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财经 新闻资讯 - Coinhills

文/金磊 深交所官网最新信息显示,东莞银行与南海农商行IPO审核状态双双由“已受理”变更为“中止”状态,原因均是财务资料过期。 此前东莞银行、广东南海农商行已分别于6月26日、6月29日更新提交招股说明书材料,更新内容主要为2025年度财务资料。由此,两家排队银行IPO审核状态恢复为“已受理”。 然而仅过去三个月,两家银行的IPO进程又因相同的原因再度暂停。拉长时间线来看,这已是两家银行自2024年3月以来第六次因同一问题被按下“暂停键”。 一季度阶段回暖后经营业绩再度承压 财务数据显示,在今年一季度阶段性回暖后,两家银行经营情况再度承压。 2026年一季度,东莞银行实现营收24.96亿元,同比增长22.69%;实现归属于母公司股东的净利润10.18亿元,同比增长27.44%;南海农商行实现营收14.80亿元,同比增长12.94%;实现净利润5.62亿元,

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东莞银行、南海农商行IPO再度因财务资料过期中止!一季度阶段回暖后业绩再度承压

摘要 大语言模型(LLM)的概率性生成机制在知识表征、时序推理和输出可信性三个维度上存在结构性缺陷。本体大模型(Large Ontology Model, LOM)通过将形式化本体引入LLM的推理链路,在“压缩”(多源异构数据语义整合)、“发现”(长时序信息结构化推理)和“约束”(零幻觉可审计生成)三个维度上构建了确定性的语义基础设施。本报告系统梳理这三个维度的技术源起、核心机制与前沿进展,分析其企业级应用场景,并涵盖评估基准、标准化进展与核心挑战,为技术决策者提供全景式参考。 第一章 技术源起:LLM的三个结构性缺陷与本体大模型命题 1.1 缺陷一:隐式知识压缩的不可解释性 LLM通过自监督学习将海量文本中的统计规律压缩进数千亿参数的神经网络权重中。这种压缩是隐式、分布式且不可解释的——知识没有明确的边界和结构,模型无法区分“已知”与“未知”。当面对知识边

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什么是本体大模型(LOM) ?——通付盾LOM场景落地实践与探索

为应对停电、网络中断带来的数字支付瘫痪风险,万事达卡推出欧洲离线支付强制规范,2027年起,欧洲新发卡与支付终端将全面支持离线交易,保障极端场景下民生支付连续性。按照时间表,2027年2月起,欧洲地区所有新发行万事达卡必须具备离线支付能力;2027年5月,全部新增及更换的POS支付终端,也需要兼容离线支付功能。规则落地完成后,即便遭遇断电断网,民众依旧可以使用芯片加密码,在超市、杂货店、加油站、药店、交通售票机完成生活必需品支付。离线支付的运行逻辑是将消费限额安全存储在银行卡芯片内。当终端失去网络,交易可在本地完成授权,单笔上限最高200欧元,限额由发卡银行预先设定;待网络通信恢复之后,交易再提交后台完成清算。该技术并非全新研发,已经在丹麦、瑞典、爱沙尼亚、拉脱维亚完成落地验证。欧洲推动离线支付有着现实危机背景:2025年西班牙、葡萄牙发生大规模停电,约55

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万事达卡2027年在欧洲落地离线支付标准

2026年10月9日,金融监管总局修订发布了《财产保险公司保险产品开发管理规定》,文件在11月1日正式施行,替代已经运行了近十年的旧规定。 从新规出台的时机来看,2026年上半年,87家财险公司合计实现保险业务收入约9875亿元,同比只增长了约2.5%,84家财产险公司的平均综合成本率在100%以上,盈利能力仍有待于提升。 利润下滑的背后,本质是财险行业长期存在的一些老问题:产品同质化、附加险拼装化、费率和风险脱节,以及产品上线后粗放产品管理惯性等等。 新规的核心逻辑,不是简单地把口子收紧了,而是重新定义财险产品开发的边界,从“能不能卖”转向“为什么要开发”。未来对产品的监管将是覆盖各主要环节与阶段的全链路、全周期的,产品创新需要更贴合市场与保险公司双方的实际情况。 行业数据揭示的深层矛盾 要理解新规的力度,得先看清财险行业现在的经营底色。 根据国家金融监管

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7大硬核改革,8条开发红线:直击同质化、“拼接化”乱象,财险产品迎来全链路监管

一、政策要点速览(财金〔2026〕95号,10月1日实施) 这是中央财政历史上首次对商业性个人住房贷款贴息。按当前新发放首套房贷利率约3.05%—3.1%计算,借款人实际付息成本降至约2.05%—2.1%,相当于利率优惠三分之一。以单户100万元贷款上限测算,单笔月供最高可减少约833元(年省利息1万元),5年贴息期内累计省息近5万元。 二、定性判断:一次“不动银行奶酪”的隐形降息 理解这项政策对银行的影响,首先要看清它的利益结构。 过去三年,房地产让利的担子一直压在银行身上:2024年9月存量房贷利率统一下调约50bp,全行业年利息收入减少约1500亿元,直接压净息差约5bp;LPR又连续16个月按兵不动——不降,是因为商业银行净息差已收窄至1.40%左右的历史低位,大行仅1.3%上下,再降LPR的“性价比”不高。此次政策的精妙之处,在于让利主体从银行换

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房贷贴息新政落地:对商业银行经营影响几何?

2026年10月8日,AI交易代理初创公司Catalyst宣布完成3000万美元种子轮,红杉资本领投,Jump Trading、Peak XV、Lux Capital、AntiFund、Coinbase与Premji Invest参投。公司由Justin Zheng与Dylan Iskandar于2025年创立,产品将用户的自然语言投资目标转化为覆盖研究、策略设计、资产选择、成本优化与执行的交易计划,每笔交易须用户确认后执行;此前先面向高频交易者测试,再向零售投资者扩展。值得注意的信号是:Coinbase参投暗示行业对"AI 代理最终可能主导零售订单路由"的兴趣,尽管双方尚未宣布集成。AI代理从支付/购物走向交易执行,是代理金融在资本市场的平行落点。 本文系未央网专栏作者:高旭 发表,内容属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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AI交易代理公司Catalyst获3000万美元种子轮融资,红杉领投

近日,英政府将通过英国出口融资署推出最高50亿英镑的试点融资计划,帮助英国企业进入巴西、摩洛哥、墨西哥等快速增长的海外市场,并以扩大出口带动英国国内就业和经济增长。这项新推出的“灵活融资”(Flexible Finance)将向部分新兴市场的海外买家提供更加灵活的贷款条件,鼓励他们采购英国商品和服务。与UKEF现有的贷款担保不同,新产品允许借款企业更灵活地使用资金,同时要求其与英国企业建立采购合作。UKEF还将提供供需对接和采购支持,帮助海外买家寻找英国供应商。在此次试点中,UKEF提供的担保总额最高达50亿英镑,可覆盖符合条件的海外商业贷款最高80%。政府希望通过降低海外买家的融资门槛,扩大英国企业的出口机会,并在当地建立长期商业关系。 本文系未央网专栏作者:小未 发表,内容属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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英国政府推出出口融资计划试点,助力企业开拓海外市场

泰国证券交易所将从11月16日起实施修订后的规则,包括对卖空和高频交易的调整,以寻求改善市场稳定性、流动性和投资者信心。交易所将允许价格在5-50泰铢之间的股票以更小的价格变动单位交易,此举旨在收窄买卖价差并降低交易成本。交易所还将把卖空限制在流动性更高的证券上,包括SET100指数成分股、个股期货标的证券、存托凭证和ETF。根据新规,投资者将被允许以等于或高于最新成交价的价格卖空证券。泰国证券交易所还将对提交大量订单但实际成交相对较少的账户收取额外费用。为降低交易门槛,该交易所将取消针对个别证券的动态价格波动限制;放宽对高频交易者买卖标的的限制;取消最低挂单时间要求,以提高订单管理效率。交易所还将从11月16日起延长与外国证券挂钩的衍生权证和ETF的上午交易时段。交易将于上午8点开始,比目前早两个小时,收盘时间保持不变。 本文系未央网专栏作者:小未 发表,

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泰国证交所修订卖空和高频交易规则

印度国家支付公司(NPCI)宣布,对通过UPI收款超过2000卢比(约20.84美元)的商户收取0.4%费用,超过7.5万卢比的交易每笔封顶300卢比;个人对个人转账仍免费,商户费率也远低于借记卡0.9%和信用卡1.5%-2.5%。印度政府2020年曾将商户折扣率(MDR)降为零以推广数字支付,此后约六年内UPI交易额增长10倍至213万亿卢比。新收费获金融科技公司欢迎,认为可带来商户业务收入,但反对党国大党指责政府屈服于美国压力,称这是“从印度人口袋收钱填美国公司金库”,涉及沃尔玛旗下PhonePe、Google Pay和亚马逊等;也有批评者称对UPI任何收费都是“征税”,可能促使用户回归现金。 市场层面,UPI平均每两分钟处理超110万笔交易,已超过Visa,占印度数字支付85%、全球50%,美国贸易代表办公室曾警告其政策偏袒本土供应商、造成不公平竞争。

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UPI商户收费引争议,印度数字支付迎来新变局

当地时间10月8日,特朗普政府周四在华盛顿举行的一场峰会上宣布,硅谷巨头承诺投入24亿美元来加强科学研究,这是华府推动和利用人工智能技术的最新举措。白宫表示,这些捐赠将为政府的“创世纪计划”提供AI工具和算力额度,该计划旨在利用AI推动科研,并为超过15个联邦机构提供支持。已宣布的投入包括英伟达10亿美元、AMD 5亿美元、OpenAI 2亿美元,以及Anthropic和Alphabet旗下谷歌各1.5亿美元。此外,特朗普政府还计划投入逾1亿美元,用于面向美国STEM领域研究人员的教育项目。 本文系未央网专栏作者:小未 发表,内容属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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科技巨头承诺投入24亿美元支持特朗普政府AI科研计划

又一个行业风云突变中。 2026年前的消费金融市场,我称之为进攻型市场,高利率、高收益覆盖高成本和高坏账。 而2026年之后,市场开始转变为防守型市场。一切都变了,转变从几件事开始说起。 今年秋天,消费金融行业发生了三件小事。 一个是支付收银台上,"白条""月付"这些信用付产品被从银行卡、余额旁边挪走单独展示。监管要求不能让用户混淆花自己的钱和借钱花。 另一个是贷款中介的朋友圈一片空白,一些公司统一要求删掉所有营销内容,以前发过的'秒批'截图都让删了。以前靠朋友圈钓鱼,现在鱼竿都被收了。 第三个就是三大运营商集体叫停金融分期购机,"0元购机"全面暂停。 这三件事看着不相干,其实都发生在9月底这个时间段里,其实是同一件事的三个切面:8月1日和9月30日,两道闸门先后落下。 8月1日起,《个人贷款业务明示综合融资成本规定》,对个人借贷价格怎么显示。利息、分期费、

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消费金融一只脚跨入新时代

文/罗辑(九卦金融圈专栏作家) 走近了:它终于学着干活了 要说大模型离我们近还是远,得看跟谁比。 跟几年前比,那是真的近了。当年 ChatGPT 引爆热潮的时候,大家的第一反应是惊叹,第二反应是茫然——东西是好东西,可怎么用到自己的活儿里?提示词怎么写、工具怎么接、流程怎么串,每一步都要自己摸索。那时候的大模型像个摆在橱窗里的展品,看得见,摸不着。 现在不一样了。豆包、WorkBuddy 这类成熟应用,把能力打包成了一个个可以直接使唤的“智能体”:写代码的、写材料的、做数据统计分析的、读文件画图的,打开就能用。你不用懂模型,也不用懂提示词,把活儿交代清楚就行。大模型第一次从“一个技术名词“,变成了“一个能接活的工位上的同事“。 光是这一点,就值得说一句:大模型离我们,确实近了。 可一到行业里,就“叫好不叫座“ 近归近,但把它拉到自己单位里干真活,味道就变了。

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大模型离我们近了,还是远了?

作为AI大模型的核心要素之一,数据已受到金融机构的重视。当下,多家银行正加强相关数据治理,以更好地推进AI应用。毕竟,数据质量会影响AI模型的性能。根据近期的信息来看,美国银行业采取了相关行动。 美国银行业引入AI所用数据“营养成分表”,强化数据质量 据海外媒体Digital Today近日消息,美国银行业引入AI所用数据“营养成分表”,以强化数据质量。 具体来看,American Banker报道,金融服务部门协调委员会(FSSCC)下设工作组已制定“数据营养成分表”(DNL,Data Nutrition Label)框架,供金融机构评估AI相关数据,部分银行已开始投入实际应用。该框架主要用于标注数据的来源、质量、时效性、完整性、偏差及更新频率等关键信息,帮助机构判断相关数据是否适合用于AI。 值得一提的是,FSSCC提出了基础型和高级型两级评估体系。基础

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美国银行业AI应用引入“数据营养成分表”,可信数据治理得到重视

在线上流量见顶、助贷新规落地、客群两极分化的三重压力之下,持牌消费金融公司重新把目光投向线下。 南银法巴、兴业、杭银、宁银四家作为最具代表性的线下展业机构,正沿着四条路径走向不同终局——兴业消金半年缩表150亿元,坚持自主获客的南银法巴消金却扩表12.44%;坚守自营的杭银、宁银,规模至今仍在百亿量级。 同一条线下赛道,行业下的是两个不同的注:有人赌经济上行,先把规模做上去,让增长和时间去消化风险;有人信奉慢工出细活,自建团队、一笔笔面签,用三年换一个能不能打平的答案。 "线下纯渠道模式的盈利周期已被大幅拉长,行业上行周期三年可实现盈亏平衡,当前弱复苏环境下,即便三年周期也难以稳定盈利。"正如消金线下从业者小墨所言,线下粗放增长时代已经落幕。 其实,线下的答案其实早已写好,无非"慢工出细活"四个字。真正的不确定性不在答案本身,而在于有没有人愿意等。 线下两个

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三年未必回本,ROA仅1%:线下消金还是好生意吗?

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