政府及监管部门先后出台《刑法》、《中华人民共和国反洗钱法》等法律严厉打击洗钱的犯罪行为，也针对互联网金融行业颁布了《非银行支付机构网络支付业务管理办法》、《国务院办公厅关于印发互联网金融风险专项整治实施方案的通知》等文件，明确提出互联网金融平台要将反洗钱和防范
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康佳集团近期以数字技术为核心驱动，在智能家电、半导体及白电领域取得多项突破。旗下易平方公司打造的“家庭场景大数据应用服务平台”入选重庆市数字经济产业发展试点示范项目。在半导体技术商业化进程中，重庆康佳光电还实现关键突破：MicroLED红光芯片键合良率提升至98%，带动MiniLED直显屏单月出货量环比明显增长。其参与编制的《Mini/Micro LED显示屏Mura缺陷评价方�
文章探讨了数字化时代大数据与区块链技术的融合应用。传统集中式数据管理模式存在数据孤岛、处理速度慢和安全风险等问题。区块链的去中心化、不可篡改和分布式账本特性为数据存储管理提供了安全透明框架，实现数据共享与安全防护。纳斯达克上市公司微美全息正研究大数据与区块链融合方案，通过加密算法和分布式存储确保数据安全，同时利用大数据分析提供精准决策支持。该技术组合将推动各行业智能化变革，未来还将结合AI、物联网等技术，构建更高效安全的去中心化决策生态系统。
近日，联想集团旗下智慧零售与智能制造企业来酷科技，运营的全国联想直营店正式推出“DeepSeek R1 模型本地部署服务”。作为联想集团面向终端消费者的直营零售与直营服务窗口，来酷科技以 129 元普惠价面向全网开售该服务，通过“智能识别PC配置+一键轻松安装”的极简方式，将前沿AI大语言模型轻量化部署至本地计算机，实现从“云端依赖”到“端侧自主”的跨越。这不�
DeepSeek横空出世，迅速成为人工智能领域的焦点，其强大的深度学习能力与高效的计算性能正重塑着AI技术的边界。 2025 年《政府工作报告》明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。在市场需求与政策支持的双轮驱动下，AI大模型在金融行业的应用取得了显著进展。银行等金融机构纷纷引入AI技术优化业务�
· 首届酒仙桥论坛， 6 天 11 场分论坛“AI 马拉松”持续热跑中，聚焦人工智能“产业创新应用、生态发展和数智未来”，政、产、学、研多方力量共议AI黄金发展期的机遇与挑战，搭建务实对话桥梁，加速科技创新和产业创新融合。4月17日上午，酒仙桥论坛可信数据服务专场顺利召开。在这场以“可信数据服务”为焦点的分论坛上，产学研专家从行业洞察与业务实践出发，围�
榕树贷款作为港股上市公司旗下的智能金融服务平台，凭借多元金融服务、技术实力与合规保障赢得用户信赖。平台提供最高20万元的灵活额度，满足个人和企业多样化融资需求，借款流程仅需3步操作，实现极速放款。通过全生命周期反欺诈体系和智能加密算法，构建安全可靠的网络信贷环境。平台获得信息安全三级认证、金融科技产品认证等多项权威资质，严格遵循数据安全管理规范，为用户提供安心便捷的信贷体验。未来将持续创新，助力用户实现美好生活目标。
2025数字中国创新大赛总决赛在福州落幕，金蝶征信凭借"基于知识图谱增强与动态推理的智能金融风控大模型"项目从全国千余支队伍中脱颖而出，斩获一等奖。该项目通过AI+信用数据赋能产业链风控与智能获客，已成功应用于网商银行、京东科技等头部金融机构。以京东科技"企业主贷"场景为例，模型上线后审批通过率从8%提升至30%，户均融资额增长216%。金蝶征信依托740万企业云服务场景与财税数据积淀，已助力200余家金融机构服务400万家小微企业，促成1800亿元数字信贷精准投放。未来将持续深化AI与信用科技融合应用，推动普惠金融高质量发展。
4 月15日，易鑫（02858.HK）在香港举行的“2 025 世界互联网大会亚太峰会”上宣布，将于年内推出汽车金融行业首个Agentic大模型。该模型通过自主决策智能体深度结合汽车金融场景需求，有望从根本上解决行业中长期存在的效率瓶颈和痛点。易鑫首席AI科学家、高级副总裁张磊现场演讲易鑫首席AI科学家、高级副总裁张磊在大会“人工智能大模型论坛”做主题演讲时，发布了这�
人工智能技术快速发展推动算力需求激增，中国算力中心市场预计未来五年将以18.9%年复合增长率增长，2027年规模将突破3075亿元。与此同时，单机柜功率密度急剧攀升，传统风冷技术已达40千瓦制冷极限。液冷技术凭借更高散热效率和节能优势，正成为数据中心首选方案。戴尔科技推出智能冷却解决方案，覆盖从风冷到浸没式液冷等多种技术，可根据客户需求定制PUE值1.02-1.4的不同方案。其液冷服务器已在全球超算中心广泛应用，如美国TACC Frontera超算采用冷板式液冷技术，中国某高校浸没式液冷集群实现PUE值1.049。戴尔通过持续创新，助力数据中心向高效、绿色、可持续发展迈进。
今日，字节跳动豆包大模型团队宣布，正式开源首个多语言类SWE数据集Multi-SWE-bench，可用于评估和提升大模型自动修Bug”能力。在SWE-bench基础上，Multi-SWE-bench首次覆盖Python之外的7种主流编程语言，是真正面向全栈工程”的评测基准。相比于以往聚焦Python的单语言任务，Multi-SWE-bench更贴近现实中的多语言开发场景，也更能反映当前模型在自动化软件工程”方向上的实际能力边界。
