10日，中国农业发展银行行长钱文挥在第259场银行业例行发布会上回答记者提问时表示，2015年以来，农发行累计向“三区三州”等深度贫困地区投放扶贫贷款超过4500亿元，8月末余额近2800亿元，增速是全行扶贫贷款的2.3倍。 钱文挥介绍，今年以来，农发行累计向52个未摘帽县投放扶贫贷款165.95亿元，较去年同期多投放逾100亿元，有力支持深度贫困地区改善生产生活条件，基础设施和公共服务设施建设，进一步加快了当地脱贫攻坚的进程。 农发行始终把支持深度贫困地区的脱贫攻坚作为脱贫攻坚体系中的重要环节。“我们连续三年召开全系统支持深度贫困地区的工作推进会，先后分四批研究制定了数十条差异化政策，进一步推动政策、资金、资源向‘三区三州’等深度贫困地区和未摘帽县倾斜。”钱文挥介绍称。 他表示，在支持深度贫困地区脱贫攻坚方面，农发行实施的差异化政策包括在有效防控风险的前提下，降低深度贫困地区的企业项目的准入标准；对深度贫困地区扶贫龙头企业择优发放信用贷款，推动建立扶贫贷款担保基金和风险补偿基金；适当下放深度贫困地区企业评级、授信和用信的审批权限，简化、优化办贷流程，完善扶贫贷款办贷的绿色通道。 此外，农发行还对深度贫困地区，尤其是尚未摘帽的贫困县，扶贫贷款实行“整体优惠+首年再优惠”的组合优惠政策，明确扶贫贷款“首年优惠100BP”、未摘帽贫困县贷款“首年优惠120BP”； 对扶贫贷款客户减免五大类46项服务收费；提高风险容忍度，在风险可控的前提下，将深度贫困地区扶贫贷款不良率提高至3.5%以内；强化资源保障力度等。 农发行坚持以服务脱贫攻坚统揽业务发展全局。钱文挥介绍，截至8月末，农发行全行累计投放扶贫贷款逾2.5万亿元，余额超1.5万亿元，投放额和余额均居金融同业首位，连续四年获得全国脱贫攻坚奖，连续三年在中央单位定点扶贫工作考核中位列第一梯队。
“深度贫困地区的脱贫攻坚，是我们助力脱贫攻坚工作的关键，也是‘硬骨头’。”中国农业发展银行行长钱文挥10日在银行业例行发布会上表示，截至8月末，农发行累计向“三区三州”等深度贫困地区投放扶贫贷款余额近2800亿元，增速是全行扶贫贷款的2.3倍。 在脱贫攻坚的决胜之年，金融机构也将深度贫困地区、未摘帽县作为扶贫工作的重中之重。今年以来，农发行在原有差异化支持政策的基础上，再度推出21条特惠政策；中国农业银行在未摘帽县的贷款增速也显著高于全行贷款平均增速，助力打赢脱贫攻坚战。 特惠政策助力脱贫攻坚 对“三区三州”等深度贫困地区实施差异化支持方面，钱文挥表示，农发行先后分4批研究制定数十条差异化政策，放宽贷款准入标准，优化贷款担保政策，建立绿色办贷通道，进一步实施优惠利率，减费让利深度贫困地区，提高风险容忍度，强化资源保障力度，不断推动政策、资金、资源向深度贫困地区和未摘帽贫困县倾斜。 “今年以来，农发行累计向52个未摘帽县投放扶贫贷款165.95亿元，较去年同期多投放逾100亿元，有力支持深度贫困地区改善生产生活条件、推进基础设施和公共服务设施建设，进一步加快了当地脱贫攻坚的进程。”钱文挥表示。 钱文挥还介绍称，在原有差异化支持政策的基础上，今年农发行再度推出21条特惠政策，重点支持未摘帽县和“三区三州”等深度贫困地区，在疫情防控、“三保障”和饮水安全、易地扶贫搬迁后续扶持等重点领域，给予利率、期限等特惠。 此外，为破解产业扶贫信贷投入瓶颈和小微企业融资难题，农发行会同山西省吕梁市委市政府试点建立了扶贫贷款风险补偿基金，即“吕梁模式”。截至2020年8月末，农发行在14个省份建立29支“吕梁模式”风险补偿基金，到位金额15.79亿元，支持中小微企业234家，带动服务建档立卡贫困人口2.26万余人，累计投放扶贫贷款91.99亿元。 渠道扶贫提升服务效率 农行行长张青松昨日介绍称，农行把支持未摘帽县脱贫攻坚作为今年金融扶贫工作的重中之重。截至8月末，该行在未摘帽县的贷款比年初新增162亿元，余额732亿元，增速为28.3%，显著高于全行贷款平均增速。自去年以来，农行累计为“三区三州”和4个农行定点扶贫县引进招商项目26个，落地投资金额近15亿元。 据介绍，凉山州属全国“三区三州”深度贫困地区，是全国最大的彝族聚居县，也是贫困人口最多、贫困程度最深、贫困面最广的地区之一。客户普遍受教育程度低，文盲和半文盲占比大，不会签字的现象十分普遍。而随着脱贫攻坚的深入开展，大量政策、项目、资金不断向深度贫困地区倾斜，贫困地区客户的金融需求不断增加。 为解决签字难的问题，农行总行和四川省分行集中力量研发攻关，在短短两个月时间即成功研发上线电子指纹签名功能，客户签字时间由每笔2分钟缩短为20秒，业务流程大幅缩短，客户体验明显增强。截至8月末，农行已经实现电子指纹签字功能在“三州”地区全部营业网点与柜面高频业务的“两个全覆盖”，日均办理电子指纹业务近400笔。 在助力脱贫攻坚的同时，农行保持了商业银行的可持续经营。张青松介绍称，截至6月末，农行在832个国家扶贫开发工作重点县的各项贷款不良率为0.8%，低于全行贷款不良率，全行精准扶贫贷款不良率1.4%，也低于全行贷款不良率，实现了履行服务脱贫攻坚社会责任与自身可持续经营的有机结合。 当好防御风险的稳定器 “价格全球联动、供求变化、自然灾害冲击以及农业生产周期等因素，造成了农产品价格有时波动比较大，尤其是贫困地区农户抵抗这类风险的能力比较弱，收入也容易受到价格波动的影响而变化。”兴业银行行长陶以平表示。 为了避免价贱伤农，帮助贫困地区的农户稳定收入、保障生活，兴业银行通过集团旗下的期货子公司——兴业期货，开展了“保险+期货”业务，为农产品的价格波动“上保险”。 据了解，兴业期货与太平洋保险湖北分公司达成合作，由兴业期货全额出资，免费为贫困县湖北省麻城市、湖北省黄冈市蕲春县两家农业合作社赠送5000吨鸡蛋投保价格险，保险金额逾3315万元。受疫情影响，鸡蛋价格下跌，农业合作社获得了32.86万元赔付，缓解了疫情所造成的经济损失，惠及农业合作社雇佣的建档立卡贫困户134名。 陶以平介绍称，目前，兴业期货为湖北、吉林、安徽、陕西、云南的6个国家级贫困县3618户农民、18个家庭农场或农业合作社共投保了1.5亿元产品价格险，险种覆盖鸡蛋、白糖、玉米、大豆、棉花等主要农产品。
记者从银保监会获悉，2020年一季度，银保监会围绕以下五个方面开展工作，推动金融扶贫工作取得积极成效。 一是明确全年银行业保险业扶贫工作目标任务。银保监会印发《关于做好2020年银行业保险业服务“三农”领域重点工作的通知》，要求银行业保险业努力实现精准扶贫贷款余额持续增长、深度贫困地区各项贷款平均增速高于所在省份贷款增速、扶贫专属农业保险产品持续增加、贫困户农业风险保障金额持续增长的考核要求。 二是聚焦“三区三州”深度贫困地区扶贫工作。印发《关于进一步加大“三区三州”深度贫困地区银行业保险业扶贫工作力度的通知》。明确“三区三州”深度贫困地区要力争2020年各深度贫困县存贷比有较大提升，大中型商业银行在“三区三州”深度贫困县的分支机构要将70%以上的新增可贷资金用于当地，尽快实现“三区三州”深度贫困县保险机构全覆盖，进一步完善以“农业保险+大病保险”为核心的保险扶贫体系。 三是积极助推产业扶贫发展。指导银行保险机构支持贫困地区产业发展，不断完善金融支持与带贫益贫成效的挂钩机制。引导保险机构在贫困地区大力发展农业保险，协调推进中央财政对地方优势特色农产品(行情000061,诊股)保险奖补试点，加快发展价格保险、收入保险等新型险种。 四是统筹抓好疫情防控和脱贫攻坚工作。会同国务院扶贫办联合印发《关于积极应对新冠肺炎疫情影响切实做好扶贫小额信贷工作的通知》，要求适当延长受疫情影响出现还款困难的贫困户扶贫小额信贷还款期限，努力克服疫情影响，切实减轻贫困户还款压力。根据落实情况通报关于积极应对新冠肺炎疫情、切实做好扶贫小额信贷工作的有关情况。 截至一季度末，各政策性银行、大型银行、股份制银行精准扶贫贷款余额较年初增长4.83%；全国扶贫小额信贷余额1795.25亿元，累计发放金额4443.50亿元，累计发放户数1067.81万户，覆盖约三分之一的建档立卡贫困人口；全国334个深度贫困县一季度各项贷款平均增速为5.67%。
5月22日消息，全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进表示，在今年两会上，他将提交关于推动人工智能与工业制造深度融合的思考建议，从人工智能与实体经济的深度融合发展的角度建言献策，以加快我国智能经济形态的构建，引领传统产业进行数字化转型。 王先进在这份名为《关于推动人工智能与工业制造深度融合的思考建议》的提案中指出，工业作为我国实体经济发展的重要支撑，正面临巨大的转型升级考验。推动人工智能与工业融合发展，一方面有助于应对我国人口红利消失的影响，提升工业生产效率和产业竞争力，优化我国经济结构，提升产业竞争力，实现高质量发展，另一方面也有助于应对突发公共卫生事件对生产制造的影响，增强我国经济韧性。 全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进 趋势：AI与工业深入融合是现代工业发展必由之路 “人工智能作为引领未来的前瞻性、战略性技术，已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。”在王先进看来，近年来，我国不断加快构建工业互联网，多层次系统化平台体系初步形成，应用持续深化，从局部突破走向垂直深耕，“总体上来看，人工智能与工业的融合成效初显，但与美德日等先进国家还存在明显差距，并且人工智能与工业领域细分子行业融合度差异较大。” 他认为，我国工业正处在智能化升级的重要阶段，以复杂机械装备仿真设计、制造工艺优化、产品质量（瑕疵）检测、智能仓储物流、能耗管控、安全管理等应用场景为切入点，推动人工智能与工业深度融合，既是现代工业发展的必然趋势，也为人工智能带来更为广阔发展的空间。 人工智能与生产制造融合，对生产质量与效率的提高是显而易见的。以德国海德堡的ABB公司智能工厂为例，该工厂部署了7种智能机器人(行情300024,诊股)，能够根据前序工段特点自动调整工作模式，确保工厂始终处于最佳状态，最终使工厂生产效率提升了3%，产品种类也增加了3倍。 同时，基于AI的智能在线检测技术还能提高产品检测速度及质量，减少因漏检、误检所引起的损失。如旷视为某摄像头模组企业提供的智能质检解决方案实现了产品的在线实时检测，能够及时发现产品划伤、折痕、油污、破损等缺陷，缺陷检测率同比提高90%，降低85%以上人工成本，整体维护成本降低10%。 挑战：人工智能关键基础共性技术亟待突破 但在实际操作中，人工智能与工业深度融合的问题和挑战也仍然面临不少的问题和挑战，主要表现在：人工智能关键基础共性技术亟待突破、成功应用案例示范效应不明显、企业人工智能技术应用缺乏风险分担机制、产业链上下游各环节缺乏协同、工业企业数字化基础依然薄弱。 “比如说，在人工智能关键基础共性技术层面，我国缺乏完善的主流框架的人工智能基础平台，大部分人工智能企业依托谷歌、脸书等国际巨头开发框架开发中下游应用，对外部基础技术依赖度高。”他分析认为，“AI+工业”的组合，在诸多工业细分领域也没有适合切入的应用场景，而现有成功案例多集中在超大型企业，对中小企业缺乏示范推广效应，“更为致命的是，智能化改造项目平均需要约3.5年时间，投资超过9000万元，这无疑加大了工业企业的经营风险。” 从产业链及行业的角度来看，产业链上下游协同不顺畅、端到端解决方案能力不足、生产系统数字化率低、工业企业数据不规范等问题，也进一步制约着人工智能与工业的深度融合。 对此，王先进表示，人工智能在工业细分领域的应用差异化特征显著，只有通过搭建通用型人工智能操作深度学习开发框架，实现场景化算法的快速构建，才能快速响应企业差异化需求，降低人工智能应用开发成本和部署成本。因此，构建深度学习框架级开发能力，也成为人工智能与工业加速融合的必要条件。 值得庆幸的是，在一批国内优秀的人工智能企业的不懈努力下，以MegEngine（天元）、PaddlePaddle（飞桨）、Jittor（计图）、MindSpore等代表的国产深度学习框架的开源，也为我国人工智能与工业加速融合提供了弯道超车的机会。“如旷视于今年3月正式发布新一代AI生产力平台Brain++，并开源其核心框架天元（MegEngine），其中天元也是国内唯一自主研发并全员使用的深度学习框架，可针对不同垂直领域的碎片化需求定制丰富的算法组合，以更少的人力和更短的时间开发出各种新算法，为产业智能解决方案规模化落地提供技术保障。” 建言：四大核心关键点加速“AI+工业”深度融合 如何推动人工智能与工业的深度融合？王先进在建议中认为可以从以下四大核心关键点入手： 支持自主框架，夯实核心技术能力 在基础技术研发方面，要继续支持以旷视、百度、华为等重点企业进一步提升自主研发人工智能开发框架以及芯片的应用广度和深度，减少对国外开源框架和GPU芯片的依赖，同时在工业领域推广应用自主研发的深度学习框架和芯片，提高工业生产安全性。 同时，还应加快推动国内人工智能行业标准体系建设，探索成立开源基金，这不但能够积极引导国际人工智能标准发展方向，不断提升我国人工智能技术标准化水平和国际影响力，还能加快构建自主开源生态。 推进融合应用，提升实体经济效率 在推进人工智能应用示范方面，重点针对智能产品与装备、智能工厂与产线、智能管理与服务、智能供应链与物流、智能监控与决策等领域梳理需求，定项支持加速解决方案落地，遴选典型案例示范推广。同时，打造深度融合标志性产品、平台和解决方案。 在政策扶持方面，鼓励人工智能“应用先导区”和“创新发展试验区”对人工智能创新应用的支持，探索设立地方专项资金支持工业人工智能创新应用。建议相关部门能够为典型行业、典型企业提供专项资金支持，加速行业示范人工智能应用项目的落地，同时加大对已落地案例的推广，更好地发挥成功示范效应。 鼓励产业协同，打造产业生态体系 支持人工智能产业联盟和人工智能与工业融合发展相关联盟、工作委员会，积极开展行业和跨行业交流合作，推动产业链上下游协同和跨行业协同创新。同时鼓励产业园区搭建跨行业交流平台，推动工业互联网平台集成商与人工智能技术提供商加强合作，加强工业企业与人工智能企业交流合作，实现工业互联网平台与人工智能应用集成。 破除行业壁垒，打造融合发展环境 要优化数据治理规则，推动行业间数据流通，建立可执行度高的数据监管条例，为人工智能应用研发和应用提供充分的数据资源和环境支持。构建智能化信息基础设施，加快建设下一代互联网、5G通信网、工业互联网、超算中心等信息基础设施，形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系，降低行业融合成本。推进智能制造标准体系建设建设，优先针对智能工业机器人、工业物联网发展和应用需求，推动相关接口标准化。
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