落实“金融十六条”在行动 银行业支持房企授信金额已超5.4万亿元******
记者 杨 洁
2022年11月份以来,“金融十六条”的推出以及三支箭的加速落地,都得到了市场的迅速响应,多家银行同房企签署了意向性授信协议。据中指研究院数据显示,截至1月9日,至少已有105家银行向188家房地产企业提供意向性授信,总额度约54629.33亿元。
近日,人民银行党委书记、银保监会主席郭树清在接受媒体专访时特别强调,要落实“金融十六条”措施和改善优质头部房企资产负债表。
改善优质房企资产负债表是近段时间多项重要会议一再强调的任务。2022年中央经济工作会议指出,“满足行业合理融资需求,推动行业重组并购,有效防范化解优质头部房企风险,改善资产负债状况”。银保监会官网显示,2022年12月份,郭树清主持召开党委(扩大)会议,会议要求“满足房地产市场合理融资需求,改善优质房企资产负债表”。
中信证券首席经济学家明明对《证券日报》记者表示,“改善优质头部房企资产负债表”被多次提及,体现出了稳地产的决心。其中,政策所惠及的主体是“优质头部房企”,意味着政策是有选择性的,保护稳健经营的企业,淘汰无序扩张的企业,促进形成良性的房地产市场。
图金融研究院研究员雒佑对《证券日报》记者表示,通过对优质房企释放流动性,不仅有助于帮助头部企业度过危机,也能通过头部房企的改善引导市场预期。
目前我国金融市场以银行体系为代表的间接融资模式主导,银行信贷是各类企业最重要的融资渠道之一。对房地产企业而言,开发贷是进行地产施工和投资的主要资金来源,房企信贷融资的重要性不言而喻。
记者了解到,由于当前大多为协议授信,具体授信情况还需要商业银行与房企根据情况进一步落实。雒佑表示,“在信贷投放方面,当前要集中解决和防范化解停工衍生的相关风险,帮助地产开发商摆脱资金困境,保证房地产行业‘活起来’,达到‘保项目+保优质主体’的目的。此外,在因城施策背景下,后续在项目及主体上配合政府及地方继续提供更多的金融和信贷支持,比如提高对房地产商信贷敞口的容忍度,提供更多的资金保障。”
在明明看来,后续银行在投放信贷前应对企业的财务、经营状况进行深入、细致的调查,降低违约风险。同时,银行也应该对信贷资金的使用进行约束,结合房企的实际情况进行有针对性的支持,确保资金流向最紧缺的薄弱环节以及重点项目,防止资金滥用。
中指研究院企业研究总监刘水表示,2022年前三季度,房地产新增贷款占各项新增贷款比例仅为4.7%,而2021年同期是18.1%,房地产新增贷款增速明显低于各项贷款增速水平。2023年,金融机构继续落实“金融十六条”,改善优质头部房企资产负债状况,随着银行授信的落地,房地产贷款投放将明显提速。此外,优质头部房企在发债及股权融资等方面,也将继续得到支持。
明明预计,今年个人住房贷款和房地产开发贷款都将比2022年小幅扩张。个人住房贷款方面,一是商品房销售增速将在2023年逐步回正,全年有望实现正增长,二是房贷的早偿现象可能会较2022年有一定缓解。这两个因素的变化将使今年个人住房贷款规模趋于增长。房地产开发贷款作为稳定房地产市场融资环境的“第一支箭”,2022年下半年已经开始逐渐发挥作用,预计2023年将对房地产企业提供更大的支持,满足行业合理融资需求,确保房地产市场平稳健康发展。
“2023年房地产销售和投资有望见底回稳,对GDP增长的贡献也有望由负转正。”雒佑表示,接下来中央及地方政府在满足购房者刚性和改善性住房需求方面或将进一步发力,在地产转型方面则持续推进城市更新和老旧改造、保障性租赁住房市场、地产代建等新发展模式,这些都需要大规模的资金投放。可以说地产投资已经迎来政策“应出尽出”阶段,2023年也会成为拉动国内投资的主要动力。
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)