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济源市

辽阳市(宏伟区、灯塔市、文圣区、辽阳县、太子河区、白塔区、弓长岭区)

贺州市(钟山县、昭平县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)

朔州市(山阴县、平鲁区、怀仁市、右玉县、应县、朔城区)  来宾市(武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区、合山市)

汕头市(澄海区、濠江区、潮南区、金平区、南澳县、龙湖区、潮阳区)

黄石市(黄石港区、大冶市、阳新县、铁山区、西塞山区、下陆区)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、三水区、禅城区)

益阳市(资阳区、沅江市、安化县、赫山区、南县、桃江县)  金昌市(永昌县、金川区)

甘孜藏族自治州(白玉县、乡城县、稻城县、德格县、石渠县、得荣县、甘孜县、九龙县、康定市、色达县、新龙县、巴塘县、雅江县、理塘县、炉霍县、泸定县、道孚县、丹巴县)

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、建始县、鹤峰县、利川市、来凤县、巴东县、恩施市、宣恩县)

昌都市(边坝县、丁青县、江达县、八宿县、左贡县、察雅县、类乌齐县、芒康县、卡若区、贡觉县、洛隆县)

包头市(昆都仑区、石拐区、东河区、土默特右旗、白云鄂博矿区、九原区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县)

商丘市(虞城县、梁园区、民权县、宁陵县、柘城县、夏邑县、睢阳区、永城市、睢县)

拉萨市(林周县、堆龙德庆区、当雄县、曲水县、墨竹工卡县、尼木县、城关区、达孜区)

合肥市(庐江县、瑶海区、蜀山区、长丰县、庐阳区、包河区、巢湖市、肥东县、肥西县)

德州市(德城区、禹城市、宁津县、乐陵市、临邑县、夏津县、平原县、齐河县、庆云县、武城县、陵城区)

曲靖市(富源县、宣威市、沾益区、马龙区、陆良县、会泽县、麒麟区、罗平县、师宗县)

唐山市(曹妃甸区、遵化市、丰润区、迁西县、玉田县、滦南县、古冶区、乐亭县、滦州市、路北区、丰南区、迁安市、开平区、路南区)

昆明市(晋宁区、官渡区、嵩明县、五华区、富民县、盘龙区、东川区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、西山区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、石林彝族自治县、呈贡区)

宜宾市(兴文县、珙县、高县、筠连县、江安县、屏山县、长宁县、翠屏区、叙州区、南溪区)

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

黄山市(黄山区、休宁县、徽州区、黟县、祁门县、歙县、屯溪区)

六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

杭州市(西湖区、滨江区、上城区、桐庐县、萧山区、余杭区、钱塘区、建德市、拱墅区、临平区、富阳区、临安区、淳安县)

铜仁市(石阡县、松桃苗族自治县、碧江区、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、思南县、德江县、江口县、沿河土家族自治县)

本溪市(南芬区、明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县)

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鹤壁市(淇县、鹤山区、淇滨区、浚县、山城区)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

南充市(顺庆区、营山县、蓬安县、西充县、阆中市、高坪区、仪陇县、南部县、嘉陵区)

广元市(旺苍县、朝天区、剑阁县、昭化区、苍溪县、青川县、利州区)  临沧市(永德县、镇康县、临翔区、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、站前区、西市区、大石桥市、老边区)

肇庆市(怀集县、广宁县、高要区、端州区、封开县、德庆县、鼎湖区、四会市)

南阳市(西峡县、桐柏县、镇平县、邓州市、卧龙区、宛城区、唐河县、社旗县、淅川县、方城县、内乡县、新野县、南召县)三明市(大田县、清流县、沙县区、明溪县、将乐县、永安市、泰宁县、三元区、宁化县、建宁县、尤溪县)

抚州市(临川区、崇仁县、金溪县、广昌县、宜黄县、资溪县、黎川县、乐安县、东乡区、南城县、南丰县)  舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)

揭阳市(惠来县、榕城区、揭西县、揭东区、普宁市)

阿克苏地区(沙雅县、乌什县、温宿县、阿瓦提县、新和县、库车市、拜城县、阿克苏市、柯坪县)

张家口市(沽源县、赤城县、阳原县、怀来县、下花园区、张北县、康保县、崇礼区、万全区、尚义县、怀安县、桥西区、涿鹿县、桥东区、蔚县、宣化区)连云港市(连云区、赣榆区、海州区、灌南县、东海县、灌云县)

江门市(新会区、江海区、台山市、开平市、恩平市、蓬江区、鹤山市)

石河子市(昆玉市、图木舒克市、可克达拉市、阿拉尔市、五家渠市、北屯市、白杨市、双河市、胡杨河市、铁门关市、新星市)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、泸西县、绿春县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、开远市、建水县、河口瑶族自治县、个旧市、弥勒市、屏边苗族自治县、元阳县)

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庆阳市(环县、华池县、宁县、正宁县、合水县、庆城县、镇原县、西峰区)

柳州市(鹿寨县、城中区、柳北区、柳江区、融水苗族自治县、柳城县、三江侗族自治县、鱼峰区、融安县、柳南区)

果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛多县、久治县、玛沁县、班玛县)

安康市(紫阳县、岚皋县、旬阳市、白河县、宁陕县、汉滨区、汉阴县、平利县、镇坪县、石泉县)

那曲市(嘉黎县、双湖县、比如县、申扎县、聂荣县、尼玛县、巴青县、色尼区、班戈县、索县、安多县)

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池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)

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儋州市

嘉兴市(桐乡市、海盐县、平湖市、秀洲区、海宁市、嘉善县、南湖区)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

汉中市(佛坪县、留坝县、城固县、南郑区、略阳县、勉县、宁强县、洋县、镇巴县、西乡县、汉台区)

专题：中国宏观经济论坛(CMF)2025

　　中国人民大学中国宏观经济论坛（CMF）季度论坛（2025年第一季度）于4月26日举行，中国人民大学经济学院教授、中国宏观经济论坛（CMF）主要成员于泽指出，十五五时期，我国银发经济将真正开启商业化时代。

　　于泽表示，在十五五期间，我国“六零后”人群会全面进入到退休年龄。“一种观点认为这代表着中国会快速进入深度老龄化。但实际上我们更要看到的是‘六零后’是一个非常独特的群体，和我们传统的‘四零和五零后’是完全不一样”。

　　于泽解释，“六零后”是完整拿到改革开放红利的一代人，“六零年，他们出生，从七八年改革开放工作的时候，正好18岁进入劳动力市场，第二，我们的社保是在九八年之后全面铺开建设的，这又完整的对应着我们六零后群体，所以这意味着六零后群体的社保覆盖率和社保量是非常大的，这两个合起来其实简单就是一句话，六零后，他们在退休之后是有钱又有时间的，第三，60多岁退休时他们的身体还非常好”。

　　“又有钱又有时间身体又好，其实这就是大家现在经常开玩笑讲的‘朝气蓬勃的老年人’”，于泽说，这样的群体就意味着我国银发经济将真正开启商业化时代。

　　“原来大家经常讲银发经济，但银发经济并不是年龄大了就会有银发经济，而一定要有真实的购买力，而六零后群体退休之后，对于银发经济的全面开放将会奠定一个基础”。

　　（来源：金石杂谈）

　　转自：金石杂谈

　　昨夜今晨，被两位大佬的言论刷屏了，刘煜辉最新观点：我相信，A股会出现Winner‘spremium的行情，即胜者溢价行情。

　　此外，他还表示，不打还能盖住，一打全露馅了，比如俄乌冲突。

　　金石发现，特朗普发出惊人言论：据新加坡《联合早报》网站4月25日报道，美国总统特朗普说，他正向俄罗斯施压以促成结束乌克兰冲突，并声称莫斯科已同意“不全面吞并乌克兰”，称这是“一项重大让步”。

　　刘煜辉还表示，活跃和稳定股市，翻译一下就是“搭台唱戏”。五六两个月是斗争的关键期，川这两个月面临物价大幅上涨和六万亿债务到期。股票市场做好活跃，主题交易，也是业绩空窗期。 

　　好了，结论很明白了，A股有胜者溢价，五六月会活跃和稳定股市。

　　AI技术的深度融入，正在重构金融新生态。与此同时，数据安全、算法伦理等问题迫切呼唤全新治理模式。

　　昨天，中欧国际工商学院、上海现代服务业联合会、上海金融业联合会与上海证券报·中国证券网、中国金融信息中心联合主办的“中欧虹口数智金融会客厅启动·2025CLF50春季会议”在沪举行。

　　中欧国际工商学院院长、中欧陆家嘴金融50人论坛联席主席汪泓在致辞中围绕“AI赋能，推动金融体系现代化变革”，阐述了人工智能如何深刻重构金融业务的边界、服务模式和市场格局。她认为，AI正以前所未有的速度与深度影响着金融行业的未来“走向”：从“板块割裂”走向“场景融合”，AI打通数据壁垒，推动银行、保险、投行等业务板块协同渗透，构建全场景服务能力；从“产品导向”走向“用户赋能”，技术提升金融服务的个性化与前瞻性，让服务更贴近真实需求；从“机构主导”走向“生态共生”，平台化趋势增强协同创新，催生开放共赢的产业生态。

　　她强调，既要正视AI冲击带来的阵痛，如岗位转型、监管滞后、伦理争议等，更要积极拥抱变革，把握现代化变革中的机遇。未来，希望通过政产学研的协同创新，共建共享数智金融新生态。

　　多位来自业界与学界的嘉宾围绕“AI驱动下的金融创新与治理变革”展开深入研讨，聚焦人工智能如何推动金融转型升级、优化监管体系、重塑行业生态，探讨其应用前景与现实挑战。

　　上海现代服务业联合会副会长兼金融科技专委会主任马弘表示，人工智能正以前所未有的速度加速渗透金融行业，从外围辅助工具逐步深入核心业务流程，特别是在资产创设和产品设计等环节展现出深远影响。他归纳了AI在金融机构内部的四类典型应用场景：一是知识问答类助手，已实现近98%的效率提升；二是信贷辅助工具，正快速从“不可用”走向“可用”；三是深度语义与归因分析，正处于初步试点阶段；四是代码生成和产品设计，成为突破焦点。他指出，AI不是替代银行，而是重塑金融产品设计逻辑与运营模式，金融机构需从战略高度审视技术变革，提前布局，应对潜在的系统性重构。

　　百年保险资管公司董事长杨峻指出，传统金融机构在AI应用上与互联网平台之间存在明显差距，根源在于战略认知与商业模式上的错位。他强调，AI应与机构核心战略深度融合，特别是在财富管理领域，AI有望打破“销售驱动”的路径依赖，实现从“卖产品”到“做陪伴”的模式转型。他建议，金融机构推进AI转型应设立明确、可量化的阶段性目标，通过“小步快跑、持续迭代”实现价值转化。

　　恒生电子执行总裁、恒生启金科技董事长官晓岚分享了大模型在金融各业务环节的落地实践，指出投研、投顾等数据密集型场景已显著提升效率与服务水平。他特别指出，风险与合规场景中“幻觉容忍度低”是技术应用的关键门槛。为此，恒生联合蚂蚁集团共建金融知识数据库，提升输出准确性，并与华为合作推出高性价比算力解决方案，帮助更多资本市场机构迈过大模型门槛。“AI不是替代，而是再造。底座强，场景才跑得动。”他强调，真正释放AI价值的关键在于夯实数据治理与底层技术架构。

　　上海交通大学上海高级金融学院兼聘教授、上海市支付清算协会副秘书长马颖则从制度与理论的高度指出，AI作为高度演进的通用技术，虽在需求侧高度匹配金融行业难点，但落地路径仍存在明显“认知落差”。她强调，AI应用必须嵌入合规、伦理与制度体系之中，不仅要回答“能不能用”，更要明确“怎么用”“用到哪”“谁来负责”。她提出，未来金融治理的规则制定将从静态均衡走向动态演化与生态共建。

　　上海市欧美同学会金融分会副会长、安道资本创始合伙人岳学军从投资人视角指出，当前AI发展正处于基础设施构建、模型突破与场景验证“三位一体”的阶段，IDC、算力、数据体系的完善为大模型与多模态AI奠定基础，而垂类AI应用正成为早期投资的关键窗口。他认为，中国的企业将在这一轮AI浪潮中迎来前所未有的发展机遇。展望未来，通用人工智能将是行业中长期发展方向，而在金融行业中，真正践行“普惠”与“平权”的科技型企业，将最具长期价值与社会影响力。

　　原标题：《人工智能如何推动金融转型升级？他们这样说》

　　栏目编辑：金志刚题图来源：采访对象供图

　　来源：作者：新民晚报杨硕