2025年以来，银行业监管明显收紧。日前，国家金融监督管理总🌟局发布一批处罚，指向8家银行和2家理财机构，合计罚没金额1.😴6亿元。不久前的9月5日，华夏银行领到一张8725万元罚单，❤️为年内金额之最。 业内普遍认为，年内监管对银行机构监管💯态势趋严，呈现对个人追责力度加大、处罚手段多样化、高额罚款频🌟现等特点。 1.6亿元罚单落向10家机构 202👏5年以来，银行业监管明显收紧。9月12日，国家金融监督管理总🤗局发布行政处罚信息：广发银行、恒丰银行、中信银行、光大银行、😂建设银行、民生银行、招商银行、中国进出口银行、华夏理财、信银😍理财10家金融机构因业务违规被合计罚款1.629亿元，其中8😴家为银行机构。 从罚单内容来看，处罚涉及贷款、票据、理🔥财、同业等业务管理不审慎，以及监管数据报送不合规，包括广发银😴行、恒丰银行等。部分机构业务拓展缺乏风险识别机制，信贷审批、🌟资产分类、资金流向监控未完全符合审慎经营要求。 从额度🤗来看，金额覆盖范围广，单笔罚款达数千万元。其中，广发银行被罚🤯6670万元，恒丰银行6150万元，中信银行550万元，光大😅银行430万元，建设银行290万元，民生银行590万元，招商🚀银行60万元，中国进出口银行130万元。 此外，理财公👏司同样未能幸免。罚单显示，华夏理财因投资运作不规范、系统管控⭐不到位，被罚1200万元；信银理财因理财产品名称不规范、投资👍比例不符监管要求，被罚220万元。 华夏银行接年内最大😎罚单，行业警示明显 9月5日，国家金融监管局官网发布通👏告，华夏银行及相关责任人员因贷款、票据、同业等业务管理不审慎😎，以及监管数据报送不合规，被罚8725万元。相关责任人陈成天👍、刘建新受到警告，钱建华、何羽、吕玉梅、涂超被警告并罚款20😍万元。 法询金融研究院认为，这一罚单具有明显标志性。根😘据统计，此次8725万元罚单金额为2025年以来单笔罚款之最❤️。与此同时，华夏银行及分支机构年内累计罚款已超过1亿元，占监🙌管部门罚款总额的重要比例。此外，自2023年监管总局成立以来🤯，仅次于中信银行2.47亿元的罚单，为股份制银行第二大单笔处😁罚。 历史案例显示，华夏银行此前多次因内部控制及业务管😴理漏洞被罚。例如，温州分行因贷款“三查”不到位、信贷资金挪用😎、违规发放借名贷款被罚170万元；深圳分行因不良资产转让业务😢违规、内部控制不足及信贷资产分类不审慎被罚560万元。872🚀5万元罚单，是前期违规问题的集中体现，也是监管对银行整体风险❤️管理的持续关注。 年内监管趋严 记者注意到，今年🌟以来，监管对银行机构监管态势趋严。企业预警通数据显示，在20🌟25年上半年，央行、金融监管总局、外管局及其派出机构累计向整💯个金融行业开具了2759张罚单（其中包含针对个人的罚单），罚🚀没金额总计高达7.89亿元，受到处罚的银行数量达到576家。😜 上述罚单呈现新特点。个人责任追究力度明显加大。监管数🔥据显示，今年上半年，共有1675名从业人员受罚，其中46人被😉终身禁业。业内罕见的“双红牌”现象开始出现，同一人在不同机构🎉因类似违规问题被处罚两次。根据公开信息，曾任职延安农商行董事❤️长、延长县农信联社理事长的高小鹏，因贷款“三查”不到位，均被🔥处以禁业8年的处罚。 7月18日，国家金融监管总局官网😢公布消息，上海浦发银行北京分行因存在以不正当手段发放贷款、贷🤯款业务严重违反审慎经营规则等两项违规行为，被处以245万元罚😍款。同时，相关责任人刘某某、毕某分别被警告并处以40万元、2😍0万元罚款。监管强调，从业人员必须承担主体责任，违规成本直击😡职业生涯。 与此同时，处罚手段多样化，包括警告、罚款、💯责令改正、取消任职资格、禁止从业等。监管高压不仅针对传统业务⭐，也覆盖互联网贷款、理财、债转股等创新业务。金融机构若内部控😘制不完善，违规风险可能迅速演变为高额罚款和个人问责双重压力。🌟 此外，高额罚款成为常态，千万级罚单频现。今年上半年，😁农业银行因占压财政存款或资金，违反信用信息采集、查询及客户身😅份识别义务等多重原因，被处于5160.54万元罚款。政策性银🙄行中国进出口银行也在上半年领到一张1810万元罚单。浙商银行🤔、民生银行、光大银行均遭千万元级别处罚。 原标题10家😁金融机构被罚1.6亿元，个人追责力度也明显加大 来源第😉一财经返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多