老赵揉着粉嫩的双乳:揭秘最火热的观看技巧,提升你的观影体验!各观看《今日汇总》
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美满生活,从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力,将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活,离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力,我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上,服务用户”,这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意,是我们的更终目标。一直以来,我们在产品、服务的质量不断提升,不遗余力。“有问必复、有诉必应,从优从速”是我们对观看中心的一贯要求,我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信,有要求,有追求,才会有成绩;有要求,有追求,客户才会满意;我们更加坚信,美满生活,从开始。
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宜宾市(江安县、长宁县、叙州区、翠屏区、珙县、屏山县、高县、兴文县、筠连县、南溪区)
眉山市(青神县、东坡区、仁寿县、洪雅县、丹棱县、彭山区)
牡丹江市(东安区、海林市、绥芬河市、西安区、穆棱市、林口县、爱民区、阳明区、宁安市、东宁市)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
许昌市(襄城县、魏都区、禹州市、建安区、鄢陵县、长葛市)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、宿豫区、泗阳县、宿城区)
黑河市(爱辉区、嫩江市、孙吴县、北安市、五大连池市、逊克县)
阿克苏地区(阿克苏市、沙雅县、新和县、乌什县、库车市、温宿县、柯坪县、拜城县、阿瓦提县)
广州市(越秀区、花都区、从化区、白云区、番禺区、南沙区、荔湾区、增城区、黄埔区、天河区、海珠区)
湖州市(德清县、安吉县、南浔区、长兴县、吴兴区)
乐山市(市中区、金口河区、马边彝族自治县、沙湾区、沐川县、井研县、犍为县、夹江县、峨眉山市、峨边彝族自治县、五通桥区)
宜昌市(伍家岗区、西陵区、当阳市、秭归县、远安县、猇亭区、枝江市、点军区、宜都市、夷陵区、兴山县、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县)
湘西土家族苗族自治州(龙山县、永顺县、凤凰县、花垣县、吉首市、保靖县、泸溪县、古丈县)
文山壮族苗族自治州(西畴县、马关县、广南县、砚山县、文山市、麻栗坡县、富宁县、丘北县)
郴州市(资兴市、桂东县、桂阳县、汝城县、临武县、安仁县、苏仙区、宜章县、嘉禾县、永兴县、北湖区)
威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)
果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、玛多县、甘德县、达日县、久治县)
广元市(剑阁县、青川县、苍溪县、旺苍县、利州区、朝天区、昭化区)
延安市(宜川县、富县、黄龙县、洛川县、延川县、延长县、子长市、黄陵县、吴起县、志丹县、宝塔区、安塞区、甘泉县)
贵港市(桂平市、港北区、港南区、覃塘区、平南县)
兴安盟(突泉县、扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)
大庆市(大同区、让胡路区、肇源县、萨尔图区、肇州县、红岗区、龙凤区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县)
红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、个旧市、绿春县、建水县、红河县、弥勒市、屏边苗族自治县、石屏县、元阳县、泸西县、河口瑶族自治县、开远市)
晋城市(城区、陵川县、沁水县、阳城县、高平市、泽州县)
四平市(双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区、梨树县)
来宾市(武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市、忻城县)
益阳市(南县、安化县、资阳区、桃江县、沅江市、赫山区)
嘉兴市(秀洲区、桐乡市、海宁市、嘉善县、南湖区、平湖市、海盐县)
济宁市(鱼台县、任城区、邹城市、曲阜市、微山县、汶上县、泗水县、梁山县、嘉祥县、兖州区、金乡县)
昌都市(洛隆县、察雅县、江达县、边坝县、芒康县、贡觉县、类乌齐县、卡若区、八宿县、左贡县、丁青县)
大连市(旅顺口区、长海县、甘井子区、西岗区、沙河口区、金州区、瓦房店市、中山区、庄河市、普兰店区)
金华市(东阳市、浦江县、磐安县、义乌市、婺城区、兰溪市、永康市、武义县、金东区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县)
六安市(霍山县、金寨县、裕安区、舒城县、金安区、叶集区、霍邱县)
晋中市(祁县、榆次区、左权县、寿阳县、太谷区、和顺县、榆社县、介休市、平遥县、昔阳县、灵石县)
孝感市(云梦县、孝昌县、大悟县、应城市、安陆市、孝南区、汉川市)
深圳市(福田区、罗湖区、光明区、南山区、坪山区、盐田区、宝安区、龙华区、龙岗区)
昭通市(昭阳区、水富市、绥江县、盐津县、大关县、镇雄县、彝良县、威信县、鲁甸县、巧家县、永善县)
苏州市(虎丘区、太仓市、相城区、姑苏区、昆山市、张家港市、常熟市、吴中区、吴江区)
钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)
东莞市
徐州市(丰县、新沂市、睢宁县、沛县、邳州市、鼓楼区、铜山区、泉山区、云龙区、贾汪区)
天津市(河西区、和平区、静海区、南开区、北辰区、宝坻区、蓟州区、武清区、滨海新区、西青区、东丽区、红桥区、津南区、宁河区、河北区、河东区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
临沂市(兰山区、莒南县、罗庄区、费县、沂南县、蒙阴县、沂水县、河东区、临沭县、郯城县、平邑县、兰陵县)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、太仆寺旗、多伦县、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、苏尼特左旗、正镶白旗、二连浩特市、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗)
黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、兴海县、同德县、贵德县)
崇左市(凭祥市、扶绥县、大新县、江州区、宁明县、天等县、龙州县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)
宣城市(宁国市、泾县、广德市、绩溪县、宣州区、郎溪县、旌德县)
赣州市(于都县、信丰县、大余县、安远县、会昌县、寻乌县、瑞金市、上犹县、石城县、赣县区、宁都县、龙南市、定南县、崇义县、兴国县、全南县、南康区、章贡区)
辽阳市(白塔区、太子河区、弓长岭区、灯塔市、宏伟区、辽阳县、文圣区)
鹤岗市(绥滨县、兴山区、东山区、向阳区、萝北县、南山区、兴安区、工农区)
聊城市(东阿县、茌平区、冠县、高唐县、莘县、阳谷县、临清市、东昌府区)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
达州市(宣汉县、达川区、开江县、大竹县、万源市、渠县、通川区)
衡阳市(耒阳市、石鼓区、衡东县、祁东县、衡南县、蒸湘区、衡山县、珠晖区、南岳区、常宁市、衡阳县、雁峰区)
台州市(三门县、玉环市、仙居县、天台县、路桥区、温岭市、黄岩区、椒江区、临海市)
天水市(张家川回族自治县、秦州区、武山县、麦积区、清水县、甘谷县、秦安县)
青岛市(莱西市、平度市、李沧区、市南区、黄岛区、城阳区、崂山区、胶州市、市北区、即墨区)
咸阳市(兴平市、长武县、礼泉县、旬邑县、秦都区、渭城区、彬州市、永寿县、武功县、三原县、乾县、淳化县、杨陵区、泾阳县)
通化市(二道江区、梅河口市、通化县、辉南县、柳河县、集安市、东昌区)
揭阳市(榕城区、普宁市、惠来县、揭西县、揭东区)
梧州市(苍梧县、龙圩区、长洲区、蒙山县、岑溪市、藤县、万秀区)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市)
厦门市(思明区、海沧区、湖里区、翔安区、同安区、集美区)
滁州市(南谯区、凤阳县、明光市、来安县、定远县、全椒县、天长市、琅琊区)
杭州市(钱塘区、余杭区、滨江区、富阳区、萧山区、拱墅区、临平区、上城区、淳安县、建德市、临安区、西湖区、桐庐县)
鸡西市(虎林市、滴道区、麻山区、鸡冠区、恒山区、梨树区、鸡东县、城子河区、密山市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
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广安市(前锋区、武胜县、岳池县、华蓥市、邻水县、广安区)
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常州市(新北区、金坛区、天宁区、武进区、钟楼区、溧阳市)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、博湖县、焉耆回族自治县、尉犁县、若羌县、且末县、和静县、轮台县、库尔勒市)
长春市(双阳区、二道区、绿园区、榆树市、九台区、朝阳区、宽城区、南关区、农安县、德惠市、公主岭市)
福州市(连江县、马尾区、罗源县、鼓楼区、永泰县、仓山区、台江区、晋安区、平潭县、福清市、闽清县、长乐区、闽侯县)
铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)
4月25日,君正集团发布的2024年年度报告显示,其参股公司天弘基金2024年实现营业收入53.94亿元,净利润16.79亿元。
在大模型推动下,金融领域究竟诞生了多少场景应用?
多家上市银行在2024年年报中给出的数据是,行内应用场景已超过100个。
以大模型为代表的人工智能技术,无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而,成百甚至上千个应用场景中,大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用,多大程度上提升了业务效率?近日,21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现,虽然布局、应用大模型是不得不做的事,但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。
一方面,海内外基础模型不断演进,创新迭代的速度惊人,金融机构需要寻找“确定性”,让有限的资源最高效地投入到场景中,避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱;另一方面,当人工智能重塑业务流程,金融从业人员直面AI冲击,需要形成一套新机制,不仅实现应用落地,也要确保责任落地。
如今看来,一场技术与业务价值的深度校准正在展开。
布局大模型,要花多少钱?
长期以来金融机构的科技投入规模巨大,特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上,就2024年来看,21世纪经济报道记者不完全统计数据显示,上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。
战略性投入意味着大量的资金和时间投入,从获取长期、稳定的回报出发,而不是瞄准短期、快速的利润。然而,作为商业化运营主体,金融机构必须评估投入与产出的效能,因此,面对变化中的大模型应用,不同机构有不同考量。
大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原首席信息官金磐石在业绩发布会上透露,截至2024年底,该行先后适配了16个版本的通用大模型,进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代,我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”
“不得不承认,布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论,前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言,特别是当其他机构都接入了某一家大模型,如果不及时跟上可能意味着“缺位”。
金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱?最大的投入在算力建设。
某股份行信息科技部副总告诉记者,这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前,该行使用的服务器是“通算平台”,与大模型相关的平台是“智算平台”,智算平台既包括大语言模型训练,也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片,单台价格接近200万元,如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算,该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。
也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。
“现在整个大模型市场是很开放的,不仅是DeepSeek,包括通义千问、腾讯混元等等,个人和机构都有机会自主选择部署、访问,关键在于你能投入多少硬件资源,或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示,算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。
赵明华坦言,作为一家非银金融机构,公司能投入AI的资源是相对有限的,如果要建立起多个业务系统的全面部署,预估需要千万量级的投入。他指出,其中最核心的投入是硬件投入,从目前DeepSeek-R1模型的性能来看,如果要跑起671b的“满血版”,加上支持500人的并发访问量,需要投入1000多万的预算。
“就智能客服这个场景来看,此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能,但在我们公司直销规模不大,直接面向客户场景不够充分的情况下,花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。
重估技术价值
“技术本身并不是目的,我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变,形成技术、场景、价值的闭环,另一方面要从碎片的应用转向流程的应用,推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日,在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上,浦发银行副行长丁蔚表示。
价值驱动意味着,金融机构也开始衡量,在如此高昂的技术投入后,大模型能带来多少业务价值?
记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准,总结出两个方面。
第一是,行业内是否有成熟场景应用的案例,这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具,一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。
第二是,该项应用落地后,在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估,这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者,立项评审团队不仅包括科技部门领导,还涉及业务部门、内控部门、财会部门等,来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。
值得关注的是,DeepSeek和智能体的快速发展,都加快了大模型在金融领域落地应用的进程,也带来了模型应用的价值重估。
赵明华告诉记者:“今年在DeepSeek出来以后,我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来,而且很多厂商提供了客服场景智能体,只需要我们灌输基础知识库,就能实现落地,所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”
某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者,经历两年多的探索,他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架,在大模型底座不断变化的情况下,不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年,我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果,做了大量训练优化的工作,但今年DeepSeek发布R1模型后,我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”
“但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出,模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势,在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累,将成为战略性投入实现价值最核心的能力。
信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据,DeepSeek通过架构创新与系统优化,将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下,推理成本降幅超90%,为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%,同时释放超500亿元增量市场空间。
推动大模型应用“挤水分”
金融大模型应用的理想很丰满,但在实际落地时,有受访对象坦言,当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。
前述华东股份行人士表示,在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI,但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用,是基于业务需求提出的,而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑,什么场景好像都能用,但在很多专业化场景下,其性价比不如小模型或智能体。”
在部分机构内部,科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题,导致使用率不高,甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。
华北某国有行个贷经理表示,他所在银行提供了智能信贷报告生成工具,也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考,但往往这一额度低于客户实际需求,仍需客户经理进行手工测算、验证。
但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来,该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。
她告诉记者,授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块,其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助,基于标准化模板提取信息形成初始报告,减轻了她工作中的部分流程化工作。
“我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示,自己是软件工程专业出身,对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的,在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息,所以对自己的帮助比较大,但也有财会专业的员工反馈,这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。
“现在每个人都有一台电脑,未来每个人也会有N个智能助理,但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道,电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章,甚至有网友用Excel软件画画,工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。
这意味着AI战略不仅需要提供工具,还需要培养业务人员的大模型应用能力。
前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者,为了让全集团员工用好大模型,他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训,来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程,还对个别部门针对他所在的业务场景,灌输AI工具应用的价值。”他提到,针对投研、风险管理等重点部门,还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。
前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示,她所在银行在多地建立了软件开发中心,来配合业务部门提出的科技开发需求,该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请,再由科技人员驻场开发,共同推动应用落地。
“金融行业的智能化进程是一个庞大的体系,急于求成是不现实的,如果一家企业的数字化没有做好,智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示,至少需要未来5年内的数字化积累,不断夯实数据基础、重塑全员AI认知,才能实现智能应用的规模化落地。
4月25日金融一线消息,齐鲁银行发布公告称,董事会于2025年4月24日收到殷光伟的辞呈。因工作调整,殷光伟申请辞去公司第九届董事会非执行董事、董事会相关委员会委员职务。
玛莎百货(Marks&Spencer)周五表示,由于本周早些时候其遭遇了一起网络攻击,该公司已停止接受英国和爱尔兰地区的线上订单。这一消息导致其股价下跌了5%。
这家英国公司通过其网站和应用程序销售服装和家居用品。该公司称,做出这一决定是对该事件进行“主动管理”的一部分。
该公司在X平台(原推特)上表示:“我们经验丰富的团队在顶尖网络专家的支持下,正全力以赴地恢复线上和应用程序购物。”该公司就给顾客带来的不便表示歉意,并声明其线下门店仍正常营业。
该公司称,部分由玛莎百货国际业务运营的网站也暂停了订单业务。
玛莎百货在英国大多数城镇都设有门店,去年该公司凭借高档食品以及服装、家居用品和美妆产品实现了约130亿英镑的营收。其服装和家居用品销售额中约有三分之一来自线上。
该公司周二表示,其受到了一起网络事件的影响,因此对门店运营做出了一些临时调整。
近日,有顾客向英国广播公司(BBC)反映,他们无法进行非接触式支付,一些线上下单到店取货的订单也出现了延误情况。
英国国家犯罪局表示,他们已获悉这起事件,其工作人员正与国家网络安全中心合作,为该公司提供支持。
新闻结尾
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