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改善优质房企资产负债表 房地产风险化解再提速******

　　事关房地产融资、结构性货币政策工具、重点领域金融服务等，再迎监管进一步发声。1月10日，人民银行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会，研究部署落实金融支持稳增长有关工作。其中，包括政策性和开发性银行、各国有商业银行、部分股份制商业银行主要负责人均参加了会议。

　　保持房地产融资平稳有序

　　会议要求，人民银行、银保监会、各主要银行要全面贯彻落实党的二十大和中央经济工作会议精神，保持对实体经济的信贷支持力度，加大金融对国内需求和供给体系的支持，做好对基建投资、小微企业、科技创新、制造业、绿色发展等重点领域的金融服务，保持房地产融资平稳有序，推动经济运行整体好转，为全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步，提供有力的金融支持。

　　针对重点领域金融支持，会议指出，各主要银行要合理把握信贷投放节奏，适度靠前发力，进一步优化信贷结构，精准有力支持国民经济和社会发展重点领域、薄弱环节。

　　其中包括，要加强跟踪监测，及时跟进政策性开发性金融工具配套融资，延续发挥好设备更新改造专项再贷款和财政贴息政策合力，力争形成更多实物工作量；要继续用好碳减排支持工具、支持煤炭清洁高效利用专项再贷款、科技创新再贷款、交通物流专项再贷款等结构性货币政策工具，不断完善对重点领域和薄弱环节的常态化支持机制；用好普惠小微贷款支持工具等优惠政策，加力支持小微市场主体恢复发展；此外，当前还要全力支持重点医疗物资生产保供企业的合理资金需求。

　　资产负债表回归安全区间

　　值得一提的是，会议再次提及房地产问题时，基调仍与此前一致，要全面贯彻落实中央经济工作会议精神，坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，推动房地产业向新发展模式平稳过渡。

　　同时，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动，综合施策改善优质房企经营性和融资性现金流，引导优质房企资产负债表回归安全区间。

　　“此次会议最大的亮点在于，提出了资产负债表优化的四项行动，这也说明，资产负债表优化的工作正进入实质操作阶段。”上海易居房地产研究院研究总监严跃进说道，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产进行盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs产品等模式的加快介入、现金流的持续改善等内容。

　　负债接续则意味着后续对于负债的工作要加快清理，包括负债的展期、债转股、资产出售以清偿债务等工作；权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者，包括央国企、保险公司等企业，同时会强调对于企业资本金的注入和确保资金状况的稳健；预期提升意味着要不断修复投资者对于中国房企的看法，尤其是各类金融机构企业。严跃进认为，要不断减少企业违约的风险，同时强化今年房企销售的目标值，进而促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　加大住房租赁金融支持

　　会议还强调，要配合有关部门和地方政府扎实做好保交楼、保民生、保稳定各项工作，运用好保交楼专项借款、保交楼贷款支持计划等政策工具，积极提供配套融资支持，维护住房消费者合法权益。要落实好16条金融支持房地产市场平稳健康发展的政策措施，用好民营企业债券融资支持工具(“第二支箭”)，保持房企信贷、债券等融资渠道稳定，满足行业合理融资需求。

　　要因城施策实施好差别化住房信贷政策，更好支持刚性和改善性住房需求，加大住房租赁金融支持，做好新市民、青年人等住房金融服务，推动加快建立“租购并举”住房制度。

　　“会议释放继续落实好稳楼市一揽子政策措施，促进房地产平稳健康发展，有助于提振房地产信心。”光大银行金融市场部宏观研究员周茂华告诉北京商报记者，随着国内经济稳步复苏，就业和收入改善，稳楼市政策落地见效，市场信心回暖，楼市需求复苏向供给端传导，后续楼市需求有望加快恢复。

　　另外，业内也认为，满足合理的改善性需求，是下一步稳定房地产市场、扩大内需的重要方面。正如中国人民大学国家发展与战略研究院高级研究员、城市更新研究中心主任秦虹指出，2022年，影响房地产需求的三大因素，主要是正常市场总量下台阶、三年疫情影响导致老百姓失业和减薪，对收入预期的不稳定以及供给端风险不断爆雷。

　　在秦虹看来，随着近期密集出台的一系列关于房地产的融资支持性政策，2023年房地产企业有望回归常态。总体而言，房地产调控要做好保障性住房的建设，完善房地产市场的基础性制度；同时尽可能尊重市场，此外，也要支持新发展阶段房地产企业新模式形成，改变过去高负债、高杠杆、高周转的传统模式。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）