社会视角-"关于人口增长的漫画"-探索跨境金融业务创新,打造金融高质量开放关于人口增长的漫画“深圳样本”

关于人口增长的漫画探索跨境金融业务创新,打造金融高质量开放关于人口增长的漫画“深圳样本”

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探索跨境金融业务创新,打造金融高质量开放关于人口增长的漫画“深圳样本”

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  日前,某跨境电商企业通过交通银行深圳分行成功办理了深圳地区首笔“电商通”的签约、店铺绑定、收款提现以及各环节信息报送的全流程业务,在全球市场中扬帆远航。   实际上,助力跨境电商企业出海,只是交通银行深圳分行不断创新跨境金融业务与服务模式的一个微缩影。   近年来,交通银行深圳分行(以下简称“深圳交行”)积极响应国家号召,聚焦跨境金融业务,以贸易金融为特色,推动“五篇大文章”融合发展,打造境内外、本外币、离在岸一体化金融服务体系,取得良好成效。   擦亮贸易金融“绿色”底色     深圳交行加强与政府主管部门和客户的对接,重点服务节能环保、清洁能源、基础设施绿色升级等领域的跨境金融需求。积极支持海外风电、光伏、新能源车等绿色能源、绿色基建、绿色交通项目,为所在地居民带来实实在在的福祉。     推动贸易金融数字化转型     深圳交行推广的“Easy系列”实现了存、贷、汇、兑、证、保全覆盖,极大提升了客户体验。通过开放银行直联对接产业链平台,持续优化客户使用体验,为深圳某制造业头部企业出海提供了坚实的平台支持。同时,深圳交行充分利用深圳外向型经济发达、国际化程度高的优势,精准对接贸易新业态新模式下的新需求,积极参与政策试点,不断提升跨境跨业服务能力。   重点服务普惠小微外贸客群     深圳交行注重科技赋能,推广“汇率管家”专属方案,定期发布汇评,为小微外贸企业汇率风险管理提供有力支撑。此外,持续提升科技型企业跨境金融支撑力,综合运用国际结算、贸易融资、信保融资等产品,为科技型企业提供优质金融服务。    主动推动金融产品创新     近年来,深圳交行紧跟国家发展战略,通过境内外、离在岸联动,助力新发展格局和贸易强国建设。将国内信用证金融服务融入产业链供应链业务场景,推出跨境电商自建平台“电商通”,优化“航运管家”场景金融服务,为客户提供数字化、一体化金融服务。   以“电商通”为例,这是交通银行围绕跨境电商市场主体的需求,特别是回款时效、资金安全、服务费率等,依托金融支付级的安全构架,打造的多平台、多店铺“一站式”收款服务体系。借助“电商通”平台,跨境电商企业可以实现在亚马逊、Shopify、日本乐天等全球知名电商平台上开设的多家店铺由境内关联的主办企业进行集中管理,为小微电商企业的海外发展提供了有力支持。     积极参与金融中心建设     深圳交行充分发挥自身优势,服务重点区域高水平对外开放。结合相关政策文件,发布大湾区“交银湾通”服务方案2.0版,持续推广“交银湾通”品牌,助力粤港澳大湾区高质量协调发展。同时,落实人民币跨境交易结算、跨境投融资等制度安排,为真实合规的跨境人民币结算业务提供无“堵点”一站式优质金融服务。   就在日前,深圳交行还积极参与多边央行数字货币桥项目,落地了数字人民币跨境结算首批业务,这一创新突破有效延伸了货币桥业务场景,让更多企业享受高效率、低成本的跨境支付服务,为人民币国际化基础设施建设贡献力量。   未来前瞻   履新大行担当   更好服务高水平对外开放     作为国内国际双循环的重要交汇点,近年来深圳地区正在不断发力跨境金融领域,也探索了金融高质量对外开放的“深圳样本”。   早在去年7月,中国人民银行深圳市分行、国家外汇管理局深圳市分局联合深圳市商务局等5部门出台24条措施,赋能深圳外贸高质量发展。据海关统计,2024年前10个月,深圳进出口总额3.76万亿元,同比增长19.2%,增速高于全国14个百分点。   面对外贸之都和金融重镇,金融支持外贸高质量发展取得新成效,离不开国有大行的力量。按照部署,交通银行深圳分行将继续履行大行担当,立足经济金融形势的新变化新挑战,为客户提供一体化、场景化服务方案,不断提升金融服务实体经济质效,为推动区域经济高质量发展、助力高水平对外开放贡献力量。   (文:卢亮)        

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编辑:甘铁生

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同日,作为CN赛区头号种子的EDG登场。这也是继去年无畏契约伊斯坦布尔全球冠军赛之后,EDG再次站在无畏契约全球冠军赛的舞台。不久前在东京大师赛取得6强好成绩的他们,面对的对手是在EMEA最终入围赛上以大比分连克KC、KOI、NAVI等队伍,突出重围获得今年全球冠军赛资格的GIA。

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华盛顿特区的现状,只是美国社会的缩影。美国枪支暴力由来已久,同枪支文化、个人权利、利益集团、党派政治等诸多问题纠葛在一起,长期困扰美国社会,成为美国社会中难以抹去的人权污点。

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据美国媒体此前报道,美国军方对于利用人工智能,尤其是机器学习,来控制自主武器的兴趣日渐浓厚。报道称,机器学习软件在数据方面“经验颇丰”,能够针对具体任务自行创建模型,并制定完成该任务的策略。此类软件在某种程度上能够自我编程。但通常这种模型是一个“黑匣子”,人类极难对其进行预测、理解和解释,也难以测试机器学习系统以何种方式、在何种基础上实现特定评估或决策。一些机器学习系统在使用期间还会继续“学习”,亦即所谓的“积极”“在线”学习或“自学”,这就表示其任务模型会随时间而发生变化。

发布于:张家界永定区