【TechWeb】4月21日消息，据国家广播电视总局发布的消息，4月16日，中宣部副部长，国家广电总局局长、党组书记聂辰席主持召开广电总局党组会议，传达了4月8日全国打击治理电信网络新型违法犯罪工作电视电话会议有关要求。
会议强调，一是提高思想认识，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，为坚决遏制电信网络诈骗犯罪多发高发态势贡献广电力量。
二是加强行业监管。积极开展防范电信网络诈骗宣传，增强群众防范意识，推动形成全社会抵制电信违法犯罪的良好氛围；配合公安、无线电管理部门强化“黑广播”治理，强化联合监测、联网处置机制，坚决维护全国调频广播播出秩序；大力整顿“灰广播”失范失序行为，依法管好机构、管好频率。
三是加强广告播出管理。坚决打击利用广播电视和网络视听平台进行电信诈骗、金融诈骗等行为，坚决整治虚假和夸张夸大宣传、违规播出医药保健食品类广告和超时超量播放广告等问题，切实维护人民群众利益。
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网友发现，华为Mate 70 Air上架电信终端产品库，其型号为华为SUP-AL90，提供12GB 256GB、12GB 512GB两种选择，有曜金黑、羽衣白和金丝银锦三种配色可选，出厂搭载鸿蒙5操作系统。 如图所示，Mate 70 Air屏幕尺寸是6.9英寸，其延续了Mate系列中轴对称设计，相机模组依然是大星环，镜头中间为华为自研影像XMAGE的标识和条形闪光灯。 从命名不难看出，Mate 70 Air主
微众银行推出“微业贷”产品，为中小企业提供线上无抵押流动资金贷款，满足其“短、小、频、急”的融资需求。该产品具备材料少、放款快、额度高三大优势，累计服务超600万家企业，授信金额达1.7万亿元。同时，银行通过线下主题宣传活动普及融资安全与反诈知识，提升企业风险防范意识，增强对正规金融服务的信任。
金融机构数字化转型面临双重挑战：既要快速迭代高频业务满足用户即时性需求，又需在严监管下保障系统安全合规。传统测试因效率低、成本高难以应对复杂场景，而AI驱动的“无人测试”通过三阶段演进（辅助生成→协同执行→自主决策）实现质效双升。实践显示，AI测试可将周期缩短70%、成本降30%，并自动生成合规报告。未来75%金融机构将采用AI增强测试方案，国内厂商如Testin云测更适配本土合规需求。无人测试已成为兼顾业务增长与风控的战略选择，推动行业进入高质量、高效率、高合规新阶段。
近期，宜享花在金融监管活动周中，联合警方成功摧毁一个以“贷款代还”名义洗钱的犯罪团伙。平台通过AI反诈系统识别风险，协助警方取证打击，保护用户资金安全。此次行动彰显其技术实力与警企协作效能，未来将持续升级风控技术，深化合作机制，筑牢金融安全防线，助力构建健康金融生态。
中国人保在新疆喀什深耕十年，通过大病保险织密民生保障网，累计赔付31.9亿元，惠及117万人次。创新“政府主导、商保承办”模式，精准倾斜困难群体，实现“一站式”结算。同时推出“安心游”保险项目，为游客提供全覆盖保障，2024年承担风险责任160万元。金融服务深度融入当地经济社会发展脉络，践行金融为民使命，为边疆稳定与高质量发展注入坚实力量。
一家社区水果店凭借收款码的36个月交易记录，将银行贷款额度从7万元提升至10万元。这揭示了中国超3亿商户正通过二维码流水数据构建数字信用体系：使用收款码满六个月的商户获贷可能性超60%，三年后跃升至90%。此类高频实时数据正重塑风控逻辑——不看抵押、不看报表，只忠实记录每笔交易背后的经营事实。金蝶征信凭借AI与知识图谱技术，穿透至6层交易链条，构建包含4.45亿交易关系的产业互联网图谱，助力金融机构实现精准信贷匹配。其智能风控系统已推动合作机构放贷额度提升50%，标志着风控模式从“经验驱动”向“数据智能驱动”的转型。
在中国联通和中国移动之后，中国电信昨晚压轴官宣，于2025年10月13日获得工信部eSIM手机商用试验批复许可，eSIM手机业务在国内31个省市正式上市销售。 用户可前往中国电信营业厅门店办理开通eSIM手机业务，也可通过中国电信APP进行线上预约，再前往预约的线下营业厅进行业务办理。 这也就说明，现阶段eSIM业务必须要到线下办理，不能直接全程线上操作。
日前，苹果宣布iPhone Air国行版将于10月17日早9点预购，10月22日正式发售。 随后，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商相继宣布，获得开展eSIM手机运营服务商用试验的批复，正式上线eSIM手机业务，无卡化”时代正式到来。 除了iPhone Air外，国产eSIM手机也正在路上。 今日，江苏电信、陕西电信发文表示，近期，华为、OPPO等国内厂商也将陆续上市eSIM手机。
2025年云栖大会在杭州举行，聚焦“云智一体+碳硅共生”主题，展现中国前沿科技生命力。阿里云智能集团副总裁张鹰介绍，“通义点金”平台全新升级，致力于构建金融行业垂直模型，打造具备业务洞察力的“专家级智能体”。核心突破包括：通过飞轮平台实现模型与业务双向螺旋上升，构建可观测、可评测、可迭代能力；赋予模型“自知之明”，精准调用工具并内化人类逻辑思维；建立多层次交叉验证测评体系，确保金融级严谨性。未来将持续推动通用模型与金融专业知识的有机结合，助力金融业务核心效能提升。
文章探讨大模型在金融等复杂业务场景的落地挑战，指出通用模型难以满足行业对准确性、可解释性及合规性的高要求。垂直模型通过内化行业核心知识与能力，成为解决复杂业务问题的关键路径。实践显示，金融垂直模型已在营销、客服、风控等场景实现显著成效，如提升效率80%、降低风险。未来需通过数据飞轮、深度适配等技术实现模型持续迭代，构建一站式金融垂直模型生产工场。
