前很多企业做法是先到你这家银行贷款，贷款之后把钱转到另一家银行，作为这家银行来说是正常存款，这样企业就可以把钱用到其他一些敏感行业，但这样对你这家贷款银行来说就有很大的问题。现在建设了金综链，把一个企业在各个银行流水放到链上，使得贷款银行很容易知道最终企业贷款的这些钱转移到哪去了，及时发现企业资金非法使用的问题。

　　在金综链的另一个应用是流水验真。现在贷款申请环节中，需要提供其他银行的业务流水，传统做法是由企业到其他银行开证明，因为没有一个好的平台去验流水，所以会有很多造假。现在金综链通过区块链技术，各家银行把流水放上来之后相互间通过验真手段可以知道流水真假，提高风险的防控能力。

　　第三部分我想讲一下未来的展望。金融科技的发展，新质生产力是必然的需要，我们要和新质生产力深度融合，业务流程要结合新技术，特别是AIGC，将领入更加智慧、高效、包容的新阶段。要对前沿数字技术做更多探索。现在技术是双刃剑，虽然使用越来越方便了，但从另一方面讲挑战也越来越大。最近，谷歌说量子计算出来对比特币造成了短暂的打击，因为数字技术如果说在密钥层面被击破，整个数字安全就不复存在。

　　金融场景创新方面，银行不能局限于传统的金融服务，要跳出银行做银行，现在做银行不是等客上门做业务，实际现在需要到供应链金融业务的链主企业，跟他们做进一步结合，要把银行的业务过程嵌在整个行业的业务过程里，所以银行不以后要和行业做更多的结合。

　　数字金融生态共建方面，一是行业本身的数字化转型，二是银行业怎么嵌入到行业的数字化的建设过程中，共同去给客户提供服务。

　　未来我们也要关注机遇和增长点。首先持续赋能新质生产力；第二个要做好“五篇大文章”，特别是刚才说的科技金融，包括养老金融、普惠金融，都需要科技支撑；第三是刚才提到的数据要素，一方面要挖掘数据要素生产价值，另一方面要进一步开拓，如何通过数据要素转变银行原来传统的服务方式；第四就是今年提出来的全国统一大市场建设，这里面我们银行业怎么助力全国统一大市场建设，有很多工作要做。

　　今天我的演讲就到这里，因为时间比较仓促，讲的不是特别透，希望后面和各位嘉宾有更深入的交流，谢谢大家！

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