10家金融机构被罚1.6亿元,其中广发银行被罚6670万元,个人追责力度加大
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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
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