央行数字货币最新消息与新闻

在当今的全球经济体系中,金融包容性已成为衡量经济健康和社会进步的关键指标。金融包容性指的是各阶层人群都能够平等地获取和使用金融服务。然而,根据世界银行的数据,尽管过去十年金融包容性有了显著提升,但仍有大约17亿成年人没有银行账户,这表明金融服务的可及性和普及性仍然是全球面临的主要挑战之一。

因此,CBDC作为一种新的金融科技和解决方案,成为了全球许多国家和地区提升金融包容性的重要途径,其对提升全球金融服务可及性的潜力受到了广泛关注。

CBDC是一种由国家*银行发行和支持的数字形式的法定货币,完全以电子形式存在,并且通常基于或受益于区块链技术或其他形式的分布式账本技术(DLT)。这些技术的关键特点是其去中心化的性质,提供了交易的透明性、安全性和可追溯性,这对于维护金融系统的稳定性和效率至关重要。

尽管CBDC的概念和实践受到广泛关注,但其在全球范围内的发展仍处于相对早期阶段。各国的CBDC试点项目和研究工作呈现出不同的设计理念、技术路线和政策目标。因此,全球CBDC的发展现状是多样化和动态变化的,其最终形态和影响仍有待观察和分析。

*银行数字货币(CBDC)作为一种新兴的金融技术产品,引起了全球的广泛关注。CBDC是存在于数字空间中的、由*银行发行和支持的数字形式的法定货币。近年来,多个国家的*银行开始研究和试验CBDC,以探索其在改善金融服务可及性和促进金融包容性方面的潜力,尤其是在发展中国家和新兴市场,CBDC被视为一种覆盖传统金融系统未能触及的人群的可能解决方案。

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在服贸会首钢园区金融服务专题展上,一位参观者在中国*银行数字货币研究所展台参观。新华社记者鞠焕宗摄

CBDC作为金融包容性策略的一部分,展示了其在提高金融包容性方面的巨大潜力,但也需要解决众多技术、政策和社会层面的挑战。

在这一背景下,提升金融包容性的努力成为了全球性挑战。不同国家和地区在推动金融包容性方面采取了包括改善金融基础设施、推动金融教育、制定有利于金融包容性的政策等多种措施。然而,这些努力在不同地区的成效各异,且在一些例如如何确保金融服务的可负担性、如何提升金融产品的适用性以及如何增强人们对金融服务的信任等方面的问题上仍存在挑战。

月28日,商汤科技与上海联通签署战略合作框架协议,共同打造世界级人工智能产业集群。根据协议,双方将深入贯彻国家发展新一代人工智能的战略部署,发挥各自优势,加快打造世界级人工智能产业集群,营造通用人工智能创新生态,为大模型时代下的人工智能产业发展蓄势储能,共同以全方位、多领域、一体化的合作姿态助力打造上海人工智能主阵地,推动数字经济高质量发展。

近日,摩根大通表示,人工智能工具已开始为该行带来收入,未来人工智能领域的进步可能会带来更多收益。“除了提高效率和潜在的成本规避,我们还看到了创造收入的活动,这真的令人鼓舞,”该行首席数据和分析官表示。摩根大通去年设定了2023年人工智能创造10亿美元“商业价值”的目标,并在5月的投资者日将这一目标提高到15亿美元。据悉,这些收益来自于对信用卡业务客户的个性化推荐,以及为客户覆盖团队提供见解。

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月30日,从人工智能计算大会(AICC2023)上获悉,国际数据公司IDC和浪潮信息联合发布《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》,《报告》显示,2023年,中国人工智能城市评估排行榜中,*、杭州和深圳排行前三。此外,位居TOP10的城市还有上海、苏州、广州、济南、合肥、*和成都。

近日,据阿里云官方消息,阿里云通义千问720亿参数模型Qwen-72B、18亿参数模型Qwen-1.8B及音频大模型Qwen-Audio,目前已上线阿里魔搭社区。本次开源的模型中除预训练模型外,还同步推出了对应的对话模型,面向72B、1.8B对话模型提供了4bit/8bit量化版模型,便于开发者们推理训练。

月29日,恒生银行(中国)、富邦华一银行、渣打银行(中国)和汇丰银行(中国)近日上线数字*币业务,成为首批推出数字*币业务的外资银行。这也意味着,外资银行对于数字*币业务的探索已从B端(企业)扩展至C端(个人)。据了解,上述四家外资银行的个人客户可在数字*币App内绑定其银行卡,进行数字*币的充值、兑回,并使用数字*币钱包进行线下支付或电子商务平台上的线上支付。

月1日,*金融委员会办公室、*金融工作委员会在《求是》撰文《坚定不移走中国特色金融发展之路》。其中提到,坚持把防控风险作为金融工作的永恒主题。走中国特色金融发展之路,必须高度重视金融风险的传染性、隐蔽性和破坏性,增强忧患意识,树牢底线思维、极限思维,以“时时放心不下”的责任意识做好风险防控工作,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。

月30日,华为云官方宣布,华为云推出业界首个大模型混合云,并发布《深度用云展望2025》*及深度用云行动计划,希望通过创新技术、理论沉淀及行动举措,助力政企践行深度用云,加速智能升级。据介绍,未来,所有企业都会使用大模型。源于长期的行业积累,大型企业拥有丰富的私有数据资源,这些私有数据对大模型的训练至关重要。大型政企由于其业务特点,更倾向于将数据留在本地,确保“数据不出域”。