云端智能芯片是面向人工智能領域大規模數據中心和服務器提供的核心芯片。5月3日，中國科學院發布國內首款云端人工智能芯片，理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算，達到世界先進水平，將廣泛應用于智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等不同領域——

智能芯片是前沿科技和社會關注的熱點，也是人工智能技術發展過程中不可逾越的關鍵環節?？梢哉f，不論有怎樣領先的算法，要想最終應用，都必須通過芯片實現。

5月3日，全球新一代人工智能芯片發布會在上海召開，中科院旗下的寒武紀科技公司發布了我國自主研發的Cambricon MLU100云端智能芯片和板卡產品、寒武紀1M終端智能處理器IP產品。這款國內首個云端人工智能芯片，理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算，達到世界先進水平。

智能芯片實現新突破

作為此次發布會焦點，首次正式亮相的Cambricon MLU100云端智能芯片，是我國首款云端AI芯片。

據中科院計算所研究員、寒武紀公司創始人兼CEO陳天石介紹，云端智能芯片是面向人工智能領域大規模數據中心和服務器提供的核心芯片。云端的智能芯片規模更大，結構更加復雜，它和終端芯片的最大區別就在于其運算能力更強。

MLU100云端智能芯片采用寒武紀最新的MLUv01架構和TSMC 16nm的先進工藝，可工作在平衡模式（1GHz主頻）和高性能模式（1.3GHz主頻）下，平衡模式下的等效理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算，高性能模式下的等效理論峰值速度更可達每秒166.4萬億次定點運算，但典型板級功耗僅為80瓦，峰值功耗不超過110瓦。

“3年來，我們從研發兩顆測試芯片，一直到現在云端智能芯片的最終亮相，我們時刻準備著‘由端入云’?！标愄焓f，MLU100基于軟硬件協同提升內存帶寬利用率，不管是從性能比，還是功耗比來說，寒武紀都將樹立智能芯片領域的新標桿。

與寒武紀系列終端處理器一樣，MLU100云端芯片仍然延續了寒武紀產品一貫出色的通用性，可支持千萬量級用戶的大規模商用檢驗，搭載各類深度學習和經典機器學習算法，充分滿足視覺、語音、自然語言處理、經典數據挖掘等領域復雜場景下（如大數據量、多任務、多模態、低延時、高通量）的云端智能處理需求。

此外，這次最新發布的寒武紀1M處理器是公司的第三代IP產品，它延續了前兩代產品（寒武紀1H/1A）卓越的完備性，單個處理器核即可支持多樣化深度學習模型，并更進一步支持經典機器學習算法和本地訓練，為視覺、語音、自然語言處理以及各類經典的機器學習任務提供了靈活高效的計算平臺，將廣泛應用于智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等不同領域。

“由端入云”協同發展

寒武紀科技公司脫胎于中科院計算所，于2016年發布了全球首款商用深度學習專用處理器——寒武紀1A處理器。它的橫空出世打破了多項紀錄，并入選了第三屆世界互聯網大會評選的十五項“世界互聯網領先科技成果”。目前，寒武紀處理器也已應用于某知名國產手機新近發布的旗艦機型，實現了集成應用。

近年來，人工智能產業迅猛發展，推動了芯片市場規模的快速增長，也推動了人工智能計算從終端向云端的延伸。陳天石表示，寒武紀在技術上貫徹“端云協作”的理念，這次發布的MLU100云端芯片，不僅可獨立完成各種復雜的云端智能任務，更可以與寒武紀1A/1H/1M系列終端處理器完美適配，讓終端和云端在統一的智能生態基礎上協同完成復雜的智能處理任務。

陳天石指出，端側智能處理可以最快速響應用戶需求，以非常低小的功耗、成本和延遲，幫助用戶理解圖像、視頻、語音和文本。同時，云側的智能處理則可以把多個端的信息匯聚在一起。由于終端的數據量有限，只能根據單個用戶的數據對機器學習模型進行微調。因此，端云協同的智能處理模式將在數據方面發揮巨大優勢，利用海量數據，訓練出強大的人工智能模型。

“過去大部分芯片廠商都主攻端，例如芯片巨頭ARM公司，或是主攻云，例如英特爾公司。兩者兼顧的卻很少，因為端云的任務生態區別較大。但是智能時代這個局面會被全面打破。因為端和云的任務是一體的，編程和使用的生態也是一致的。作為一個通用機器學習芯片廠商，寒武紀就是要端云結合，共同推動智能芯片生態的發展。”陳天石說。

中科院上海分院副院長、中科院院士張旭表示，從過去在手機等終端上應用的智能芯片，到今天更高一層的云端人工智能芯片，它可以使人們在手機等終端的應用上升為未來在云端等領域更加廣闊的應用，所以這是一個開拓性的突破。

當前，眾多科技公司紛紛加大對人工智能芯片的研發，包括智能手機、無人駕駛、云計算等各領域巨頭。根據相關機構預測，到2021年，人工智能芯片市場規模將超過110億美元，而2016年這一數字僅為36億美元。

“寒武紀創立的初衷就是要讓全世界都能用上智能處理器?！标愄焓嬖V記者，寒武紀將秉承學術界開放、協作的精神，以處理器IP授權的形式與全世界同行共享寒武紀最新的技術成果，使全球客戶能夠快速設計和生產具備人工智能處理能力的芯片產品。

共建人工智能生態鏈

發布會上，寒武紀部分產業伙伴公開展示了基于寒武紀芯片的應用方案。聯想集團高級副總裁童夫堯在發布會上推出了基于寒武紀MLU100智能處理卡的ThinkSystem SR650，打破了37項服務器基準測試的世界紀錄。

“在新產品上，我們搭載了寒武紀的芯片，有助于各行各業在人工智能、VR、高性能計算等方面的研發和行業解決方案的落地。”童夫堯說。

不僅如此，芯片成果還將運用于智能語音領域。“一小時的語音數據在一個傳統處理器上進行智能應用處理，需要一萬小時才能完成，科大訊飛一直在跟蹤人工智能專用芯片的前沿進展?！鄙虾Ｓ嶏w總裁程甦介紹，寒武紀的智能處理器在語音智能處理上交出了優異的答卷，能耗效率領先競爭對手的云端GPU方案達5倍以上。它的強大處理能力使得手機本地端可以處理更加復雜的機器學習算法，使得語音本地識別準確率相對于傳統處理器領先了9.8%，顯著提高了用戶體驗。

中科曙光高級副總裁任京旸在發布會上同步推出了基于Cambricon MLU100智能處理卡的服務器產品系列“PHANERON”，它的性能更為強勁，可以支持2—10塊寒武紀MLU處理卡，靈活應對不同的智能應用負載。以升級版的PHANERON-10為例，單臺服務器可集成10片寒武紀人工智能處理單元，為人工智能訓練應用提供832T半精度浮點運算能力，為推理應用提供1.66P整數運算能力，典型場景下的能效提升30倍以上。

“下一步，曙光與寒武紀之間的合作將不僅僅局限于整機領域，會從頂端科研一直延伸到低端應用，合力打造下游應用產業，共建人工智能生態鏈?！比尉D透露，中科曙光還將發布人工智能管理平臺SothisAI，與寒武紀的芯片及開發環境實現無縫對接和深度融合。

近日，全國首例打著“區塊鏈”概念實施特大網絡傳銷的案件被西安警方成功破獲，9名主要犯罪嫌疑人被抓，涉案金額高達8600萬元?；ヂ摼W時代，傳銷模式也都“改頭換面”。今天，正義君就給大家盤點8大新型網絡傳銷?？焯岣呔?！

近日，未央區法院方圓法官創新性地采取互聯網視頻的方式開庭審理，使原本需要一年時間才能審結的涉外離婚案件，在30分鐘內得到圓滿解決。

2011年，西安女子冰冰（化名）在歐洲留學期間結識外籍男子Jack（化名），兩人2013年在西安登記結婚?；楹?，雙方在西安生活，因文化差異、生活習慣、價值理念不同，時常發生爭吵。2015年，Jack選擇回國，夫妻雙方很少聯系，感情逐漸淡漠。今年1月，冰冰以夫妻感情破裂為由到未央區法院起訴，要求判決與Jack離婚。

該案系涉外案件，相關證據材料的公證、法律文書的送達均有嚴格的法律規定，流程復雜，費時較長，以往同類案件審結至少需要一年以上時間。未央區法院方圓法官通過仔細閱卷、與當事人溝通發現，雙方沒有共同財產、債務，也未生育子女，案情并不復雜，且有調解的意愿。但被告Jack不愿回到西安參加庭審，若Jack不能到庭，法院缺席審理，案件事實難以認定，Jack的身份難以核實。

考慮到案件的實際情況，在征得雙方當事人同意后，法官決定適用簡易程序通過網絡視頻開庭審理，通過視頻身份確認及時向Jack傳輸送達了相關訴訟文書。近日，案件開庭時，女方在西安陳述訴訟請求，男方通過網絡視頻進行庭審答辯，翻譯人員在旁同步翻譯，法官在線主持調解，庭審過程全程錄像。30分鐘后，庭審結束了，雙方當庭達成解除婚姻關系的協議。女方在調解書上簽字，男方則通過視頻畫面現場書寫協議內容并簽名確認，拍照后發送至法庭指定的郵箱，庭后由法庭將調解書郵寄給被告Jack，再由Jack簽字確認后回寄法院。目前，調解書已經生效。

自2013年7月第一家互聯網校園貸平臺出現，各大電商和資本蜂擁而至，校園貸由此開啟了野蠻生長之路，市場增長幅度遠超國家法規的制定程度。然而，互聯網校園貸從一開始就負面新聞纏身，“暴力催收”“裸貸事件”等負面消息將校園貸推上風口浪尖，也引起了監管機關的高度重視。

　　2017年4月份銀監會召開的一季度經濟金融分析會上指出，加強互聯網金融與信息科技風險防控，持續推進網絡借貸平臺（P2P）風險專項整治，做好清理整頓工作的同時，加強商業銀行對大學生的金融服務，開始引導商業銀行“正規軍”進入闊別多年的校園貸領域。同年6月28日，銀監會、教育部、人社部三部委聯合發布了《關于進一步加強校園貸規范管理工作的通知》，要求現階段一律暫停網貸機構開展在校大學生網貸業務，逐步消化存量業務，未經銀行業監督管理部門批準設立的機構，不得進入校園為大學生提供信貸服務，同時鼓勵銀行等合格放貸主體進入校園貸，并明確互聯網平臺可以提供助貸等服務。這意味著，銀監會在監管層面正式為商業銀行進入大學生貸款敞開了“正門”。

　　其實，早在2002年，銀行業就以大學生信用卡的形式試水校園貸市場，并且在2003年-2009年，校園信用卡開啟了校園貸的第一個黃金期。但是，由于信用卡引導非理性消費、透支壞賬等不良影響，在風險承壓下及監管要求下暫別校園貸市場。。

　　究其深入原因，拋開監管層面，2002年到2009年期間，彼時的信用卡業務確實缺乏消費場景和風控基礎，對于以經營風險創造價值為核心的銀行來說，以信用卡線下消費為基礎的校園貸，缺乏風險控制依據和征信抓手，消費習慣無法琢磨，資金流向無從把握。而在互聯網電商發展迅速的今天，淘寶網、京東商城的崛起為大學生消費金融風險管理這個核心問題帶來數據化、信息化解決方案，受托支付的對方單位日漸明確化，資金用途清晰可見，交易流水、消費習慣易于捕捉，加上“大數據”“云計算”等技術的發展，使得基于電商大數據的風險控制模型的創建成為可能。

　　在這種背景下，商業銀行要秉持開放的思路，加大與騰訊、淘寶、京東及百度等互聯網公司的合作，共同構建基于電商大數據的大學生消費金融系統。銀行優勢在于風控能力、資金能力，而騰訊、淘寶這些互聯網巨頭則重在消費場景、大數據、云計算等技術能力，兩者結合，必能產生雙贏的效果。在大數據時代和“共享經濟”時代，商業銀行應該清醒的認識到，傳統意義上的物理網點思維、ATM擴張思路、實物抵押等傳統風險管理理念要逐漸變革，向“投行思維”“互聯網平臺金融”和“信息科技風險管理”轉變，與更熟悉互聯網叢林法則、更懂互聯網消費場景和獲客渠道的網絡大鱷積極合作，信息共享，共同構建獲客、場景和風險管理一體化的綜合金融服務方案。

　　二、需求研究

　　（一）信用整體情況

　　分析大學生消費金融的主體，也就是被譽為“天之驕子”的中國大學生。2017年12月21日登錄美國納斯達克的金融科技公司樂信在招股書中提到“與我們受過良好教育的年輕成年客戶一起成長，并繼續滿足日益增長的信貸和消費需求”，彰顯了一流互聯網金融公司對年輕大學生的青睞。中國的大學生群體受教育程度高，普遍非常努力、渴望獲取知識并積極參加社交和競賽活動，是未來社會的人才基石，是商業銀行最有潛力的優質客戶群，把握住了大學生這個群體，就等于鎖定了幾十年后的未來。尤其是一些學習優良、創新能力強、有特殊專長、豐富的外企實習經驗或者是學生會任職的優秀大學生，十年以后，這些人是中國未來的中流砥柱，他們的信用甚至要比商業銀行很多現有的評級較高（抵押率足或者穩定收入來源）的客戶還要高。然后，從傳統銀行信用風險審查的視角上講，大學生沒有工資流水或資產證明，是被傳統銀行授信直接PASS掉的群體，因此基于淘寶、京東等合理消費場景的，基于除抵押、擔保、工資流水等傳統風險評級外的新型評級模型的，以及應用阿里云等大數據防范信息科技風險的新型大學生消費系統構建就成為亟待提出的課題。

　　（二）群體特征及需求研究

　　校園信用卡的第一個黃金期，也就是2003-2009年，這一時期的大學生，屬于典型的80后，成長于物質匱乏的年代，大部分都有吃不飽穿不暖的經歷和烙印，加上老一輩植入的節約理念，普遍具有較強的節約意識。因此，實用主義和量入為出是80后大學生的消費主題。從消費場景上來看，消費也集中在基本生活消費和學習消費，量入為出和實用主義仍然占據突出的地位。

　　相比之下，90后大學生群體的消費力要大得多，且增長迅速，更注重時尚消費和個性消費。由中國校園市場聯盟發布的《2016中國校園市場發展報告》顯示，2016年，中國大學生消費市場總規模達到6850億元，同比增長達到71.25%，較2006年更是增長了7倍。大學生月均生活費達1423元，接近2006年的3倍。從消費品類上看，形成了基礎生活消費為主，數碼產品其次，教育培訓與文化娛樂并存的局面。且大部分90后大學生對于借錢消費也普遍可以接受。從校園分期的資金流向看，超過60%的校園分期被用來購買3C電子消費產品。因此，校園貸的需求是客觀存在的，而且需求量還很大。而據艾瑞咨詢《2016年中國大學生消費金融市場研究報告》顯示，我國在校大學生超過3700萬人，這是一個任何銀行機構都無法拒絕的市場。

　　另一方面，從培養未來客戶角度來看，本著可持續發展的理念，經營這些年輕的群體，成為他們消費鏈條上的一部分，用十到二十年的時間打造千萬級優質客戶，是個值得做的事情。

　　（三）系統可行性

　　在傳統的實體店鋪消費時代，大學生的消費市場大但較為分散，交易流與消費習慣難以捕捉，沒有較為科學合理的數據分析作為支撐，導致整個大學生消費分期整個鏈條所承擔的風險很大，運營成本極高。電商及大數據時代的到來很好地解決了這些弊端，隨著淘寶網、京東商城等電商的崛起，受托支付的對方單位日漸明確化，資金用途清晰可見，交易流水、消費習慣易于捕捉，使得基于電商平臺的、風險可控的大學生消費信貸獲得了可行性，也為重新定義大學生消費信貸信用體系提供了契機

　　本文依托淘寶、京東等互聯網電商消費場景，依靠阿里云等大數據風控管理理念，通過大學生電商購物行為、直系親屬征信、社交屬性、學校行為、學分制度、社會實踐情況等維度，建立風險控制模塊，構建了“樂享校園”O2O大學生消費金融系統里面，核心的模塊的基礎。

　　（四）存在的問題及系統設計思路

　　1.如何避免引導非理性消費

　　2003-2009年校園信用卡的黃金時間，也就是銀行第一次進軍校園信用卡鎩羽而歸的本質原因，還是由于信用卡引導非理性消費、透支壞賬等不良影響，在風險承壓下及監管要求下暫別校園貸市場，這點與網貸平臺其興也勃焉其亡也忽焉本質上類似。對比各大校園分期平臺，可以看到的是，消費場景、分期模式、風控模式設計的極為類似，很大程度上取決于大學生分期平臺沒有結合傳統銀行的成熟的風險管理理念，為貸款而貸款，線上風控思維和低復制門檻。因此本文系統設計的主要思路就是借助銀行成熟風險評級的思路，結合互聯網大數據的理念，設計一個引導健康消費、可持續的消費金融系統。

　　2.如何防止過度推廣

　　許多平臺在宣傳方式上存在、暴力過度推廣等行為，有誤導消費者的嫌疑，與監管機關充分披露風險的要求相背。在校園分期平臺擴張的初期，不少平臺采取了大事鋪張和過度推廣方式，包括激勵校園代理掃樓開戶，在學校分發大量傳單，甚至在學校的告示欄或廁所等地方張貼“野廣告”的形式吸引學生眼球，并且以低息和讓利方式宣傳。因此本文系統設計的初衷，是設計更科學的校園推廣思路，同時更多的加入風險提示環節。

　　3.如何防止過度授信

　　許多平臺在設計風控模式時，基本用一個標準評級，然后簡單的給所有用戶一個額度。同時，未實現信用數據共享，信息不透明，無法有效阻止大學生在不同平臺進行多次借款。因此很大一部分大學生在未有充分評估自己的還款能力之前就盲目借款消費，存在鼓勵不匹配消費和擴張浪費等問題。本文系統設計是參考銀行“共享額度”和“首付額度”的理念，設計更成熟的評級模型和消費場景，防止過度授信。

　　4.如何防止暴力催收

　　裸條風波、恐嚇信等事件，反應的是部分平臺存在暴力催收問題。部分平臺暴力推廣后，導致大學生盲目借錢消費，無法按時還款，而政策對大學生借款權益方面缺乏保護措施，許多分期平臺對逾期大學生存在暴力催收的現象，比如通知父母和學校、發威脅信息、跟蹤等行為。而本文系統的設計，是“疏堵結合”的思路，從源頭上降低逾欠和暴力催收的產生可能性，打造更健康、更可持續的大學生消費系統生態。

　　三、銀行大學生消費信貸系統創建

　　（一）推廣宣傳階段設計，接口設計、獲客渠道設計

　　1.接口設計，基于淘寶平臺

　　在銀行官網平臺或者是官方APP軟件開發“樂享校園”大學生消費金融系統或者植入“樂享校園”大學生消費金融模塊（以下簡稱“樂享校園”），設置“新用戶注冊”窗口。在校大學生點擊后進入注冊模式。輸入身份證后，后臺審核系統通過聯網核查系統接入公安系統聯網核查，核查成功后輸入身份證號、姓名、年齡、手機號以及淘寶、京東賬號等基本信息后生成“樂享校園”賬號，與淘寶合作，通過大數據將“樂享校園”賬號與淘寶賬號互聯。如下圖1：

圖1. 注冊審核

　　額度使用方式，一是與淘寶公司合作，在淘寶付款模塊植入“樂享校園”模塊，用戶在付款時通過“樂享校園”額度進行付款。二是在銀行官網APP的“樂享校園”模塊中的設計付款子模塊，用戶將淘寶支付鏈接粘貼至此模塊后聯動付款指令，在“樂享校園”額度付款。

　　2.獲客渠道設計

　　舉行校園宣講會，通過與校方合作的形式，進行正規化、宣講式推廣。推廣時，就貸款的評級、使用方式、分期費率、逾期費率等進行透明化宣傳，增加產品信息透明度。提高校園代理的門檻，通過與學生會等組織合作，強化校園代理培訓，培養懂金融、熱心、有責任心的校園代理。同時，進行充分的風險提示，更多的引導和提示大學生理性消費，將更多的時間用在學習和有價值消費上，不應超范圍借款。與征信宣傳結合，提醒大學生珍愛信用記錄。

　　（二）貸前階段設計，信用評級系統設計

　　本文依據大學生電商購物行為、直系親屬征信、社交屬性、學校行為、學分制度、社會實踐情況等維度，構建“樂享校園”風險評級模塊。

　　新用戶登錄并提交學校材料、學歷情況、年級情況、專業情況、職務材料、學分排名、獎學金情況、社會實踐情況、代償能力、征信情況等，后臺評估系統根據學生提交的材料綜合評估該學生信用，核定學生的綜合信用額度，一般為6000-12000，大約相當于學生的半年生活費左右。如下圖2：

圖2. 信用等級和額度評估

　　大學生沒有收入來源，因此不能簡單的評估現實還款能力，而應遵循“未來信用”的原則設置評級元素，本文根據影響大學生未來信用的情況設置10項基礎元素。同時，考慮學生屬性，影響評級權重比較大的為學校情況、成績排名和獎學金情況，各占15%。

　　信用評級為百分制，按照得分劃分AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、C-等10個信用等級。信用評級對應信用額度。評級要素及占比如下：1、學校情況，占比15%，清華大學、北京大學、復旦大學、中國人民大學等排名前十的大學、“985”大學及可得滿分，排名前100或“211”工程院系的大學生得12分，其他按照順序依次扣減；2、學歷，占比10%，博士得滿分、碩士得八分，本科得五分，?？频萌?；3、年級，占比5%；4、專業，占比5%，依據全國大學生就業數據及所學專業的平均工資計算得分；5、職務，占比10%，校學生會主席得滿分，其他依次得分；6、成績排名，占比15%，排名年級前5%的可得滿分，其他依次類推；7、獎學金，占比15%，校長獎學金可得滿分，其他依次類推；8、社會實踐活動，占比10%，世界500強其他的實習經歷可得滿分，其他依次類推；9、代償能力，占比5%。10、征信情況，直系親屬的征信情況，占比10%。

　　同時，信用額度為共享額度，在各大電商平臺（淘寶、京東等）之間實現信息和額度共享，防止過度授信。

　　（三）貸中階段設計，出賬模型建立、消費場景控制

　　出賬階段參考受托支付和首付的理念，對消費場景和金額進行控制。

　　1.金額控制類型（金額累進型）。金額控制類型，是指設定需首付的金額，比如說1000元之內的物品借款無需首付。而如果超過1000元的消費貸款，需自備20%首付款，超過2000元需30%首付款，金額越高首付比例越高。

　　2.物品控制類型（重復控制型）。用戶在“樂享校園”付款時，系統首先匹配客戶在半年內（或一年）購買的類似物品，并進行額度控制。比如，客戶半年內購買過一次手機，用“樂享校園”進行付款，在未還清上一次“樂享校園”分期的情況下，第二次購買時，需付50%的首付款，對用戶進行非理性購買新款物品進行控制。

　　3.場景控制類型。對消費場景和受托支付的對象進行控制，比如B級用戶僅能購買1000元以下的普通電子產品（中低端手機、MP3等），不得購買蘋果手機、華為P8系列以上手機等；C級用戶只能購買日常消費品或單價500元以下的商品等，比如洗漱用品、書籍、箱包、服飾等，不得購買化妝品或手機電子產品。

　　（四）貸后階段設計，貸后管理及催收思路

　　1.貸后管理。采取線上和線下兩個維度，線上模塊主要是動態評估客戶的評級，并進行相應調整，通過客戶的“樂享校園”使用頻次、交易范圍、消費習慣、資金用途、還款及時性等，動態評估用戶的信用級別，并進行微調。線下模塊主要采取上門詢問、比對學生證、上門核實證書、導師登門拜訪等形式，通過導師、舍友及周圍學生評價等，對用戶的評級調整進行主觀評價。

　　2.催收管理。如何防范風險，這是銀行業永恒的話題，大學生無收入來源、容易被誘導、自尊心強等使得單純化解異常困難。然而，既然是一個全新的信貸領域，風險處置的方式也應有所區別。大學生信貸金額一般比較小，而且大學生社會實踐的時間比較充足，通過自己的勞動還款較為容易，應該更多的采取“撮合勞動”的形式助其化解?？梢耘c合作商戶進行溝通，引導“樂享校園”即將產生逾期的大學生用戶利用周末或長假的時間去合作商戶打工，通過實踐和勞動的形式自食其力，還清貸款。以這種更人性化的方式，也更容易增強客戶黏性，增強用戶歸屬感，為構建和諧金融和普惠金融貢獻力量和傳播正能量。